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.

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