Incremento de metadatos mediante PLN, aprendizaje automático y chatbots de IA: una comparación

Metadata Augmentation Using NLP, Machine Learning and AI-Chatbots: A Comparison

Alfredo González-Espinoza, Dom Jebbia y Haoyong Lan

Journal of Library Metadata, ISSN-e  1937-5034, 2026, pp. 1-22

Los recientes avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) han proporcionado más alternativas para la ejecución de tareas repetitivas o monótonas. Sin embargo, el desarrollo de herramientas de IA no ha sido sencillo, y la exploración de casos de uso e integración en los flujos de trabajo siguen siendo desafíos pendientes. En este trabajo, se presenta un análisis cualitativo detallado del rendimiento y la experiencia de usuario de chatbots comerciales populares cuando se utilizan para la clasificación de documentos con datos limitados. Se reportan los resultados de un ejemplo real de aumento de metadatos en el entorno de bibliotecas académicas. Se comparan los resultados de los chatbots de IA con otros métodos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, como XGBoost y ajuste fino basado en BERT, y se comparten las conclusiones derivadas de la experiencia. Se detecta que los chatbots de IA presentan un desempeño similar entre sí, superando a los métodos de aprendizaje automático que se probaron, lo que demuestra su ventaja cuando el método depende de datos locales para el entrenamiento. También se observa que, aunque trabajar con chatbots es más sencillo que con código, obtener resultados útiles de los bots sigue representando un desafío para el usuario. Además, se localizan errores conceptuales alarmantes en la salida de algunos chatbots, como la incapacidad de contar el número de líneas de las entradas y justificar el error como un “error humano”. Aunque esto no constituye evidencia completa de que los chatbots de IA puedan utilizarse eficazmente para la clasificación de metadatos, se concluye que la información proporcionada en este trabajo puede ser útil para bibliotecarios y curadores de datos en el desarrollo de estrategias para la integración y el uso de herramientas de IA en tareas de curación de datos o aumento de metadatos.

Resumen de la propia publicación.

https://doi.org/10.1080/19386389.2025.2584900

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