Por: Nicolás Barreto y Andrés Pinzón

Las bibliotecas universitarias desempeñan un papel crucial en el acceso al conocimiento y el apoyo a la investigación. En la era digital, estas instituciones enfrentan desafíos como la gestión eficiente de grandes volúmenes de información y la adaptación a las nuevas expectativas de los usuarios. La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una solución poderosa para mejorar tanto los procesos internos de gestión como la experiencia de los usuarios, facilitando la automatización, la personalización y el análisis de grandes volúmenes de datos.

Automatización de procesos rutinarios
Uno de los beneficios más inmediatos de la IA en las bibliotecas es la automatización de tareas repetitivas, como la catalogación de materiales, la gestión de préstamos y devoluciones, y la organización de bases de datos. Herramientas de procesamiento de lenguaje natural permiten que el software reconozca, clasifique y organice automáticamente libros, artículos y otros recursos sin intervención humana.

Por otro lado, Power Automate es una herramienta de automatización de flujos de trabajo que permite crear procesos automáticos entre aplicaciones y servicios. La configuración de flujos en esta plataforma implica diseñar secuencias de acciones que se ejecutan automáticamente al recibir entradas específicas, como respuestas a formularios. En este caso, la utilizamos para registrar de manera automática las respuestas a formularios orientados a la recepción de solicitudes de servicio o encuestas de satisfacción. Este proceso automatizado contribuye a la captura y almacenamiento de datos, que posteriormente son tratados con Power BI para la toma de decisiones, facilitando la mejora continua en la prestación de los servicios.

Además, las integraciones mediante API (Interfaz de Programación de Aplicaciones, por sus siglas en inglés «Application Programming Interface»), como la conexión entre el gestor de recursos de la biblioteca y las aplicaciones móviles para la autogestión de préstamos y renovaciones, permiten que las aplicaciones se comuniquen entre sí, intercambiando datos, características y funcionalidades. De esta manera, se minimiza el tiempo que los operadores deben invertir en estos procesos.

Personalización de la experiencia del usuario
Las tecnologías de IA pueden ayudar a ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en los intereses y hábitos de los usuarios. Algoritmos de aprendizaje automático analizan el comportamiento de estudiantes y profesores en las búsquedas de información y sugieren recursos relevantes, mejorando así la pertinencia de los resultados.
Ejemplo: Plataformas de recomendación en línea, similares a las de los servicios de streaming, pueden sugerir artículos académicos o libros en función de las búsquedas anteriores de los usuarios.

Chatbots y asistentes virtuales
La IA también está presente en las bibliotecas a través del uso de chatbots, que interactúan con los usuarios para resolver consultas frecuentes, como horarios, disponibilidad de libros o acceso a recursos en línea. Esto permite a los bibliotecarios centrarse en tareas más complejas y de mayor valor agregado.

Estas herramientas también pueden apoyar la catalogación de material bibliográfico mediante chatbots personalizados como GPT, que permiten expresar en lenguaje natural la necesidad de obtener una posible catalogación en formato MARC21, mejorando así la eficiencia del proceso.

Análisis predictivo y gestión de colecciones
El análisis de datos impulsado por IA puede prever qué recursos serán más demandados en ciertas épocas del año, optimizando así la gestión de las colecciones. Este tipo de análisis también ayuda a tomar decisiones informadas sobre la adquisición o eliminación de materiales, basándose en el uso y las tendencias actuales.
Ejemplo: Algoritmos de IA pueden analizar patrones de uso de libros y otros materiales para predecir la demanda futura y ayudar a los bibliotecólogos a gestionar mejor el inventario.

Apoyo a la investigación y gestión de datos
En el ámbito de la investigación académica, las herramientas de IA facilitan la búsqueda y el análisis de grandes volúmenes de información científica. Los repositorios de datos de investigación están utilizando IA para mejorar la accesibilidad y visibilidad de los datos, permitiendo a los investigadores extraer conocimiento valioso de diversas fuentes.
Ejemplo: La minería de texto impulsada por IA puede ayudar a identificar patrones y tendencias en grandes cantidades de datos de investigación, facilitando descubrimientos en distintas disciplinas.

Desafíos éticos y consideraciones a futuro
Aunque la inteligencia artificial ofrece muchas ventajas, su implementación en bibliotecas también presenta desafíos éticos, especialmente en relación con la privacidad de los datos de los usuarios y la equidad en el acceso a la tecnología. Las bibliotecas deberán establecer políticas claras sobre el uso de la IA, asegurando que sus beneficios se distribuyan de manera equitativa.

En conclusión, la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar las bibliotecas universitarias, haciéndolas más eficientes, accesibles y centradas en el usuario. Al automatizar procesos, personalizar la experiencia y mejorar la gestión de colecciones, la IA no solo mejora los servicios, sino que también permite que los bibliotecólogos se concentren en tareas más estratégicas que apoyan directamente la enseñanza y la investigación.

Bibliografía

Ford, N. (2018). Artificial Intelligence and Machine Learning in Libraries. Library Trends, 67(3), 301-319.Cox, A. M., Pinfield, S., & Rutter, S. (2019). The intelligent library: Thought leaders’ views on the likely impact of artificial intelligence on academic libraries. Library Hi Tech, 37(3), 418-435

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