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procesamiento de lenguaje natural (NLP), los sistemas de reconocimiento óptico, la simulación computarizada y el análisis de audiencias, entre otras prospecciones que ya están mostrando sus primeros visos.
A través de tecnologías conversacionales, los motores de búsqueda están cambiando la forma en que los usuarios interactúan con ellos. En los últimos tiempos, se han puesto a disposición de los internautas herramientas como ChatGPT, You,29 Bard30 o Perplexity.ai31; así, los chatbots podrán hacer más fácil y accesible la búsqueda en internet. En el futuro próximo, la optimización de las bases de datos con tecnologías de IA y la mejora en las técnicas de búsqueda llevarán no solo a una mayor interacción con los usuarios, sino también a la personalización de los resulta- dos y a la búsqueda predictiva. Los metabusca- dores no solo entenderán mejor qué necesita el usuario —por lo general sabemos qué queremos encontrar, pero no cómo buscarlo—, sino que además serán más eficientes a la hora de excavar entre los millones de archivos digitales disponi- bles, incluso esos que permanecían ocultos.
El uso de la IA facilitará los procesos de identificación, descripción y categorización de los contenidos, reduciendo también los obstáculos en la búsqueda de archivos.
Los avances en el procesamiento del lenguaje natural harán posibles las consultas de texto cada vez más complejas, así como las búsquedas semánticas o conceptuales precisas. Actual- mente, los investigadores ya están avanzando en la detección caligráfica y la datación de manus- critos, lo cual posibilitará saber de qué autor es el trazo o ubicar una obra literaria en un momento concreto de la historia. Cuéllar lo compara con una prueba de carbono 14 textual: a través de análisis de palabras y estilo se llegará a situar los textos rápidamente en un momento dado o en
29 https://you.com/
30 https://bard.google.com/?hl=es 31 https://www.perplexity.ai/
otro. Además, el avance del reconocimiento óp- tico de caracteres (OCR) hará cada vez más fácil y precisa la digitalización de documentos físicos, lo cual facilita no solo el acceso y el análisis, sino también la preservación.
El robustecimiento de los algoritmos de clasi- ficación automática permitirá la organización
cada vez más eficiente de ingentes cantidades de material. El uso de la IA facilitará los procesos de identificación, descripción y categorización de los contenidos, reduciendo también los obs- táculos en la búsqueda de archivos. Además, tener algoritmos cada vez más eficaces permitirá no solo el análisis automático, sino también la detec- ción y corrección de metadatos erróneos. Dice García Velázquez que «otras formas de enriquecer metadatos se apoyan en la implementación de tecnologías como el reconocimiento de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés), que permite identificar palabras que designan perso- nas, organizaciones, lugares, tiempos o medidas en documentos de texto, para ubicarlas dentro
de una clasificación preestablecida». La adición de metadatos relevantes y de calidad permitirá que organizaciones como la Asociación Europea —el mayor buscador de elementos culturales en Europa— faciliten el acceso a los datos abiertos de millones de objetos digitales.
Además, la democratización de las colecciones digitales ayudará a hacer frente a la inequidad en el acceso. El aumento de los ejercicios colec- tivos de clasificación y curaduría podrá llevar a que, por ejemplo, las comunidades de usuarios asignen etiquetas colaborativas y faciliten la búsqueda de contenidos según los atributos que consideren más relevantes.32
Por otro lado, a pesar de que uno de los mayores desafíos que plantea la IA radica en el respeto de la propiedad intelectual, las herramientas tecnológicas podrían ser utilizadas precisamente para detectar el uso indebido de contenidos sin permiso o que violan las licencias de autor. Los
32 Luis Miguel García Velázquez, art. cit.
ARqUEOLOGíA DIGITAL: EN bUsCA DEL ARChIvO PERDIDO · MARIANA TORO NADER
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