Más allá de los datos: la revolución de la inteligencia artificial en las ciencias de la información
| Autor | Juan Camilo Vallejo Echavarría |
| Cargo | Director, Revista Interamericana de BibliotecologíaUniversidad de Antioquia |
1
Rev. Interam. Bibliot. Medellín (Colombia) Vol. 47, número 1/enero-abril 2024 e355849 ISSN 0120-0976 / ISSN (en línea) 2538-9866
https://doi.org/10.17533/udea.rib.v47n1e355849
Editorial
Más allá de los datos: la revolución de la inteligencia articial
en las ciencias de la información
La inteligencia articial (IA) está reformulando algunos paradigmas en la bibliotecolo-
gía, la archivística y las ciencias de la información, tal y como lo hizo el nacimiento del
internet, la implementación de algunos procesos automatizados, la aparición del libro
electrónico o las fuentes de información especializada en línea.
La historia de la IA se remonta a mediados del siglo XX, con la aparición de los primeros
modelos computacionales que intentaban simular el pensamiento humano. Desde esos
primeros pasos, ha evolucionado exponencialmente pasando por distintas fases, desde
el simple procesamiento de datos hasta el aprendizaje automático y el procesamiento
del lenguaje natural, desembocando en la denominada IA generativa, capaz de crear
conocimiento a partir de ciertas indicaciones. Esta evolución no solo ha transformado
sectores como la medicina, la ingeniería y las nanzas, sino que también ha dejado una
huella indeleble en las ciencias de la información.
En la actualidad, la IA se está utilizando en las bibliotecas y archivos para automatizar
tareas repetitivas, puede procesar y organizar grandes volúmenes de datos, clasi-
cando y catalogando materiales de manera más eciente que los métodos manuales
tradicionales. Con la ayuda de tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres y
procesamiento de imágenes, la IA puede digitalizar, restaurar y preservar documentos
históricos y archivos de manera más efectiva, mejora la interacción con los usuarios,
puede ser utilizada para crear asistentes virtuales y chatbots que proporcionen res-
puestas rápidas y asistencia en la búsqueda de información. Así mismo, puede examinar
documentos en busca de similitudes y posibles casos de plagio, lo cual es esencial en el
ámbito académico y la publicación cientíca. Otras actividades pueden ser la gestión y
referencias de citas, recomendaciones personalizadas y tendencias de usuarios y redes
sociales. Estas herramientas, además de ahorrar tiempo, también abren nuevas posibili-
dades en la gestión y el análisis de grandes conjuntos de datos, para así poder optimizar
tiempo y recursos y dedicarse de lleno en la calidad de los servicios y la innovación de
todos los procesos.
Al mirar hacia el futuro, es emocionante imaginar cómo la IA seguirá revolucionando
nuestros campos. A mediano plazo, anticipamos una mayor integración de la IA en la
investigación académica, en la que algoritmos avanzados podrán analizar rápidamente
vastas cantidades de las publicaciones cientícas para identicar tendencias, vacíos y
oportunidades de investigación. A largo plazo, es probable que veamos sistemas aún
más sosticados, capaces de colaborar en la creación de nuevo conocimiento, incluso
formulando hipótesis y conduciendo experimentos virtuales. Un principio de esto es la
IA generativa, capaz de crear contenido nuevo y original en texto, imágenes e incluso
hasta música. Todo ello inevitablemente nos planeta desafíos éticos y metodológicos; la
precisión de los algoritmos y la gestión de los sesgos inherentes a los datos son aspectos
cruciales que apenas están en discusión, así como las herramientas de “vericación y
control” en fases muy preliminares.
© 2024 Universidad de Antioquia. Publicado por Universidad de Antioquia, Colombia.
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba
COPYRIGHT TV Trade Media, Inc.
COPYRIGHT GALE, Cengage Learning. All rights reserved.
COPYRIGHT GALE, Cengage Learning. All rights reserved.
