La catalogación bibliográfica con inteligencia artificial (IA) mejora y automatiza el proceso de descripción de recursos bibliográficos mediante técnicas como procesamiento del lenguaje natural, clasificación automática y extracción de metadatos. Proyectos como BIBFRAME de la Biblioteca del Congreso de EE. UU., junto con iniciativas de Linked Data, exploran el potencial de la IA para integrar y enriquecer datos bibliográficos en la web semántica.

La catalogación bibliográfica con inteligencia artificial (IA) se refiere al uso de técnicas y algoritmos de IA para mejorar y automatizar el proceso de catalogación de recursos bibliográficos, como libros, artículos, documentos y otros medios de información. Hoy por hoy es posible pedir a ChatGPT que nos elabore una referencia bibliográfica en el formato que deseemos con solo poner la URL del recurso, pero ¿Es posible catalogar un libro con inteligencia artificial?

Estas son algunas formas en que la IA puede contribuir a la catalogación bibliográfica:

1. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): La IA puede analizar el contenido de los documentos utilizando técnicas de PLN para extraer información relevante, como temas, conceptos y términos clave.
2. Clasificación automática: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar automáticamente los documentos en categorías específicas basadas en su contenido, lo que facilita la organización y recuperación de la información.
3. Extracción de metadatos: La IA puede identificar y extraer metadatos importantes de los documentos, como el título, autor, fecha de publicación, resumen, palabras clave, etc., lo que facilita la creación de registros bibliográficos completos y precisos.
4. Normalización y enriquecimiento de datos: Los algoritmos de IA pueden normalizar los datos bibliográficos y enriquecerlos con información adicional, como enlaces a bases de datos externas, imágenes de portadas, reseñas de usuarios, etc.
5. Asistencia en la asignación de materias: La IA puede ayudar en la asignación de términos de materias o encabezamientos de materias a los documentos, lo que mejora la precisión y coherencia de la catalogación temática.
6. Detección de duplicados: Los algoritmos de IA pueden identificar duplicados y variantes de registros bibliográficos, lo que ayuda a mantener una base de datos bibliográfica limpia y libre de redundancias.

En todo el mundo, hay varios proyectos que están explorando el uso de inteligencia artificial en la catalogación bibliográfica y la gestión de información. Uno de estos proyectos es el Proyecto BIBFRAME, liderado por la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos. BIBFRAME (Bibliographic Framework Initiative) se centra en el desarrollo de un modelo de datos diseñado para reemplazar el formato MARC tradicional. Este modelo busca ser más compatible con la web semántica y permitir la integración de datos bibliográficos con otros recursos en línea. Dentro del proyecto BIBFRAME, se están realizando investigaciones sobre el uso de inteligencia artificial para mejorar la descripción y catalogación de recursos, lo que promete una gestión más eficiente y precisa de la información bibliográfica.

Además, existen proyectos de Linked Data en diversos lugares del mundo que están explorando el potencial de esta tecnología para mejorar la catalogación y la recuperación de información. Estos proyectos aprovechan las tecnologías de Linked Data para enriquecer y vincular datos bibliográficos con otros conjuntos de datos en la web. Ejemplos notables incluyen el proyecto Europeana y el Proyecto DBpedia, que están trabajando en la creación de infraestructuras para facilitar el acceso y la interoperabilidad de los datos bibliográficos a nivel mundial.

Asimismo, muchas bibliotecas están implementando sistemas de automatización que utilizan inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de la catalogación y la gestión de colecciones. Estos sistemas incluyen herramientas de procesamiento del lenguaje natural para analizar y extraer metadatos de los documentos, así como algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación y asignación de términos de sujetos. Esta automatización no solo agiliza el proceso de catalogación, sino que también mejora la calidad y coherencia de los registros bibliográficos, lo que beneficia tanto a los usuarios como a los profesionales de la información. En resumen, estos proyectos representan avances significativos en el uso de la inteligencia artificial para mejorar la gestión y el acceso a la información bibliográfica en todo el mundo.

El artículo «From ChatGPT to CatGPT: The Implications of Artificial Intelligence on Library Cataloging» de Richard Brzustowicz, publicado en «Information Technology and Libraries» en septiembre de 2023, explora el potencial de los modelos de lenguaje como ChatGPT para transformar la catalogación bibliotecaria. El autor demuestra, a través de experimentos con ChatGPT, su capacidad para generar registros MARC precisos utilizando RDA y otros estándares como Dublin Core Metadata Element Set. Si bien estos resultados muestran el potencial de ChatGPT para agilizar el proceso de creación de registros, también plantean cuestiones importantes relacionadas con los derechos de propiedad intelectual y el sesgo.

Aunque, si bien la inteligencia artificial (IA) puede automatizar muchas tareas asociadas con la catalogación bibliográfica, reemplazar completamente al catalogador humano con IA no es una perspectiva realista en el corto plazo. La catalogación bibliográfica requiere de un profundo entendimiento de los principios de la organización de la información, así como de la capacidad para interpretar contextos y comprender la semántica de los documentos. Aunque la IA puede ayudar en tareas específicas como la extracción de metadatos o la asignación de materias todavía hay aspectos del proceso de catalogación que requieren el juicio y la experiencia humanos.

En lugar de sustituir a los catalogadores humanos, la IA puede complementar su trabajo al automatizar tareas rutinarias y repetitivas, permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor agregado, como la selección de recursos, la gestión de colecciones y la mejora de servicios de información para los usuarios. Por lo tanto, la IA puede ser una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y la precisión de la catalogación bibliográfica, pero no reemplazar completamente el papel del catalogador humano.

Bibliografía:

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Mödden, Elisabeth «El impacto de la inteligencia artificial en las Bibliotecas Nacionales. – Asociación ABINIA», 28 de agosto de 2023. https://asociacionabinia.org/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-las-bibliotecas-nacionales/.