EDITORIAL
Gestionar y buscar información con la inteligencia artificial
Managing and searching information with artificial intelligence
Vicent Giménez Chornet
Universitat Politècnica de València
Resumen
La irrupción de la Inteligencia Artificial crea nuevas salidas profesionales a los gestores de la información. Además de las tareas tradicionales de gestionar libros en la biblioteca, documentos en los archivos o información de los centros documentales, se abren nuevas perspectivas laborales para gestionar diversas plataformas de IA que, además de poder ser usadas a nivel personal, las empresas las están adoptando para optimizar su línea de negocio.
Palabras clave
Inteligencia Artificial; Chatbots; Salidas profesionales; Análisis de datos.
Abstract
The emergence of Artificial Intelligence creates new career opportunities for information managers. In addition to the traditional tasks of managing books in the library, documents in the archives or information in document centers, new job prospects are opening up for managing various AI platforms that, in addition to being used on a personal level, companies are adopting them to optimize their line of business.
Keywords
Artificial Intelligence; Chatbots; Career opportunities; Data analysis.
|
Recibido: 03/01/2025 Aceptado: 04/01/2025 DOI: https://dx.doi.org/10.5557/IIMEI15-N29-001006 Descripción propuesta: Giménez Chornet, Vicent, 2025. Gestionar y buscar información con la inteligencia artificial. Métodos de Información, 15(29), 1-6. |
La irrupción de la Inteligencia Artificial con el objetivo de realizar búsquedas de información, concretamente con la aparición del Chat-GPT en noviembre de 2022 por la empresa OpenAI, se está generalizando como una alternativa a las clásicas búsquedas en los navegadores más populares como Chrome, de Google; Edge, desarrollado por Microsoft, o el navegador de código abierto Mozilla Firefox. Desde 2022 los gigantes de la tecnología han desarrollado sus propias aplicaciones de Inteligencia Artificial con una finalidad prioritaria: resolver dudas de los usuarios realizando búsquedas de información en estas nuevas plataformas denominadas chatbots o asistentes virtuales. Entre las grandes empresas tecnológicas aparecieron muy pronto Gemini de Google y Copilot de Microsoft, y es de destacar el esfuerzo que está realizando Mozilla con el desarrollo de Lumigator, como una plataforma de código abierto para que sus usuarios seleccionen el modelo de lenguaje más adecuado para sus necesidades específicas.
La forma de buscar información en los catálogos en línea de las bibliotecas ha sido hasta hace poco la opción más pertinente para buscar publicaciones. Estos catálogos, en nuestra reciente digitalización, surgieron para que cada artículo de la biblioteca tuviese los metadatos pertinentes que facilitasen su localización, con la ventaja de que se combinaba información de múltiples fuentes (catálogo de la biblioteca, bases de datos de artículos por suscripción, convenios con editoriales para difundir sus contenidos o incluso recursos gratuitos), permitiendo que los usuarios descubrieran artículos o libros que antes habrían sido inaccesibles (Fernández 2016). Las bibliotecas universitarias han adoptado los avances tecnológicos para dar servicio a una comunidad de usuarios muy exigentes en publicaciones científicas, incorporando la digitalización de los contenidos para cumplir con las crecientes demandas y expectativas de estos usuarios, exigiendo que las bibliotecas tengan contenido digital en su repositorio, incluyendo revistas electrónicas y publicaciones bajo demanda, entre otros (Kaushal, Yadav 2022). Fuera de las bibliotecas universitarias se puede buscar información científica en distintos navegadores o repositorios como Google Scholar (https://scholar.google.es/), DOAJ (https://doaj.org/), BASE (https://www.base-search.net/) o Science Open (https://www.scienceopen.com/), y en los entornos universitarios, en los repositorios que indizan el impacto de los artículos como Web Of Science (https://www.webofscience.com/) o Scopus (https://www.scopus.com/). Pero los usuarios en general no solo buscan literatura científica, sino también cualquier tipo de información que responda a una pregunta o prompt realizada por el usuario en lenguaje natural y a la que la Inteligencia Artificial Generativa proporcionará una respuesta con contenido en lenguaje natural nuevo y original, ya sea como texto, imágenes, música, audio o vídeo, a partir de datos existentes. Aquí radica un posible problema de confianza con las diferentes plataformas de Inteligencia Artificial Generativa, en relación con los resultados obtenidos, ya que pueden existir errores y no hay un sitio web donde solicitar que se corrijan esos errores. En consecuencia, algunos usuarios quizá se vean perjudicados si confían ciegamente en los resultados proporcionados por estos chatbots. Desde 2022 la competencia entre las empresas tecnológicas ha favorecido que ofrezcan nuevas funcionalidades a los chatbots para atraer usuarios, como la adopción de asistentes de voz (VAs) que permiten a los usuarios acceder a la información mediante consultas habladas, especialmente en el ámbito de las personas relacionadas con el turismo y la hostelería (Ahmed 2025).
Como resultado de la competencia de las empresas tecnológicas para posicionarse en el chatbot y otras utilidades de la Inteligencia Artificial existen numerosas plataformas que cubren diferentes necesidades, desde desarrollo de modelos hasta aplicaciones listas para usar. Veamos algunas de las más destacadas:
Unas plataformas centran su interés en el desarrollo de la IA y Machine Learning (ML), como TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), creada por Google, que es un Framework open-source para construir y entrenar modelos de ML, siendo una plataforma de extremo a extremo que facilita tanto la creación como la implementación de modelos de AA (Aprendizaje Automático); Keras (https://keras.io/api/), una tecnología esencial para TensorFlow, se trata de una API de aprendizaje profundo diseñada para ser usada por personas, que se centra en la velocidad de depuración del código, con fácil mantenimiento e implementación; PyTorch (https://ai.meta.com/tools/pytorch/), de Meta/Facebook, es otro Framework de aprendizaje profundo de código abierto diseñado para ser flexible y modular en la investigación; Hugging Face (https://huggingface.co/) es una plataforma líder en modelos de lenguaje natural (NLP) que incluye modelos como GPT o BERT; Scikit-learn (https://scikit-learn.org/) es un conjunto de herramientas que permiten crear e implementar modelos de AA en Python, usándose para todo tipo de aplicaciones de IA, ya sea desde reconocimiento de imágenes hasta análisis predictivo.
Otro tipo de plataformas de IA son las que se usan en la nube para desarrollar aplicaciones (MLaaS - Machine Learning as a Service) como Google Cloud AI (https://cloud.google.com/), que permite el desarrollo de aplicaciones con IA generativa para analizar datos con rapidez, contando con la confianza del entorno Google; Azure AI (https://azure.microsoft.com/es-es/solutions/ai), de Microsoft, permite crear, implementar y administrar aplicaciones tanto en la nube como en el entorno local; AWS AI (https://aws.amazon.com/es/ai/), de Amazon, permite la implementación de una IA generativa con un enfoque centrado en los datos; y IBM Watson (https://www.ibm.com/es-es/watson), cuenta con un modelo que se centra en la detección de intencionalidad, utilizada en chatbots, considerando la necesidad de reconocer y categorizar con precisión la intención del usuario.
Otro tipo de plataformas se centran en la IA generativa y chatbots, como las más reconocidas de la empresa OpenAI: ChatGPT (https://chatgpt.com/), GPT 4o (https://chat.chatbotapp.ai/?model=gpt-4o), o el modelo centrado en la de generación de imágenes DALL·E (https://www.dall-efree.com/); otros modelos centrados en la generación de imágenes por IA son MidJourney (https://www.midjourney.com/home), u Open Art (https://openart.ai/create), que facilita también de creación de vídeo; un competidor de ChatGPT con enfoque en seguridad es Claude (https://www.anthropic.com/claude), de la empresa Anthropic; Runway (https://runwayml.com/), para edición y postproducción de vídeo con IA; Gemini (https://gemini.google.com/app), la propuesta de Google, o Copilot (https://copilot.microsoft.com/), la opción de Microsoft para quienes han adquirido su software; Deepeek (https://platform.deepseek.com/sign_in), la propuesta china de chatbot; Kore (https://kore.ai/), con diferentes plataformas para servicios empresariales distintos: búsqueda y gestión de datos, orquestación inteligente de múltiples agentes para una automatización perfecta de flujos de trabajo complejos o rastreo de agentes, análisis en tiempo real y monitoreo de eventos.
Otras tecnologías de IA están encauzadas a los negocios y la automatización, como DataRobot (https://www.datarobot.com/), enfocada en la automatización de Machine Learning para empresas, ofrece aplicaciones y plataformas de inteligencia artificial (IA); Rasa (https://rasa.com/), un Framework open-source para crear chatbots personalizados; UiPath (https://www.uipath.com/), con un software de automatización robótica de procesos (RPA).
Algunas IA se enfocan al Análisis de Datos, como Tableau (https://www.tableau.com/en-gb/products/cloud-bi), para la visualización de datos y análisis predictivo; Aliatar RapidMiner (https://altair.com/altair-rapidminer), plataforma de gestión de datos, ofrece software y soluciones en la nube para simulación, computación de alto rendimiento (HPC) y análisis de datos e IA; Power BI (https://www.microsoft.com/es-es/power-platform/products/power-bi), para la visualización de datos.
Otras plataformas de IA ofrecen soluciones para casos o tareas específicas, como Forms.app AI (https://forms.app/), para la generación automática de formularios, encuestas y cuestionarios; DialApplet Speech Analytics (https://www.dialapplet.com/speech-analytics-call-center/), para el análisis de conversaciones y la mejora de la eficiencia en Call Centers; Canva (https://www.canva.com/), para diseño gráfico con funciones de IA; Fireflies.ai (https://fireflies.ai/), para la transcripción y el resumen de reuniones, o Recraft (https://www.recraft.ai/), para la creación de logos con IA.
Los gestores de la información (profesionalmente hay diversas especializaciones más conocidas por el público en general como documentalistas, bibliotecarios, archivistas o especialistas en gestión de datos) tienen un amplio campo de oportunidades laborales gracias al auge de las plataformas de inteligencia artificial (IA), como Data Curator / Data Manager, enfocada en la selección, limpieza y gestión de datos para entrenar modelos de IA; especialista en metadatos, con el etiquetado y la estructuración de información para mejorar la accesibilidad en sistemas de IA. Los gestores de información derivan en otras profesiones dependiendo de su tarea específica en la gestión de la información, y están cualificados para realizar búsquedas y recuperación de información mejorada por IA, como el profesional Search Engine Specialist, con la optimización de motores de búsqueda con IA (ej. ChatGPT, sistemas de búsqueda semántica); el Knowledge Manager, con la implementación de sistemas de gestión del conocimiento con IA (ej. chatbots corporativos, bases de conocimiento automatizadas); el Analista de Información con IA, con el uso de herramientas como Power BI, Tableau o modelos predictivos para extraer insights (descubrimientos identificados gracias a la investigación realizada en un proyecto de innovación); el Competitive Intelligence Analyst, enfocado en el monitoreo de tendencias usando IA para análisis de mercado; el AI Ethics Officer, que garantiza el uso responsable de datos en sistemas de IA; el Compliance Manager, quien asegura que los datos cumplen con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos en proyectos de IA; el UX Researcher con IA, quien mejora interfaces usando análisis automatizado de comportamiento de usuarios; el Especialista en Accesibilidad Digital, enfocado a la implementación de IA para hacer la información más inclusiva (ej. chatbots para personas con discapacidad); el Especialista en Marketing Digital y SEO con IA; el Content Strategist, enfocado a la creación de estrategias de contenido automatizado con herramientas como Jasper o Copy.ai.; el Digital Archivist, con el uso de la IA para la clasificación automática de documentos históricos o científicos; el Bibliotecario Digital, con la implementación de chatbots y sistemas de recomendación en bibliotecas virtuales.
Todos estos profesionales en la gestión de la información disponen de habilidades y conocimientos clave para sus funciones en la IA, como el conocimiento en bases de datos y Big Data; el dominio de herramientas de IA generativa (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.); competencias en análisis de datos (Python, SQL, NLP); conocimientos en ética y privacidad de datos, o formación que les capacita para trabajar con APIs y sistemas de información en la nube, lo que les faculta para desarrollar sus labores en sectores como el tecnológico, la salud, las finanzas, la educación o en distintas categorías profesionales del sector público.
Bibliografía
AHMED, S.; CHOWDHURY, U.Y.; ASHRAFI, D.M.; CHOUDHURY, M.M.; AHMED, R. y AHMED, R., 2025. Speak, search, and stay: determining customers' intentions to use voice-controlled artificial intelligence (AI) for finding suitable hotels and resorts. Journal of Hospitality and Tourism Insights, 8(3), pp. 967-987. https://doi.org/10.1108/JHTI-04-2024-0316
FERNANDEZ, P., 2016. Through the looking glass: envisioning new library technologies” how artificial intelligence will impact libraries. Library Hi Tech News, 33(5), 5-8. https://doi.org/10.1108/LHTN-05-2016-0024
KAUSHAL, V., y YADAV, R., 2022. The Role of Chatbots in Academic Libraries: An Experience-based Perspective. Journal of the Australian Library and Information Association, 71(3), 215–232. https://doi.org/10.1080/24750158.2022.2106403