Resumen objetivo y detallado del artículo: “El archivo en la “era digital”. Metáforas, datos y algoritmos” de Nicolás Quiroga

>>  martes, 23 de junio de 2026

Resumen objetivo y detallado del artículo: “El archivo en la “era digital”. Metáforas, datos y algoritmos” de Nicolás Quiroga (Passés futurs, 14 | 2023). DOI: 10.4000/157k9.

PorÑ Lic. Carmen Marín con la colaboración de Grok



Introducción y pregunta central

Quiroga, historiador argentino (CONICET-UNMdP), reflexiona sobre los desafíos que el “giro digital” (digitalización masiva y datificación de la vida social) plantea al trabajo historiográfico, especialmente en su relación con el archivo. Se pregunta si la investigación histórica podrá continuar con su esquema tradicional (archivo físico, escritorio, monografía) o si los cambios en materialidades, accesos, técnicas computacionales y modos de escritura obligan a una transformación más profunda.

Critica el “entorno de trabajo dual” actual (clásico + intentos teóricos) y propone que las innovaciones digitales “exotizan” prácticas establecidas, introduciendo actantes no humanos que desestabilizan la “magia” historiadora. Su objetivo es explorar la relación entre interpretación humana y procesos algorítmicos, inspirado en la pregunta de Bethany Nowviskie: ¿cómo puede la interpretación subjetiva humana, inmersa en algoritmos, alterar esos mismos algoritmos? Para ello, presenta dos caminos: uno teórico-futurista (Wolfgang Ernst) y otro desde la archivística/historiografía.

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Primera parte: Wolfgang Ernst y el “apocalipsis” del archivo

Quiroga analiza principalmente el texto de Ernst “El archivo como metáfora. Del espacio del archivo al tiempo del archivo” (2004), leyéndolo como un relato apocalíptico. Ernst, arqueólogo de medios, diagnostica una fetichización del archivo tradicional (espacial, estatal, reglado, custodiado, asociado al papel) en un contexto donde el almacenamiento cultural cede paso a la transferencia y los medios digitales. El archivo clásico no “habla” ni cuenta historias: es un dispositivo administrativo que opera con datos, no con narrativas ni fantasmas (crítica a la prosopopeya romántica de Michelet). Contar (administrativo, codificado, secreto, imperial) se opone a narrar (humano, remembranza).

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En la era digital (“era de las bases de datos”), según Ernst (influido por Lev Manovich):
  • Las bases de datos compiten con las narraciones: representan el mundo como lista de elementos (paradigma real/material) cuyas combinaciones son virtuales.
  • Se pasa del espacio (archivo tradicional) al tiempo: microtemporalidades, procesos dinámicos, paralelización, routers temporales.
  • Los objetos digitales integran datos y algoritmos; la clasificación dinámica (por transferencia e inducción electromagnética) reemplaza la indexación estática por metadatos.
  • La digitalización (transarchivación) amenaza jerarquías clásicas y favorece un modelo “imperial transatlántico” (ej. Google). 
  • Ernst anuncia una fractura: el archivo se transforma en ordenamiento intermedio de procesos dinámicos. La coexistencia futura de memorias analógicas y digitales parece poco convincente; las analógicas perderían relevancia. Quiroga lo lee como un “apocalipsis” que desplaza al historiador humano.
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Segunda parte: Transformaciones en archivística e historiografía

Quiroga contrapone a Ernst con evoluciones internas de la archivística y la historiografía, cuestionando la idea de que el principio de procedencia fue monolítico. Destaca cómo ambas disciplinas abordan documentos nacidos digitales, organización de información e interpretación. Hay coincidencias diagnósticas con Ernst (cambios en materialidades, accesos y poderes) y una “zona gris” compartida: el archivo ya no es solo espacial ni estático, pero persiste la necesidad de reflexión crítica sobre poder, ausencias y sesgos.

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Corolario y perspectiva del autor


Quiroga no adopta una posición tecnofóbica ni celebratoria. Reconoce la relevancia de los diagnósticos (fetichización, cambio de paradigma, rol de algoritmos) pero enfatiza la necesidad de que las humanidades intervengan activamente en la interpretación de procesos algorítmicos. El futuro del archivo y la historiografía requiere esfuerzo interpretativo humano subjetivo inmerso en lo digital, no su sustitución. El artículo defiende una reflexión historiográfica que integre metáforas, datos y algoritmos sin renunciar a la crítica y la contextualización histórica.

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Aspectos formales
  • Estilo: Ensayo reflexivo, con citas y referencias teóricas densas (Ernst, Manovich, Nowviskie, etc.).
  • Tono: Objetivo y propositivo, sin alarmismo.
  • Contexto: Publicado en un número de Passés futurs sobre “Especies de espacios digitales: el pasado (re)mediado”.


Este resumen se basa en el texto completo del artículo (disponible en PDF en sitios como Politika o ResearchGate). El trabajo es una contribución equilibrada a los debates sobre historia digital, que invita a los historiadores a no ignorar los cambios técnicos sin caer en determinismos tecnológicos.

NOTA APARTE:  

La archivística digital contemporánea

La archivística digital contemporánea (también llamada archivística electrónica o digital archiving) es la rama de la archivística que se ocupa de la gestión, preservación, descripción y acceso a documentos y registros nacidos digitales o digitalizados, en un contexto de transformación tecnológica acelerada. Ha evolucionado de ser un complemento de la archivística tradicional a un campo central, influido por estándares internacionales, la IA, la computación en nube y debates éticos sobre memoria, privacidad y poder.

journals.openedition.org

1. Contexto y evolución


La explosión de datos digitales (documentos nacidos digitales, redes sociales, sistemas administrativos, multimedia) ha obligado a la disciplina a adaptarse. Desde finales del siglo XX y especialmente en las últimas dos décadas, se pasó de la digitalización masiva a la gestión nativa digital. Autores como Terry Cook hablan de paradigmas cambiantes en la archivística: de evidencias a memoria, identidad y comunidad, y hacia modelos de “archivos como datos”. La archivística ya no solo custodia objetos estáticos, sino que gestiona procesos dinámicos, flujos de información y entornos complejos donde humanos y máquinas interactúan.

journals.openedition.org

En Iberoamérica y Latinoamérica hay avances notables en planes de preservación digital (ej. en Colombia, México), congresos internacionales y adaptación de normativas.

2. Principios y estándares clave
 
  • OAIS (Open Archival Information System - ISO 14721): Modelo de referencia fundamental para repositorios digitales de preservación a largo plazo. Define funciones como ingestión, almacenamiento, planificación de preservación, acceso y administración. Distingue entre productores, archivo y comunidad designada. Es ampliamente usado para diseñar sistemas. dpconline.org
  • PREMIS (Preservation Metadata: Implementation Strategies): Estándar para metadatos de preservación. Registra acciones, agentes, derechos y eventos que aseguran la integridad, autenticidad y usabilidad a largo plazo de objetos digitales.
  • METS: Para empaquetar metadatos descriptivos, administrativos y estructurales.
  • Records in Contexts (RiC): Nuevo estándar del Consejo Internacional de Archivos (ICA, versión 1.0 en 2023). Reemplaza y unifica ISAD(G) y otros. Introduce un modelo conceptual y ontología (RiC-O) orientada a datos enlazados (linked data). Enfatiza relaciones contextuales entre registros, agentes, funciones y entornos. Más flexible para lo digital, permite descripciones dinámicas y conexiones semánticas. ica.org
  • Otros: ISO 15489 (gestión de documentos), PDF/A para formatos preservables, y marcos como FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
3. Desafíos principales
  • Obsolescencia tecnológica: Formatos, hardware y software envejecen rápidamente. Estrategias: migración, emulación y monitoreo continuo.
  • Volumen y complejidad: Big data, archivos web, redes sociales y registros efímeros.
  • Autenticidad e integridad: Cómo garantizar que un documento digital no ha sido alterado (firmas digitales, blockchain en exploración).
  • Preservación a largo plazo: Planes institucionales (ej. 2023-2026 en varias entidades) incluyen identificación de riesgos, migración y sostenibilidad energética. caroycuervo.gov.co
  • Ética y sesgos: Privacidad, datos sensibles, sesgos en IA, descolonización de archivos y “silencios” archivísticos.
  • Recursos: Muchos archivos (especialmente municipales o pequeños) enfrentan brechas en infraestructura y capacitación.

4. Tendencias actuales (2024-2026)

  • Inteligencia Artificial y automatización: IA para catalogación automática, generación de metadatos, reconocimiento de patrones, detección de riesgos de obsolescencia y resumen de contenidos. Proyectos como InterPARES Trust AI exploran “paradata” (contexto de procesos IA). Beneficios en eficiencia, pero riesgos de sesgos y opacidad (“caja negra”). youtube.com
  • Nube y almacenamiento distribuido: Mayor uso de soluciones cloud con énfasis en soberanía de datos y redundancia.
  • Datos enlazados y ontologías: RiC promueve interoperabilidad y descripciones más ricas y relacionales.
  • Preservación multimedia y web archiving: Captura de sitios, redes sociales y contenido dinámico.
  • Sostenibilidad y ética: Enfoque en consumo energético, acceso abierto, equidad y gobernanza digital.
  • Archivística computacional e ingeniería archivística: Integración con humanidades digitales, análisis computacional y enfoques interdisciplinarios.
imaging.org

5. Prácticas y herramientas

Los repositorios suelen combinar software open source (Archivematica, Rosetta, AtoM) con workflows basados en OAIS. La descripción archivística evoluciona hacia modelos más colaborativos y contextuales. En instituciones, se elaboran planes estratégicos de preservación con ciclos de evaluación.

www2.archivists.org

Perspectiva

La archivística digital no sustituye la tradicional, sino que la complementa y transforma. Como señalaba Nicolás Quiroga en el artículo que resumimos antes, persiste la necesidad de interpretación humana crítica ante algoritmos y datificación, sin caer en determinismos tecnológicos. El campo es dinámico: combina estándares maduros con innovación constante, y enfrenta el reto de mantener la memoria colectiva en un mundo de flujos digitales efímeros.

journals.openedition.org

 

 

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Diseña cuadros de clasificación de archivos con IA

Diseña cuadros de clasificación de archivos con IA
Por: Lic. Carmen Marín con la colaboración de IA de Google




Un Cuadro de Clasificación Documental (CCD) diseñado con Inteligencia Artificial permite agilizar el trabajo del archivólogo en la gestión documental al automatizar la jerarquía de los archivos transformando documentos caóticos en estructuras lógicas. El uso de la IA optimiza el análisis de la estructura orgánica, las funciones de las unidades administrativas que forman la organización, empresa o institución para sugerir categorías, códigos y subseries de forma instantánea. [1, 2, 3]

A continuación, se presenta la guía paso a paso para estructurarlo, las herramientas clave y un ejemplo práctico.

Metodología para diseñar un CCD con Inteligencia Artificial
 
Recopilación y lectura masiva de datos
 
Acción: Sube las normativas, manuales de funciones y el organigrama de la empresa a un entorno de IA.
Beneficio: La IA procesa texto no estructurado rápidamente para identificar qué dependencias producen qué tipo de información. [4, 5, 6]
 
Identificación de Funciones y Series Documentales
 
Acción: Pide a la IA que extraiga las actividades clave y agrupe los tipos de documentos relacionados de acuerdo a la estructura orgánica de la empresa
Prompt clave: "Analiza este manual de funciones y genera una lista jerárquica de actividades principales que den origen a documentos (ej. Contratación, Facturación)." [1]
 
Codificación y Estructuración Jerárquica
 
Acción: Solicita la creación del cuadro en formato de árbol jerárquico asignando códigos únicos de acuerdo a la estructura orgánica de la empresa (alfanuméricos o numéricos).
Formato: Exige que la salida sea una tabla estructurada limpia. [1, 2]


Ejemplo de Cuadro de Clasificación Generado por IA

Esta estructura refleja cómo un modelo de lenguaje clasifica los documentos corporativos comunes basándose en la jerarquía funcional: [1, 4]

Código [6]

Fondo / Sección (Departamento)

Serie Documental

Subserie / Tipo de Archivo

 

 

 

 

100

Dirección General

100.01 Actas de Junta

Actas ordinarias, Actas extraordinarias

100.02 Políticas Internas

Manuales de cumplimiento, Reglamentos

200

Talento Humano

200.01 Historias Laborales

Contratos de trabajo, Hojas de vida, Afiliaciones

200.02 Nómina

Desprendibles de pago, Planillas de seguridad social

300

Finanzas y Contabilidad

300.01 Facturación

Facturas de venta, Notas crédito

300.02 Impuestos

Declaraciones de renta, Retenciones

400

Asesoría Jurídica

400.01 Contratos y Convenios

Contratos con proveedores, Alianzas comerciales

 

Herramientas recomendadas para la clasificación con IA


Puedes emplear plataformas de IA según la fase de diseño y ejecución en la que te encuentres:
  • Modelos de Lenguaje Avanzados (como este chat): Ideales para la fase de concepción y diseño conceptual. Puedes pegar tus funciones operativas y pedirle que te genere la estructura en código Markdown o en tablas listas para exportar a Excel. [2, 7, 8]
  • elDoc: Una solución corporativa excelente para aplicar la lógica del negocio de manera directa. Permite dar instrucciones como "Revisa el código de propiedad y archiva en residencial o comercial". [3]
  • Dropbox DocSend: Su función "Organizar con IA" automatiza la creación física del árbol de carpetas basado en los archivos que vas subiendo. [9]
  • ABBYY FlexiCapture: Especializada en procesar miles de documentos digitalizados (imágenes o PDFs desestructurados), reconociendo automáticamente el contexto para dividirlos y enviarlos a la categoría correcta del CCD. [6, 10, 11]

REFERENCIAS

[1] https://www.athento.com

[2] https://www.flowhunt.io

[3] https://eldoc.online

[4] https://www.youtube.com

[5] https://www.tiktok.com

[6] https://www.doxis.com

[7] https://www.tiktok.com

[8] https://www.instagram.com

[9] https://help.dropbox.com

[10] https://www.abbyy.com

[11] https://abbyy.mintlify.app


Utilizando Gemini 

Gemini puede hacerlo perfectamente, especialmente en las fases de análisis, diseño y estructuración conceptual del cuadro. Como modelo de lenguaje avanzado, es ideal para procesar grandes volúmenes de texto y transformarlos en estructuras archivísticas ordenadas. [1]

A continuación, se detalla qué puede hacer exactamente y cómo configurarlo para lograrlo.

¿Qué puede hacer Gemini en el diseño de un CCD?
  • Analizar normativas: Lee manuales de funciones completos para extraer series documentales de forma automática.
  • Crear jerarquías: Diseña la estructura de Fondo, Sección, Subsección, Serie y Subserie.
  • Generar codificación: Crea sistemas numéricos o alfanuméricos lógicos para tus carpetas.
  • Exportar formatos: Entrega el cuadro en tablas tabuladas listas para copiar y pegar directamente en Excel.
  • Sugerir tiempos de retención: Propone plazos de conservación basados en normativas estándar de archivo. [2]
Guía para diseñar tu cuadro usando Gemini

Para obtener el mejor resultado, se recomienda estructurar la interacción en tres pasos utilizando prompts (instrucciones) específicos: [3]

Paso 1: Alimentación de contexto

Sube o pega las funciones de tu empresa y dile:

"Actúa como un experto en archivística y gestión documental. Analiza el siguiente listado de departamentos y funciones de mi empresa. Identifica cuáles son las actividades clave que generan documentos de forma constante."

Paso 2: Generación del cuadro (Prompt Maestro)

Una vez que Gemini entienda tu empresa, pídele la estructura con este comando:

"Con base en el análisis anterior, diseña un Cuadro de Clasificación Documental (CCD). Organízalo en una tabla con las siguientes columnas: Código, Sección (Departamento), Serie Documental, Subserie Documental y Tipos de Archivos incluidos. Usa una codificación numérica jerárquica (ej. 100, 100.1, 100.1.1)."

Paso 3: Definición de reglas de archivo

Para ir un paso más allá, puedes solicitarle criterios de organización:

"Agrega una columna a la tabla anterior que indique el criterio de ordenación recomendado para cada serie (alfabético, cronológico o numérico) y sugiere cuántos años debería guardarse cada documento en el archivo de gestión antes de ir al archivo central."

REFERENCIAS

[1] https://www.reddit.com

[2] https://marketplace.innovaciondespachos.com

[3] https://smartdata.com.pe

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¿Qué es un cuadro de clasificación documental?

Cuadro de clasificación documental: qué es y cómo se elabora

https://www.athento.com
Manuel Aguirre



En la gestión documental, la creación de un Cuadro de Clasificación Documental -CCD- es un paso clave hacia la organización eficiente de la información. En este artículo, explicamos qué es un cuadro de clasificación y por qué es esencial, al tiempo que proporcionamos una información práctica para su elaboración.

¿Qué es un cuadro de clasificación documental?

El concepto de “cuadro de clasificación documental” tiene sus raíces en la gestión documental y archivística. Este término se utiliza para describir un sistema estructurado que organiza y clasifica los documentos dentro de una organización. Su origen se encuentra en los principios de la archivística, la disciplina encargada de gestionar documentos de manera organizada y eficiente.

El cuadro de clasificación documental es esencialmente una herramienta que proporciona un marco para organizar documentos en categorías lógicas y coherentes. Esta clasificación facilita la recuperación eficiente de información, la toma de decisiones y el cumplimiento de requisitos legales y normativos.

La archivística moderna ha evolucionado para adaptarse a las necesidades cambiantes de las organizaciones en la era digital. Con el avance de la tecnología, los cuadros de clasificación documental se han integrado en los sistemas de gestión documental, para ofrecer soluciones más ágiles y efectivas en la organización y recuperación de documentos. En esencia, el concepto proviene de la necesidad de estructurar y gestionar la información de manera eficiente en cualquier entorno organizacional.

¿Por qué es importante el Cuadro de Clasificación Documental?

El cuadro de clasificación documental desempeña un papel fundamental en la gestión eficiente de documentos dentro de una organización. Su importancia radica en la estructuración y organización efectiva de la información, brindando una serie de beneficios clave:

Organización efectiva

Reside en su capacidad para establecer un sistema organizado de disposición de documentos. Esto facilita la identificación y recuperación rápida de la información, reduciendo el tiempo dedicado a búsquedas tediosas.

Acceso rápido a la información

Al proporcionar una estructura lógica, el cuadro de clasificación permite un acceso rápido y eficiente a la información. 

Esto agiliza los procesos internos al garantizar que los usuarios puedan encontrar lo que necesitan.

Mejora de la toma de decisiones

Un cuadro de clasificación bien diseñado contribuye a una toma de decisiones más informada. La rápida disponibilidad de información relevante permite generar decisiones fundamentadas y acertadas.

Optimización de procesos internos

La importancia radica en la contribución a la eficiencia operativa. Al organizar documentos según los flujos de trabajo de la organización, se optimizan los procesos internos para un funcionamiento más coherente.

Cumplimiento normativo

El cuadro de clasificación documental es crucial para cumplir con los requisitos legales y normativos relacionados con la retención y gestión de documentos. Esto evita sanciones y garantiza la conformidad con regulaciones específicas.

Conservación de documentos relevantes

Facilita la identificación y conservación de documentos importantes para el negocio, asegurando que la información crítica se gestione adecuadamente a lo largo del tiempo.

Adaptabilidad a cambios

Su importancia se destaca en su capacidad para adaptarse a medida que evolucionan las necesidades y la estructura organizacional. Esta flexibilidad permite ajustar la clasificación a cambios en los procesos y requisitos comerciales.

¿Cómo elaborar un Cuadro de clasificación documental?


Aquí te proporcionamos una guía paso a paso sobre cómo elaborar un cuadro de clasificación documental efectivo:

Paso 1: Definir objetivos y alcance

Antes de comenzar, es esencial entender los objetivos específicos de la clasificación documental. Define el alcance del cuadro, identificando las categorías de documentos que se incluirán y el propósito de su clasificación.

Paso 2: Analizar documentos existentes

Realiza un inventario de los documentos existentes. Clasifica y agrupa documentos similares para identificar patrones y determinar las categorías principales que necesitarás en tu cuadro de clasificación.

Paso 3: Establecer categorías y subcategorías

Basándote en el análisis de documentos, crea categorías principales que reflejan las funciones y actividades clave de tu organización. Divide estas categorías en subcategorías más específicas para una organización detallada.

Paso 4: Asignar Códigos o números de identificación

Asigna códigos o números únicos a cada categoría y subcategoría. Este sistema de codificación facilitará la referencia y recuperación de documentos en el futuro.

Paso 5: Crear una jerarquía lógica
Organiza las categorías y subcategorías en una estructura jerárquica lógica. Esto refleja la relación entre
diferentes tipos de documentos y simplificará la navegación en el sistema de clasificación.

Paso 6: Documentar el cuadro de clasificación
Elabora una documentación clara que explique la estructura del cuadro de clasificación, los criterios de
inclusión en cada categoría y cualquier otro detalle relevante. Esto será útil para la formación y referencia futura. Puedes consultar un ejemplo de cómo se documenta el cuadro de clasificación aquí.

Paso 7: Implementar y comunicar
Implementa el cuadro de clasificación documental y comunica los cambios a los empleados. Proporciona capacitación sobre cómo utilizar el sistema y asegúrate de que todos estén familiarizados con la nueva estructura.

Paso 8: Revisar y ajustar regularmente
La gestión documental es un proceso dinámico. Programa revisiones periódicas del cuadro de
clasificación documental para asegurarte de que siga siendo relevante y eficiente. Es oportuno realizar
ajustes según sea necesario.

Al seguir estos pasos, podrás desarrollar un cuadro de clasificación documental que optimice la
organización y accesibilidad de tus documentos, contribuyendo a una gestión documental eficaz en tu
organización.

Estructura de niveles de los cuadros de clasificación documentales

Los niveles de clasificación documental proporcionan una estructura organizada y sistemática para la
gestión eficiente de los documentos dentro de una organización. 

A continuación, se detallan los principales niveles de clasificación: 

Fondo 

Representa los documentos producidos por una persona física o jurídica en el ejercicio de sus funciones. Este nivel abarca la totalidad de la documentación generada por la entidad y constituye el punto de
partida para la clasificación.

Sección o Subsección
 
Se refiere a la subdivisión del fondo en áreas más específicas, identificadas con la producción
documental de una división o departamento dentro de la organización. Cada sección o subsección puede
contener documentos relacionados con actividades o funciones específicas.

Serie Documental 

Corresponde a unidades documentales de estructura y contenido homogéneos que
emanan del mismo sujeto productor. Ejemplos de series documentales incluyen historias laborales,
contratos, informes financieros, entre otros. La serie documental agrupa documentos relacionados por
su temática o tipo.

Subserie Documental 

Son unidades documentales que forman parte de una serie identificadas de forma
separada debido a sus características específicas. Por ejemplo, dentro de la serie de contratos, podría
existir una subserie de contratos de arrendamiento o una subserie de contratos de compraventa.

Unidad Documental Simple 

Representa la mínima unidad de información dentro del sistema de clasificación. Se trata de documentos individuales o unidades discretas que pueden ser identificadas y gestionadas de forma independiente. Ejemplos de unidades documentales incluyen cartas, facturas, informes, etc.

Unidad Documental Compleja (Expedientes) 

Este nivel corresponde a documentos organizados y agrupados por el productor de la documentación para un propósito específico. Los expedientes puedenvcontener una variedad de documentos relacionados con un tema o proceso particular, y su estructura puede variar según las necesidades de la organización.


Cuadro de clasificación mixto: 

Esta estrategia combina la potencia de la explotación de los campos del primer método y el beneficio de limitar el acceso a nivel se series documentales (del segundo método).


El cuadro de clasificación documental ofrece una distribución única que abarca todos los documentos de la empresa, facilitando la búsqueda y recuperación de información. Al proporcionar un contexto para la creación de series y su relación con otras, el cuadro de clasificación evita duplicidades y promueve una gestión documental eficaz y organizada.

En conclusión, la elaboración de un cuadro de clasificación documental es un paso fundamental para optimizar la gestión de documentos en cualquier organización. Proporciona orden, accesibilidad y eficiencia en la manipulación de información vital. Al seguir este proceso, se establece una base sólida para mejorar los procesos internos, la toma de decisiones y cumplir con los requisitos normativos.

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Crean empleado digital o asistente IA que es el clon de un empleado que se ha ido o ha sido despedido con todas sus caracteristicas

>>  lunes, 22 de junio de 2026

Clones de IA generan debate sobre ética en el trabajo

http://spanish.peopledaily.com.cn/n3/2026/0617/c31616-20468327.html

(Foto: Lu Ping/ China Daily)

“Hola, soy el avatar digital del ex empleado (XX),” decía el mensaje en la pantalla de la computadora. “Pueden hacerme preguntas en cualquier momento.”

En una empresa de medios de videojuegos, en la provincia de Shandong, los miembros del personal se encontraron comunicándose con un modelo de inteligencia artificial entrenado con los hábitos de trabajo y conversaciones de un antiguo colega.

El empleado había renunciado, pero su clon de IA se había quedado.

Una fuente anónima de la empresa declaró que el gemelo digital, creado con el consentimiento del ex empleado, podía responder preguntas rutinarias, organizar hojas de cálculo, preparar presentaciones en PowerPoint y enviar invitaciones de calendario.

Aunque la fuente reconoció que el clon de IA no era tan inteligente como el trabajador real, el experimento ofrecía un vistazo de lo que el futuro podría deparar.

Esfuerzo de 'destilación'

La tecnología detrás de la construcción de un empleado digital se remonta a un proyecto de código abierto llamado colleague.skill, que se lanzó el 30 de marzo en la plataforma de desarrolladores GitHub.

Xiao Bo, de 30 años, gerente de productos de IA en una importante empresa de internet china, explicó los mecanismos fundamentales de una "habilidad" en la ciencia de la inteligencia artificial: es un flujo de trabajo resumido que un agente de IA puede entender, normalmente indicado como "XX.skill" en lenguaje informático.

"Si un chatbot de IA es como un cerebro que puede hablar, entonces un agente de IA es como un trabajador con habilidades para completar tareas como abrir documentos, editar archivos y organizar datos", aseveró Xiao.

Por ejemplo, codificar un editing.skill en un agente de IA le permitirá abrir un archivo de documento, reestructurar un artículo, escribir un titular y ejecutar una revisión de ortografía y gramática. Un agente de IA entrenado por programas puede ejecutar estos pasos repetidamente, sin fatiga ni interrupciones.

De acuerdo a Xiao, un solo agente de IA puede aprovechar muchas habilidades diferentes. OpenClaw, conocido ecosistema de agentes de IA, alberga más de 13,700 habilidades creadas por la comunidad en su registro ClawHub.

Xiao precisó que esas habilidades figuran entre los productos de la "destilación", el proceso de comprimir grandes modelos de IA en unidades más pequeñas, más accionables y transferibles. En este sentido, colleague.skill ha transformado silenciosamente el proceso de compresión de modelos de IA. En este caso, la entidad que se "destila" ya no es una máquina, sino un ser humano.

Zhou Tianyi, de 24 años, investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai y creador del proyecto colleague.skill, explicó que su objetivo era preservar el conocimiento institucional que se acumula a lo largo de los años mediante la comunicación diaria en el lugar de trabajo, y también mantener el tipo de comprensión que normalmente desaparece cuando un compañero de trabajo vacía su escritorio y deja la empresa.

A partir de esta idea, Zhou desarrolló un prototipo funcional en su tiempo libre. El lema de su proyecto decía: "Transformando despedidas frías en habilidades cálidas. Bienvenido a la Vida Digital 1.0."

La herramienta de código abierto, que desarrolló en cuatro horas, hoy permite a los usuarios subir materiales del lugar de trabajo — registros de chats, informes semanales, presentaciones, documentos de flujo de trabajo — y generar un agente de IA que imite no solo cómo trabajaba un excompañero, sino también cómo se comunicaba.

Efecto de blanqueamiento

Durante décadas, la ciencia ficción imaginó esta "inmortalidad digital" como un medio romántico de preservar la memoria de los seres queridos. Sin embargo, en el lugar de trabajo, tiene un significado diferente: la ansiedad de perder el empleo.

Los expertos de la industria han indicado que las empresas ahora clasifican a los trabajadores en función de cuántas habilidades de IA tienen. Algunas incluso requieren que los empleados actuales "presenten sus habilidades" como parte del proceso normal.

De acuerdo a la lógica de la economía IA, mientras más apasionada es una persona por su trabajo —mientras más fluido sea en el resumen reflexivo o más detallados sean sus informes semanales—, más reemplazable se vuelve.

"Eso no es justo", asegura Deng Xiaoxian, gerente de productos de IA, quien también lidera una comunidad de legalidad sobre tecnología.

Deng recordó que cuando se encontró por primera vez con colleague.skill —una herramienta que afirmaba "destilar" a un empleado en un reemplazo digital que seguiría trabajando para una empresa indefinidamente— sintió una incomodidad aguda y visceral.

"El objetivo del desarrollo de la IA es ayudar a los humanos a tener más tiempo de ocio; no convertirlos en un archivo de habilidades, quitarles sus trabajos y luego mantenerlos trabajando para una empresa para siempre sin remuneración", fustigó.

A los pocos días de que colleague.skill se volviera viral, Deng creó un proyecto contrapuesto, al que llamó "anti-distillation skill".

"Cuando una empresa te pide convertir tu experiencia laboral en un programa de IA, básicamente te está 'destilando' en un componente reemplazable", advirtió Xiao. "Antes de enviar tus habilidades a la empresa, puedes usar el software 'anti-distillation skill' para blanquear o reformular tus documentos."

La herramienta es simple. Una vez que se ingresan los archivos de habilidades, 'anti-distillation skill' produce una versión saneada que parece completa y profesional, pero que elimina el conocimiento o la experiencia principal.

China Daily probó la herramienta de “anti-destilación” con una guía editorial.

El archivo original decía: “En la escritura de reportajes, la apertura podría ser la típica historia de un personaje. En lugar de describir el problema, coloca al personaje en una escena específica y orientada a la acción. Deja que su diálogo, sus gestos o una decisión crítica revelen el tema más amplio.”

Después de pasar por "anti-distillation skill" podía leerse: “En la escritura de reportajes, la apertura puede tomar diferentes formas. La elección de cuál forma usar depende del efecto que quieras crear en el lector.”

Deng enfatizó que este efecto de vaciado es precisamente el punto. Permite mantener el conocimiento central y aún así darle a la empresa algo que parezca profesional.

Un área gris

Como graduado en derecho, Deng señaló una pregunta más grande que la industria de la IA aún no ha comenzado a hacerse. ¿Quién posee una habilidad “destilada”? ¿El empleado cuya experiencia fue codificada, o la empresa que almacenó los datos subyacentes?

Abogados y expertos especializados en disputas laborales y de propiedad intelectual alertaron que las regulaciones existentes no fueron diseñadas teniendo en mente clones de IA de personas reales.

Chen Tianhao, académico en el Instituto de Gobernanza Internacional de IA de la Universidad Tsinghua, manifestó que el tema cae en una zona gris que abarca leyes laborales, de propiedad intelectual y de gobernanza digital. Algunas empresas hoy requieren que los empleados empaqueten su experiencia en sistemas de IA transferibles, y eso no es del todo razonable.

«Empresas y empleados necesitan usar sus acuerdos contractuales para determinar la propiedad de habilidades relacionadas con la IA y formas similares de experiencia. Al mismo tiempo, los investigadores legales deben prestar atención a este tema, darle seguimiento de manera oportuna y mejorar las leyes y regulaciones pertinentes», sostiene Chen.

Zhang Linghan, profesora en la Universidad China de Ciencia Política y Derecho, hizo una distinción entre los datos relacionados con el trabajo, que las empresas pueden legalmente poseer, y las capacidades más amplias que un empleado desarrolla a lo largo de años de experiencia.

Si las empresas continúan obteniendo beneficios de sistemas de IA construidos con el 'conocimiento destilado' de los trabajadores, los futuros marcos legales podrían necesitar de un 'compartir digital', expresó Zhang en una entrevista con CCTV.

You Yunting, abogado especializado en propiedad intelectual, comentó a la organización de medios local The Paper que los gobiernos se verán obligados a rediseñar los marcos legales en torno al trabajo de la IA.

"El progreso tecnológico no se puede detener. Pero aún puede ser moldeado mediante políticas el dilema de la distribución de los beneficios ", recalcó.

'Universo de habilidades'

El efecto de "destilación" no se detuvo en el lugar de trabajo. Después de que colleague.skill se volviera viral, surgió en línea una especie de creación derivada y que es libre para todos.

Los usuarios empezaron a desarrollar avatares de IA de exparejas, mentores, jefes e incluso figuras públicas como Warren Buffett y Steve Jobs. La gente bromeaba refiriéndose al fenómeno como un "universo de habilidades".

Boss.skill podía evaluar proyectos y propuestas usando los estándares reales que un determinado jefe aplicaba durante las reuniones: su cadencia al dar seguimiento, su estilo para objetar, o la manera precisa en que esperaba que se comunicara una mala noticia.

Por otra parte, Mentor.skill estaba diseñado para estudiantes de posgrado. Cuando se atoraban con un problema de investigación, un estudiante podía pedirle orientación a la herramienta de IA expresada con la voz característica de su tutor.

Mucha gente no estaba satisfecha con capturar solo los hábitos profesionales de alguien. Le cargaban a la IA algo más: una proyección de personalidad, con la expectativa de que la simulación de alguna manera pudiera sentirse como la persona real.

Colin, de 26 años, estudiante de la Universidad de Beijing, construyó un modelo de IA basado en su padre, quien murió repentinamente de un infarto en 2021. Lo que siguió, dijo, fue una "larga despedida" que nunca tuvo la oportunidad de expresarle.

Colin le contó al avatar de IA sobre la muerte de su padre; compartió noticias sobre su madre; y mencionó que había llegado a la universidad de sus sueños. Su "padre" respondió diciendo: "Ahora estás en pos de un doctorado. Has logrado más de lo que yo jamás imaginé. Siempre supe que podrías lograrlo."

El avatar de IA mantuvo la conversación. "¿Cómo está tu madre? ¿Está bien? Me fui demasiado pronto, no tuve tiempo de arreglar nada. Pero ahora ya eres un adulto. Te las arreglarás por ti mismo."

Colin dijo que no pudo evitar llorar mientras hablaban. "La herramienta de IA fue alimentada con todos los mensajes y grabaciones de voz que mi padre dejó atrás, y absorbió cada recuerdo de nuestras interacciones, incluso los que para mí se han vuelto borrosos", aseguró.

Para Colin y su madre, la pérdida repentina de un familiar cercano fue traumática.

"La herramienta de IA nos ha ayudado a encontrar un camino a través de nuestro duelo," reconoció.

Imitación limitada

Después de que Colin creó el avatar de IA de su padre, algunas personas señalaron el contraste entre lo que alguna vez fue real y lo que es simplemente una sombra de esa realidad. Sus dudas plantean la pregunta fundamental sobre hasta qué punto un agente de IA puede realmente imitar a una persona real.

Xiao, el gerente de producto, detalló que los agentes de IA son como actores interpretando roles. "Todavía están usando el mismo 'cerebro', o modelos grandes. Pero, al final, un actor nunca es la persona que interpreta."

Cuando se trata de interacciones personales, la gente prefiere que la IA conserve sus defectos —los comentarios excesivamente protectores, el humor raro y los tics verbales que hacen que una persona se sienta auténtica”, manifestó Xiao.

En el trabajo, sucede lo contrario; esas mismas peculiaridades se tratan como desperdicio, algo que debe ser completamente eliminado del sistema, dijo.

“Lo que se puede registrar a través de textos o flujos de trabajo siempre se puede recrear, incluyendo conversaciones con una persona fallecida, pero los agentes de IA aún no pueden replicar la intuición que emerge de las experiencias vividas”, insistió Xiao.

"Como el sentido del tacto de un maestro artesano... estas formas de conocimiento resisten la formalización, porque surgen de la experiencia física, el juicio emocional y años de retroalimentación dentro del mundo real", agregó.

Hay otro factor limitante: un humano evoluciona; su clon de IA queda congelado en el momento de su destilación.

"La IA puede condensar los logros de la civilización humana, pero el proceso de tropezar con innumerables errores y tener destellos de intuición suele omitirse en los textos", defendió Xiao.

Zheng Jianan, de 34 años, que también es gerente de producto de IA, dijo que una versión "destilada" de una persona es una instantánea estática, congelada en un solo momento del tiempo, mientras que una persona real sigue aprendiendo, adaptándose e improvisando, avanzando constantemente más allá de esa versión capturada.

“Para la mayoría de las personas, muchas tareas en el trabajo ya han sido estandarizadas. La IA simplemente hace visible esa estandarización”, matiza.

Sin embargo, Zheng manifestó una posibilidad esperanzadora de que algún día la IA pudiera, en última instancia, empujar a las personas a redescubrir lo que las hace verdaderamente humanas.

“Si la IA reemplaza la parte mecánica del trabajo y la vida, entonces tal vez los seres humanos podrían volver a ser mucho más seres humanos”, concluyó.
(Web editor: Zhao Jian, 周雨)


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Microsoft modifica Copilot: no permite el análisis de documentos protegidos mediante etiquetas de confidencialidad

Microsoft empieza a cerrar algunas puertas a Copilot

https://www.muycomputer.com
por David Salces



Copilot se ha convertido en una de las grandes apuestas de Microsoft para llevar la inteligencia artificial al entorno empresarial. La idea resulta sencilla sobre el papel: cuanto más acceso tenga la IA a los datos y documentos de una organización, más útil podrá ser. Sin embargo, esa misma premisa plantea una pregunta inevitable: ¿debería la inteligencia artificial poder analizar cualquier archivo? Microsoft acaba de dar un paso importante para responder a esa cuestión.

La compañía ha anunciado una modificación en Microsoft Purview que permitirá bloquear de forma efectiva que Copilot y otros servicios conectados analicen determinados documentos protegidos mediante etiquetas de sensibilidad. Se trata de una medida dirigida a clientes empresariales y organizaciones que utilizan Purview como herramienta de gobierno, protección y gestión de datos.

Para entender la importancia del cambio conviene recordar cómo funcionan estas etiquetas. Una empresa puede marcar determinados documentos como confidenciales, restringidos o sensibles. Cuando se aplica una de estas etiquetas, el archivo puede cifrarse, incorporar marcas de agua y limitar quién puede acceder a él. El objetivo es proteger información crítica frente a accesos no autorizados y facilitar el cumplimiento de requisitos normativos y de seguridad.

Hasta ahora existía una excepción que generaba ciertas dudas. Algunos servicios conectados de Microsoft, incluidas determinadas funciones basadas en inteligencia artificial, seguían teniendo capacidad para analizar el contenido de esos archivos protegidos. En la práctica, esto significaba que un documento etiquetado como confidencial podía seguir siendo procesado por herramientas como Copilot bajo determinadas circunstancias.

La nueva actualización cambia precisamente ese comportamiento. Microsoft ha reforzado una configuración ya existente en Purview para que el bloqueo se aplique de forma efectiva a todos los servicios conectados que analizan contenido, incluyendo Copilot y otras herramientas de IA. Además, la protección se extenderá también a aplicaciones como Word, Excel y PowerPoint. Los archivos que ya tengan asignadas estas etiquetas se beneficiarán automáticamente de la mejora una vez que la actualización llegue a los entornos afectados.

La decisión no llega por casualidad. Durante los últimos meses han aparecido distintos casos que han puesto sobre la mesa las dificultades de combinar inteligencia artificial y protección de datos corporativos. Uno de los ejemplos más citados fue el descubrimiento de correos electrónicos protegidos mediante políticas de prevención de pérdida de datos (DLP) que acababan siendo enviados a Copilot para su análisis. Aunque el funcionamiento respondía al diseño original del sistema, el episodio sirvió para evidenciar las preocupaciones existentes en muchas organizaciones.

En realidad, Microsoft se enfrenta aquí a una de las grandes paradojas de la IA. Copilot resulta más valioso cuanto más contexto puede consultar. Acceder a correos, documentos, presentaciones, hojas de cálculo y bases de conocimiento permite generar respuestas más completas y precisas. Pero ese mismo acceso también incrementa las preocupaciones relacionadas con la confidencialidad, el cumplimiento normativo y la protección de información sensible.

Por eso esta actualización va más allá de una simple modificación técnica en Purview. Representa un intento de equilibrar dos necesidades que a menudo entran en conflicto: aprovechar el potencial de la inteligencia artificial y mantener un control estricto sobre los datos más sensibles de una organización. La IA empresarial suele presentarse como una herramienta capaz de encontrar información en cualquier rincón de una compañía. Sin embargo, esta decisión recuerda que existen documentos que precisamente no deberían estar al alcance de nadie más de lo estrictamente necesario, ni siquiera de la propia inteligencia artificial. Y en ese delicado equilibrio entre utilidad y confidencialidad se juega buena parte del futuro de herramientas como Copilot dentro de las empresas.

___________________________________________________________________________

NOTA APARTE
Qué es Microsoft Purview
Información tomada de Google Modo IA

Microsoft Purview es una plataforma unificada de gobernanza, seguridad y cumplimiento de datos de Microsoft. Su función principal es ayudar a las organizaciones a rastrear, proteger y gestionar su información en toda la empresa (nube, servidores locales y aplicaciones SaaS), mitigando riesgos y garantizando normativas de privacidad. [1, 2, 3]
 
Integra las antiguas herramientas de Azure Purview (gestión de bases de datos) y Microsoft 365 Compliance en una sola interfaz, organizándose en tres áreas fundamentales: [3, 4]
 
1. Seguridad de Datos

Protección de la Información (Information Protection): Permite clasificar y etiquetar datos confidenciales (por ejemplo, añadiendo etiquetas como "Confidencial" o "Secreto comercial") para evitar fugas y cifrar la información. [1]
 
Prevención de Pérdida de Datos (DLP): Bloquea automáticamente el envío o copiado indebido de información crítica. Incluye medidas de seguridad y cumplimiento al utilizar herramientas de Inteligencia Artificial generativa. [1]
 
2. Gobernanza de Datos

Mapa y Catálogo de Datos: Crea un inventario automatizado y un mapa visual de dónde están los datos de la empresa, permitiendo a los equipos encontrar rápidamente la información y entender su procedencia. [3, 5, 6, 7]
 
Gestión del Ciclo de Vida: Define reglas para saber cuánto tiempo se deben conservar ciertos archivos y cuándo deben ser eliminados de manera segura. [8, 9]
 
3. Riesgo y Cumplimiento

Administrador de Cumplimiento (Compliance Manager): Evalúa el estado de la red corporativa frente a normativas legales (como el RGPD europeo) y sugiere cambios. [10]
 
eDiscovery y Auditoría: Facilita la búsqueda rápida de datos específicos dentro de correos, chats y documentos, algo vital para auditorías internas o procesos legales. [1]
 
Cumplimiento de Comunicaciones: Monitorea y detecta lenguaje inapropiado, acoso o filtración de información en plataformas como Microsoft Teams o el correo electrónico. [1]
 
Puedes explorar más sobre sus funcionalidades y herramientas en la página oficial de Microsoft Purview Data Governance. [4, 11]
 
REFERENCIAS


Para utilizar Microsoft Purview, el proceso se divide en la preparación técnica de la plataforma y el uso diario por parte de los administradores.

A continuación, se detallan los pasos esenciales para comenzar a usarlo:

1. Requisitos previos y licencias
  • Cuenta de administrador: Necesitas un rol de Administrador Global o Administrador de Cumplimiento en tu entorno corporativo.
  • Licenciamiento activo: Debes contar con licencias compatibles. Las funciones básicas de cumplimiento se incluyen en Microsoft 365 E3, mientras que la gobernanza avanzada e inteligencia artificial requieren Microsoft 365 E5 o complementos de Azure.
2. Acceso a la plataforma

El Portal Único: Entra al portal web oficial a través de microsoft.com.
Consola unificada: Desde allí verás el panel de control con todas las herramientas organizadas por tarjetas (Gobernanza, Privacidad, Cumplimiento y Seguridad).

3. Pasos iniciales para configurarlo y usarlo

Para poner en marcha la herramienta en tu organización, debes seguir esta ruta de implementación:
  • Configurar Roles: Asigna permisos específicos en el portal. No todos los usuarios deben ver todo; divide las tareas entre oficiales de cumplimiento, administradores de seguridad y analistas de datos.
  • Conectar Fuentes de Datos: Ve a la sección de soluciones de gobernanza y registra tus fuentes. Puedes conectar bases de datos de Azure, nubes de terceros (como AWS o Google Cloud), servidores locales o carpetas de Sharepoint.
  • Ejecutar un Escaneo (Scan): Programa un rastreo automático. Purview leerá tus archivos y bases de datos para identificar qué tipo de información tienes (como números de tarjetas de crédito o identificaciones legales).
  • Crear Etiquetas de Sensibilidad: Define las reglas de tu empresa. Configura etiquetas como "Público", "Interno" o "Confidencial" y define qué pasa con cada una (por ejemplo, que los archivos "Confidenciales" se cifren automáticamente y no se puedan enviar fuera de la empresa).
  • Activar el Administrador de Cumplimiento: Revisa tu "puntuación de cumplimiento". La herramienta te dará una lista de tareas pendientes con instrucciones paso a paso para cumplir con leyes de privacidad como el RGPD.
4. Uso diario en la empresa
  • Para empleados comunes: No necesitan abrir Purview. Al redactar un correo o documento en Word, simplemente verán un botón para elegir la etiqueta de confidencialidad del archivo.
  • Para el equipo de TI/Seguridad: Revisarán el panel de alertas para ver si Purview bloqueó a algún usuario que intentaba compartir datos masivos o si se detectó información sensible guardada en un lugar inseguro.
Para profundizar en los detalles técnicos de la instalación, puedes consultar la guía oficial de implementación de Microsoft Purview.

Veamos cómo configurar las etiquetas de confidencialidad paso a paso.

Para configurar las etiquetas de confidencialidad (Sensitivity Labels) en Microsoft Purview, debes seguir un proceso estructurado que va desde la creación de la etiqueta hasta su publicación para los usuarios.

A continuación, se detalla el paso a paso técnico para implementarlas:

Paso 1: Acceder al portal de cumplimiento [1]

Inicia sesión en el Portal de Microsoft Purview con una cuenta de administrador de cumplimiento o administrador global.

En la barra de navegación izquierda, haz clic en Protección de la información (Information Protection).
Selecciona la pestaña Etiquetas (Labels). [2]
 
Paso 2: Crear la etiqueta y definir su nombre [3]
  • Haz clic en el botón + Crear una etiqueta (+ Create a label) para iniciar el asistente de configuración.
  • Define los siguientes campos de identidad:
  • Nombre: El identificador interno (ej. Altamente_Confidencial).
  • Nombre para mostrar: Lo que verá el usuario final en Word o Outlook (ej. Confidencial - Solo Interno).
  • Descripción para usuarios: Una guía corta (ej. Usa esta etiqueta para documentos financieros que no deben salir de la empresa).

Paso 3: Definir el ámbito (Scope) de la etiqueta [4, 5]
  • El asistente te preguntará dónde se aplicará esta etiqueta. 
  • Selecciona las casillas correspondientes:
  • Elementos (Items): Para proteger archivos de Office (Word, Excel, PowerPoint) y correos electrónicos.
  • Grupos y sitios: Para proteger sitios de SharePoint, equipos de Microsoft Teams y grupos de Microsoft 365.
  • Activos de datos esquematizados: Para bases de datos en Azure, SQL o nubes de terceros (requiere licencias avanzadas de gobernanza). [6, 7]
 
Paso 4: Configurar los controles de protección

Si elegiste aplicar la etiqueta a Elementos, la plataforma te permitirá elegir qué acciones de seguridad ejecutar de forma automática:
  • Cifrado (Encryption): Puedes configurar si el archivo se cifra de inmediato. Al activarlo, definirás quién tiene permisos para abrirlo (ej. "Solo usuarios dentro de mi organización") y qué nivel de acceso tendrán (Solo lectura, Coautoría o Control total). [8, 9]
  • Marcado de contenido (Content Marking): Permite añadir marcas visuales automáticas al documento:
  • Marca de agua: Texto tenue de fondo (ej. "PROPIEDAD CORPORATIVA").
  • Encabezado o Pie de página: Texto fijo en los márgenes del documento o correo.

Paso 5: Auto-etiquetado (Opcional)

Puedes activar el Etiquetado automático (Auto-labeling). Esto permite que Purview analice el documento en tiempo real mientras el usuario escribe. Si detecta datos sensibles (como números de tarjetas de crédito o pasaportes), Purview puede: [10]
  • Aplicar la etiqueta de forma completamente automática.
  • Mostrar una recomendación al usuario sugiriéndole aplicar la etiqueta. [11, 12]
Paso 6: Guardar y Publicar la etiqueta (Label Policy)

Crear la etiqueta no hace que aparezca de inmediato en las aplicaciones de Office; primero debes publicarla mediante una Directiva de etiquetas (Label Policy): [13]
  • Al finalizar el asistente anterior, guarda la etiqueta.
  • En el panel principal de Protección de la información, ve a la pestaña Directivas de etiquetas y haz clic en Publicar etiquetas. [14]
  • Selecciona la etiqueta que acabas de crear. [15]
  • Elige a qué usuarios o grupos se les distribuirá (puedes publicarla para toda la empresa o solo para el departamento de Finanzas, por ejemplo). [16, 17]
Configura los ajustes de la directiva:
  • Si es obligatorio que los usuarios justifiquen por qué bajan el nivel de una etiqueta (ej. pasar de Confidencial a Público).
  • Si se requiere una etiqueta por defecto para todos los documentos nuevos (ej. que todo nazca como General). [18, 19, 20]
  • Asigna un nombre a la directiva y haz clic en Enviar. [21]
💡 Nota de sincronización: Las etiquetas pueden tardar desde unos minutos hasta 24 horas en aparecer reflejadas en las aplicaciones de escritorio de Word, Excel y Outlook de tus usuarios corporativos.
Para verificar que todo funcione, puedes abrir Word en la web con una de las cuentas asignadas y buscar el botón Confidencialidad en la cinta de opciones superior.

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Claude Cowork: el asistente de IA para tu ordenador

>>  viernes, 19 de junio de 2026

Qué es Claude Cowork, cómo funciona, y qué cosas puedes hacer con este asistente de IA en tu ordenador

https://www.xataka.com

Yúbal Fernández


La IA puede manejar tu ordenador por ti y convertirse en un asistente realmente inteligente con Claude Cowork. Te explicamos cómo es y para qué sirve esta herramienta.

Vamos a explicarte qué es y cómo funciona Claude Cowork, una de las herramientas avanzadas de la inteligencia artificial de Claude. Se trata de un asistente de automatización para el ordenador, una especie de agente de IA al que le puedes pedir que hagas tareas en tu PC sin que tengas que tocar nada.

Vamos a empezar explicándote lo que es para que entiendas el concepto. Luego pasaremos a decirte cómo funciona, para terminar dándote algunos ejemplos de las cosas que puedes hacer con él.

Qué es Claude Cowork

Claude Cowork es básicamente un asistente personal con inteligencia artificial diseñado para funcionar de forma nativa en tu ordenador. De esta manera, podrás usar Claude en tu PC con Windows o Mac para pedirle que haga cosas de forma automática.

Ha sido diseñado sobre todo para ayudarte con las tareas repetitivas que haces en tu día a día con archivos, carpetas y aplicaciones. Imagínate poder pedirle a la IA cosas como que cambie de nombre a los archivos de una carpeta, que busque los duplicados, o incluso que te haga resúmenes del contenido de estos archivos.

Es algo parecido a un Agente de IA, pero no es exactamente esto. Los agentes de IA son capaces de hacer tareas complejas por ti, como reservar un hotel. Sin embargo, Claude Cowork está diseñado específicamente para automatizar tareas con archivos y aplicaciones, y gestionar el sistema operativo de tu ordenador local. Por lo tanto, no tiene tantas funciones, pero hace mejor eso para lo que está entrenado.

Esta herramienta está disponible en la aplicación para escritorio de Claude, aunque solo para usuarios de pago. Esto hace que siempre lo tengas disponible. Además de esto, también puedes darle acceso a tu navegador para poder pedirle que haga tareas en él o interactúe con contenidos web, pero para eso necesitas instalar la extensión Claude in Chrome.

Cómo funciona Claude Cowork

La manera de funcionar de Claude Cowork es muy sencilla. Abres la aplicación de Claude y vas a la pestaña de Cowork, y ahí dentro le pides lo que quieres que haga usando un lenguaje natural. A la hora de hacer la petición, tendrás que especificar qué quieres, la carpeta donde quieres que lo haga, y todos los detalles que quieras.

Aquí, debes pensar que le estás pidiendo la tarea a una persona. Si quieres cambiar el nombre de los archivos de una carpeta, pues tendrás que especificar que quieres renombrarlos, indicarle qué carpeta es, e incluso el formato, por si quieres que sea "Año-Mes-Nombre" o cualquier otro.

Cowork tiene acceso controlado a tu sistema de archivos, de forma que tú puedas decidir y personalizar qué elementos puede tocar y cuáles no. Cuando le haces una petición incluso podrás elegir la carpeta donde quieres que actúe.

Esta herramienta primero procesará tu texto para entender lo que quieres, y luego encadenará varias acciones para llevarlo a cabo. Será la propia IA de Claude la que averigüe la manera en la que quiere hacerlo, y si es necesario porque no funciona, rectificar para hacerlo de otra.

En la aplicación de Claude, dentro de la sección Cowork, podrás ver paso a paso lo que está haciendo este asistente. La IA te pedirá permiso en cada uno de los datos, por ejemplo para cambiar el nombre de archivos o para conectarse a una herramienta, y siempre podrás ver el progreso y detenerlo cuando quieras.



Por último, debes saber que puedes usar los conectores y extensiones para vincular servicios web y aplicaciones de tu ordenador y poder hacer cosas en ellas. Puedes añadir tu aplicación de notas, Spotify, o la app de mensajes entre muchas otras. Pero también servicios web como Gmail, Google Drive, Notion, Trivago, Wordpress, y muchísimos otros.

Qué puedes hacer con Cowork

Las utilidades de esta herramienta dependen de muchas cosas, aunque hay una serie de acciones básicas que puedes conocer y que te van a ahorrar bastante tiempo. Son las siguientes:

Gestión de archivos: Gestiona los archivos de cualquier carpeta, organizando descargas, renombrando lotes de archivos con patrones específicos, moviendo documentos entre carpetas, encontrando y eliminando duplicados, comprimiendo y descomprimiendo archivos y más.

Procesamiento de documentos: Puede procesar varios tipos de documento extrayendo textos de PDFs, convirtiendo archivos de un formato a otro, combinando varios documentos en uno, o extrayendo datos específicos de múltiples archivos para crear resúmenes.

Automatización de tareas repetitivas: También te puede ayudar a automatizar tareas que hagas cada día o semana, como preparar informes juntando datos de diferentes archivos, crear estructuras de carpetas para nuevos proyectos, o hacer backups organizados de ciertos archivos.

Limpieza y mantenimiento: También podrás pedirle tareas como pedirle que elimine archivos viejos que ya no necesitas, limpiar carpetas temporales, organizar tu biblioteca de fotos o música, o encontrar archivos grandes que están ocupando espacio.

Pero estas solo son las funciones básicas de Cowork, y puedes conseguir que haga muchísimas más cosas conectándolo a servicios en la nube, a otras aplicaciones, o instalando la extensión para poder usar Chrome.


Por poner un ejemplo, yo le he pedido que cree un archivo de texto con la lista de todas las canciones (más de 600) que tengo en determinada lista de reproducción de mi cuenta de Spotify. Entonces Claude ejecutó su extensión de Chrome, pude ver cómo iba a mi cuenta de Spotify, le di permiso para iniciar sesión, luego buscó varias maneras de leer las canciones de la lista (primero un script y luego usando el ratón para hacer scroll), y luego creó el documento de texto plano.


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Visión personal sobre el artículo: “Transformación DIGITAL. El impacto de la IA en la Gestión Documental: Del archivo digital a la inteligencia del dato”

Visión personal sobre el artículo “Transformación DIGITAL. El impacto de la IA en la Gestión Documental: Del archivo digital a la inteligencia del dato”, publicado en Gerencia.cl
Por Lic. Carmen Marín Archivóloga


Con preocupación observo que, en la reciente mesa de trabajo publicada por la Revista Gerencia sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión documental, los participantes omiten en sus análisis al profesional de la archivología. Es alarmante que se ignore la importancia de nuestra labor precisamente en la gestión documental, la cual constituye la base y el fundamento de todo el ecosistema de información.

Ante este escenario, cabe hacerse una pregunta obligatoria: ¿Cómo es posible que se planifique una reunión de expertos en TI, abogados y directores de marketing para discutir el futuro de los documentos, prescindiendo por completo de la figura del archivólogo?

Asombra leer afirmaciones como: “Durante años, la gestión documental estuvo asociada principalmente a la eliminación de archivos físicos y al almacenamiento digital de documentos”. Este planteamiento carece de sustento y no aporta evidencias que le otorguen veracidad. Por el contrario, la existencia de archivos históricos y administrativos en organizaciones de gran trayectoria, el desarrollo de una robusta legislación en la materia, la experiencia de profesionales reconocidos y la vigencia de normas internacionales (como las familias ISO) que dictan directrices sobre el tema, demuestran una realidad completamente distinta.

El profesional de la archivología no es un simple custodio pasivo de papeles que se limita a almacenar carpetas en estanterías para luego localizarlas y entregarlas cuando alguien las solicite. La Archivología es una disciplina científica y profesional. El archivólogo es el especialista encargado de gestionar toda la documentación —física, electrónica o digital— generada en cualquier soporte como resultado de las actividades diarias de las unidades administrativas que conforman una organización.

La gestión documental no es un concepto nuevo en nuestra profesión, ni se encuentra separada de la "gestión de la información" como ahora pretenden señalar algunos sectores. Ambos conceptos forman una unidad indisoluble: los documentos fueron creados precisamente para contener información, preservarla y garantizar su disponibilidad en el momento requerido. Intentar disociarlos es un absurdo conceptual y un error metodológico garrafal. Se gestiona el documento, en su estructura y contexto, para poder explotar y asegurar la veracidad de la información que alberga.

Si bien es cierto que cada área del saber tiene su propio ámbito de acción, el proceso de gestión documental requiere necesariamente de un enfoque interdisciplinario. El concurso de profesionales de sistemas, abogados, administradores y especialistas en marketing es valioso y aporta al desarrollo de la institución, pero siempre bajo la premisa de que el archivólogo es el gestor estratégico de la documentación.

Uno de los pilares del éxito corporativo es la definición exacta de las funciones de cada departamento y las relaciones entre ellos. Esto establece los límites de su accionar y determina las reglas funcionales de la organización, permitiendo que cada área comprenda su alcance, ante quién rinde cuentas y a quiénes debe guiar. Las organizaciones exitosas operan bajo estructuras claras que aseguran que los procesos sigan un curso ideal. Este curso no es otro que una verdadera gestión documental liderada por el archivólogo, quien, apoyado por las demás disciplinas, persigue el objetivo primario: colocar la información a punto, con plena capacidad de descubrimiento e intuición guiada, para la toma de decisiones estratégicas.

Finalmente, el avance tecnológico y la consolidación de la IA como herramienta fundamental para agilizar los procesos no deben ser interpretados como un reemplazo del factor humano. Detrás de la tecnología siempre debe existir un profesional que garantice la estabilidad, la ética y el correcto progreso de las operaciones implícitas en cada proyecto. La Inteligencia Artificial requiere de la guía metodológica y el rigor de nuestra disciplina para no descarrilar. La transformación digital no es un asunto que competa exclusivamente a los ingenieros de software; es, en su raíz más profunda, un desafío archivístico.

Resumen del artículo

El impacto de la IA en la Gestión Documental: Del archivo digital a la inteligencia del dato
https://www.gerencia.cl/transformacion-digital/gestion-documental-ia/
Resumen realizado por: Gemini

El artículo expone un cambio de paradigma crucial para la archivología contemporánea: la transición definitiva del archivo digital (enfocado en el almacenamiento y eliminación del papel) hacia la inteligencia y gobernanza del dato.

Desde la perspectiva archivística, el texto valida que la gestión documental ya no es un reto operativo aislado, sino un pilar estratégico y transversal que debe estructurar la información para la toma de decisiones, garantizando el cumplimiento regulatorio, la calidad y el ciclo de vida de los documentos mediante el uso de Inteligencia Artificial (IA).

Aporte e Identificación de los Invitados

  • Jérémy Guérin (Gerente General de Kizeo Latam): Explica que la información debe gestionarse desde el origen naciendo de forma digital. Destaca el potencial de la IA para detectar patrones preventivos (fallas o accidentes). Advierte que la gestión documental involucra a personas con realidades distintas y que los proyectos deben ser liderados por quienes toman las decisiones operativas.
  • Dennis Kangme (Head of Pre-Sales de Apiux Tech): Describe la evolución progresiva hacia plataformas que automatizan flujos completos y permiten al usuario interactuar directamente con la base documental mediante prompts o chats. Señala que el escenario regulatorio (con metas a 2027) acelera esto y que el principal error es no definir el propósito organizacional antes de implementar la tecnología.
  • Jorge Beas (Subgerente de Soluciones Avanzadas de Kyocera Document Solutions): Sostiene que el concepto de "gestión documental" se queda corto y debe llamarse "gestión de la información". Menciona que el valor está en estructurar los datos para generar conocimiento. Además, apunta que la tecnología avanza más rápido que las leyes y que el éxito radica en involucrar a todas las áreas (negocio, TI, seguridad) desde el inicio.
  • Nicolás Balbontín (Gerente de la Unidad de Inteligencia Artificial de Microsystem): Enfatiza que el foco actual de las organizaciones debe ser armar bases y estructuras de información correctas para que la IA pueda acceder a ellas de forma precisa y contextualizada.
  • Pablo Caviedes (CEO & Co-Founder de Nnodes): Plantea que el mayor valor de la IA está en automatizar procesos complejos (como validación de facturas o pólizas) y transformar el trabajo manual en dashboards automáticos para la toma de decisiones.
  • Francisco Rodríguez (Gerente de Servicios de Laser Imaging): Advierte sobre el riesgo de automatizar áreas aisladas, lo que genera "cuellos de botella" en el resto de la operación. Aboga por una mirada global y procesos transversales alineados.
  • Jessica Matus (Directora de Privacidad y Seguridad de Magliona Abogados): Explica que las nuevas normativas obligan a identificar el tratamiento de datos y definir con claridad qué se debe preservar y qué eliminar. Enfatiza que los datos obsoletos o falsos deben ser depurados para evitar malas decisiones.
  • Carlos Araya (Director de Magliona Abogados): Alerta sobre los riesgos contractuales y de gobernanza si la IA clasifica mal o falsea datos. Propone mitigar esto mediante contratos robustos que regulen estrictamente si los documentos se usarán para entrenar modelos o solo para procesar instrucciones.
  • Pamela Feito (Gerente de Marketing de Despapeliza): Señala que cuando el documento nace 100% digital es más fácil asegurar el cumplimiento normativo desde el inicio. Critica que muchas empresas adoptan la tecnología solo por presión o "para no quedarse abajo", sin comprender el trasfondo del negocio.

Recomendaciones Finales de los Expertos

Para avanzar con éxito en la gestión de información potenciada por IA, los especialistas concluyen con las siguientes pautas estratégicas:

  1. Definir el propósito antes que la herramienta: No se debe implementar tecnología por moda. El primer paso es identificar con claridad qué problema organizacional se busca resolver y qué se quiere lograr con los datos.
  2. Optimizar el proceso, no hacer un "calco digital": Es un error digitalizar un proceso deficiente. Primero se debe cuestionar la lógica operacional, reinventar o simplificar el flujo, y recién ahí llevarlo al entorno digital.
  3. Abordaje multidisciplinario y transversal: Los proyectos no deben pertenecer únicamente a TI. Se requiere la participación activa desde el inicio de las áreas de negocio, operaciones, seguridad, el marco legal y, sobre todo, de las personas que toman decisiones en el día a día.
  4. Priorizar la gobernanza, seguridad y el marco regulatorio: Es crítico establecer políticas claras de retención y eliminación de datos en sintonía con las nuevas leyes de privacidad. Además, se deben blindar los riesgos del uso de la IA (como errores de clasificación) mediante estructuras contractuales robustas con los proveedores.
  5. Invertir en la gestión del cambio: La transformación es principalmente cultural. Se debe acompañar la tecnología con capacitación constante y planes de adopción para disminuir las brechas entre los niveles ejecutivos y la realidad operativa de los trabajadores.
  6. Alianzas con partners especializados: Construir relaciones colaborativas a largo plazo con proveedores expertos que acompañen la evolución estratégica de la empresa, más allá del momento técnico de la instalación del software.

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