Como vemos día a día en nuestro sector, la inteligencia artificial está empezando a ocupar un lugar importante en la gestión documental. Su aplicación no consiste solo en automatizar procesos, sino también en mejorar la manera en que accedemos, interpretamos y reutilizamos la información.
Durante la reciente jornada “Inteligencia artificial aplicada a la gestión documental y de contenidos. ¿Hacia dónde vamos? Oportunidades y desafíos”, organizada por la UOC y el Colegio Oficial de Bibliotecarios-Documentalistas de Cataluña, se destacaron tanto los progresos técnicos como los retos que aún dificultan su adopción. Más allá de las herramientas, se insistió en la necesidad de abordar la ética, el cumplimiento normativo y las nuevas competencias profesionales que se requieren para trabajar con inteligencia artificial.
Uno de los cambios más relevantes es la evolución de las búsquedas documentales. Gracias a tecnologías como OCR (reconocimiento óptico de caracteres) y HTR (reconocimiento de texto manuscrito), ya no dependemos únicamente de los encabezamientos de materia para indexar y recuperar recursos. Ahora es posible realizar búsquedas a texto completo, en las que el sistema no solo reconoce los caracteres, sino que también los interpreta. Los modelos actuales combinan un modelo óptico, que identifica las formas de las letras, con un modelo de lenguaje, que entiende su significado.
A partir de esta base se están desarrollando diversas aplicaciones:
Apoyo a la transcripción y a la búsqueda contextual, que muestra el contenido de cada palabra del documento con un porcentaje de confianza.
Búsqueda selectiva avanzada, capaz de localizar palabras en secuencia o cercanas entre sí.
Extracción automática de metadatos, útil para describir grandes volúmenes de información.
Segmentación de documentos extensos, que permite identificar automáticamente de qué páginas a cuáles se trata un mismo tema y realizar, así, un filtrado más preciso.
Para que todo esto funcione, los documentos deben cumplir unos requisitos técnicos mínimos: estar digitalizados con una resolución de al menos 300 píxeles y en formatos adecuados como JPG. Muchas organizaciones disponen todavía de documentación no digitalizada; por tanto, una buena digitalización es el primer paso imprescindible para poder entrenar una herramienta de inteligencia artificial con sus propios fondos.
Además, otro de los grandes retos es la calidad de los datos. La inteligencia artificial no inventa nada: aprende de los datos que se le proporcionan. Cuanto más fiables y coherentes sean, mejores serán los resultados. Es necesario resolver, por tanto, problemas como los datos incompletos, los duplicados o la diversidad de formatos antes de implantar un modelo de IA. También es esencial comprender bien las necesidades de cada organización para comprobar si la IA puede aportar un beneficio real.
En conclusión, aplicar la inteligencia artificial a la gestión documental es una gran oportunidad para democratizar el acceso a la información y optimizar la recuperación del conocimiento, siempre que se combine con una buena planificación, formación y una mirada ética sobre el uso de la tecnología.
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