El nuevo frente de guerra de la información: Real vs. Sintético la nueva fricción

Cómo Internet hizo que todos perdieran su capacidad para detectar mentiras.
https://www.wired.com/

Desde imágenes generadas por IA hasta datos satelitales restringidos, los sistemas utilizados para verificar la veracidad del contenido en línea tienen dificultades para mantenerse al día.

Vídeos de propaganda al estilo LegoLas denuncias de crímenes de guerra inundan las redes sociales , reflejando la tendencia de la Casa Blanca a recurrir a crípticos avances y contenido visual propio de los memes. Esto no es solo una fluctuación del contenido. Es un nuevo frente en la guerra de la información, donde la velocidad, la ambigüedad y el alcance algorítmico son tan importantes como la precisión.

Según se informa, un medio vinculado a Irán, Explosive News, puede producir un segmento sintético de Lego de dos minutos en aproximadamente 24 horas. La clave está en la velocidad. Los medios sintéticos no necesitan tardar en publicarse; solo necesitan difundirse antes de que se verifiquen.

El mes pasado, la Casa Blanca aumentó esa confusión al publicar dos vídeos vagos con el mensaje "próximo lanzamiento", para luego eliminarlos después de que investigadores en línea y analistas de fuentes abiertas comenzaran a examinarlos minuciosamente.

La revelación resultó decepcionante: una simple campaña promocional para la aplicación oficial de la Casa Blanca. Sin embargo, el episodio demostró hasta qué punto la comunicación oficial ha asimilado la estética de las filtraciones, la viralidad y la intriga propia de las plataformas digitales. Incluso cuando las cuentas oficiales adoptan la estética de una filtración, cuestionar si un documento es real o sintético es la única estrategia defensiva que queda.

Real vs. Sintético: La nueva fricción

Antes, una huella digital nula era señal de autenticidad. Ahora, puede indicar lo contrario. La ausencia de rastro ya no significa que algo sea original; puede significar que nunca fue capturado por una cámara. El mensaje se ha invertido. La verdad llega tarde; la interacción, antes.

El tráfico automatizado ahora controla aproximadamente el 51 por ciento de la actividad en internet, creciendo ocho veces más rápido que el tráfico humano, según el Informe de Referencia sobre el Estado del Tráfico de IA y las Ciberamenazas de 2026. Estos sistemas no solo distribuyen contenido, sino que priorizan la viralidad de baja calidad , asegurando que el registro sintético se propague mientras la verificación aún se está implementando.

Los investigadores de fuentes abiertas siguen resistiendo, pero se enfrentan a una guerra de volumen. El auge de los "supercompartidores" hiperactivos , a menudo respaldados por verificaciones de pago, añade una capa de falsa autoridad con la que la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) tradicional ahora tiene que lidiar.

“Siempre estamos intentando alcanzar a alguien que comparte una publicación sin pensarlo dos veces”, dice Maryam Ishani, periodista de OSINT que cubre el conflicto. “El algoritmo prioriza ese reflejo, y nuestra información siempre irá un paso por detrás”.

Al mismo tiempo, el auge de las cuentas de seguimiento de guerras está empezando a interferir con la labor periodística en sí. Manisha Ganguly, responsable de análisis forense visual en The Guardian y especialista en OSINT que investiga crímenes de guerra, señala la falsa certeza que genera la avalancha de contenido agregado en Telegram y X.

“La verificación de fuentes abiertas comienza a generar una falsa certeza cuando deja de ser un método de investigación, ya sea por sesgo de confirmación o cuando la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) se utiliza para validar superficialmente relatos oficiales o se aplica erróneamente a sabiendas para alinearse con narrativas ideológicas en lugar de cuestionarlas”, afirma Ganguly.

Mientras esto se desarrolla, el acceso al conjunto de herramientas de verificación se está volviendo más difícil. El 4 de abril, Planet Labs , uno de los proveedores comerciales de satélites más utilizados para el periodismo de conflictos, anunció que retendría indefinidamente las imágenes de Irán y la zona de conflicto de Oriente Medio en general, con efecto retroactivo al 9 de marzo, tras una solicitud del gobierno estadounidense.

La respuesta del secretario de Defensa estadounidense, Pete Hegseth, a las preocupaciones sobre la demora fue inequívoca: "El código abierto no es el lugar para determinar qué sucedió o no sucedió".

Ese cambio es importante. Cuando se restringe el acceso a la evidencia visual primaria, la capacidad de verificar los eventos de forma independiente disminuye. Y en esa brecha cada vez más estrecha, surge algo más: la IA generativa no solo llena el vacío, sino que compite por definir lo que se ve en primer lugar.

La IA generativa es cada vez más difícil de detectar.

Las plataformas de IA generativa han aprendido de sus errores. Henk van Ess, formador en investigación y especialista en verificación, afirma que muchos de los fallos clásicos —como el conteo incorrecto de dedos, carteles de protesta ilegibles o texto distorsionado— se han corregido en gran medida en la última generación de modelos. Herramientas como Imagen 3, Midjourney y Dall·E han mejorado en la comprensión inmediata, el fotorrealismo y la representación de texto en imágenes.

Pero el problema más difícil es lo que van Ess llama el híbrido.

En estos casos, el 95 % de la imagen es una fotografía real: metadatos reales, ruido real del sensor, física de la iluminación real. La manipulación reside en un solo detalle: un parche añadido a un uniforme, un arma colocada en una mano, un rostro sutilmente sustituido. Los detectores a nivel de píxel suelen detectarla sin problemas porque analizan lo que, en la mayoría de los aspectos, es una imagen genuina. La falsificación puede ocupar tan solo una pulgada cuadrada.

“Todos los métodos antiguos partían de la base de que la imagen era un registro de algo”, afirma van Ess. “Los medios generativos rompen con esa premisa de raíz”.

Henry Ajder, investigador de deepfakes y asesor de IA que ha rastreado los medios sintéticos desde 2018, va más allá. La IA ya no es evidente, afirma, sino que está integrada. El volumen de contenido sintético de alta calidad que circula actualmente en línea significa que la era de los errores visibles está llegando a su fin. Lo que lo reemplaza es contenido que parece completamente creíble.

Las herramientas diseñadas para detectarlo tienen sus limitaciones. Los sistemas de detección no son máquinas de la verdad, afirma Ajder. Incluso las herramientas más potentes fallan con la suficiente frecuencia como para que importe, y la mayoría devuelve un índice de confianza sin explicar cómo se obtuvo dicho índice. «Las herramientas de detección nunca deben utilizarse como único indicador para determinar qué medidas tomar», concluye Ajder.

Esa infraestructura aún no existe a gran escala. Hasta que exista, la responsabilidad recae en otros, en las personas que consumen esas imágenes.

Cómo verificar

Van Ess lo desglosa en cinco pasos que cualquiera puede aplicar, no como garantías, sino como maneras de frenar la propagación.

• Busca el estilo de Hollywood. Si una imagen parece demasiado cinematográfica —demasiado dramática, con una iluminación demasiado uniforme, demasiado compuesta— es una señal. Las catástrofes reales rara vez son simétricas. Si todos parecen listos para su primer plano, esa es la primera señal.
• 
  
• Realiza varias búsquedas inversas de imágenes. Google Lens, Yandex y TinEye arrojan resultados diferentes. La falta de coincidencias ya no prueba la originalidad; podría significar que la imagen nunca fue fotografiada.
• 
  
• Acércate a los márgenes. No al punto de referencia, sino a la señal de aparcamiento, la tapa de la alcantarilla, el ángulo de la sombra. Estos detalles periféricos son a menudo donde aparecen las inconsistencias: las partes que nadie que crea una falsificación se esfuerza por perfeccionar.
• 
  
• Considera las herramientas de detección como sugerencias, no como veredictos. Un porcentaje sin explicación no constituye evidencia. Las herramientas que muestran dónde apareció una imagen por primera vez o si existe en bases de datos de verificación de datos son más útiles que una simple calificación de confianza. ImageWhisperer es una herramienta gratuita que combina estas señales.
• 
  
• Encuentre al “paciente cero”. Rastree la imagen hasta su primera aparición. El material auténtico suele estar vinculado a una persona: un testigo, un fotógrafo, un lugar. El contenido sintético a menudo parece impecable: anónimo, pulido y listo para compartir.

Ajder, asesor de empresas como Adobe y Synthesia, sostiene que la solución a largo plazo no reside únicamente en una mejor detección, sino en la procedencia: sistemas que puedan verificar el origen en lugar de perseguir incansablemente lo falso. Hasta que esa infraestructura no exista a gran escala, el problema no desaparece, sino que se traslada.

En un sistema donde el contenido sintético se difunde más rápido de lo que se puede verificar, la única defensa real puede ser conductual: la indecisión. Una pausa antes de republicar. Unos minutos de análisis en un sistema diseñado para no recompensar la indecisión.

Este artículo fue publicado originalmente por WIRED Middle East .

Read more...

AI-VVAD: Inteligencia Artificial para Verificación y Valoración Automática de Documentos

AI-VVAD: Inteligencia Artificial para la Gestión Documental en El Archivo General De Colombia
https://www.tandemweb.com/

El Archivo General de Colombia da un paso histórico con AI-VVAD, un sistema de inteligencia artificial que automatiza la verificación y valoración de documentos, marcando el futuro de la gestión documental en el país.

El 15 de mayo de 2025, el Archivo General de la Nación de Colombia (AGN) anunció un hito en su proceso de transformación digital. Su proyecto AI-VVAD (Inteligencia Artificial para Verificación y Valoración Automática de Documentos) fue reconocido como ganador en la I Convocatoria Iberoamérica Digital 2025, un programa de cooperación internacional enfocado en innovación tecnológica. Según la Secretaría General Iberoamericana, esta iniciativa “desarrollará un algoritmo de inteligencia artificial para optimizar la verificación y valoración automática de documentos en entornos digitales de archivo” . En otras palabras, el AGN implementará herramientas de automatización documental basadas en IA para agilizar la revisión de sus fondos documentales y determinar de forma autónoma el valor archivístico de cada documento.

Este logro marca un antes y un después en la gestión de archivos en Colombia. No solo posiciona al AGN como referente regional en la aplicación de inteligencia artificial, sino que demuestra el potencial de la gestión documental inteligente para preservar el patrimonio documental de la nación de manera más eficiente. A continuación, exploramos en profundidad el impacto de AI-VVAD en la gestión documental, la preservación digital y qué lecciones ofrece a empresas colombianas de sectores B2B con alto volumen de documentación electrónica.

IA-VVAD: innovación en verificación y valoración automática de documentos

En el mundo de los archivos, verificar un documento implica comprobar su integridad, autenticidad y calidad de metadatos, mientras que valorar un documento se refiere a decidir su importancia histórica, legal o administrativa para determinar cuánto tiempo debe conservarse (por ejemplo, aplicando la tabla de retención documental correspondiente). Estas tareas tradicionalmente requieren trabajo experto, análisis manual y cumplimiento de normativas archivísticas. El proyecto AI-VVAD surge para revolucionar este proceso: emplea algoritmos de inteligencia artificial para analizar documentos digitales masivamente y automatizar tanto la detección de posibles errores como la estimación del valor de conservación de cada archivo.

La aplicación de IA promete grandes ventajas en este contexto. Por ejemplo, una IA entrenada puede verificar inconsistencias o problemas de calidad en documentos digitales que pudieran pasar inadvertidos al ojo humano. Ya se han documentado casos donde “la IA puede usarse para verificar errores o inconsistencias en el contenido de los documentos, tales como errores de ortografía, campos de indexación vacíos o formatos incorrectos. Esto ayuda al personal de documentación a asegurarse de que el tratamiento documental sea preciso y consistente” . En el AGN, esto significará que AI-VVAD apoyará el control de calidad de cientos de miles de páginas digitalizadas, validando metadatos, detectando duplicados o faltantes, y garantizando que cada documento cumpla con estándares de archivo y gestión documental antes de ser preservado a largo plazo.

Pero el aspecto más revolucionario es la valoración automática. En archivística, decidir qué conservar permanentemente (por su valor histórico o cultural) y qué eliminar tras cierto tiempo (según ley y cumplimiento normativo) es una labor crítica. AI-VVAD busca agilizar la identificación de documentos de valor permanente versus aquellos de descarte, basándose en patrones que aprende de decisiones archivísticas previas. Expertos del sector ya vislumbran este camino: “¿Cómo podemos facilitar la valoración de documentos en un fondo documental acumulado? ¿Cómo acelerar el análisis para la elaboración de Tablas de Retención Documental?… ¿De qué manera la IA puede apoyar la toma de decisiones para la preservación digital a largo plazo?” . Precisamente, el AGN pretende que su IA responda estas preguntas, convirtiendo años de experiencia archivística en modelos algorítmicos capaces de recomendar plazos de retención y detectar documentos con valor histórico para la preservación digital permanente. El resultado esperado es un archivo nacional más depurado, donde la documentación electrónica de alto valor esté identificada y bien protegida, mientras que los documentos con ciclo de vida cumplido puedan ser dispuestos de manera oportuna y conforme a la ley.

Impacto en la gestión documental y la preservación del patrimonio documental

La introducción de AI-VVAD en el Archivo General tendrá un impacto directo en la eficiencia y eficacia de la gestión documental diaria. Integrar sistemas de gestión documental con inteligencia artificial permite automatizar procesos que antes eran manuales y lentos. Por ejemplo, las tareas de clasificación e indexación de documentos –que consumen incontables horas de archivistas y gestores documentales– ahora pueden delegarse a la IA. Un algoritmo bien entrenado puede analizar y organizar documentos sin intervención manual, diferenciando tipos documentales y asignando las etiquetas o metadatos correctos en segundos. Tal como señala un estudio de OpenKM, “La IA permite la automatización de procesos mediante sistemas que pueden analizar y organizar documentos sin intervención manual. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también minimiza los errores humanos y reduce el tiempo empleado en la clasificación y el archivado de documentos” . En el AGN, esto se traducirá en una agilización drástica de la digitalización documental y procesamiento de nuevos ingresos documentales: los expedientes que ingresen en formato digital o sean escaneados podrán clasificarse automáticamente según su serie documental, asignándoles de inmediato su código archivístico y ubicándolos en la estructura adecuada del repositorio.

Otro beneficio clave es el fortalecimiento del cumplimiento normativo en materia de gestión de documentos. Colombia cuenta con un robusto marco legal (Ley General de Archivos 594 de 2000, entre otras normas) que obliga a las entidades a mantener archivos organizados, con sus respectivas Tablas de Retención Documental y procesos de conservación. Al incorporar IA, el Archivo General podrá asegurar con mayor rigor que cada documento siga su curso legal: la IA ayudará a aplicar las reglas de retención correctamente, alertando cuándo un documento está próximo a cumplir su tiempo de conservación en el archivo de gestión (archivo activo) para transferirlo al archivo central o histórico, o cuándo se debe eliminar información expirada. Esto aporta transparencia y trazabilidad, respaldando auditorías y evitando sanciones. Incluso en contextos de protección de datos personales, la IA puede identificar información sensible en documentos y facilitar su anonimización o eliminación conforme a leyes como ley 1581 de protección de datos –y en un contexto laboral cambiante con normativas como la Ley 2101 de 2023 sobre reducción de la jornada laboral, la automatización garantiza que el volumen de trabajo archivístico se pueda manejar eficientemente dentro de menores horas de trabajo semanales.

Asimismo, AI-VVAD impulsa la preservación digital del patrimonio documental de Colombia. Al optimizar la valoración documental, el AGN puede enfocar sus recursos en conservar adecuadamente los documentos realmente valiosos para la memoria histórica. La IA ayudará a identificar, entre millones de páginas, aquellos documentos únicos o de alto valor que ameritan preservación especial (migración a formatos duraderos, múltiples copias de seguridad, etc.). De igual forma, al mejorar la calidad de los metadatos y la organización, se facilita la preservación a largo plazo porque los documentos estarán mejor descritos, contextualizados y en formatos estandarizados. En resumen, el AGN estará más preparado para conservar la memoria institucional y nacional en la era digital, asegurando que las futuras generaciones accedan a documentos auténticos y bien cuidados.

Inspiración para sectores B2B con alto volumen documental

El caso de AI-VVAD no solo beneficia al sector público archivístico; es también un ejemplo inspirador para diversas industrias privadas en Colombia que manejan grandes volúmenes documentales. Sectores B2B como retail, manufactura, recursos humanos y salud (hospitales) se encuentran entre los más intensivos en documentación y pueden extraer lecciones valiosas de esta experiencia.

Retail (comercio minorista): Empresas de retail generan y archivan miles de facturas, recibos, órdenes de compra, documentos de inventario y correspondencia con proveedores. Implementando soluciones de automatización documental con IA, un retailer podría clasificar automáticamente facturas y comprobantes, extraer datos clave (monto, fecha, NIT, etc.) e integrarlos en su ERP sin digitación manual. Esto reduce errores contables y agiliza el ciclo de pago. Además, la IA puede aplicar la política de retención adecuada –por ejemplo, conservar facturas por el periodo exigido por DIAN (autoridad tributaria) y luego disponerlas– garantizando cumplimiento normativo fiscal y contable. Un ejemplo internacional ilustra el potencial: la compañía alemana Connox automatizó con IA la verificación y revisión de todos sus documentos de compra, logrando “reducir el tiempo dedicado a la tramitación de pedidos en un 70%” . Este tipo de mejora en eficiencia y productividad podría replicarse en retailers locales que adopten sistemas de gestión documental inteligentes.

Manufactura: Los fabricantes manejan documentación masiva: órdenes de producción, planos, manuales técnicos, registros de calidad, documentos de proveedores y logística, entre otros. La IA puede integrarse con los sistemas de gestión documental industriales para ordenar automáticamente planos y especificaciones según producto o línea de producción, o para extraer datos de guías de despacho y alimentar sistemas de seguimiento. Además, en manufactura es clave el cumplimiento de normas ISO de calidad y trazabilidad documental. Un motor de IA puede verificar que cada producto tenga sus documentos de calidad completos y firmados digitalmente, marcando aquellos expedientes incompletos para acción inmediata. También facilita la preservación digital de know-how: manuales antiguos en papel pueden digitalizarse y la IA reconocería su texto (OCR inteligente) para volverlos documentos electrónicos accesibles mediante búsquedas avanzadas.

Recursos Humanos: Los departamentos de RR.HH. acumulan expedientes laborales, contratos, hojas de vida, evaluaciones, documentos de seguridad social y más, año tras año. Migrar a un archivo digital potenciado con IA simplifica enormemente su gestión. Por ejemplo, al ingresar un nuevo empleado, un sistema inteligente puede crear su carpeta electrónica automáticamente, clasificando sus documentos personales, contrato, anexos, etc. según tipos documentales predefinidos. Puede extraer fechas clave (vencimiento de contratos, renovaciones, certificaciones) y programar alertas. En cuanto a retención documental, la IA ayudará a aplicar la legislación laboral y de protección de datos: por ejemplo, la normativa podría exigir conservar documentos laborales por cierto número de años tras el retiro del empleado y luego eliminarlos. Un algoritmo puede hacer seguimiento y asegurarse de que se cumpla ese ciclo de vida documental. Así, RR.HH. reduce el riesgo de guardar información obsoleta o, por el contrario, perder documentos que legalmente debía guardar. Todo esto, con menos esfuerzo manual, permitiendo al personal de talento humano enfocarse en tareas más estratégicas.

Salud (Hospitales y Clínicas): El sector salud es quizá el de archivo más voluminoso y crítico, con historiales clínicos, órdenes médicas, resultados, facturas y registros legales que deben gestionarse con rigurosidad. La digitalización documental en hospitales, apoyada por IA, transforma la atención: la IA puede indexar automáticamente cada nuevo documento en la historia clínica electrónica del paciente, reconocer textos escritos a mano de fórmulas médicas o anotaciones de especialistas, y alertar si faltan documentos requeridos (por ejemplo, consentimientos informados). Además, en un hospital es vital el cumplimiento normativo en archivos clínicos: la ley exige conservar historias clínicas por un mínimo de años determinado por las autoridades de salud. Un sistema inteligente no solo asegura que se retenga cada registro el tiempo debido, sino que también puede anonimizar datos para investigación sin violar privacidad o depurar registros expirados para liberar espacio, todo de forma controlada. Firmas especializadas señalan que “utilizando IA y visión artificial, los hospitales pueden escanear facturas, recibos y documentos… y extraer datos automáticamente” , integrando esa información en sus sistemas de gestión hospitalaria. Esto mejora la calidad del servicio al paciente (menos tiempo buscando papeles) y reduce costos operativos.

En todos estos ejemplos sectoriales, la inspiración central que brinda AI-VVAD es que la IA aplicada a la gestión de documentos aporta ventajas medibles: agiliza procesos internos, disminuye errores, asegura el cumplimiento de normativas (sean fiscales, laborales, sanitarias, etc.) y libera al talento humano de tareas repetitivas para concentrarse en actividades de mayor valor. Implementar soluciones similares en entornos empresariales colombianos podría traducirse en aumento de productividad y competitividad. Además, demuestra que la transformación digital no es exclusiva de las empresas de tecnología; también industrias tradicionales pueden adoptar IA en sus procesos documentales sin perder el control sobre su información.

Tendencias, beneficios y desafíos de la automatización documental con IA

La incorporación de inteligencia artificial en la gestión documental forma parte de una tendencia más amplia de automatización inteligente en las empresas. Cada vez más organizaciones, tanto en Latinoamérica como a nivel global, están implementando sistemas de gestión documental enriquecidos con capacidades de IA –también conocidos como IDP (Intelligent Document Processing) o procesamiento inteligente de documentos– para manejar el creciente volumen y velocidad de información en la era digital.

Beneficios principales: Las ventajas de estas tecnologías se reflejan en diversos niveles de la operación empresarial. Uno de los beneficios más destacados es la eficiencia y reducción de costes: al automatizar tareas manuales (clasificar, ingresar datos, archivar), se reducen significativamente los tiempos de procesamiento y los errores humanos, lo que a su vez disminuye costos operativos. Un informe destaca que la automatización con IA permite acortar ciclos de proceso y tomar decisiones más rápidas, mejorando incluso el servicio al cliente y generando mayores ingresos . También mejora la precisión de los datos: las IA modernas pueden extraer información relevante de documentos con altos niveles de exactitud, incluso desde documentos escaneados de baja calidad o texto manuscrito, elevando la calidad de los datos disponibles para la toma de decisiones. Otro beneficio es el cumplimiento y la seguridad: la IA puede aplicar controles para garantizar que se respeten políticas de seguridad de la información y regulaciones (por ejemplo, cifrado de datos sensibles, registro de auditorías automáticas de quién accede a qué documento, cumplimiento de normas como GDPR en contexto internacional) . Y no menos importante, estas soluciones escalan con el crecimiento del negocio: un sistema inteligente puede pasar de procesar cientos a miles de documentos diarios sin pérdida de rendimiento, algo que no es viable solo con personal humano.

Pese a estos retos, las tendencias indican que la automatización documental seguirá profundizándose. Herramientas de IA generativa, por ejemplo, comienzan a usarse para resumir documentos largos, traducir contenido automáticamente o incluso responder consultas de usuarios basadas en la información de los archivos corporativos. Las empresas que adopten tempranamente estas tecnologías tendrán ventaja en rapidez de acceso a la información y capacidad de reacción. En contraste, las organizaciones que se queden rezagadas enfrentan riesgos de eficiencia y de incumplimiento regulatorio al no poder gestionar adecuadamente la avalancha de datos y documentos que caracteriza al mundo actual.

Conclusión

La experiencia del Archivo General de la Nación con el proyecto AI-VVAD demuestra que incluso instituciones tradicionales, encargadas de custodiar nuestra historia, pueden reinventarse mediante la inteligencia artificial. Al automatizar la gestión documental –desde la digitalización documental hasta la valoración y archivo final– el AGN está protegiendo el patrimonio documental de Colombia de forma más efectiva y sentando un precedente para toda Iberoamérica en cómo aplicar IA con un enfoque cultural y de derechos (tal como promueve la Carta Iberoamericana de Entornos Digitales). Este caso de éxito envía un mensaje claro a las empresas colombianas: la transformación digital de los procesos documentales no es opcional, es estratégica.

Implementar soluciones de automatización documental con IA puede marcar la diferencia entre una organización ágil, cumplidora y orientada al cliente, y otra consumida por la burocracia y el papeleo. Los sectores de retail, manufactura, RR.HH., salud, entre otros, tienen ante sí la oportunidad de modernizar sus sistemas de gestión documental, inspirados en las mejores prácticas del AGN y de casos internacionales exitosos. Los resultados esperados –reducción de tiempos, costes optimizados, cumplimiento de la ley y mejor servicio– repercuten directamente en la competitividad del negocio.

En última instancia, adoptar la IA en la gestión de documentos significa liberar el potencial de la información: los datos atrapados en archivos físicos o en PDFs desorganizados pasan a ser conocimiento accesible y útil para la toma de decisiones. Al igual que el Archivo General ahora aprovecha la IA para preservar la memoria de la nación, las empresas pueden usarla para preservar y aprovechar su memoria corporativa (contratos, proyectos, investigaciones, conocimiento acumulado) en beneficio de su crecimiento. Es el momento de dar el paso hacia una gestión documental inteligente, donde cada documento cuente y sume valor, y donde la tecnología y la experiencia humana se combinen para lograr organizaciones más eficientes, seguras y preparadas para el futuro.

Fuentes consultadas

Archivo General de la Nación. (2025, mayo 15). El Archivo General de la Nación gana convocatoria internacional con innovador proyecto de Inteligencia Artificial. https://archivogeneral.gov.co/el-archivo-general-de-la-nacion-gana-convocatoria-internacional-con-innovador-proyecto-de

OpenKM. (s.f.). Gestión documental con inteligencia artificial. Recuperado el 28 de mayo de 2025, de https://www.openkm.com/es/blog/gestion-documental-con-ia.html

Lexco. (2023). Automatización de la información documental: Soluciones para optimizar procesos críticos empresariales. Recuperado el 28 de mayo de 2025, de https://lexco.com.co/automatizacion-de-la-informacion-documental-soluciones-para-optimizar-procesos-criticos-empresariales

Estrategias Documentales. (2024). La inteligencia artificial en la gestión documental: Una nueva era para los archivos empresariales en Colombia. Recuperado el 28 de mayo de 2025, de https://www.estrategiasdocumentales.com/la-inteligencia-artificial/

Universidad de Antioquia. (2023). Curso: Inteligencia Artificial para la Gestión Documental. https://www.udea.edu.co/wps/portal/udea/web/inicio/unidades-academicas/interamericana-bibliotecologia

Archivo General de la Nación. (2025). [@archivogeneral]. (15 de mayo). El archivogeneral ha sido reconocido en la I Convocatoria Iberoamérica Digital 2025… [Publicación en Instagram]. https://www.instagram.com/p/DJsHQ-pp0TL/

Facebook – Archivo General de la Nación. (2025). Reconocimiento internacional al proyecto AI-VVAD. https://www.facebook.com/ArchivoGeneral/posts/el-archivogeneral-ha-sido-reconocido-en-la-i-convocatoria-iberoam%C3%A9rica-digital-2/1115492607284648

Read more...