Crawford, Kendall. “Could artificial intelligence save endangered archives? A Kenyon College cohort aims to find out.” The Ohio Newsroom, publicado el 9 de febrero de 2026. https://www.statenews.org/section/the-ohio-newsroom/2026-02-09/could-artificial-intelligence-save-endangered-archives-a-kenyon-college-cohort-aims-to-find-out

El deterioro de los archivos está poniendo en peligro documentos históricos en todo el país. Un grupo de estudiantes y profesorado de Kenyon College, en la zona rural del centro-norte de Ohio, cree que la inteligencia artificial podría ser la clave para rescatarlos.

Kenyon es uno de los 23 equipos de investigación financiados por el Humanities and AI Virtual Institute (HAVI) de Schmidt Sciences para impulsar la investigación en humanidades. Su objetivo es construir un sistema de IA abierto que pueda salvar archivos en peligro pertenecientes a comunidades pequeñas e infrarrepresentadas, como la colección del Museo del Jazz de Nueva Orleans.

Un equipo de estudiantes y profesores de Kenyon College, en Ohio, está explorando cómo la inteligencia artificial (IA) podría ayudar a preservar archivos históricos que se están deteriorando, como los del New Orleans Jazz Museum, que contienen documentos, partituras y grabaciones valiosas de la historia del jazz. Muchos de estos archivos están dañados por el paso del tiempo —papeles arrugados, tinta corrida o discos deformados— y las comunidades pequeñas a menudo carecen de los recursos necesarios para conservarlos con equipos profesionales tradicionales.

En la visión de Elkins, lo que antes llevaba a los investigadores años de revisión minuciosa ahora podría resolverse en minutos. Con solo un par de pulsaciones de teclado, podrían rastrear cómo una melodía pasó de una partitura manuscrita a una grabación años después.

El proyecto busca desarrollar un sistema de IA de acceso abierto capaz de digitalizar y restaurar materiales frágiles utilizando solo fotografías tomadas con un teléfono móvil. El objetivo es que esta herramienta sea asequible y fácil de usar, especialmente para archivos de comunidades pequeñas o subrepresentadas que no pueden costar soluciones de preservación convencionales.

Más allá de la simple digitalización, la IA también permitiría analizar y conectar datos dispersos en diferentes tipos de archivos —texto, audio y vídeo— facilitando descubrimientos que antes requerían años de trabajo manual. Esta tecnología podría, por ejemplo, seguir la evolución de una melodía desde su partición manuscrita hasta una grabación posterior con solo unas pulsaciones.

Aunque la IA acelera tareas complicadas, el equipo enfatiza un enfoque “centrado en las personas”, donde expertos humanos supervisan y validan las interpretaciones de las máquinas para evitar errores comunes en sistemas automatizados. Esto asegura que tanto la restauración como el análisis de los archivos mantengan rigor académico y sensibilidad cultural.