Automatización de la descripción y catalogación documental

Uno de los campos donde la IA está teniendo mayor impacto es en la catalogación y descripción de fondos documentales. Mediante técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, los sistemas pueden analizar textos, identificar temas, extraer palabras clave y proponer metadatos de forma automática. Esto resulta especialmente útil en grandes volúmenes de documentación histórica o administrativa, donde el tratamiento manual sería lento y costoso.

Existen ya aplicaciones concretas empleadas en instituciones de todo el mundo. Por ejemplo, IBM Watson Discovery se utiliza para analizar grandes colecciones documentales y extraer información relevante de manera automatizada. En el ámbito bibliotecario, plataformas como Ex Libris Alma incorporan funcionalidades basadas en IA para la gestión de metadatos y la normalización de registros.

En el caso de documentos digitalizados, herramientas como ABBYY FineReader o Transkribus combinan reconocimiento óptico de caracteres (OCR) avanzado con modelos de IA entrenados específicamente para textos históricos, lo que permite convertir imágenes en texto editable y buscable, mejorando notablemente la recuperación de la información.

Mejora del acceso y la recuperación de la información

La IA también contribuye a perfeccionar los sistemas de búsqueda en catálogos y repositorios digitales. Los motores inteligentes son capaces de interpretar consultas en lenguaje natural, comprender sinónimos o contextos y ofrecer resultados más relevantes. Esto facilita que los usuarios encuentren la información que necesitan sin requerir conocimientos técnicos avanzados.

Un ejemplo destacado es EBSCO Discovery Service, que integra algoritmos de relevancia y sugerencias automáticas para mejorar la experiencia de búsqueda en bibliotecas académicas. Asimismo, Primo, de Ex Libris, utiliza tecnologías de IA para ofrecer resultados personalizados y recomendaciones basadas en el comportamiento de los usuarios.

Además, los sistemas de recomendación —similares a los utilizados en plataformas de contenido digital— permiten sugerir libros, artículos o documentos relacionados según los intereses y el historial de consulta de cada usuario.

Conservación y preservación del patrimonio documental

En archivos y bibliotecas patrimoniales, la IA se aplica para apoyar la conservación preventiva. Mediante el análisis de imágenes y datos ambientales, algunos sistemas pueden detectar signos tempranos de deterioro en documentos, como manchas, roturas o decoloraciones. Esto permite priorizar intervenciones y optimizar los recursos destinados a la preservación.

Proyectos como ArchAIve, desarrollado en colaboración con instituciones culturales europeas, emplean visión artificial para evaluar el estado físico de documentos históricos. Por su parte, la Biblioteca Nacional de España ha experimentado con tecnologías de reconocimiento automático para mejorar la descripción y preservación de sus fondos digitalizados.

Asimismo, la digitalización inteligente ayuda a crear copias de seguridad de fondos frágiles, garantizando su acceso a largo plazo sin comprometer los originales.

Atención al usuario y servicios personalizados

Los asistentes virtuales y chatbots basados en IA están empezando a utilizarse como apoyo a los servicios de información y referencia. Estos sistemas pueden responder preguntas frecuentes, orientar sobre el uso de catálogos o informar sobre horarios y actividades, liberando tiempo del personal para tareas de mayor valor añadido.

Aplicaciones como LibraryH3lp o chatbots desarrollados con Dialogflow y Microsoft Azure Bot Service ya se utilizan en bibliotecas universitarias para ofrecer atención básica 24/7. En algunos archivos digitales, estos asistentes también guían a los usuarios en la localización de fondos específicos o en la interpretación de instrumentos de descripción.

La personalización de servicios, adaptados a distintos perfiles de usuarios —estudiantes, investigadores o público general—, mejora la experiencia y refuerza el papel social de bibliotecas y archivos.

La personalización de servicios, adaptados a distintos perfiles de usuarios —estudiantes, investigadores o público general—, mejora la experiencia y refuerza el papel social de bibliotecas y archivos.

Ejemplos de aplicación de la IA en el contexto español

En España, diversas instituciones archivísticas y bibliotecarias han comenzado a incorporar soluciones basadas en Inteligencia Artificial, especialmente vinculadas a procesos de digitalización y mejora del acceso a la información.

La Biblioteca Nacional de España (BNE) ha desarrollado proyectos de mejora del reconocimiento de texto en colecciones digitalizadas de la Biblioteca Digital Hispánica, utilizando técnicas avanzadas de OCR y corrección automática para prensa histórica y manuscritos. Estas iniciativas permiten búsquedas más precisas y facilitan el trabajo de investigadores.

En el ámbito universitario, bibliotecas como las de la Universidad Complutense de Madrid o la Universitat de Barcelona emplean herramientas de descubrimiento como Primo o EBSCO, que incorporan algoritmos de IA para la ordenación por relevancia y la recomendación de recursos académicos.

Por su parte, algunos archivos autonómicos, como los archivos históricos gestionados por comunidades autónomas, están explorando el uso de tecnologías de reconocimiento automático para acelerar la descripción de fondos administrativos digitalizados y mejorar la accesibilidad a los portales de archivos en línea.

Software libre y open source en archivos y bibliotecas

Junto a las soluciones comerciales, el software libre y de código abierto desempeña un papel fundamental en el sector, alineándose con los valores de acceso abierto, sostenibilidad y soberanía tecnológica.

Plataformas como Omeka y Omeka S, ampliamente utilizadas para la difusión de colecciones digitales, pueden integrarse con servicios de IA para el etiquetado automático de contenidos, el reconocimiento de imágenes o la mejora de metadatos. Esto las convierte en herramientas muy versátiles para bibliotecas y archivos de pequeño y mediano tamaño.

En el ámbito archivístico, ArchivesSpace permite la integración con módulos externos basados en aprendizaje automático para apoyar la descripción documental y la normalización de datos. Asimismo, proyectos como ePADD facilitan el tratamiento y análisis automatizado de archivos de correo electrónico, cada vez más presentes en los fondos contemporáneos.

Otras iniciativas open source, como Transkribus (con un fuerte componente colaborativo), demuestran cómo la combinación de IA y comunidades profesionales puede mejorar de forma significativa la transcripción y el acceso a documentos históricos.

Retos éticos y profesionales

A pesar de sus ventajas, la implantación de la IA plantea retos importantes. Es fundamental garantizar la transparencia de los algoritmos, la protección de los datos personales y la ausencia de sesgos en los sistemas automáticos. Asimismo, la formación continua de los profesionales de archivos y bibliotecas es clave para integrar estas tecnologías de manera crítica y responsable.

Conclusión

La Inteligencia Artificial ofrece numerosas oportunidades para el sector de archivos y bibliotecas, contribuyendo a su modernización sin perder de vista su misión cultural, educativa y social. Utilizada de forma ética y complementaria al trabajo humano, la IA puede convertirse en una aliada estratégica para preservar el patrimonio documental y facilitar el acceso universal al conocimiento.