Análisis Archivológico: del Estado que registra al Estado que anticipa, y el papel central del Archivólogo en la gestión documental y los archivos.

Análisis del artículo "Otra forma de gobernar"
https://www.perfil.com/noticias/opinion/otra-forma-de-gobernar.phtml
Autor del artículo Juan Manuel Cozzi

Autor del Análisis: Lic. Carmen Marín co la colaboración de Grok

Análisis Archivológico: del Estado que registra al Estado que anticipa, y el papel central de Archivólogo en la gestión documental y los archivos.

El artículo de Perfil.com (“Otra forma de gobernar”, 11 de agosto de 2026) describe una transformación profunda en la forma en que el Estado produce conocimiento sobre la sociedad: de los instrumentos clásicos de legibilidad (censos, registros civiles, catastros y estadísticas) —que Max Weber vinculaba a la burocracia moderna y James C. Scott a la necesidad de “hacer legible” a la sociedad para gobernarla— a sistemas de inteligencia artificial (IA) que identifican patrones, estiman comportamientos probables y generan escenarios predictivos. Esto desplaza el foco de la descripción a la anticipación, con implicaciones políticas, democráticas y éticas que el autor subraya: necesidad de supervisión humana, transparencia, protección de derechos y responsabilidad política, advirtiendo sobre sesgos y opacidad.

Desde la Archivología (ciencia archivística y gestión de documentos/records management), este cambio no es periférico: los archivos y los documentos son la infraestructura material y epistémica sobre la que se construye tanto la legibilidad tradicional como la predictibilidad algorítmica. Los registros públicos constituyen la evidencia de las acciones del Estado, garantizan la rendición de cuentas, protegen derechos y permiten la memoria institucional y social. La IA no elimina esa función; la transforma y la potencia, al tiempo que genera nuevos riesgos y responsabilidades profesionales.

El papel histórico y actual de la Archivología en este contexto

Tradicionalmente, la Archivología ha gestionado los instrumentos que el artículo enumera: la organización, clasificación, ordenación, valoración (appraisal), descripción, conservación y acceso a los registros que hacen “legible” a la sociedad. Esos documentos no son meros datos; son evidencia contextualizada (con vínculo archivístico, procedencia y originalidad) que sostiene la legalidad y la democracia.

La transición a la predicción implica que los mismos fondos documentales (o sus equivalentes digitales masivos) alimentan modelos de IA. Por tanto, la calidad, integridad, autenticidad y representatividad de los archivos condicionan directamente la fiabilidad de los sistemas predictivos. Si los datos históricos están incompletos, sesgados o mal descritos —como ocurre con frecuencia en fondos coloniales, discriminatorios o fragmentarios—, los algoritmos reproducirán y amplificarán esas desigualdades, tal como advierten Cathy O’Neil y Virginia Eubanks (citados en el artículo) y la literatura archivística reciente.

Proyectos internacionales como InterPARES Trust AI y el campo emergente de la Computational Archival Science (CAS) muestran que la IA ya se aplica a funciones nucleares de la gestión documental: clasificación automática, enriquecimiento de metadatos, valoración y selección de documentos de conservación permanente, transcripción (OCR/HTR), detección de agregaciones archivísticas y mejora de la recuperación. No sustituye al profesional; lo aumenta, permitiendo gestionar volúmenes inmanejables de documentos born-digital y reducir backlogs.

Cómo influyen estos cambios en la gestión de documentos y archivos

 
Eficiencia y escala en los procesos archivísticos
La IA permite automatizar tareas rutinarias (clasificación, extracción de entidades, generación de descripciones preliminares) y apoyar la valoración predictiva (identificar qué registros tienen valor histórico o de evidencia a largo plazo). Esto es especialmente crítico ante el crecimiento exponencial de documentos digitales generados por la administración pública. Experiencias en organismos gubernamentales (por ejemplo, en el Reino Unido con registros del Cabinet Office) demuestran que la IA se vuelve necesaria, no opcional, para seleccionar qué conservar.

 
Nuevos objetos de gestión y requisitos de evidencia

Los sistemas de IA generan ellos mismos registros (prompts, outputs, logs, versiones de modelos, datos de entrenamiento, paradata o documentación del proceso automatizado). Estos deben tratarse como documentos oficiales sujetos a las mismas normas de creación, captura, valoración, conservación y acceso. La gestión documental debe ampliarse para garantizar la trazabilidad de las decisiones asistidas por IA: qué datos se usaron, qué modelo, qué supervisión humana hubo y cómo se justificó la decisión final. Sin esto, se erosiona la rendición de cuentas que los archivos históricamente garantizan.

 
Desafíos de autenticidad, integridad, sesgos y transparencia

 

• Autenticidad y procedencia: la IA puede introducir “alucinaciones”, alteraciones o descontextualizaciones. Se requieren mecanismos de content authenticity and provenance (por ejemplo, estándares C2PA adaptados al sector GLAM/archivos) y documentación rigurosa de paradata.
• Sesgos: los archivos históricos no son neutrales; entrenar modelos con ellos sin intervención archivística crítica reproduce desigualdades.
• Transparencia y auditabilidad: principios archivísticos clásicos (procedencia, orden original, descripción contextual) deben extenderse a los sistemas algorítmicos para que las decisiones públicas sigan siendo comprensibles y impugnables.
• Preservación a largo plazo: no solo de los documentos, sino de los modelos, datos de entrenamiento y entornos de ejecución necesarios para reproducir o auditar resultados futuros.
• Privacidad y derechos: la predictibilidad incrementa riesgos de vigilancia y perfilado; la Archivología debe equilibrar acceso, protección de datos y uso ético.

Rol profesional del archivólogo/gestor documental

Se requiere una nueva alfabetización en IA (AI literacy): competencias básicas en datos, evaluación de herramientas, ética algorítmica y colaboración interdisciplinaria con informáticos. Los profesionales no son reemplazados; su juicio contextual, ético y de valoración sigue siendo insustituible. Deben participar en el diseño, gobernanza y auditoría de los sistemas para que la IA sirva a principios democráticos (legalidad, transparencia, responsabilidad y protección de derechos), tal como el artículo exige. En el contexto argentino —aún en etapas iniciales de integración digital—, esto representa una oportunidad para fortalecer capacidades estatales sin sacrificar el control democrático.

En síntesis, la transformación descrita en el artículo refuerza la centralidad de la Archivología: los archivos dejan de ser solo “memoria del pasado” para convertirse en infraestructura crítica de la gobernanza predictiva. Si se gestiona bien, la IA puede mejorar diagnósticos, optimizar políticas y ampliar el acceso a la información pública. Si se gestiona mal —sin reglas claras, sin supervisión humana y sin principios archivísticos—, amplifica opacidad, sesgos y concentración de poder. 

El desafío no es tecnológico, sino de gobernanza documental y archivística al servicio de la democracia.

Fuentes principales utilizadas para el análisis (además del artículo original):

 

• Artículo original: https://www.perfil.com/noticias/opinion/otra-forma-de-gobernar.phtml
• Revisión sistemática sobre IA en Archivología: https://arxiv.org/abs/2410.09086 y versión relacionada https://asistdl.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pra2.1286
• InterPARES Trust AI y estudios sobre el rol de la IA en records management: https://interparestrustai.org/ (informes como CU05)
• Building trustworthy AI solutions en records management y archivos: https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-025-02194-0
• AI para valoración de registros gubernamentales: https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-025-02221-0 y https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12442487/
• Referencias a OECD y UNESCO sobre IA en el sector público (mencionadas en el artículo y contextualizadas en informes como https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/governing-with-artificial-intelligence_398fa287/795de142-en.pdf)
• Otras contribuciones relevantes sobre autenticidad, paradata, sesgos y práctica archivística con IA (Springer Archival Science, UNESCO SCEaR, etc.).