Introduzione editoriale<\/strong><\/p>\n\n\n\n Il rovescio del tessuto<\/strong><\/p>\n\n\n\n Introduzione a<\/em> \u00ab<\/em>Todo est<\/em>\u00e1<\/em> ah<\/em>\u00ed<\/em>, pero no est<\/em>\u00e1<\/em> todo<\/em>\u00bb<\/em> di Fabricio Gavi<\/em>\u00f1<\/em>a<\/em><\/p>\n\n\n\n Ogni tessuto ha due facce. Quella esterna \u00e8 stirata e ordinata, ed \u00e8 quella che si vede quando il capo \u00e8 appeso in vetrina. Quella interna ha i fili sciolti, le cuciture a vista, i nodi che nessuno ha progettato per essere mostrati<\/strong> \u2014 sembrano imperfezioni, e sono ci\u00f2 che tiene insieme il capo.<\/p>\n\n\n\n Con questa immagine si apre il numero 19, e il contributo che la porta arriva da un bibliotecario argentino che lavora nella provincia di R\u00edo Negro.<\/p>\n\n\n\n La sua tesi si riassume in una riga<\/strong>: l\u2019intelligenza artificiale non discrimina i saperi che lascia fuori \u2014 semplicemente non li trova.<\/p>\n\n\n\n In un archivio di radio comunitaria c\u2019\u00e8 una scatola di nastri con interviste ad anziani della regione, registrate decenni fa da qualcuno che poi se n\u2019\u00e8 andato. Nessuno le ha pi\u00f9 ascoltate, nessuno le ha trascritte. Quell<\/strong>\u2019<\/strong>archivio esiste. E per qualunque sistema, non esiste.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Da qui una distinzione che chi lavora in biblioteca conosce da sempre e che il resto di noi dimentica: esistere, essere registrato ed essere trovabile sono tre cose diverse.<\/strong> Una storia pu\u00f2 essere tramandata per generazioni senza figurare in alcun catalogo; una parola pu\u00f2 ricorrere in centinaia di conversazioni e mancare da ogni linguaggio controllato.<\/p>\n\n\n\n Rendere qualcosa trovabile non \u00e8 mai stata un\u2019operazione automatica: qualcuno ha dovuto decidere, ogni volta, con quale parola nominare ciascuna cosa.<\/strong><\/p>\n\n\n\n La novit<\/strong>\u00e0<\/strong>, dice l<\/strong>\u2019<\/strong>autore, non<\/strong> \u00e8<\/strong> l<\/strong>\u2019<\/strong>assenza.<\/strong> I saperi fuori dai sistemi c\u2019erano anche prima.<\/p>\n\n\n\n \u00c8 la velocit\u00e0 con cui quell\u2019assenza torna sotto forma di risposta \u2014 e di una risposta convincente, coerente, sicura di s\u00e9. \u00ab<\/strong>Un vuoto che non suona come un vuoto.<\/strong>\u00bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n Il contributo porta nella rivista due strumenti che dalla biblioteconomia arrivano intatti: la garanzia culturale<\/em><\/strong>, il principio per cui un sistema di organizzazione della conoscenza dovrebbe rispondere alla cultura che lo usa, e l\u2019estrattivismo epistemico<\/em><\/strong>, che nomina che cosa accade quando un sapere viene preso senza le condizioni che lo rendevano vivo.<\/p>\n\n\n\n L<\/em>\u2019<\/em>autore dichiara in calce l<\/em>\u2019<\/em>uso di un sistema di intelligenza artificiale per la correzione linguistica e per la traduzione dell<\/em>\u2019<\/em>abstract. Nessuno gliel<\/em>\u2019<\/em>aveva chiesto.<\/em><\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial no discrimina los saberes que deja afuera, simplemente no los encuentra. Este texto recorre esa ausencia sin dramatismo ni inocencia, desde la memoria oral de una comunidad que nunca se transcribi\u00f3 hasta la palabra de un territorio que un buscador aplana en sin\u00f3nimo gen\u00e9rico, para preguntarse qu\u00e9 vale, todav\u00eda hoy, el trabajo silencioso, muchas veces comunitario y precario, que decide qu\u00e9 puede ser encontrado y qu\u00e9 queda afuera.<\/p>\n\n\n\n Palabras clave:<\/strong> garant\u00eda cultural \u00b7 extractivismo epist\u00e9mico \u00b7 organizaci\u00f3n del conocimiento \u00b7 inteligencia artificial \u00b7 patrimonio oral<\/p>\n\n\n\n Artificial intelligence rarely discriminates on purpose. It just fails to find what never took a form it can read. This article follows that failure through a community\u2019s oral memory that nobody got around to transcribing, and a regional word a search engine quietly swaps for something more generic. Behind both cases sits the same undervalued labor, often communal, often unpaid, of deciding what gets a chance to be found and what stays outside the map.<\/p>\n\n\n\n Keywords:<\/strong> cultural warrant \u00b7 epistemic extractivism \u00b7 knowledge organization \u00b7 artificial intelligence \u00b7 oral heritage<\/p>\n\n\n\n Toda tela tiene dos caras. La de afuera es la que se muestra, planchada, prolija, la que uno ve cuando est\u00e1 colgada la prenda en la vidriera. La de adentro tiene los hilos sueltos, las costuras a la vista, los nudos que nadie dise\u00f1\u00f3 para lucirse, se ven como imperfecciones pero que son los que sostienen todo lo dem\u00e1s. Cuando alguien se sienta a consultar algo en un sistema de inteligencia artificial y recibe, en unos segundos, una respuesta amplia, completa, est\u00e1 viendo la cara de afuera. Lo que ese sistema no puede mostrarte, porque nunca tuvo acceso a eso, es la cara de adentro. Ah\u00ed vive buena parte de lo que las comunidades llaman patrimonio.<\/p>\n\n\n\n Entre la tierra acumulada, en el archivo de una radio comunitaria hay una caja con cintas de entrevistas a adultos mayores de la regi\u00f3n, grabadas hace d\u00e9cadas por alguien que despu\u00e9s se fue del lugar. Nadie las volvi\u00f3 a escuchar ni fueron pasadas a texto. Est\u00e1n etiquetadas a mano, en una superficie inadecuada y con una letra que ya cuesta descifrar, esperando que alguien decida qu\u00e9 hacer con ellas antes de que el cassette se arruine del todo. Ese archivo existe. Esos saberes existen. Para un modelo cuyo aprendizaje se basa prioritariamente en el texto, sin embargo, es como si nunca hubiera existido, sencillamente porque nunca lleg\u00f3 a convertirse en algo que pudiera ser le\u00eddo por una m\u00e1quina. Y conviene decirlo as\u00ed, crudo, de entrada, esas cintas no est\u00e1n ausentes porque ning\u00fan algoritmo las haya excluido. Est\u00e1n ah\u00ed, en la caja. Lo que falto y falta es trabajo, alguien que las conserve, las identifique, las transcriba, las contextualice, las describa, las vuelva encontrables. Antes de caer en el clich\u00e9 ultra repetido de qu\u00e9 hace la inteligencia artificial con el patrimonio, habr\u00eda que mirar qu\u00e9 hicimos nosotros con \u00e9l. Est\u00e1 lejos de ser un caso aislado ni nuevo. La bibliotecolog\u00eda viene documentando este mismo esfuerzo, el de rescatar tradici\u00f3n oral antes de que el silencio se la lleve, desde hace casi veinte a\u00f1os (Civallero, 2007).<\/p>\n\n\n\n Cuando un conocimiento nunca se separ\u00f3 de la persona que lo acumul\u00f3, cuando vive \u00fanicamente en su cabeza y en su forma de contarlo, esa persona puede convertirse en el \u00fanico sistema de representaci\u00f3n que existe para ese saber. El d\u00eda que esa persona ya no est\u00e1, puede no perderse solamente una fuente. Puede perderse el sistema entero. La cinta puede seguir siendo perfectamente audible, pero probablemente ya nadie sepa a qui\u00e9n nombraba esa voz, ni quiz\u00e1s por qu\u00e9 importaba lo que dec\u00eda para ese pueblo. El sentido de lo que eso significaba se fue con la persona, no con el cassette. Un modelo entrenado exclusivamente con texto no tiene manera de escuchar esa voz, y antes que \u00e9l tampoco ten\u00eda manera de hacerlo nadie que no hubiera decidido convertirla en algo legible.<\/p>\n\n\n\n La m\u00e1quina no discrimina. Tampoco es que alguien, en alg\u00fan ecosistema de servidores, haya decidido que la voz de esa gente mayor vale menos que la de un autor traducido a quince idiomas. Nadie firm\u00f3 ese desprecio. Alcanz\u00f3 con que ese saber nunca tomara la forma que el sistema necesita para encontrarlo. La desigualdad no entr\u00f3 por la puerta de la mala intenci\u00f3n. Entr\u00f3 por la de la ausencia, que es mucho m\u00e1s dif\u00edcil de se\u00f1alar con el dedo porque no deja huella, no genera error, no dispara ninguna alarma. Simplemente, no est\u00e1.<\/p>\n\n\n\n Lo verdaderamente nuevo no pasa por que existan saberes o voces ausentes. Es la velocidad con la que esa ausencia ahora vuelve convertida en una respuesta, y en una respuesta que incluso es convincente y l\u00f3gica. Antes de que se popularizaran los modelos generativos, ya hab\u00eda saberes que quedaban afuera del circuito, ya hab\u00eda bibliotecas y archivos pele\u00e1ndola con vocabularios pensados en otra parte, muchas veces en un espa\u00f1ol que se entiende perfectamente pero que no es el nuestro, esa jerga rara de manual traducido en otro pa\u00eds, ya hab\u00eda un trabajo silencioso de gente que decid\u00eda, sin que nadie los aplaudiera, d\u00f3nde iba a vivir cada pedazo de conocimiento que no encajaba en ning\u00fan casillero de los previstos por ese vocabulario globalizado. Esa desigualdad ahora nos llega con la seguridad de una respuesta autom\u00e1tica, sin que nada en el tono delate que del otro lado hay un vac\u00edo.<\/p>\n\n\n\n Este texto se mete justo ah\u00ed, en ese vac\u00edo que no suena a vac\u00edo. Para entender por qu\u00e9 pasa, hay que mirar primero c\u00f3mo aprende una m\u00e1quina como esta.<\/p>\n\n\n\n Un modelo de lenguaje aprende de lo que tiene disponible, no de lo que existe. De lo disponible, escrito, digitalizado, indexado y presente en los corpus utilizados para su entrenamiento, tal como han mostrado distintos estudios sobre sesgo algor\u00edtmico en modelos de lenguaje generativo (Ortiz de Z\u00e1rate et al., 2024). No podemos pretender que unas cintas sin transcribir en una radio de la periferia dejen m\u00e1s rastro que un escritor con quince traducciones, tampoco seamos ingenuos. No porque uno merezca m\u00e1s lugar que el otro. Porque uno dej\u00f3 huellas que un sistema entrenado con texto puede pisar, y el otro no lleg\u00f3 a dejar ninguna. De ese mecanismo se desprende una consecuencia que conviene mirar.<\/p>\n\n\n\n Hay una diferencia sustancial que solemos pasar por alto porque en el mundo f\u00edsico en el que vivimos parece no importar demasiado. Que algo exista no significa que est\u00e9 registrado. Y que est\u00e9 registrado tampoco quiere decir que alguien pueda encontrarlo.<\/p>\n\n\n\n Una historia sumamente importante para el lugar donde se cuenta puede haber sido transmitida durante generaciones y no figurar en ning\u00fan cat\u00e1logo. Una palabra puede aparecer en cientos de conversaciones y no estar en ning\u00fan lenguaje controlado. Un documento puede estar digitalizado y, sin embargo, ser pr\u00e1cticamente invisible si nadie decidi\u00f3 c\u00f3mo describirlo, con qu\u00e9 t\u00e9rminos asociarlo o en qu\u00e9 sistema ponerlo, o sencillamente si lo hizo mal y lo guard\u00f3 con algo como \u201cpdf final 2017\u201d.<\/p>\n\n\n\n Hacer encontrable algo nunca fue una operaci\u00f3n autom\u00e1tica. Alguien tuvo que decidir, cada vez y con un criterio muchas veces propio, con qu\u00e9 palabra se iba a nombrar cada cosa y por d\u00f3nde iba a poder llegar una pregunta hasta la respuesta que buscaba. Eso no era meramente ordenar papeles. Era construir caminos entre una pregunta y un objeto que, sin ese camino, pod\u00eda quedar perfectamente conservado y perfectamente perdido.<\/p>\n\n\n\n Una paradoja bastante extra\u00f1a se introduce con la inteligencia artificial. Tenemos sistemas capaces de recorrer cantidades ingentes de informaci\u00f3n que seguramente ning\u00fan profesional podr\u00eda revisar en toda su vida, pero aunque muchas veces lo olvidemos, seguimos dependiendo de las huellas que otros dejaron antes. La m\u00e1quina puede recorrer bibliotecas enteras en segundos, pero no puede recorrer aquellos saberes que nunca se lleg\u00f3 a representar. Puede establecer relaciones probadas entre millones de t\u00e9rminos, pero nunca podr\u00e1 recuperar una diferencia que fue eliminada antes de llegar al conjunto de datos. La velocidad del buscador no est\u00e1 preparada para corregir la pobreza del mapa.<\/p>\n\n\n\n Por eso quiz\u00e1s es momento de dejar de hablar solamente de informaci\u00f3n disponible y empezar a hablar de informaci\u00f3n encontrable. No son sin\u00f3nimos y nunca lo ser\u00e1n. Entre una y otra hay una cantidad de trabajo humano que tiende a desaparecer cuando la b\u00fasqueda parece funcionar bien. Y justamente porque desaparece, parece lamentablemente que nunca hubiera existido. Pero esa condici\u00f3n tampoco alcanza. Algo puede estar al alcance de una b\u00fasqueda sin ser comprendido, es decir, un sistema puede devolver un documento sin entender una palabra de lo que dice. Y puede quedar completamente desprotegido, disponible para cualquiera que sepa qu\u00e9 hacer con lo que encuentra.<\/p>\n\n\n\n Nadie invent\u00f3 esta desigualdad y mucho menos la IA. Se hered\u00f3, se comprimi\u00f3, y ahora vuelve con la seguridad que parece de quien nunca dud\u00f3 de nada. Y ahora es momento de cambiar la pregunta, ya no centrarnos solamente en qu\u00e9 falta, sino en qui\u00e9n decide qu\u00e9 se hace con aquello que falta. Si nadie decidi\u00f3 nada, entonces nadie es responsable. Y si nadie es responsable, \u00bfqui\u00e9n tiene que arreglarlo? Reconocer el mecanismo no alcanza. Falta preguntarse qui\u00e9n viene todos los d\u00edas a llenar ese hueco a mano.<\/p>\n\n\n\n La respuesta est\u00e1 en un trabajo humano que rara vez se muestra en sociedad, el de conservar, describir y volver, por decirlo de alguna forma, encontrable lo que de otro modo se pierde. Mientras los focos tend\u00edan a irse hacia la discusi\u00f3n sobre qu\u00e9 tan r\u00e1pido pod\u00eda contestar una m\u00e1quina, alguien segu\u00eda decidiendo, en una biblioteca, en un archivo, en la trastienda de una radio, bajo qu\u00e9 t\u00e9rmino (hoy escuchamos decirle metadato) iba a poder encontrarse un documento que no encajaba en ning\u00fan casillero armado de antemano. Ese trabajo nunca tuvo vidriera. Es un trabajo invisible, pero es el que permite hacer algo con esa ausencia.<\/p>\n\n\n\n Si el sistema dijo algo falso o sesgado y lo reemplazamos por algo verdadero, lo se\u00f1alamos como un error. Llenar un vac\u00edo es otra cosa totalmente diferente. Es tomar ese saber que nunca tuvo forma de entrar y construirle, a mano, la puerta. Ponerle un t\u00e9rmino. Escribir la nota que lo justifica. Decidir bajo qu\u00e9 categor\u00eda va a poder ser encontrado alguna vez, aunque esa categor\u00eda sea una soluci\u00f3n imperfecta armada con lo que hay.<\/p>\n\n\n\n Cuando hablo de curadur\u00eda humana, me refiero a la que puede hacer un bibliotecario, pero tambi\u00e9n un archivista, una radio comunitaria, un docente que arma su propio glosario, un investigador que decide c\u00f3mo nombrar lo que estudia. No hablo de mirar lo que hizo la m\u00e1quina para corregirle los errores despu\u00e9s. Estoy hablando de ese criterio acumulado durante a\u00f1os de trabajar bajo restricci\u00f3n, en instituciones que nunca tuvieron el presupuesto adecuado ni un sistema pensado para su realidad, y que por eso mismo desarrollaron un criterio que no aparece espont\u00e1neamente por m\u00e1s capacidad de tratamiento de la informaci\u00f3n que se le sume a un modelo.<\/p>\n\n\n\n El extractivismo, en esta regi\u00f3n, nunca fue una sola cosa. Primero fueron los recursos del territorio. Despu\u00e9s fue el conocimiento que se produc\u00eda sobre y desde este territorio. Ahora, sin que nadie lo haya anunciado con flashes en ning\u00fan tratado, tambi\u00e9n pueden extraerse las condiciones mismas que hacen que ese conocimiento sea encontrable, el criterio, el vocabulario, la decisi\u00f3n de d\u00f3nde va a vivir cada cosa. Grosfoguel (2016) lo llamar\u00eda extractivismo epist\u00e9mico. Nadie decide robarlo. Alcanza con que siquiera nadie se moleste en nombrarlo.<\/p>\n\n\n\n Y antes de seguir, conviene hacer una aclaraci\u00f3n. Es una correcci\u00f3n de rumbo y vale la pena hacerla ahora. Ese trabajo invisible tampoco es inmaculadamente puro. Durante una buena parte del siglo pasado, quienes organizaron el conocimiento existente clasificaron, por ejemplo, pueblos originarios bajo ep\u00edgrafes netamente coloniales, ordenaron saberes ajenos con categor\u00edas hechas para otra cosa o para otras latitudes, y llamaron neutralidad a esa violencia, algo que la propia cr\u00edtica documental termin\u00f3 se\u00f1alando desde adentro (Civallero, 2005). Ning\u00fan vocabulario controlado naci\u00f3 virtuoso. Ni se volvi\u00f3 m\u00e1s honesto a fuerza de que alguien, adentro de cada disciplina, se\u00f1alara sus propios cad\u00e1veres en el placard. Fingir que ese trabajo siempre fue reparaci\u00f3n pura ser\u00eda tan c\u00f3modo como la excusa de la industria tecnol\u00f3gica de que sus sesgos son meros accidentes de ruta.<\/p>\n\n\n\n Estoy esperando que alguien levante la mano con la objeci\u00f3n obvia. Si el problema es que esas cintas nunca se transcribieron, transcrib\u00e1moslas, digitalicemos todo, alimentemos al sistema con lo que le falta y el problema se resuelve solo. Suena a soluci\u00f3n t\u00e9cnica y hasta es tentadora.<\/p>\n\n\n\n Debo decir que no alcanza. El hecho de transcribir una cinta no se limita a solo copiar sonido a texto. Se trata de decidir c\u00f3mo se escribe una palabra que nunca tuvo ortograf\u00eda oficial, elegir qu\u00e9 parte de una pausa cargada de sentido se pierde en el pasaje al papel, resolver si una expresi\u00f3n se traduce o se deja como est\u00e1. Y es importante aclarar que ninguna de esas decisiones es neutral y que no pueden resolverse adecuadamente sin conocer el contexto del que sali\u00f3 esa voz o el momento particular en que se grab\u00f3. El verdadero salto ocurre entre la voz y el dato, no entre un formato y otro, del cassette al papel. Una m\u00e1quina puede acumular much\u00edsimos registros. Lo que queda en juego es todo aquello que rodea a esas voces: la memoria contextual que hace que un registro sea patrimonio. Sin la persona que vivi\u00f3 esa historia, digitalizar puede no rescatar el saber o terminar traduci\u00e9ndolo mal, e irnos a dormir con esa sensaci\u00f3n tranquilizadora de misi\u00f3n cumplida que a veces es peor que admitir que todav\u00eda falta todo.<\/p>\n\n\n\n Tampoco alcanza con pensar en la forma simplista de que el problema se resuelve con m\u00e1s presupuesto para escanear m\u00e1s r\u00e1pido. El cuello de botella nunca fue el esc\u00e1ner. Fue, y sigue siendo, la persona que sabe qu\u00e9 hacer con lo que el esc\u00e1ner no puede leer solo. O por decirlo de forma humor\u00edstica y esto no es de mi autor\u00eda sino algo que circula en internet, el problema est\u00e1 en la interfaz entre el teclado y la silla.<\/p>\n\n\n\n Pero conseguir que algo sea encontrable abre otro problema, casi inverso al anterior, ahora el dato puede ser encontrado por cualquiera, incluso por sistemas que no necesitan comprenderlo para apropi\u00e1rselo.<\/p>\n\n\n\n Hay una vuelta que suena m\u00e1s inc\u00f3moda a\u00fan. Una vez que ese material digitalizado se sube a alg\u00fan repositorio abierto, no necesariamente lo leen para entenderlo. Pueden rasparlo para tragarlo. El scraping automatizado entra a los repositorios, desarma el contexto y convierte la voz singular de quien la pronunci\u00f3 en materia prima de entrenamiento, sin autor\u00eda y sin marca territorial. Es la misma l\u00f3gica que la investigaci\u00f3n latinoamericana sobre datos ya viene se\u00f1alando desde otro \u00e1ngulo, la de una colonialidad que no conquista territorio sino epistemolog\u00edas (Ricaurte, 2019).<\/p>\n\n\n\n Este problema muestra otra cara, quiz\u00e1s muy distinta, pero dentro de la ausencia total de la que ven\u00edamos hablando. Un documento puede existir, estar digitalizado, estar disponible y, aun as\u00ed, no ser encontrado, porque la informaci\u00f3n puede estar perfectamente disponible y, aun as\u00ed, quedar fuera de alcance cuando se la busca bajo una categor\u00eda que no le corresponde.<\/p>\n\n\n\n Una palabra no solo nombra algo que ya existe, nos dice c\u00f3mo lo estamos mirando. Tambi\u00e9n es una puerta de entrada. Elegir un t\u00e9rmino, establecer una equivalencia o decidir que dos expresiones significan lo mismo puede hacer que una diferencia permanezca visible o que desaparezca dentro de una categor\u00eda m\u00e1s amplia, que la leamos y suene perfectamente correcta y, sin embargo, insuficiente. Cualquier forma de organizar el conocimiento necesita legitimarse tambi\u00e9n frente a las culturas que pretende representar, y no solamente frente a la frecuencia estad\u00edstica de sus propios t\u00e9rminos, una idea que ya tiene nombre propio, garant\u00eda cultural (Barit\u00e9, 2011).<\/p>\n\n\n\n Un sistema puede incorporar millones de documentos de una regi\u00f3n y seguir ofreciendo una representaci\u00f3n empobrecida de ella si las categor\u00edas con las que organiza ese material fueron construidas en otro lugar, para otras instituciones y otras necesidades.<\/p>\n\n\n\n Pensar que una equivalencia siempre mejora la b\u00fasqueda, es una trampa en la que se cae frecuentemente. Si dos palabras llevan a documentos parecidos, parece l\u00f3gico tratarlas como si fueran lo mismo. Para el sistema, eso puede hacer m\u00e1s f\u00e1cil encontrar informaci\u00f3n. Para una comunidad, en cambio, puede significar que una diferencia que antes estaba a la vista desaparezca dentro de una categor\u00eda m\u00e1s amplia, o que se haga m\u00e1s evidente justamente aquello que las separa. Porque esas palabras no solamente nombran qu\u00e9 es una cosa. Tambi\u00e9n pueden decirnos desde d\u00f3nde se la est\u00e1 mirando. Dos t\u00e9rminos pueden referirse a objetos similares y, sin embargo, cargar historias distintas, usos distintos y formas distintas de relacionarse con aquello que nombran. Reemplazar uno por otro puede mejorar la coincidencia estad\u00edstica y lo que no es menor empeorar la memoria.<\/p>\n\n\n\n Ese es uno de los problemas m\u00e1s habituales que aparecen cuando confundimos interoperabilidad con uniformidad. Que dos cat\u00e1logos puedan dialogar entre s\u00ed no exige necesariamente que hablen exactamente el mismo idioma o usen las mismas palabras. Una cosa es construir puentes entre vocabularios. Otra, bastante distinta, es demoler las diferencias existentes para que el puente sea m\u00e1s f\u00e1cil de construir.<\/p>\n\n\n\n Quiz\u00e1s una buena parte del trabajo futuro consista justamente en hacer eso, no en conseguir que todas las palabras digan lo mismo, sino en conseguir que los sistemas sepan que no dicen exactamente lo mismo aunque suene similar.<\/p>\n\n\n\n Conservar un documento no siempre es conservar una diferencia. A veces significa conservar la palabra con la que una comunidad decidi\u00f3 nombrar aquello que el documento contiene. Y cuando esa decisi\u00f3n se reemplaza por una equivalencia m\u00e1s frecuente, puede ocurrir algo parad\u00f3jico. El saber sigue estando all\u00ed, el documento sigue estando disponible, pero una parte de su identidad dej\u00f3 de ser encontrable. En la crianza ovina o caprina patag\u00f3nica, cuando las familias suben el ganado a pastar en las alturas durante el verano, ese movimiento tiene nombre propio, la veranada. Preguntale a un buscador o a un sistema generativo, y puede devolverte el t\u00e9rmino gen\u00e9rico, trashumancia estival, que describe la misma pr\u00e1ctica en cualquier punto del planeta pero le saca el territorio, la ruta puntual que cada familia conoce de memoria, la palabra con la que ese arreo se nombra desde siempre en esa zona. No est\u00e1 mal del todo. Tampoco est\u00e1 bien. Est\u00e1 aplanado, que es peor que estar mal, porque no dispara ninguna alarma. No se trata solamente de un problema de catalogaci\u00f3n. Es la pregunta de qui\u00e9n decidi\u00f3, alguna vez, las palabras con las que ese mundo puede ser encontrado, y qu\u00e9 pasa cuando esa decisi\u00f3n se toma lejos, con otro idioma y otra geograf\u00eda en la cabeza. Y hay algo m\u00e1s que pasa con el correr del tiempo, no una vez sino muchas. Si cada vez que alguien busca su propia palabra el sistema le devuelve la gen\u00e9rica, en alg\u00fan momento deja de buscar la propia y empieza a usar la del sistema. El borramiento se convierte en una costumbre, no en una cuesti\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n Y ac\u00e1 se cierra un c\u00edrculo inc\u00f3modo. Si esa persona empieza a usar la palabra que el sistema le devolvi\u00f3, esa es la palabra que va a quedar registrada la pr\u00f3xima vez, en alg\u00fan comentario, en alguna consulta, en alg\u00fan texto nuevo. El sistema que se entrene con eso va a encontrar menos de la palabra original, no porque alguien la haya borrado, sino porque quienes la usaban aprendieron, sin darse cuenta, a dejar de nombrarla.<\/p>\n\n\n\n Un nuevo problema comienza justo ah\u00ed, cuando la respuesta de la m\u00e1quina deja de describir el mundo y empieza a ense\u00f1arnos c\u00f3mo nombrarlo. Y esto tiene todav\u00eda un costado m\u00e1s inc\u00f3modo. Para que un saber local no quede afuera del mapa, alguien tiene que traducirlo primero al t\u00e9rmino que el sistema s\u00ed reconoce, aunque ese t\u00e9rmino le quede grande, le quede chico o directamente no le entre.<\/p>\n\n\n\n La comunidad que quiere sobrevivir a la ceguera del sistema termina, ella misma, limando su propia palabra hasta que entre en el casillero disponible. El sistema borra por omisi\u00f3n, pero tambi\u00e9n consigue algo m\u00e1s profundo: que, por miedo a quedar afuera, empecemos a borrar nosotros mismos aquello que no entra.<\/p>\n\n\n\n Ese trabajo ya no solo sostiene el sistema sin que nadie lo aplauda, tambi\u00e9n puede terminar entren\u00e1ndolo. El trabajo humano, ese que corrige, contextualiza y mejora esos datos, puede terminar generando valor para sistemas comerciales sin que quienes lo hicieron reciban reconocimiento ni compensaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial no invent\u00f3 ese problema, le agreg\u00f3 una vuelta de tuerca. Ahora ni siquiera hace falta subir el material a prop\u00f3sito. Y no se trata solo de Argentina ni solo de la Patagonia. Es cualquier instituci\u00f3n que acumul\u00f3 conocimiento y desarroll\u00f3 un criterio que no se improvisa.<\/p>\n\n\n\n Y todav\u00eda falta la vuelta m\u00e1s filosa, la misma pregunta de qui\u00e9n produce el valor y qui\u00e9n termina captur\u00e1ndolo para lucrar, mirada esta vez desde el acceso abierto. Esa idea fue, durante a\u00f1os, la promesa de que la barrera se ca\u00eda para siempre. No era una promesa menor. Cost\u00f3 a\u00f1os de repositorios institucionales, de convencer a autores reticentes de que subir su trabajo no era regalarlo sino hacerlo circular, de pelear para que el conocimiento producido en universidades p\u00fablicas no quedara secuestrado detr\u00e1s de una suscripci\u00f3n impagable, sino que fuera democr\u00e1tico y estuviera al alcance de todos.<\/p>\n\n\n\n El conocimiento, una vez subido, quedaba disponible sin peaje. Funcion\u00f3, hasta cierto punto. Lo que nadie avis\u00f3 es que la barrera no desapareci\u00f3, se mud\u00f3. Antes estaba a la entrada, en forma de suscripci\u00f3n a plataformas especializadas. Ahora el \u201cpaywall\u201d puede estar al final del camino, en la licencia que se paga para acceder a la versi\u00f3n m\u00e1s completa de sistemas que pueden haberse alimentado, directa o indirectamente, del mismo conocimiento abierto que tantos pelearon por liberar. El peaje ya no se cobra a la entrada del conocimiento. Se cobra a la salida, y lo cobra alguien que no puso nada de lo que hizo falta para que ese conocimiento existiera.<\/p>\n\n\n\n Y quiz\u00e1s lo peor del caso ni siquiera queda registro de nada de esto. Cuando un investigador cita mal el trabajo de otro, hay una nota al pie que lo delata. Cuando un sistema generativo devuelve una idea que sali\u00f3, en alg\u00fan punto de su entrenamiento, del trabajo de un investigador y del trabajo de alguien que pas\u00f3 a\u00f1os armando ese criterio, no queda ning\u00fan rastro que lo demuestre. En muchos casos, la cadena se vuelve imposible de reconstruir desde afuera del sistema que lo entren\u00f3. La trazabilidad es, en el fondo, la base de la cita, de la autoridad de una fuente, de la posibilidad de decir de d\u00f3nde viene una informaci\u00f3n y qui\u00e9n la produjo. Un sistema generativo que devuelve conocimiento sin ofrecer trazabilidad de su origen tensiona, en su forma misma de funcionar, un principio que se defendi\u00f3 durante siglos. Nadie necesita hacerlo a prop\u00f3sito, basta con que el dise\u00f1o del sistema no contemple la pregunta o no sepa de d\u00f3nde se origin\u00f3 la respuesta.<\/p>\n\n\n\n Falta nombrar a qui\u00e9n queda parado en el medio de todo esto. El criterio que un profesional acumula durante a\u00f1os, y que aunque es real nunca tuvo demasiado reconocimiento institucional propio. No hay premio para el mejor metadato del a\u00f1o, ni un paper que se escriba solo con eso. Ahora, adem\u00e1s de invisible dentro de la propia instituci\u00f3n, ese criterio se vuelve invisible tambi\u00e9n puertas afuera, disuelto en el entrenamiento de un sistema que nunca va a decir de d\u00f3nde lo sac\u00f3. Se pierde dos veces. Adentro, porque nunca se valor\u00f3. Afuera, porque ya ni siquiera se puede rastrear.<\/p>\n\n\n\n Nombrar el mecanismo seguramente sirve para entender el problema. Pero no alcanza para resolverlo, y aparece una tensi\u00f3n m\u00e1s, todav\u00eda sin resolver, que se desprende directamente de todo esto. Detr\u00e1s de cada respuesta que llega en un segundo hay una cantidad enorme de trabajo humano, comunitario y territorial que nadie factura. Ese trabajo no solo puede volverse invisible. Puede haber sido hecho, adem\u00e1s, desde lugares hist\u00f3ricamente subordinados, con categor\u00edas heredadas y discutibles, sin que nadie reconozca despu\u00e9s c\u00f3mo termin\u00f3 convertido en dato. La pregunta que sigue no refiere a pedagog\u00eda, es bastante m\u00e1s inc\u00f3moda. Si todo eso genera valor para sistemas tecnol\u00f3gicos que despu\u00e9s cobran por una respuesta mejor, \u00bfpor qu\u00e9 seguimos trat\u00e1ndolo como una donaci\u00f3n espont\u00e1nea? Nombrar el mecanismo sin pedir nada a cambio es, en el fondo, otra forma de la misma generosidad gratuita que este texto lleva rato cuestionando.<\/p>\n\n\n\n Queda, sin embargo, una \u00faltima vuelta. Durante d\u00e9cadas aprendimos casi como un apostolado que conservar era, en principio, una forma de proteger. Si una fotograf\u00eda estaba guardada, una cinta estaba preservada o un documento hab\u00eda sido digitalizado, hab\u00eda una posibilidad de que alguien pudiera volver sobre eso m\u00e1s adelante. El acceso era una promesa de futuro.<\/p>\n\n\n\n Ahora esa misma promesa tiene una sombra. Lo que hacemos encontrable tambi\u00e9n puede ser extra\u00eddo a una escala que ninguna biblioteca imagin\u00f3. Lo que ponemos en circulaci\u00f3n puede terminar alimentando sistemas sobre los cuales no tenemos control, y lo que una comunidad decidi\u00f3 preservar puede reaparecer convertido en una respuesta sin contexto, sin autor, sin territorio y sin ninguna obligaci\u00f3n de devolver algo a quienes hicieron posible que ese conocimiento existiera. O puede ser borrado de a poco, hasta que el olvido termine haci\u00e9ndolo inexistente.<\/p>\n\n\n\n Entonces la pregunta ya no puede ser solamente c\u00f3mo conservar. Tampoco alcanza con preguntar c\u00f3mo hacer accesible. Hay que empezar a preguntar qu\u00e9 significa poner algo a disposici\u00f3n cuando del otro lado existen sistemas capaces de apropi\u00e1rselo a una velocidad y una escala que desbordan por completo las condiciones en que ese conocimiento fue producido.<\/p>\n\n\n\n Tal vez el desaf\u00edo no sea elegir entre guardar y abrir. Tal vez sea aprender a distinguir entre hacer encontrable y entregar sin condiciones.<\/p>\n\n\n\n Y en este punto volvemos, inevitablemente, a la tela.<\/p>\n\n\n\n Al principio de este texto habl\u00e1bamos de las dos caras de una tela. La de afuera, planchada, la que se ve. La de adentro, con los hilos sueltos, la que sostiene todo sin que nadie la mire. La inteligencia artificial no invent\u00f3 esa costura escondida, la encontr\u00f3 ya hecha y la us\u00f3 sin preguntar de d\u00f3nde sal\u00eda. El patrimonio que de verdad importa no va a desaparecer porque un sistema conteste r\u00e1pido. Puede terminar, eso s\u00ed, donde terminan los saberes que ya nadie nombra con su propia palabra. Y nombrar algo con la palabra propia, hoy, empieza a parecerse a un gesto casi clandestino, la \u00faltima soberan\u00eda que le queda a quien se niega a traducirse con tal de ser encontrado.<\/p>\n\n\n\n Barit\u00e9, M. (2011). La garant\u00eda cultural como justificaci\u00f3n en sistemas de organizaci\u00f3n del conocimiento, aproximaci\u00f3n cr\u00edtica. Palabra Clave (La Plata), 1(1), 2-11. https:\/\/palabraclave.fahce.unlp.edu.ar\/article\/view\/PCv1n1a02<\/a><\/p>\n\n\n\n Civallero, E. (2005). Espinas ocultas: Lenguajes documentales, ideolog\u00edas negativas y revisiones. Fuentes del Congreso. Bolet\u00edn de la Biblioteca y Archivo Hist\u00f3rico del H. Congreso de Bolivia, 4(20), 212-213. https:\/\/www.aacademica.org\/edgardo.civallero\/54<\/a><\/p>\n\n\n\n Civallero, E. (2007). Tradici\u00f3n oral ind\u00edgena en el sur de Am\u00e9rica Latina: los esfuerzos de la biblioteca por salvar sonidos e historias del silencio [Ponencia de conferencia]. World Library and Information Congress, 73rd IFLA General Conference and Council, 19-23 de agosto, Durban, Sud\u00e1frica. https:\/\/www.aacademica.org\/edgardo.civallero\/102.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n Grosfoguel, R. (2016). Del extractivismo econ\u00f3mico al extractivismo epist\u00e9mico y ontol\u00f3gico. Revista Internacional de Comunicaci\u00f3n y Desarrollo, 4, 33-45. https:\/\/revistas.usc.gal\/index.php\/ricd\/article\/view\/3295<\/a><\/p>\n\n\n\n Ortiz de Z\u00e1rate, J. M., Dias, J. M., Avenburg, A., y Gonzalez Quiroga, J. I. (2024). Sesgos algor\u00edtmicos y representaci\u00f3n social en los modelos de lenguaje generativo (LLM). Fundar. https:\/\/fund.ar\/publicacion\/sesgos-algoritmicos-y-representacion-social-en-los-modelos-de-<\/a>lenguaje-generativo\/<\/a><\/p>\n\n\n\n Ricaurte, P. (2019). Data epistemologies, the coloniality of power, and resistance. Television & New Media, 20(4), 350-365. https:\/\/doi.org\/10.1177\/1527476419831640<\/a><\/p>\n\n\n\n Para la elaboraci\u00f3n de este art\u00edculo se utiliz\u00f3 Claude (Anthropic) como corrector gramatical y ortogr\u00e1fico de escritura, edici\u00f3n de estilo y apoyo en la traducci\u00f3n al ingl\u00e9s. El contenido, los ejemplos y las decisiones finales son responsabilidad exclusiva del autor.<\/p>\n\n\n\n Fabricio Ernesto Gavi\u00f1a<\/strong><\/p>\n\n\n\n Licenciado en Bibliotecolog\u00eda y Documentaci\u00f3n por la Universidad Nacional de Mar del Plata. Cuenta con amplia trayectoria en el \u00e1mbito educativo y bibliotecario en la provincia de R\u00edo Negro; se ha desempe\u00f1ado como profesor de la Tecnicatura Superior en Bibliotecolog\u00eda en el IFDC Luis Beltr\u00e1n, como bibliotecario en el CEAER (Centro de Especializaci\u00f3n en Asuntos Econ\u00f3micos Regionales) de Choele Choel y en la Biblioteca Provincial del Maestro de Viedma, entre otras instituciones. Ha dictado diferentes capacitaciones y talleres sobre alfabetizaci\u00f3n digital, medi\u00e1tica e informacional destinados a docentes y estudiantes. Posee diplomaturas superiores en Bibliotecolog\u00eda (UNCa), Alfabetizaci\u00f3n Digital (FASTA), Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y las Comunicaciones (ISALUD) e Inteligencia Artificial en Educaci\u00f3n (YMCA). Actualmente se encuentra preparando la edici\u00f3n de su libro \u201cLa pr\u00f3xima discusi\u00f3n bibliotecaria\u201d<\/em> a trav\u00e9s de la Editorial de la UNRN (Universidad Nacional de R\u00edo Negro).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Fabricio Gavi\u00f1a Licenciado en Bibliotecolog\u00eda y Documentaci\u00f3n – Argentina https:\/\/orcid.org\/0009-0007-1776-791X Correo electr\u00f3nico: gavinafabricio@gmail.com Introduzione editoriale Il rovescio del tessuto Introduzione a \u00abTodo est\u00e1 ah\u00ed, pero no est\u00e1 todo\u00bb di Fabricio Gavi\u00f1a Ogni tessuto ha due facce. Quella esterna \u00e8 stirata e ordinata, ed \u00e8 quella che si vede quando il capo \u00e8 appeso in vetrina. Quella interna ha i fili sciolti, le cuciture a vista, i nodi che nessuno ha progettato per essere mostrati \u2014 sembrano imperfezioni, e sono ci\u00f2 che tiene insieme il capo. 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\n\n\n\n
\n\n\n\nResumen<\/h1>\n\n\n\n
Abstract<\/h1>\n\n\n\n
Referencias<\/h1>\n\n\n\n
Nota sobre el uso de inteligencia artificial<\/h2>\n\n\n\n
BIO<\/h1>\n\n\n
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