|
Biblat incorpora inteligencia artificial generativa en sus procesos documentales, favoreciendo así una disponibilidad más ágil del contenido publicado en revistas científicas y académicas.
|
En un esfuerzo por modernizar el acceso a la información y fortalecer la ética académica en la era digital, la Dirección General de Bibliotecas y Servicios Digitales de Información (DGBSDI) de la UNAM ha implementado una serie de programas y proyectos estratégicos basados en inteligencia artificial (IA). Según se desprende del Informe Anual 2025 y los reportes de Desarrollos IA 2026, estas iniciativas no sólo buscan automatizar procesos técnicos, sino dotar a la comunidad universitaria de herramientas críticas para navegar en un entorno de información cada vez más complejo.
|
Uno de los pilares de esta transformación es el proyecto BibLex, una herramienta de automatización desarrollada por la Subdirección de Servicios de Información Especializada. Utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) e Inteligencia Artificial Generativa, BibLex tiene la capacidad de analizar documentos científicos y asignar automáticamente las palabras clave más relevantes.
|
La ventaja de este sistema radica en su eficiencia y precisión: el algoritmo funciona en segundo plano siguiendo reglas gramaticales del español y principios de indización bibliotecológica, lo que agiliza el ingreso de nuevos documentos a la base de datos Biblat. Hasta la fecha, el sistema ha procesado exitosamente 300 documentos, mejorando la visibilidad y recuperación de la producción científica latinoamericana. Además, se ha implementado el uso de IA para la marcación XML en documentos de la red SciELO, permitiendo identificar estructuras, normalizar citas y generar etiquetas automáticamente, optimizando así los flujos editoriales.
|
Para el estudiante y el investigador, el impacto más directo se encuentra en la Aplicación Móvil “Bibliotecas UNAM”. La DGBSDI ha potenciado su asistente virtual: el BiblioBot, entrenándolo con herramientas de IA bajo supervisión humana. Durante el último periodo, este asistente gestionó más de 12 mil 800 interacciones, ofreciendo respuestas contextualizadas y precisas sobre recursos digitales y bases de datos.
|
El futuro inmediato de este servicio es prometedor: se está desarrollando un nuevo asistente virtual basado en la tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation o Generación Aumentada por Recuperación), lo que permitirá generar respuestas basadas exclusivamente en fuentes de conocimiento autorizadas y confiables, reduciendo el riesgo de “alucinaciones” de la IA y garantizando la veracidad de la información académica.
|
Más allá de la tecnología, la UNAM pone el foco en el factor humano a través del Laboratorio de Innovación Bibliotecológica con Inteligencia Artificial Generativa (LIBIAG), que tiene la misión crítica de investigar herramientas para la detección de textos generados por IA y ofrecer capacitación sobre el uso ético de estas tecnologías.
|
Entre sus ventajas más destacables se encuentra la oferta educativa programada para 2026, que incluye talleres sobre Diseño de presentaciones con IA, Búsqueda inteligente y El uso de agentes para optimizar tareas. Asimismo, el sitio web LIEC (Lee, Investiga, Escribe y Comunica), accesible en el portal de la DGBSDI, ha integrado una sección dedicada a la búsqueda de información con IA generativa, proporcionando guías vitales para evitar el plagio y fomentar la correcta citación y referenciación.
|
En un contexto donde la desinformación es una amenaza latente, la DGBSDI también ha lanzado recursos educativos, como infografías sobre cómo reconocer noticias falsas y deepfakes, consolidando así los valores éticos de la comunidad universitaria frente a los retos de la era digital.
|
Además, con el objetivo de implementar un agente de IA, mediante la automatización de flujos de trabajo basados en modelos de lenguaje con arquitectura RAG, la DGBSDI propone la implementación de un Chatbot basado en un LLM (Large Language Model) que coadyuve en el proceso de catalogación en la asignación de encabezamientos de materia para el catálogo TESIUNAM.
|
También, se sugiere un cambio estructural en la representación, vinculación y difusión de los datos del Catálogo de Autores Normalizados de la UNAM. Esto mejorará la visibilidad de la producción académica, facilitará la integración con otros sistemas y promoverá nuevas formas de exploración, reutilización de datos y posicionando a la UNAM como referente en la gestión de datos abiertos.
|
Entre los resultados iniciales destaca la creación de un modelo metodológico para la transformación de registros de autoridad a datos vinculados, incluyendo el mapeo semántico entre MARC21, RDA y RDF.
|
Con estos proyectos, la Universidad Nacional reafirma su compromiso de mantener sus recursos bibliotecarios a la vanguardia y un avance estratégico alineado con la web semántica; asimismo, refuerza el papel de las bibliotecas universitarias en la organización y difusión del conocimiento.
|
|
|
® Derechos reservados. 2009 - 2023. Dirección General de Bibliotecas, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
|
|
|
|
|
