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Consideraciones sobre la evaluación de herramientas de IA generativa en el ámbito académico

Hendrick, R . «Considering RAG When Evaluating Generative AI Tools», Choice 360 13 de mayo de 2024. https://www.choice360.org/libtech-insight/considering-rag-when-evaluating-generative-ai-tools/.

La evaluación de herramientas de inteligencia artificial generativa (IA) requiere considerar varios aspectos, especialmente en el ámbito académico. La introducción de la Retrieval Augmented Generation (RAG) ha añadido una nueva dimensión a esta evaluación, destacando la importancia de comprender su funcionamiento y sus implicaciones para la investigación.

La creciente proliferación de herramientas de IA ha generado un desafío para los bibliotecarios académicos, quienes se enfrentan a la tarea de evaluar y seleccionar las herramientas más adecuadas para sus instituciones. En medio de esta diversidad de opciones, es esencial entender las distintas categorías de aplicaciones de IA, desde la IA conversacional hasta la IA generativa, y reconocer cómo estas aplicaciones pueden impactar en la investigación y el aprendizaje.

En particular, la IA generativa, que tiene la capacidad de crear nueva información, ha despertado el interés de la comunidad académica. Sin embargo, estas herramientas también plantean desafíos éticos y prácticos, como la falta de citas, la propensión a las alucinaciones y las preocupaciones sobre los derechos de autor y la privacidad del usuario.

Es aquí donde entra en juego la RAG. Esta tecnología, al mejorar las capacidades de las redes neuronales de la IA generativa, ofrece una solución parcial a estos problemas al permitir la incorporación de nueva información, la optimización de resultados y la provisión de citas y enlaces para los resultados de búsqueda. La RAG representa un paso importante hacia la creación de herramientas de IA generativa que sean verdaderamente útiles y confiables para la educación superior.

La diferencia entre una herramienta de IA generativa estándar y una herramienta que utiliza RAG es evidente en la experiencia del usuario. Mientras que las herramientas convencionales pueden ofrecer respuestas imprecisas o incompletas, aquellas que emplean RAG pueden proporcionar resultados más precisos y fiables, junto con la capacidad de personalizar la búsqueda y verificar las fuentes de información.

Astra es la respuesta «multimodal» de Google al nuevo ChatGPT que se integrará en unas gafas de realidad aumentada

«Astra Is Google’s ‘Multimodal’ Answer to the New ChatGPT | WIRED». Accedido 15 de mayo de 2024. https://www.wired.com/story/google-io-astra-multimodal-answer-chatgpt/.


El nuevo asistente de IA de Google, llamado Project Astra, puede interpretar lo que ve la cámara del teléfono y responder a comandos de voz. Presentado por Demis Hassabis en la conferencia I/O de Google, Astra utiliza Gemini Ultra, un modelo de IA multimodal que maneja audio, imágenes, video y texto. Similar al reciente ChatGPT de OpenAI, Astra puede analizar escenas, reconocer objetos y mantener conversaciones naturales. Aunque ambas tecnologías son impresionantes, aún no está claro cómo se integrarán en el ámbito laboral o personal.

En el panorama actual de la inteligencia artificial (IA), dos destacados avances han sido presentados por OpenAI y Google. OpenAI dio a conocer una nueva interfaz para ChatGPT, llamada GPT-4o, que permite conversaciones fluidas a través de voz y la capacidad de analizar imágenes en tiempo real. Esta versión de ChatGPT utiliza un tono más humano y expresivo, simulando incluso emociones como la sorpresa y el coqueteo. Por otro lado, Google ha desarrollado Project Astra, basado en el avanzado modelo Gemini Ultra, que compite con ChatGPT. Gemini, al igual que GPT-4o, es «multimodal», lo que significa que puede procesar audio, imágenes y video, además de texto. Ambos avances representan una nueva era en la IA generativa, ya que anteriormente los modelos de IA se centraban únicamente en el texto y necesitaban ser combinados con otros sistemas para añadir capacidades de imagen o audio.


Project Astra es la apuesta de Google para el futuro de los asistentes de inteligencia artificial, similar a la presentada por OpenAI, pero con una innovación llamativa: Google planea integrarlo en unas gafas de realidad aumentada. Este proyecto busca desarrollar agentes de IA universales que puedan entender y responder como lo haría un humano, además de recordar el contexto en el que se encuentran.

Estos desarrollos son el resultado de un enfoque hacia asistentes de IA más sofisticados, como lo señala Demis Hassabis de Google. Hassabis considera que los chatbots basados solo en texto son una etapa transitoria hacia sistemas más avanzados que comprenden y responden a diversas modalidades de información. Sin embargo, aunque las demostraciones de estos sistemas son impresionantes, su utilidad concreta en entornos laborales o personales aún no está clara. Google planea lanzar Project Astra a través de una nueva interfaz llamada Gemini Live. La apuesta es similar a la de OpenAI, pero con una novedad llamativa: Google plantea integrarla en unas gafas

Las percepciones de los estudiantes acerca de la inteligencia artificial (IA)

«Student Perceptions of Generative AI.» Jisc.. Last modified January 12, 2024.

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JISC ha publicado un nuevo informe sobre las percepciones de los estudiantes acerca de la inteligencia artificial (IA) generativa, basado en una serie de foros de discusión realizados durante el invierno pasado con más de 200 estudiantes de colegios y universidades. Este seguimiento se hizo para entender si y cómo han cambiado las opiniones de los estudiantes respecto a la IA generativa desde el informe anterior y para explorar su rol emergente en la educación.

A medida que las instituciones enfrentan el desarrollo de políticas y directrices, así como los complejos cambios pedagógicos, es crucial captar la voz auténtica de los estudiantes para informar una integración responsable de la IA que los capacite y mantenga la integridad académica.

Cambios clave desde la primavera de 2023

La adopción de la IA generativa en la educación por parte de los estudiantes está experimentando una notable transformación, reflejo de la rápida evolución de la propia tecnología. En tan solo nueve meses, desde el informe anterior, se ha observado un cambio evidente en la forma en que los estudiantes utilizan la IA generativa, así como una maduración de las expectativas de sus instituciones para apoyarles en su camino hacia el empleo en un mundo habilitado para la IA.

Transición al aprendizaje colaborativo: Los estudiantes/aprendices ven cada vez más la IA generativa como una herramienta colaborativa para entrenar y apoyar el aprendizaje activo y el pensamiento crítico, utilizando estas herramientas como un asistente digital en lugar de verlas puramente como proveedoras de respuestas.

Énfasis en las competencias futuras: Los estudiantes subrayaron la importancia de contar con competencias en IA generativa que sean relevantes para sus futuros sectores. Hay una demanda creciente de una educación que integre la IA generativa en todo el plan de estudios y refleje el mundo habilitado para la IA en el que todos vivimos ahora.

Ética, equidad y accesibilidad: Los estudiantes están cada vez más concienciados y preocupados por los problemas de equidad, parcialidad y accesibilidad relacionados con la IA, y abogan por medidas que aborden estos retos para garantizar una experiencia educativa segura, inclusiva y receptiva.

Integración global y competencia de los educadores: Existe una clara expectativa por parte de los estudiantes de una integración completa de la IA generativa en la educación, con un uso competente por parte de los educadores y políticas que garanticen un entorno de aprendizaje mejorado por la IA justo y eficaz.

Los libros como aliados: el impulso de las bibliotecas para democratizar la inteligencia artificial

Hansen, Dave. «Books Are Big AI’s Achilles Heel». Authors Alliance (blog), 13 de mayo de 2024. https://www.authorsalliance.org/2024/05/13/books-are-big-ais-achilles-heel/.


El avance rápido de la inteligencia artificial está transformando cómo trabajamos y vivimos, una revolución que nos afectará a todos. Mientras que el impacto de la IA sigue expandiéndose, la operación y los beneficios de la tecnología están cada vez más concentrados en un pequeño número de gigantescas corporaciones, incluyendo a OpenAI, Google, Meta, Amazon y Microsoft.

Desafiar este emergente oligopolio de la IA parece intimidante. Los últimos modelos de IA ahora cuestan miles de millones de dólares, más allá de los presupuestos de startups e incluso de las universidades de investigación de élite, que a menudo han generado las nuevas ideas e innovaciones que avanzan el estado de la inteligencia artificial.

Pero las universidades tienen un arma secreta que podría nivelar el campo de juego de la IA: sus bibliotecas. La potencia informática puede ser una parte importante de la IA, pero el otro ingrediente clave es los datos de entrenamiento. La inmensa escala es esencial para estos datos, pero también lo es su calidad.

Dada su voraz apetencia por el texto para alimentar sus grandes modelos de lenguaje, las principales compañías de IA han tomado todas las palabras que pueden encontrar, incluyendo de foros en línea, subtítulos de YouTube y documentos de Google. Esto no es exactamente «lo mejor que se ha pensado y dicho», para usar la frase punzante de Matthew Arnold. En la búsqueda caótica de la cantidad por parte de la Gran IA, la calidad ha quedado en un segundo plano. La frecuencia de «alucinaciones», inexactitudes actualmente endémicas en las salidas de la IA, es motivo de una preocupación aún mayor.

La manera obvia de rectificar esta falta de calidad y la tenue relación con la verdad es mediante el entrenamiento de los modelos a través de libros. Desde el advenimiento de la imprenta, los autores han publicado más de 100 millones de libros. Estos volúmenes, conservados durante generaciones en los estantes de las bibliotecas, son quizás el reflejo más sofisticado del pensamiento humano desde el principio de la historia registrada, conteniendo dentro de ellos algunas de nuestras mejores (y peores) ideas. En promedio, tienen una calidad editorial excepcional en comparación con otros textos, capturan una amplitud y diversidad de contenido, una mezcla vívida de estilos y utilizan la narrativa de larga extensión para comunicar argumentos y conceptos matizados.

Los principales proveedores de IA han buscado aprovechar esta fuente de inteligencia humana para alimentar lo artificial, aunque a menudo mediante métodos cuestionables. Algunas compañías han recurrido a un infame conjunto de miles de libros, aparentemente recuperados de sitios web piratas sin permiso, llamados «Books3». También han buscado licencias directamente de los editores, utilizando sus enormes presupuestos para comprar lo que no pueden recoger. Meta incluso consideró comprar uno de los mayores editores del mundo, Simon & Schuster.

Como piedra angular de nuestra cultura compartida y como posible base para una mejor inteligencia artificial, los libros son demasiado importantes para fluir a través de estos canales comprometidos o costosos. ¿Qué pasaría si hubiera una colección gestionada por bibliotecas disponible para una amplia gama de investigadores de IA, incluidos los de universidades, instituciones de investigación sin fines de lucro y pequeñas empresas, así como las grandes?

Tales colecciones vastas de libros digitalizados existen en la actualidad. Google, al invertir millones de dólares en su proyecto de escaneo de libros, tiene acceso a más de 40 millones de libros, un activo valioso que sin duda les gustaría mantener en exclusiva. Afortunadamente, esos libros digitalizados también son mantenidos por las bibliotecas asociadas de Google. Las bibliotecas de investigación y otras organizaciones sin fines de lucro tienen reservas adicionales de libros digitalizados derivados de sus propias operaciones de escaneo, provenientes de libros en sus propias colecciones. Juntos, representan una formidable agregación de textos.

Un conjunto de datos de entrenamiento liderado por bibliotecas de libros diversificaría y fortalecería el desarrollo de la IA. Las bibliotecas de investigación digitalizadas son más que lo suficientemente grandes y de sustancialmente mayor calidad como para ofrecer una alternativa convincente a los conjuntos de datos existentes dispersos. Estas instituciones e iniciativas ya han trabajado en muchos de los problemas de derechos de autor más desafiantes, al menos en lo que respecta a cómo se aplica el uso justo a usos de investigación sin fines de lucro como el análisis computacional. Si el uso justo también se aplica a la IA comercial, o a modelos construidos a partir de fuentes dudosas como Books3, aún está por verse.

Los textos digitales mantenidos por las bibliotecas provienen de libros adquiridos de manera legal, una inversión de miles de millones de dólares, cabe señalar, al igual que esos grandes centros de datos, y las bibliotecas tienen inherentemente un respeto por los intereses de los autores y titulares de derechos al tener en cuenta preocupaciones sobre el consentimiento, el crédito y la compensación. Además, tienen una disposición de interés público que puede tener en cuenta los desafíos sociales y éticos particulares del desarrollo de la IA. Un consorcio de bibliotecas podría distinguir entre las diferentes necesidades y responsabilidades de los investigadores académicos, los nuevos participantes en el mercado y los grandes actores comerciales.

Si no recurrimos a las bibliotecas para guiar el entrenamiento de la IA sobre el contenido profundo de los libros, veremos un refuerzo de los mismos oligopolios que dominan el sector tecnológico actual. Solo las empresas más grandes y mejor financiadas adquirirán estos valiosos textos, lo que conducirá a una mayor concentración en la industria. Otros serán impedidos de crear nuevas formas imaginativas de IA basadas en lo mejor que se ha pensado y dicho. Como siempre lo han hecho, al democratizar el acceso, las bibliotecas pueden apoyar el aprendizaje y la investigación para todos, asegurando que la IA se convierta en el producto de muchos en lugar de unos pocos

OpenAI lanza GPT-4o, su nuevo modelo de IA Gratuito con respuestas en tiempo real y capacidades de entendimiento de audio y video capaz de detectar emociones

Wiggers, Kyle. «OpenAI Debuts GPT-4o “omni” Model Now Powering ChatGPT». TechCrunch, 13 de mayo de 2024. https://techcrunch.com/2024/05/13/openais-newest-model-is-gpt-4o/.


OpenAI recientemente presentó su última novedad de inteligencia artificial, GPT-4o, e introdujo una versión de escritorio de ChatGPT, brindando un conjunto de funciones mejoradas al alcance de todos los usuarios de forma gratuita. GPT-4o («o» de «omni») es un paso adelante hacia una interacción mucho más natural entre el ser humano y el ordenador: acepta como entrada cualquier combinación de texto, audio e imagen y genera cualquier combinación de texto, audio e imagen como salida.

OpenAI lanzó el lunes un nuevo modelo de IA y una versión de escritorio de ChatGPT, junto con una nueva interfaz de usuario. La actualización pone GPT-4 a disposición de todo el mundo, incluidos los usuarios gratuitos de OpenAI, según explicó la directora técnica Mira Murati en un evento retransmitido en directo. Añadió que el nuevo modelo, GPT-4o, es «mucho más rápido», con capacidades mejoradas en texto, vídeo y audio.

Los miembros del equipo de OpenAI también demostraron las capacidades de audio del nuevo modelo, pidiendo ayuda para calmarse antes de un discurso público. Mark Chen, investigador de OpenAI, afirmó que el modelo es capaz de «percibir tus emociones», y añadió que también puede hacer frente a las interrupciones de los usuarios.

Durante la retransmisión en directo, OpenAI demostró las capacidades de conversación de audio en tiempo real de GPT-4o, mostrando su capacidad para entablar un diálogo natural y receptivo sin el típico retraso de 2-3 segundos experimentado con modelos anteriores. El asistente de IA parecía captar fácilmente las emociones, adaptaba su tono y estilo a las peticiones del usuario e incluso incorporaba efectos de sonido, risas y canciones a sus respuestas.

Cuando esté disponible, nos encontraremos con un asistente con el que podremos comunicarnos de manera completamente natural, como lo haríamos con otro ser humano. Podremos interrumpirlo mientras responde, características que hasta ahora no se habían visto en ninguna otra IA. El modelo no solo ofrece respuestas instantáneas, sino que también proporciona respuestas en una variedad de tonos de voz, e incluso puede reír, cantar, expresar diferentes estados de ánimo y resolver problemas matemáticos. Una de las características destacadas que llegará a ChatGPT gracias al nuevo modelo es la traducción instantánea. OpenAI busca que simplemente le pidamos lo que queramos al chatbot para que comience a hacer su trabajo, todo en lenguaje natural, sin necesidad de pensar en comandos específicos.

Además, se destacó la comprensión visual mejorada de GPT-4o. Al cargar capturas de pantalla, documentos que contienen texto e imágenes o gráficos, los usuarios pueden mantener conversaciones sobre el contenido visual y recibir análisis de datos de GPT-4o. En la demostración, el modelo demostró su capacidad para analizar selfies, detectar emociones y participar en bromas animadas sobre las imágenes.

Las características disponibles para los usuarios gratuitos de ChatGPT incluirán inteligencia de nivel GPT-4, respuestas tanto del modelo como de la web, análisis de datos y creación de gráficos, conversaciones sobre fotos tomadas, asistencia para resumir, escribir o analizar archivos cargados, y la posibilidad de descubrir y utilizar GPTs y la tienda GPT para construir una experiencia más útil con la función de Memoria.

Entre las funciones disponibles para los usuarios gratuitos de ChatGPT a partir de ahora se incluyen las siguientes, según OpenAI:

  • Experiencia de inteligencia de nivel GPT-4
  • Obtener respuestas tanto del modelo como de la web
  • Analizar datos y crear gráficos
  • Conversa sobre las fotos que haces
  • Sube archivos para que te ayuden a resumir, escribir o analizar
  • Descubrir y utilizar GPTs y el GPT Store
  • Construye una experiencia más útil con la Memoria

El 60% de las organizaciones que utilizan IA generativa han experimentado mejoras en la eficiencia, mientras que el 59% informa mejoras en la experiencia del cliente


Dataiku. «Build Responsible Generative AI: Introducing the RAFT Framework». Accedido 13 de mayo de 2024. https://content.dataiku.com/responsible-generative-ai.

Un nuevo informe de Scale AI revela que más del 60% de las organizaciones que utilizan IA generativa han experimentado mejoras en la eficiencia, mientras que el 59% informa mejoras en la experiencia del cliente. Además, casi la mitad de los encuestados afirman que los modelos de lenguaje de última generación (LLM) les han ayudado a generar ideas para nuevos productos o servicios, destacando las capacidades de generación de ideas de la IA.

Sin embargo, solo alrededor de un tercio de las empresas mencionan mejoras en sus ganancias y ingresos debido a la IA, lo que indica un margen de mejora en el potencial de generación de ingresos de la IA.

Aunque solo el 8% de las organizaciones no han visto mejoras, aún hay un 7% que no han adoptado la IA en ninguna capacidad. En términos de adopción de modelos de IA, el uso de plataformas comerciales ha aumentado significativamente, alcanzando aproximadamente el 86% de las empresas en 2024.

Al mismo tiempo, los modelos de código abierto también han ganado popularidad, con dos tercios de las organizaciones utilizando plataformas abiertas en comparación con el 41% del año anterior. Aunque existe un crecimiento modesto en la creación de modelos de IA internos por parte de las organizaciones, alrededor de un cuarto de ellas están entrenando sus propios modelos, lo que sugiere posibles oportunidades de crecimiento en este campo.

Guía necesaria para el uso de la inteligencia artificial en la detección de conductas impropias en las presentaciones de artículos a revistas científicas

Hosseini, Mohammad, y David B Resnik. «Guidance Needed for Using Artificial Intelligence to Screen Journal Submissions for Misconduct». Research Ethics, 11 de mayo de 2024, 17470161241254052. https://doi.org/10.1177/17470161241254052.

Las revistas y editoriales están utilizando cada vez más la inteligencia artificial (IA) para examinar las presentaciones en busca de posibles conductas impropias, incluido el plagio y la manipulación de datos o imágenes.

Si bien el uso de la IA puede mejorar la integridad de los manuscritos publicados, también puede aumentar el riesgo de acusaciones falsas/no fundamentadas. Las ambigüedades relacionadas con las responsabilidades de las revistas y editoriales con respecto a la equidad y transparencia también plantean preocupaciones éticas.

En el presente artículo, se proporciona la siguiente guía:

    • Todos los casos de conducta impropia sospechosa identificados por herramientas de IA deben ser revisados cuidadosamente por humanos para verificar la precisión y garantizar la responsabilidad;
    • Las revistas/editoriales que utilizan herramientas de IA para detectar conductas impropias deben utilizar solo herramientas bien probadas y confiables, permanecer vigilantes con respecto a formas de conducta impropia que no pueden ser detectadas por estas herramientas y mantenerse al tanto de los avances en tecnología;
    • Las revistas/editoriales deben informar a los autores sobre irregularidades identificadas por herramientas de IA y darles la oportunidad de responder antes de enviar acusaciones a sus instituciones de acuerdo con las pautas del Comité de Ética de Publicaciones;
    • Las revistas/editoriales que utilizan herramientas de IA para detectar conductas impropias deben examinar todas las presentaciones relevantes y no solo presentaciones seleccionadas al azar/intencionalmente; y
    • Las revistas deben informar a los autores sobre su definición de conducta impropia, su uso de herramientas de IA para detectar conductas impropias y sus políticas y procedimientos para responder a casos sospechosos de conducta impropia.

    TikTok comenzará a etiquetar el contenido generado por IA para combatir la desinformación


    TikTok ha anunciado que comenzará a etiquetar contenido creado utilizando inteligencia artificial cuando se cargue desde fuera de su propia plataforma, como parte de su esfuerzo para combatir la desinformación.

    La compañía afirma que si bien la IA ofrece oportunidades creativas increíbles, puede confundir o engañar a los espectadores si no saben que el contenido fue generado por IA. Por lo tanto, la etiqueta ayudará a proporcionar claridad sobre el origen del contenido. TikTok ya etiqueta contenido generado por IA creado con efectos de IA de TikTok, y ha requerido a los creadores que etiqueten contenido realista generado por IA durante más de un año.

    Esta medida de TikTok forma parte de un esfuerzo más amplio en la industria tecnológica para proporcionar más salvaguardias para el uso de la IA. Meta anunció en febrero que estaba trabajando con socios de la industria en estándares técnicos que facilitarán la identificación de imágenes y, eventualmente, videos y audio generados por herramientas de inteligencia artificial. Los usuarios de Facebook e Instagram verían etiquetas en imágenes generadas por IA. Google también anunció el año pasado que las etiquetas de IA llegarían a YouTube y otras plataformas.

    Este impulso hacia el «marcado de agua digital» y la etiquetación del contenido generado por IA también fue parte de una orden ejecutiva que el presidente de Estados Unidos, Joe Biden, firmó en octubre.

    TikTok espera que esta medida ayude a fortalecer la confianza del usuario y a reducir la propagación de desinformación en su plataforma.

    Los generadores de imágenes de Inteligencia Artificial Midjourney y DeviantArt afirman que nunca han utilizado imágenes de artistas para entrenar sus modelos de IA


    «AI Image Generators Say They Never Used Artists’ Images to Train AI Models». Accedido 10 de mayo de 2024. https://www.courthousenews.com/ai-image-generators-say-they-never-used-artists-images-to-train-ai-models/.

    Empresas que ofrecen software de inteligencia artificial generativa de imágenes argumentaron para desestimar una demanda por infracción directa de derechos de autor de artistas que afirman que las empresas utilizaron su trabajo sin permiso para entrenar un modelo de IA de texto a imagen.

    Según la demanda colectiva de los artistas, la empresa de software de IA Midjourney y la plataforma de arte en línea DeviantArt utilizaron sus obras para entrenar la herramienta de IA de texto a imagen Stable Diffusion sin pagar a los artistas ni obtener su consentimiento para utilizar sus obras como imágenes de entrenamiento, y las imágenes resultantes siguen compitiendo con las obras de los artistas humanos en el mercado.

    Los artistas demandaron por primera vez a DeviantArt, Midjourney y Stability AI, creador de Stable Diffusion, el año pasado, pero el juez superior de distrito de EE.UU. William Orrick desestimó la mayoría de las demandas de los artistas en octubre de 2023, permitiendo que sólo sobreviviera una demanda directa de derechos de autor contra Stability AI.

    El juez William Orrick permitió que una única demanda de infracción directa de derechos de autor sobreviviera contra Stability AI, pero desestimó la mayoría de las otras reclamaciones de los artistas.

    Los abogados de DeviantArt argumentaron que la plataforma de arte debería ser excluida de la acción porque solo utilizó Stable Diffusion para producir imágenes para su herramienta DreamUp AI y nunca utilizó directamente las imágenes de los artistas para entrenar un modelo de IA o crear imágenes que se parecieran a las de los artistas.

    Los abogados de Midjourney ofrecieron una defensa similar. El juez Orrick tomó el asunto bajo consideración.

    El papel de la inteligencia artificial en la preservación digital de bibliotecas y archivos históricos

    Teel, Zoë (Abbie). «Artificial Intelligence’s Role in Digitally Preserving Historic Archives» Preservation, Digital Technology & Culture, vol. 53, no. 1, 2024, pp. 29-33. https://doi.org/10.1515/pdtc-2023-0050

    La IA en las bibliotecas ha sido un tema de interés de tendencia durante algún tiempo, ya que dentro de la biblioteca hay numerosos departamentos que cumplen la función de contribuir colectivamente a la misión de la biblioteca. En consecuencia, es imperativo considerar la influencia de la IA en la preservación digital de documentos históricos. Este artículo profundiza en la evolución histórica de los métodos de preservación impulsados ​​por los avances tecnológicos ya que, a lo largo de la historia, bibliotecas, archivos y museos han enfrentado el desafío de preservar colecciones históricas, mientras que muchos de los métodos de preservación tradicionales son costosos e implican mucho trabajo manual. esfuerzo (humano). El hecho de que la IA sea el catalizador de la transformación podría cambiar esta realidad y quizás redefinir el proceso de preservación; Por lo tanto, este artículo explora la tendencia emergente de incorporar la tecnología de IA en las prácticas de preservación y proporciona predicciones sobre el papel transformador de la Inteligencia Artificial en la preservación para el futuro. Con eso en mente, este artículo aborda las siguientes preguntas: ¿podría la IA ser lo que cambia o crea un cambio de paradigma en la forma en que se realiza la preservación?; ¿Y podría ser eso lo que cambiará la forma en que se salvaguarda la historia?