Algoritmos ante el manuscrito: inteligencia artificial en archivos bolivianos y los peligros de leer el pasado con ojos coloniales

Hace menos de una década, la posibilidad de que un sistema informático leyera automáticamente miles de manuscritos históricos, identificara patrones de pensamiento en textos coloniales o trazara redes de influencia entre intelectuales de distintas generaciones habría parecido ciencia ficción. Hoy esa posibilidad es real, y las instituciones de preservación del patrimonio académico en América Latina se encuentran ante una disyuntiva que no admite respuestas fáciles: adoptar estas herramientas con entusiasmo acrítico o rechazarlas con un escepticismo que podría resultar igualmente perjudicial.

La Biblioteca Virtual Carlos D. Mesa propone en este ensayo una tercera vía: una apropiación crítica de la inteligencia artificial aplicada a archivos bolivianos, que reconozca su potencial transformador sin ignorar los riesgos epistemológicos que conlleva su implementación irreflexiva.

El atractivo irresistible de la automatización

Los argumentos a favor de incorporar herramientas de IA en el trabajo archivístico boliviano son poderosos y no deben desestimarse. Bolivia posee un patrimonio documental de dimensiones que superan con creces la capacidad de cualquier equipo humano para procesarlo en un plazo razonable. Archivos regionales sin catalogar, colecciones universitarias en estado de deterioro, fondos privados que nadie ha sistematizado: la masa de documentos históricos que aguarda ser estudiada es tan vasta que sin el auxilio de herramientas automatizadas, buena parte de ese patrimonio podría perderse antes de que algún investigador llegue a conocer su existencia.

Los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres adaptados para escrituras manuscritas, los modelos de procesamiento de lenguaje natural capaces de analizar variantes ortográficas del español colonial, los algoritmos de clasificación temática que pueden organizar miles de documentos en cuestión de horas: todas estas herramientas ofrecen posibilidades reales de acelerar el trabajo de rescate archivístico de manera exponencial. Negarlas sería un lujo que el patrimonio boliviano no puede permitirse.

Los sesgos que viajan dentro del código

Sin embargo, toda herramienta tecnológica lleva incorporados los supuestos de quienes la diseñaron. Los grandes modelos de lenguaje con los que se entrenan los sistemas de IA han sido alimentados fundamentalmente con textos en inglés, francés, alemán y español estándar. Su capacidad para procesar documentos en español colonial boliviano, con sus particularidades ortográficas, sus regionalismos léxicos y sus interferencias con lenguas andinas, es significativamente menor que su rendimiento con textos contemporáneos de circulación global.

Este problema técnico tiene consecuencias epistemológicas graves. Cuando un sistema de IA no reconoce correctamente una palabra en quechua transliterada al español colonial, no simplemente comete un error de transcripción: puede generar una interpretación distorsionada del documento que luego se propague a través de la cadena de citación académica. Si esa interpretación distorsionada se incorpora a una base de datos masiva y se presenta como resultado de un análisis automatizado, adquiere una apariencia de objetividad que puede resultar más difícil de cuestionar que el error de un investigador individual.

Hay además un nivel más profundo de sesgo que los debates técnicos suelen ignorar. Los sistemas de clasificación temática que los algoritmos aplican a los documentos históricos reproducen categorías conceptuales heredadas de tradiciones intelectuales específicas. Cuando un algoritmo clasifica un documento como perteneciente a la categoría «filosofía política» o «pensamiento religioso», está imponiendo sobre ese texto una taxonomía que puede ser completamente ajena a la lógica con que fue producido. En el caso de documentos que reflejan formas de pensamiento andino, esta imposición de categorías externas no es simplemente un error clasificatorio: es una forma de colonialismo epistemológico perpetrado por medios técnicos.

Automatizar la interpretación: una contradicción en los términos

El problema más fundamental que plantea la aplicación de IA a archivos históricos bolivianos no es técnico sino filosófico. La interpretación de un documento histórico no es una operación que pueda automatizarse sin pérdida sustancial de significado, porque interpretar no consiste en identificar patrones en datos: consiste en comprender el contexto en que un texto fue producido, las intenciones de quien lo escribió, las convenciones del género al que pertenece y las tensiones ideológicas que lo atraviesan.

Un sistema de IA puede identificar con gran precisión las palabras que aparecen en un manuscrito, puede establecer correlaciones estadísticas entre términos y puede detectar estructuras argumentativas recurrentes. Pero no puede comprender por qué un intelectual boliviano del siglo XIX eligió determinadas palabras en lugar de otras, qué conflictos personales o políticos influyeron en la redacción de un párrafo aparentemente neutro, o qué significaba para una comunidad específica un concepto que el algoritmo clasifica como equivalente a otro de una tradición filosófica diferente.

Delegar en algoritmos la tarea de interpretar estos documentos equivale a renunciar a la dimensión más esencial del trabajo histórico: la comprensión situada, contextual y humanamente responsable del pasado.

Protocolos alternativos para una IA al servicio del archivo

La crítica a la automatización irreflexiva no implica rechazar la tecnología: implica redefinir su papel. La Biblioteca Virtual Carlos D. Mesa propone considerar un modelo de colaboración humano-algorítmica en el que la IA asuma tareas de apoyo logístico —transcripción, indexación, detección de duplicados, alerta de deterioro físico en imágenes digitalizadas— mientras las tareas interpretativas permanecen en manos de investigadores formados y, cuando los documentos así lo requieran, de representantes de las comunidades cuyos saberes están en juego.

Este modelo exige además que los algoritmos empleados sean auditables y transparentes: que los equipos de investigación puedan examinar los criterios con que un sistema clasifica o interpreta un documento, identificar sus limitaciones y corregir sus errores antes de que se incorporen a la cadena del conocimiento académico. La opacidad de los sistemas de IA comerciales es incompatible con los estándares de rigor que debe exigir un archivo académico.

Finalmente, cualquier protocolo de uso de IA en archivos bolivianos debe incluir mecanismos de consulta y validación con las comunidades indígenas y regionales cuyos documentos se están procesando. Estas comunidades no son simplemente los sujetos pasivos de un trabajo de preservación que se realiza en su nombre: son los depositarios de los saberes contextuales sin los cuales ningún algoritmo puede interpretar correctamente sus propios documentos.

La velocidad que no puede comprar comprensión

La promesa de la IA aplicada a archivos históricos es, en última instancia, una promesa de velocidad: procesar más, más rápido, con menos recursos humanos. Es una promesa atractiva para instituciones que trabajan con presupuestos limitados frente a un patrimonio que se deteriora. Pero la velocidad no es un valor neutral en el trabajo archivístico: un error interpretativo reproducido a gran velocidad es un error que se multiplica exponencialmente.

Bolivia merece un proyecto de preservación de su patrimonio intelectual que sea tan ambicioso en sus aspiraciones como cuidadoso en sus métodos. La tecnología puede y debe ser parte de ese proyecto, pero como instrumento al servicio de la comprensión, nunca como sustituto de ella.