Inteligencia artificial en archivos y gestión documental

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La inteligencia artificial aplicada a archivos y gestión documental en la nube está cambiando de arriba abajo la forma en la que trabajamos con expedientes, legajos históricos, documentación administrativa y todo tipo de registros. Cada día se crean cientos o miles de documentos en empresas, universidades y administraciones públicas, y sin un buen sistema es fácil que acaben siendo un caos imposible de aprovechar.

Lo interesante es que, gracias a la IA, esos documentos dejan de ser simples ficheros almacenados y se convierten en fuentes activas de información para la toma de decisiones. Tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres, el procesamiento del lenguaje natural o el aprendizaje automático permiten localizar mejor los contenidos, automatizar tareas tediosas y abrir los archivos a mucha más gente.

La archivística en la era de la inteligencia artificial

La archivística, entendida como la disciplina que se ocupa de la gestión completa del ciclo de vida de los documentos (creación, organización, conservación a largo plazo y acceso), ha ido incorporando progresivamente la informática y ahora vive un salto cualitativo con la IA. No se trata solo de digitalizar, sino de explotar de verdad lo que contienen los documentos.

En los últimos años se han publicado estudios sistemáticos que revisan el impacto de la IA en archivos, analizando literatura académica en bases de datos como Scopus, Scielo, LISA o Google Académico mediante metodologías como PICOC y PRISMA. De esos trabajos se desprende que, aunque todavía hay cierto desconocimiento entre muchos profesionales, las aplicaciones prácticas ya son muy tangibles.

Entre las aportaciones más claras de la inteligencia artificial a la archivística destacan la preservación digital asistida, la generación automática de metadatos y el reconocimiento de texto manuscrito (HTR). A ello se suman aplicaciones de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural que mejoran las búsquedas y la recuperación de información, favoreciendo un acceso más democrático a los fondos documentales.

Aunque la IA avanza a muy buen ritmo, no todas las instituciones están exprimiendo aún su potencial. Muchos archivos continúan con procedimientos muy manuales, bien por falta de recursos, bien por desconocimiento de las herramientas disponibles o por prudencia a la hora de cambiar sus procesos y cumplir normas ISO 27000.

Observatorio de Inteligencia Artificial en Archivos

Dentro del panorama español destaca el Observatorio de Inteligencia Artificial en Archivos, un grupo de trabajo formado por profesionales de distintas comunidades autónomas y organizaciones que siguen de cerca cómo se está aplicando la IA en este ámbito y promueven buenas prácticas.

El Observatorio está compuesto por especialistas de la Región de Murcia, la Universidad de Santiago de Compostela, la Comunitat Valenciana, Illes Balears, el Ayuntamiento de Sant Cugat del Vallès, la Comunidad de Madrid, la Comunidad Foral de Navarra, Cataluña, el País Vasco, Castilla y León, la Subdirección General de los Archivos Estatales y otras entidades. Esta diversidad territorial y organizativa permite tener una visión muy amplia de necesidades y proyectos.

La coordinación del grupo recae en Désirée Domínguez Pallas, directora del Archivo de la Universidad de Santiago de Compostela, que impulsa el intercambio de experiencias y la reflexión sobre los retos técnicos, éticos y organizativos asociados al uso de sistemas inteligentes en la gestión de archivos.

Este tipo de iniciativas favorecen que la IA no se adopte de manera aislada y desordenada, sino que se compartan criterios técnicos, ejemplos reales y líneas de trabajo comunes, algo fundamental para que los archivos públicos puedan avanzar de forma coherente.

Conceptos clave de IA en la gestión documental

Cuando hablamos de inteligencia artificial aplicada a documentos y archivos entran en juego varias tecnologías que, combinadas, permiten leer, entender, clasificar y explotar la información contenida en los documentos. Las principales son el OCR, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, y motores de búsqueda como ElasticSearch.

El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) convierte imágenes de documentos (escaneos, fotografías, PDF generados como imagen) en texto digital editable y procesable. Los motores OCR actuales son capaces de trabajar con tipografías complejas e incluso con determinados manuscritos, lo que abre la puerta a tratar grandes colecciones históricas.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) permite que las máquinas analicen y comprendan el lenguaje humano. Con estas técnicas es posible mejorar las búsquedas, extraer entidades (personas, lugares, fechas), resumir documentos, traducir textos o generar descripciones automáticas, entre otras muchas funciones.

Por su parte, el Aprendizaje Automático (Machine Learning) se basa en modelos que aprenden de ejemplos. En el ámbito archivístico permite entrenar sistemas que distinguen tipos documentales, detectan patrones en los datos o predicen a qué serie pertenece un documento según su contenido, aprendiendo de fondos ya clasificados por profesionales y almacenados en distintos tipos de bases de datos.

En muchas soluciones se incorpora también la visión artificial, que analiza imágenes más allá del texto. Esto resulta especialmente útil para la gestión de fotografías históricas, planos, dibujos técnicos o documentos antiguos escaneados con baja calidad, en los que es necesario identificar zonas de interés antes de aplicar otras técnicas.

Cómo funciona un sistema de gestión documental con IA

En el día a día, un sistema moderno de gestión documental con inteligencia artificial suele comenzar por una fase de digitalización y captura. Aunque hoy en día gran parte de la producción documental ya nace digital, todavía hay mucho papel y material escaneado que necesita pasar por un OCR avanzado.

Los documentos impresos o imágenes PDF se envían a herramientas de OCR que reconocen el texto y lo convierten en contenido indexable. Muchas copiadoras actuales ya incorporan este tipo de motor y existen también soluciones específicas para grandes volúmenes de escaneo.

Una vez transformado el contenido en texto, entran en juego los modelos de NLP y machine learning. Estos analizan el documento, identifican su tema, extraen datos clave (por ejemplo, nombres, números de expediente, fechas, importes) y lo clasifican dentro del cuadro de clasificación o del esquema de gestión documental de la organización.

Con esa información, el sistema puede asignar automáticamente metadatos, proponer series documentales, relacionar documentos entre sí y facilitar búsquedas mucho más ricas, combinando términos libres, filtros por fechas, tipologías, materias o lugares.

El gran valor añadido está en que estos sistemas aprenden con el uso: a medida que el personal archivero corrige, valida o ajusta las propuestas de clasificación, los modelos mejoran su precisión y ofrecen resultados más ajustados al contexto de cada archivo o institución.

Aplicaciones prácticas de la IA en la gestión de archivos

En la práctica, la IA puede intervenir en casi todas las fases de la gestión documental, ayudando a reducir trabajo repetitivo, minimizar errores y aprovechar los documentos como fuente estratégica de información. Algunos usos destacan especialmente en el sector público y privado.

Uno de los más extendidos es la clasificación automática de documentos por contenido, tipo o formato. En lugar de que cada documento se etiquete manualmente, el sistema propone o asigna categorías, series o expedientes, acelerando mucho el proceso y favoreciendo el cumplimiento normativo.

La IA también se utiliza para la extracción de información relevante, como nombres de personas, direcciones, fechas, referencias normativas o números de expediente. Esta información se vuelca en bases de datos o cuadros de mando que facilitan la consulta y el análisis posterior.

Otra aplicación clara es la generación automática de resúmenes e informes a partir de grandes conjuntos de documentos. Herramientas basadas en modelos de lenguaje, como algunos asistentes conversacionales o servicios tipo ChatPDF, son capaces de sintetizar los puntos clave de un expediente, un contrato o un conjunto de informes de forma casi inmediata.

La recuperación avanzada de documentos es otro campo donde se nota claramente el salto cualitativo. Los buscadores internos impulsados por IA permiten encontrar información aunque el usuario no recuerde el título exacto del documento o use palabras distintas a las empleadas en el texto original, gracias a búsquedas semánticas mucho más cercanas al lenguaje natural.

En ámbitos regulados, muchas organizaciones emplean la IA para reforzar el cumplimiento normativo y la detección de información sensible. Los sistemas pueden identificar datos personales, información confidencial, plazos de conservación o licencias próximas a caducar, ayudando a evitar incumplimientos y a gestionar mejor el riesgo.

En paralelo surge la idea del archivo inteligente asistido, donde el sistema no solo almacena y organiza, sino que ayuda a preparar documentos, presentaciones o respuestas, localizando de forma automática la información más relevante para cada caso de uso.

Modelos y plataformas de IA para documentos

El ecosistema de herramientas que se están utilizando en gestión documental combina desde motores muy específicos hasta modelos de lenguaje de última generación. Cada uno cubre una parte del proceso y, juntos, conforman soluciones muy potentes.

En el terreno del OCR, uno de los motores más conocidos es Tesseract, un proyecto de código abierto ampliamente adoptado para convertir imágenes en texto. Muchas soluciones comerciales lo integran o se apoyan en tecnologías similares adaptadas a manuscritos y documentos históricos.

Para el procesamiento del lenguaje natural, modelos como BERT y las distintas familias de GPT han marcado un antes y un después, al permitir una comprensión contextual del texto mucho más cercana a la forma en que leemos las personas. Estos modelos se usan para clasificar documentos, generar resúmenes, extraer entidades y responder preguntas sobre el contenido.

Además, muchas organizaciones optan por entrenar modelos de machine learning a medida con su propia documentación. De este modo se adaptan a su terminología, estructura orgánica y normativa interna, logrando una precisión en la clasificación o en la detección de patrones que no se conseguiría con modelos genéricos.

Sobre esta base tecnológica se construyen soluciones integradas que incluyen gestores documentales, flujos de trabajo, auditoría, firma electrónica y herramientas de colaboración, todo ello conectado con las capacidades de análisis e inteligencia artificial.

Soluciones de gestión documental que incorporan IA

El abanico de opciones va desde gigantes tecnológicos hasta proyectos de software libre, y las propuestas buscan mejorar la forma en que las organizaciones gestionan sus archivos.

Compañías como Google o IBM, con plataformas como Google Cloud y Watson, ofrecen servicios de clasificación, análisis y extracción de datos que pueden integrarse en sistemas de gestión documental ya existentes. Además, empresas centradas en la automatización de procesos, como UiPath o Automation Anywhere, han creado robots de software capaces de gestionar flujos completos de documentos.

Entre las soluciones específicamente orientadas a gestión documental destaca OpenKM, un gestor de documentos de código abierto que incorpora clasificación inteligente, extracción de metadatos y búsqueda semántica apoyadas en IA. Su naturaleza open source permite una alta personalización y adaptación a las necesidades de cada organización.

Otra herramienta relevante es R2 Docuo, orientada tanto a la gestión documental como a los flujos de trabajo. Esta plataforma promete reducir de forma muy notable el esfuerzo en tareas de creación, control, circulación y firma de documentos, automatizando desde la generación de plantillas hasta la aprobación y el archivado final.

En el terreno del software libre corporativo, Alfresco se ha consolidado como una opción de peso para la gestión de contenidos y archivos. Permite personalizar procesos, añadir módulos y conectar con servicios de IA externos, lo que la convierte en una base flexible sobre la que construir proyectos ambiciosos en grandes instituciones.

Google Document AI y procesamiento inteligente de documentos

Uno de los ejemplos más claros de plataforma especializada es Google Document AI, un servicio en la nube pensado para automatizar la clasificación, extracción y análisis de documentos a gran escala. Está orientado tanto a empresas privadas como a organizaciones públicas que manejan grandes volúmenes de formularios, facturas, expedientes o contratos.

Document AI combina aprendizaje automático, NLP y visión artificial para identificar campos relevantes dentro de cada documento, sin importar demasiado si procede de un escaneo, un PDF o una captura. Es capaz de aprender el formato de documentos habituales en un sector y reutilizar ese conocimiento para nuevos casos.

Al estar disponible como servicio cloud, este tipo de solución es especialmente interesante para organismos que necesitan escalar rápidamente su capacidad de procesamiento sin tener que invertir en hardware propio ni mantener infraestructuras complejas.

El resultado es que muchas tareas que antes requerían horas de revisión manual pueden resolverse en minutos, con el equipo humano dedicándose a la validación y a las decisiones de mayor valor añadido en lugar de al picado de datos.

Aplicación de la IA en la Administración Pública

La Administración Pública está encontrando en la inteligencia artificial una aliada para gestionar de forma más eficiente y transparente la documentación. Desde ayuntamientos hasta ministerios, son cada vez más los proyectos que incorporan clasificación automática, análisis de expedientes y sistemas de búsqueda avanzados.

Muchos gobiernos locales y regionales están desplegando gestores documentales con IA para ordenar expedientes electrónicos, acelerar trámites mediante firmar digitalmente documentos y mejorar el acceso ciudadano a la información pública. Con ello se reducen tiempos de respuesta y se facilita el control interno de procedimientos.

Un ejemplo concreto es el uso de Alfresco en el Ayuntamiento de Tomelloso para gestionar y compartir documentación interna. Aunque todavía no se aprovechan todas sus posibilidades, se han puesto en marcha iniciativas para compartir conocimiento, como el almacenamiento de cursos de formación accesibles para todo el personal, sentando las bases de un archivo digital vivo.

Los sistemas con IA también se utilizan para detectar patrones en la documentación que puedan sugerir irregularidades, ineficiencias o necesidades de revisión de políticas públicas, ayudando a orientar mejor las decisiones estratégicas de las administraciones.

Además, el sector público tiene el reto de compatibilizar estas innovaciones con los requisitos legales de protección de datos, transparencia y conservación a largo plazo, por lo que el papel de los archiveros y juristas es clave a la hora de diseñar e implantar estas soluciones.

Proyecto Carabela: IA para archivos históricos manuscritos

En el ámbito del patrimonio histórico, la IA está abriendo posibilidades que hace unos años parecían ciencia ficción. Un buen ejemplo es el Proyecto Carabela, centrado en la indexación probabilística de colecciones de manuscritos relacionados con el patrimonio histórico subacuático.

Este proyecto, impulsado por el Instituto Andaluz del Patrimonio Histórico a través de su Centro de Arqueología Subacuática y liderado por el Centro de Investigación de Reconocimiento de Patrones y Tecnología del Lenguaje Humano (PRHLT) de la Universidad Politécnica de Valencia, aplica técnicas avanzadas de reconocimiento de patrones y lenguaje para localizar e investigar documentación manuscrita digitalizada.

Gracias a la IA, es posible identificar menciones, rutas, embarcaciones o acontecimientos relacionados con el patrimonio subacuático sin necesidad de leer manualmente miles de páginas, lo que multiplica la capacidad de los equipos de investigación para descubrir información relevante.

El Proyecto Carabela se ha presentado en jornadas específicas dirigidas a personal investigador y profesionales de archivos, poniendo el foco en cómo estas técnicas pueden escalarse a otras colecciones de manuscritos históricos y servir de modelo para nuevos proyectos en humanidades digitales.

La puesta en marcha de iniciativas como Carabela evidencia que la inteligencia artificial no solo sirve para agilizar trámites administrativos, sino que también impulsa la investigación histórica y la preservación del patrimonio, abriendo nuevas preguntas y líneas de estudio.

Formación, cursos y reconocimiento académico

La incorporación de la IA a la archivística está generando también una oferta creciente de cursos, jornadas y publicaciones académicas que analizan su impacto, comparten experiencias y exploran usos avanzados en distintos contextos.

Se organizan actividades formativas que incluyen módulos sobre objetivos, ponentes, perfil del alumnado, reconocimiento de créditos universitarios, procedimientos de evaluación y opciones de alojamiento, lo que indica que no se trata de talleres puntuales, sino de programas con cierta entidad académica.

En paralelo, revistas especializadas en biblioteconomía, documentación y archivística están publicando artículos que revisan de forma sistemática la literatura científica reciente sobre IA y archivos, destacando tanto las aplicaciones más consolidadas como las lagunas de conocimiento que aún quedan por cubrir.

Esta combinación de formación práctica y producción científica ayuda a que archiveros, documentalistas y personal de TI hablen un lenguaje común, algo imprescindible para diseñar proyectos realistas y bien enfocados en cada institución.

Además, se están impulsando cursos online centrados en mejorar la productividad con IA en el ámbito administrativo, que explican de manera aplicada cómo estas herramientas pueden integrarse en el día a día de oficinas, departamentos y archivos.

Gestión documental en la nube e impacto en los archivos

La expansión de la IA en archivos está estrechamente ligada al crecimiento de la gestión documental en la nube. Muchos servicios basados en aprendizaje profundo requieren gran capacidad de cómputo, especialmente en términos de GPU, algo que resulta difícil y costoso de mantener en infraestructuras locales tradicionales.

Con el modelo de Software como Servicio (SaaS), las aplicaciones de gestión documental y los motores de IA residen en servidores externos, permitiendo a las organizaciones escalar recursos bajo demanda, pagar solo por uso y despreocuparse del mantenimiento físico de los equipos.

Es cierto que existen recelos a la hora de almacenar documentos en servidores externos, en ocasiones ubicados fuera del país, pero las ventajas en términos de escalabilidad, seguridad, copias de respaldo y accesibilidad remota son evidentes, siempre que se elijan proveedores que cumplan con las exigentes normativas europeas de protección de datos.

Para los departamentos de informática, este enfoque cloud supone menos carga de administración de sistemas, ya que no es necesario instalar ni actualizar software en cada puesto, ni dimensionar hardware para picos de uso que solo se producen puntualmente.

Para los archivos, la nube abre la posibilidad de poner a disposición del público grandes volúmenes de documentación digitalizada, complementados con motores de búsqueda inteligente, sin que la infraestructura interna se convierta en un cuello de botella.

Todo este ecosistema de observatorios, proyectos de investigación, soluciones comerciales y plataformas en la nube está configurando un escenario en el que la inteligencia artificial se vuelve una herramienta cotidiana para archiveros y gestores documentales, no un experimento aislado. A medida que los profesionales se familiarizan con sus posibilidades y limitaciones, se multiplican los casos de uso que mejoran la productividad, amplían el acceso a la información y refuerzan la preservación del patrimonio documental para las próximas generaciones. Además, los propios motores de búsqueda y técnicas para buscar archivos ayudan a maximizar el valor de los repositorios digitales.