Resumen de la Conferencia magistral sobre la inteligencia artificial y los archivos

Resumen de la Conferencia magistral sobre la inteligencia artificial y los archivos

Realizado por la Lic. Carmen Marín con la colaboración de Gemini

El martes 4 de febrero del 2025, se llevó a efecto la charla online impartida por Pepita Raventós, responsable de Archivos y Gestión de Documentos de la Universidad de Lleida, sobre la validez de los conceptos archivísticos frente a la IA con la colaboración de Documentos UAB junto con ODILO y ANABAD.

Puntos Clave: Archivística vs. Inteligencia Artificial

La intervención de Pepita Raventós se centró en cómo la tecnología no debe anular la teoría archivística, sino apoyarse en ella. Estos fueron los resultados y reflexiones destacadas:

1. La vigencia del Principio de Procedencia

Se concluyó que, lejos de quedar obsoleto, el principio de procedencia es más vital que nunca. En un entorno de IA generativa, saber de dónde viene un dato (su contexto y origen) es la única forma de garantizar la autenticidad y evitar las "alucinaciones" de los modelos de lenguaje.

2. Clasificación: Del orden manual al etiquetado inteligente

 El cambio: Ya no buscamos clasificar documento por documento de forma manual.

• El resultado: La IA permite una clasificación automatizada basada en patrones, pero Raventós enfatizó que los cuadros de clasificación diseñados por archivistas deben seguir siendo la estructura lógica que guíe al algoritmo.

3. El Valor Probatorio y la Ética

Uno de los grandes resultados del debate fue la preocupación por la seguridad jurídica. Se determinó que:

 
La IA puede ayudar a resumir o extraer datos, pero el archivista es el garante de la evidencia.
Es necesario establecer marcos éticos para que la IA no modifique la integridad de los documentos históricos o administrativos durante su procesamiento.

4. Nuevas Competencias para el Sector

La colaboración entre la UAB, ODILO y ANABAD subrayó que el perfil del profesional de archivos está evolucionando hacia un "curador de datos" que debe entender cómo funcionan los algoritmos para supervisarlos correctamente.

Conclusión General: 

La IA no sustituye los conceptos archivísticos; los escala. La validez de nuestra disciplina reside en la capacidad de aplicar el rigor metodológico tradicional a los nuevos volúmenes masivos de datos digitales.

 
Acceso a la Grabación

La sesión completa fue publicada por el canal oficial de ANABAD en YouTube. Incluye tanto la ponencia de Raventós como la presentación del curso "La administración digital" por parte de Alejandro Delgado.

· Enlace directo:
Ver conferencia en YouTube

· Duración: 

La sesión original estaba programada para 2 horas (de 17:00 a 19:00 h), cubriendo tanto la exposición técnica como la ronda de preguntas.

 
Contexto Adicional

Los ejes centrales que puede encontrar en el vídeo son:

• Experiencia práctica: Cómo se han aplicado estos conceptos en la Universidad de Lleida.
• Metodología: La adaptación de la teoría archivística a los entornos de administración electrónica y tecnologías emergentes.
• Visión profesional: El papel del archivista como figura clave para asegurar que la IA trabaje sobre datos contextualizados y fiables.

Se presenta a continuación un resumen ejecutivo estructurado con los puntos neurálgicos de la ponencia de Pepita Raventós, diseñado para captar la esencia técnica y estratégica de su intervención:

Resumen Ejecutivo: Conceptos Archivísticos y su Validez ante la IA

Ponente: Pepita Raventós (Universidad de Lleida) 

Contexto: Colaboración ESAGED-UAB, ODILO y ANABAD (Febrero 2026)

1. El Núcleo de la Tesis: Evolución, no Sustitución

La idea central de Raventós es que la Inteligencia Artificial no invalida la teoría archivística tradicional, sino que la estresa y la potencia.* Los conceptos clásicos (procedencia, orden original, integridad) no son obstáculos, sino los únicos salvaguardas que permiten que la IA genere resultados fiables y auditables.

2. Puntos Técnicos de Mayor Relevancia

La IA como Herramienta de Clasificación: Se destaca que la IA puede automatizar la asignación de series documentales, pero el éxito de esta automatización depende de un Cuadro de Clasificación Funcional sólido y bien estructurado previamente por el archivista. Sin una arquitectura lógica humana, la IA genera caos indexado.

Gestión de Metadatos: Los metadatos de esquema (ISO 23081) son el "lenguaje" que la IA necesita para entender el contexto. Raventós enfatiza que la calidad del entrenamiento de los modelos de lenguaje (LLM) en las organizaciones depende directamente de la calidad de los metadatos capturados en el origen.


Preservación de la Autenticidad: Ante la capacidad de la IA para generar contenido sintético, el rol del archivo como "tercero de confianza" se vuelve crítico. La validez jurídica de un documento electrónico reside en su trazabilidad, algo que la IA por sí sola no garantiza sin protocolos archivísticos.

3. Conclusiones Estratégicas y Éticas

• Del Archivo Pasivo al Curador de Datos: El profesional debe transitar de ser un custodio de papeles/ficheros a ser un gestor de flujos de datos. La archivística aporta el contexto que la ciencia de datos a menudo ignora.
• Transparencia Algorítmica: Se subrayó la necesidad de que los procesos de eliminación y selección documental ejecutados por algoritmos sean transparentes y explicables (XAI), evitando "cajas negras" en la administración pública.
• Interoperabilidad: La IA facilita la recuperación de información entre distintos sistemas, pero solo si se respetan estándares internacionales de descripción.
• Valor Agregado para el Profesional

La ponencia concluye que la archivística es la disciplina de la confianza. En un mundo saturado de información generada por máquinas, la metodología archivística es la que permite distinguir qué es verdad, qué es íntegro y qué tiene valor de permanencia.

*Esta frase intenta sintetizar la tensión positiva que existe hoy en la profesión. Al decir que la IA "estresa" y "potencia" la archivística, me refiero a dos efectos simultáneos:

1. ¿Por qué la "estresa"? (El Desafío)

El "estrés" no es algo negativo en este contexto; se refiere a llevar los conceptos clásicos al límite de su capacidad.

• Velocidad y Volumen: Los métodos tradicionales de clasificación manual no pueden procesar los terabytes de datos que genera una administración moderna. Eso "estresa" el sistema: nos obliga a preguntarnos si nuestras normas de descripción siguen siendo útiles cuando la escala es masiva.
• Cuestionamiento: Pone a prueba conceptos como el de "documento original" o "unidad archivística" en entornos donde la información es fluida, fragmentada y generada por algoritmos. Obliga a la disciplina a ser más ágil para no romperse.

2. ¿Por qué la "potencia"? (La Oportunidad)

Aquí es donde la teoría archivística demuestra su verdadero valor frente a la tecnología.

• El Contexto es el Rey: La IA es experta en encontrar patrones, pero es "ciega" al contexto. La archivística, a través del principio de procedencia y el cuadro de clasificación, le da a la IA el mapa que necesita para no cometer errores. Sin archivística, la IA solo maneja datos sueltos; con ella, maneja evidencias.
• Automatización con Criterio: Al aplicar IA sobre una base archivística sólida (como una buena gestión de metadatos), se "potencia" la capacidad del archivo para ser consultado. Lo que antes tardaba horas en localizarse mediante una búsqueda jerárquica, ahora es instantáneo gracias a la capacidad de descubrimiento e intuición guiada que permite la tecnología aplicada sobre una estructura lógica.

Consejos para identificar imágenes y vídeos falsos y reconozcas la IA cuando la veas.

Consejo de BBB: Cómo identificar la IA en fotos y vídeos

https://www.bbb.org/all/spot-a-scam/how-to-identify-ai

Las nuevas tecnologías de inteligencia artificial (IA) son cada vez más sofisticadas y accesibles, lo que permite que prácticamente cualquiera pueda crear imágenes y vídeos de aspecto realista.

Los siguientes consejos te ayudarán a identificar imágenes y vídeos falsos para que reconozcas la IA cuando la veas.

Han quedado atrás los tiempos en que se podía afirmar con seguridad: "Ver para creer". Las nuevas tecnologías de inteligencia artificial (IA) son cada vez más sofisticadas y accesibles, lo que permite que prácticamente cualquier persona cree imágenes y vídeos de aspecto realista.

Lamentablemente, esto también significa que los estafadores ahora pueden usar imágenes y videos generados por IA para dar credibilidad a sus engaños. Los videos e imágenes de IA pueden hacer que el falso respaldo de una celebridad parezca real o convencer a los familiares de una emergencia falsa .

¿Qué puedes hacer para detectar contenido sintético generado por IA?

Consejos para reconocer texto generado por IA

Si estás leyendo algo y te preguntas si fue escrito por un humano o generado por IA, ten en cuenta estos consejos.

• Busca errores tipográficos. Normalmente, los errores tipográficos son una señal de alerta de estafas. Pero si intentas distinguir entre contenido escrito por humanos y contenido generado por IA, la revista MIT Technology Review menciona que los errores tipográficos son un buen indicador de que el contenido fue escrito por una persona.
• Presta atención a la información incorrecta o desactualizada. Muchos bots de IA se entrenan con conjuntos de datos limitados y, por lo tanto, pueden escribir con información obsoleta.
• ¿Observas palabras o frases repetitivas? Al hablar sobre un mismo tema, la IA puede usar repetidamente las mismas palabras clave y frases que aprendió durante su entrenamiento . Esto puede hacer que la escritura suene poco natural.
• Presta atención al tono de voz. La escritura de la IA puede tener un tono más robótico y sin emociones, mientras que los humanos pueden escribir de forma más informal y casual, utilizando jerga.
• Ante la duda, consulta otra fuente. Si no estás seguro de que la información que lees provenga de una fuente creíble, búscala en otra parte.

Consejos para reconocer imágenes generadas por IA

Observa el contexto en busca de señales de alerta. Debido al rápido avance de las capacidades de la IA generativa, resulta cada vez más difícil detectar falsificaciones. El motivo más fiable para sospechar suele ser el contexto en el que ves una imagen o escuchas una voz potencialmente falsificada. Hazte estas preguntas: ¿Se utiliza la imagen o la voz para presionarte a realizar una acción urgente y sospechosa, como enviar dinero a un desconocido o mediante un método de pago inesperado o extraño? ¿El contexto es político? ¿Parece que alguien intenta provocarte ira o emociones intensas? Si la imagen o la voz pertenece a un amigo o ser querido, no respondas a ninguna solicitud antes de contactar con esa persona en privado para comprobar si el mensaje es auténtico.

Busca una imagen de alta resolución y haz zoom . Si ves una foto sorprendente de un político o celebridad, mírala con atención antes de creer lo que ves. Busca la imagen en la resolución más alta posible y luego haz zoom. Probablemente encontrarás algunas pistas si estás viendo una imagen generada por IA. Tomemos como ejemplo esta imagen del Papa que recientemente se volvió viral. Una mirada más cercana revela gafas que parecen fundirse con el rostro del Papa, dedos que no se cierran del todo alrededor de la taza de café que cuelga en el aire y un crucifijo sostenido por media cadena. ¿Intervención divina? Definitivamente no. Todas estas son inconsistencias generadas por IA .

Ten en cuenta la asimetría y otras inconsistencias físicas, pero ten cuidado. Las versiones menos sofisticadas de la IA pueden tener dificultades con los rasgos físicos. La asimetría en rostros, dientes y manos es un problema común en imágenes de IA de baja calidad. También podrías notar manos con dedos de más (o con dedos menos). Otra señal reveladora son las proporciones corporales antinaturales , como orejas, dedos o pies desproporcionadamente grandes o pequeños. Sin embargo, la tecnología de IA ya está avanzando y estos errores aparecerán cada vez con menos frecuencia . Informes recientes han indicado que las inconsistencias físicas ya no son un indicador fiable para detectar imágenes generadas por IA de mayor calidad, especialmente en rostros.

Texturas extrañas o un efecto brillante. Las imágenes generadas por IA suelen tener fondos texturizados o un aspecto retocado que las fotos reales no poseen. También es posible que observes fondos extraños o imágenes nítidas con zonas borrosas aleatorias. En la imagen generada por IA que se muestra arriba, se aprecia un aspecto retocado.

Cómo identificar vídeos generados por IA

Presta atención a las sombras extrañas, las imágenes borrosas o los parpadeos de luz. En algunos vídeos generados por IA, las sombras o la luz pueden aparecer parpadeando solo en el rostro de la persona que habla o, posiblemente, solo en el fondo. Esto es especialmente cierto en vídeos deepfake de baja calidad, como este vídeo del presidente ucraniano Zelensky (izquierda), en el que parece rendirse en la lucha contra Rusia, que fue rápidamente desmentido .

Link del Vídeo: https://youtu.be/jmuJRNzfbyQ

Lenguaje corporal poco natural. Esta es otra señal de que se trata de IA. Al igual que con las fotos, la IA puede tener dificultades para imitar a los humanos reales. Si el lenguaje corporal resulta extraño, es momento de cuestionar la veracidad del vídeo que estás viendo.

Tomemos como ejemplo este vídeo deepfake de Vladimir Putin hablando sobre democracia . Puede que no lo notes a primera vista, pero no parpadea en ningún momento del vídeo.

Presta atención. El audio sintético también puede sonar un poco extraño. Frases entrecortadas, entonación confusa o sonidos de fondo que no coinciden con la ubicación del hablante son señales inequívocas.

Cómo verificar que una foto o un video es auténtico

Verifica la fuente. Esto puede ser difícil cuando un video o una foto se viralizan en redes sociales, pero es fundamental para saber si se trata de contenido falso. Intenta rastrear la foto hasta la publicación original para ver quién compartió la imagen o el video y por qué. Si muestra eventos o mensajes políticos impactantes, pregúntate si la noticia proviene de redes sociales o de medios tradicionales. ¿Por qué los medios tradicionales dudarían en publicar la historia? Probablemente se trate de noticias falsas corroboradas con imágenes y videos generados por IA.

Realiza una búsqueda inversa de imágenes. Si tienes dificultades para averiguar el origen de una imagen, prueba con una búsqueda inversa . Esto te mostrará todos los sitios web donde se ha compartido la imagen, lo que te ayudará a comprender su contexto y procedencia.

Prepárate para el cambio. 

La tecnología de IA seguirá evolucionando y mejorando, por lo que estos consejos también cambiarán. Lo mejor que puedes hacer es ser consciente de que existen vídeos e imágenes falsas y siempre verificar la información antes de creerla.