La Inteligencia Artificial en la Gestión del Dato como Documento de Archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó - CODECHOCÓ

Fanny Mariño Soledad Cipriano Segura Sierra

Maestría en Gestión de la Información Documental, Escuela De Humanidades y Estudios Sociales

Universidad de la Salle

Trabajo de grado

Dr. Nelson Javier Pulido Daza

8 de octubre de 2025

Nota de aceptación ______________________________ ______________________________ ______________________________ ______________________________

____________________________ Firma del Director

____________________________ Firma del presidente del jurado

____________________________ Firma del jurado

__________________________ Firma del jurado

Bogotá, D.C. Mes___ día ____ año _______

Agradecimientos Agradecemos al Dios de la Vida por permitirnos subir un peldaño más en nuestra formación personal y profesional.

Agradecemos a la Universidad de la Salle por su acompañamiento en este proceso de aprendizaje, en especial, a quienes fueron nuestros formadores y tutores. Especial agradecimiento a nuestro tutor, Dr. Nelson Javier Pulido Daza, por su acompañamiento permanente y su compromiso, fueron fundamentales para llevar a feliz término el desarrollo del presente trabajo.

Agradecimientos a nuestras familias quienes nos acompañaron y animaron diariamente, ellos son el motor de nuestras vidas y el impulso para continuar avanzando. Gracias.

Tabla de contenido Resumen ..................................................................................................................................10 Abstract.....................................................................................................................................11 Introducción ..............................................................................................................................12 Capítulo 1. Problema de investigación ......................................................................................14 1.1 Descripción del problema. ....................................................................................14 1.2 Objetivos de investigación ................................................................................20 1.2.1 Objetivo General ........................................................................................20 1.2.2 Objetivos Específicos ................................................................................20 1.3 Justificación .........................................................................................................21 Capítulo 2. Marco Teórico .........................................................................................................22 2.1. Antecedentes de investigación ........................................................................22 2.2. Estado del Arte ...............................................................................................27 2.3. Categorías Conceptuales ................................................................................38 2.3.1. Gestión de Documentos: ..........................................................................39 2.3.2. Gestión de Datos ......................................................................................41 2.3.3. Tecnologías Emergentes ..........................................................................45 2.3.4. Inteligencia Artificial ..................................................................................46

2.3.5. Características de la Inteligencia Artificial en la Gestión del Dato como

Documento de Archivo .......................................................................................................49

2.3.6. Etapas de la IA en la gestión del Dato como Documento de Archivo .......51

2.4. Contexto institucional ......................................................................................54

2.4.1. Misión. .....................................................................................................55 2.4.2. Visión. .......................................................................................................55 2.4.3. Objetivo Social. .........................................................................................55 2.4.4. Estructura Orgánico-funcional. .................................................................56 2.5. Marco legislativo y normativo. .........................................................................56 2.5.1. Marco legislativo y normativo colombiano. ................................................56 2.5.2. Marco legislativo y normativo internacional. ..............................................61 Capítulo 3. Metodología Propuesta ...........................................................................................64 3.1. Enfoque. ........................................................................................................64 3.2. Tipo de investigación. ....................................................................................65 3.3. Método. ..........................................................................................................66 3.4. Técnica. .........................................................................................................66 3.5. Instrumentos. .................................................................................................67 3.6. Fases de la investigación. ..............................................................................69 3.6.1 Revisión de literatura y diseño de la investigación. ....................................69 3.6.2 Recopilación de datos. ..............................................................................69 3.6.3 Análisis de datos........................................................................................69 3.6.4 Interpretación de resultados. .....................................................................70 Capítulo 4. Análisis y Discusión de los resultados. ....................................................................72

4.1 Caracterización de las herramientas de Inteligencia Artificial aplicables a la

gestión de los datos como documentos de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ. .......................................................72

4.1.1 Conocimiento sobre gestión documental y uso de IA.....................................72 4.1.2. Acceso y recuperación de información. ........................................................73

4.1.3. Accesibilidad, organización documental, automatización y talento humano. .73

4.1.4 Gestión de metadatos, seguridad y control de acceso. ..................................74 4.1.5. Estrategia institucional frente a la IA .............................................................74

4.2 Diagnostico del uso de la inteligencia artificial en la gestión del dato como

documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ. .....................................................................................................75 4.2.1 Planeación. ....................................................................................................75 4.2.2 Producción o ingreso de documentos. ...........................................................77 4.2.3 Gestión y trámite. ..........................................................................................79 4.2.4 Organización documental. .............................................................................81 4.2.5. Transferencia documental. ...........................................................................82 4.2.6. Disposición final. ...........................................................................................84 4.2.7. Preservación a largo plazo. ..........................................................................85 4.2.8 Resultados integrados frente a la teoría. .......................................................87 4.2.9. Análisis de resultados. ..................................................................................88 4.2.10. Análisis Matriz DOFA. .................................................................................90 Capítulo V. Propuesta mejora en el uso de la Inteligencia artificial en la gestión del dato como documento de archivo ...............................................................................................................93

5.1

Estructura de trabajo propuesta. ......................................................................93

5.2

Plan de acción propuesto .................................................................................94

5.3 Hoja de Ruta de Implementación .........................................................................95

5.4

Cronograma .....................................................................................................96 Conclusiones ............................................................................................................................99 Recomendaciones .................................................................................................................. 101 Bibliografía .............................................................................................................................. 103 ANEXO 1. ENTREVISTA ........................................................................................................ 112 ANEXO 2. ENCUESTA ........................................................................................................... 121

Lista de Tablas

Tabla 1. Cronograma de actividades .........................................................................................70 Tabla 2. Matriz DOFA ...............................................................................................................90 Tabla 3. Formulación de estrategias DOFA ..............................................................................91 Tabla 4. Plan de acción .............................................................................................................94 Tabla 5. Plan de implementación por actividad .........................................................................95 Tabla 6. Cronograma de Ejecución ...........................................................................................96

Lista de Figuras Figura 1. Línea de tiempo sobre trabajos de grado. ..................................................................22 Figura 2. Línea de tiempo sobre Tecnologías Emergentes. ......................................................28 Figura 3. Línea de tiempo sobre Gestión Documental a la Gestión de los Datos ......................36 Figura 4. Categoría Conceptuales sobre Gestión Documental, Gestión del Dato, Tecnologías Emergentes e Inteligencia Artificial ...........................................................................................39 Figura 5. Inteligencia Artificial en la Gestión Documental ..........................................................47 Figura 6. Tipos de Inteligencia Artificial .....................................................................................48 Figura 7. Estructura organizacional de CODECHOCÓ ..............................................................56 Figura 8. Etapa de planeación pregunta No.1 ...........................................................................76 Figura 9. Etapa de planeación pregunta No.2 ...........................................................................77 Figura 10. Etapa de producción o ingreso pregunta No.3 .........................................................78 Figura 11. Etapa de producción o ingreso pregunta No.4 .........................................................79 Figura 12. Etapa de producción o ingreso pregunta No.5. ........................................................80 Figura 13. Etapa de gestión y trámite pregunta No. 6 ...............................................................80 Figura 14. Etapa de organización pregunta No.7 ......................................................................81 Figura 15. Etapa de organización pregunta No.8 ......................................................................82 Figura 16. Etapa de transferencia pregunta No.9 ......................................................................82 Figura 17. Etapa de transferencia pregunta No.10 ....................................................................83 Figura 18. Etapa de disposición final pregunta No.11 Nota: Elaboración propia........................84 Figura 19. Etapa de disposición final pregunta No.12 ...............................................................85 Figura 20. Etapa de preservación pregunta No.13 ....................................................................86 Figura 21. Etapa de preservación pregunta No.14 ....................................................................87 Figura 22. Estructura de trabajo. ...............................................................................................93 Figura 23. Gráfico de Gantt .......................................................................................................97

Resumen La presente investigación desarrolló un estudio sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ), institución con limitaciones derivadas del predominio de archivos físicos, la ausencia de un plan estratégico de digitalización y la falta de infraestructura tecnológica adecuada. El objetivo principal fue evaluar la aplicación de la IA en la gestión documental, para lo cual se adoptó un enfoque de investigación mixto, de tipo descriptivo, basado en entrevistas semiestructuradas a directivos, encuestas a funcionarios operativos y revisión documental, empleando el método deductivo y la técnica de análisis de contenido. Los resultados evidenciaron un nivel incipiente de incorporación de IA, limitado a prácticas básicas de digitalización, con barreras en capacitación, debilidad en la gobernanza tecnológica y deficiencias de infraestructura institucional. A partir del análisis integrado de entrevistas, encuestas y referentes teóricos, se elaboró un diagnóstico mediante matriz DOFA que permitió identificar fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas frente al uso de la IA en los procesos archivísticos. Con base en estos hallazgos se diseñó una propuesta de mejora que planteó la implementación progresiva de herramientas de IA orientadas a la clasificación automática, la generación de metadatos, la búsqueda semántica y la preservación digital a largo plazo. Este modelo busca optimizar la eficiencia, trazabilidad y confiabilidad de la información archivística, constituyéndose en un referente para la modernización de las entidades públicas colombianas y aportando al proceso de transformación digital del sector público.

Palabras clave: Gestión del dato, gestión documental, inteligencia artificial (IA), transformación digital, tecnologías de la información.

Abstract This research developed a case study on the use of Artificial Intelligence (AI) in data management as archival documents in the Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ), an institution facing limitations derived from the predominance of physical records, the absence of a strategic digitization plan, and the lack of adequate technological infrastructure. The main objective was to evaluate the application of AI in records management, for which a mixed research approach was adopted, descriptive in nature, based on semi-structured interviews with directors, surveys with operational staff, and document review, employing the deductive method and the technique of content analysis. The results evidenced an incipient level of AI adoption, restricted to basic digitization practices, with barriers related to training, weak technological governance, and institutional infrastructure deficiencies. From the integrated analysis of interviews, surveys, and theoretical references, a diagnosis was elaborated through a SWOT matrix, which identified strengths, opportunities, weaknesses, and threats regarding the use of AI in archival processes. Based on these findings, an improvement proposal was designed, which outlined the progressive implementation of AI tools aimed at automatic classification, metadata generation, semantic search, and long-term digital preservation. This model seeks to optimize the efficiency, traceability, and reliability of archival information, establishing a reference for the modernization of Colombian public entities and contributing to the digital transformation of the public sector. Keywords: data management, document management, artificial intelligence, digital transformation

Introducción En el contexto global actual, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías emergentes más influyentes en la transformación digital de los procesos organizacionales, impactando especialmente la gestión de la información y de los datos. En países desarrollados, la IA se ha incorporado en los sistemas archivísticos para automatizar tareas de clasificación, mejorar la recuperación de información y garantizar la toma de decisiones basada en datos confiables. (Colavizza, Blanke, Jeurgens, & Noordegraaf, 2021) A nivel regional y nacional, Colombia enfrenta un proceso gradual de transición hacia el uso de tecnologías emergentes en la administración pública; sin embargo, aún persisten rezagos significativos en materia de gestión documental, lo cual limita la eficiencia institucional y la transparencia frente a la ciudadanía. (Galindo, 2025). En el caso específico del Chocó, la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible (CODECHOCÓ) afronta un escenario complejo: gran parte de su documentación continúa en formato físico, existen deficiencias en los espacios de conservación y se carece de herramientas tecnológicas que permitan garantizar un acceso ágil, seguro y eficiente a la información archivística. El problema central de esta investigación es la necesidad de modernizar la gestión documental de CODECHOCÓ, a través de la incorporación de tecnologías emergentes que fortalezcan la organización de los archivos, mejoren el acceso a la información y respalden la toma de decisiones administrativas. En este sentido, la pregunta de investigación que orientó este estudio fue: ¿Cómo puede aplicarse la Inteligencia Artificial en la gestión del dato como documento de archivo para fortalecer los procesos documentales de

CODECHOCÓ?.

El objetivo general de este trabajo fue evaluar el uso y la aplicación de la IA en la gestión del dato como documento de archivo en CODECHOCÓ. Para alcanzarlo, se formularon los siguientes objetivos específicos: caracterizar las herramientas de IA aplicables a la gestión

documental, diagnosticar el nivel de uso y apropiación de la IA en los procesos de gestión del dato de la entidad, y finalmente proponer acciones de mejora para optimizar la aplicación de la IA en la gestión documental institucional.

La justificación de este estudio se fundamenta en la necesidad de responder a los desafíos que enfrentan las entidades públicas en un contexto de transformación digital. La incorporación de la IA en los procesos archivísticos no solo representa una oportunidad para reducir costos, garantizar la custodia de la información y mejorar la eficiencia administrativa, sino que también contribuye a la transparencia institucional y a la generación de confianza en la ciudadanía. Además, este trabajo busca ofrecer un referente metodológico y práctico para la modernización de la gestión documental en el sector público colombiano, tomando como punto de partida el caso de CODECHOCÓ.

La estructura de este documento se organizó en cinco capítulos. En el primer capítulo se presenta el planteamiento del problema, el contexto y los objetivos de investigación. En el segundo capítulo se revisan los antecedentes y el estado del arte, abordando los conceptos centrales de gestión documental, gestión del dato, tecnologías emergentes e inteligencia artificial, así como el marco normativo aplicable. El tercer capítulo expone la metodología empleada, detallando el enfoque, tipo, métodos, técnicas e instrumentos utilizados para la recolección y análisis de datos. En el cuarto capítulo se presentan y analizan los resultados obtenidos a partir de entrevistas, encuestas y revisión documental, permitiendo caracterizar la situación actual de CODECHOCÓ en materia de gestión documental apoyada en IA. Finalmente, el quinto capítulo desarrolla la propuesta de acciones de mejora y las conclusiones generales, acompañadas de recomendaciones orientadas tanto a la entidad objeto de estudio como a otras instituciones públicas que enfrenten problemáticas similares.

Capítulo 1. Problema de investigación En este capítulo se abordó el problema de investigación central de la presente tesis, relacionado con la gestión del dato como documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ) además, se procedió a plantear los objetivos de investigación, tanto general como específicos, que guiaron este estudio de caso y que orientaron la formulación de estrategias para la incorporación de la IA en la gestión del dato como documento de archivo, con el fin de mejorar la eficiencia institucional y la atención a las necesidades de información de la ciudadanía.

1.1 Descripción del problema.

La Inteligencia Artificial (IA), reconocida como una tecnología emergente, ha transformado profundamente diversos ámbitos de la sociedad, incluyendo la educación, la cultura, la política, la economía y las instituciones públicas (Ruiz, 2024). En el contexto de la gestión documental, la IA se ha integrado en sistemas archivísticos de países desarrollados como Estados Unidos, China, España, Canadá y el Reino Unido, con el fin de automatizar tareas de clasificación, mejorar la recuperación de información y garantizar la toma de decisiones basada en datos confiables ( International Council on Archives, 2024).Un ejemplo destacado es el proyecto AI-VVAD del Archivo General de la Nación de Colombia, que utiliza IA para la verificación y valoración automática de documentos, marcando un avance significativo en la gestión documental del país (TandemWeb, 2025).

En Colombia, la adopción de tecnologías emergentes en la administración pública ha sido gradual. Aunque se han realizado esfuerzos en áreas como bibliotecología, archivística, tecnologías de la información y medicina, la integración de la IA en la gestión de datos como documentos de archivo es un tema relativamente nuevo y requiere una investigación más profunda (Digital Ware, 2025). Entidades públicas como la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ) enfrentan desafíos significativos en la

gestión de su patrimonio documental. La mayoría de sus documentos se encuentran en formato papel, carecen de un espacio adecuado para su custodia, no disponen de un software de gestión documental y presentan una falta de compromiso por parte de los responsables de las dependencias en la gestión de los archivos (Digital Ware, 2025).

Estos problemas limitan la eficiencia institucional y la transparencia frente a la ciudadanía. La falta de una estrategia clara para la gestión de los datos, la ausencia de herramientas tecnológicas adecuadas y la resistencia al cambio organizacional son obstáculos que deben superarse para mejorar la gestión documental en CODECHOCÓ y en otras instituciones públicas colombianas (Digital Ware, 2025).

En el caso de CODECHOCÓ, por ejemplo, existe gran variedad de fondos acumulados dentro de los archivos de gestión y el 80% del archivo central; no existe un espacio adecuado y suficientemente amplio para custodiar la información del archivo central y de los diferentes archivos de gestión, no hay archivo histórico, no existe un software de gestión documental, no hay compromiso de los jefes de dependencia por gestionar adecuadamente sus archivos a pesar de los esfuerzos de los responsables de la gestión documental por capacitar al personal de apoyo; el 90% de los documentos que sustentan la toma de decisiones, se encuentran en soporte papel, lo que dificulta el desarrollo de acciones más eficientes y oportunas con base en el procesamiento, análisis y gestión de sus activos de información. Entre los desafíos que afronta la Corporación, se encuentra la adopción de tecnologías que le permitan migrar de la documentación en soporte físico al soporte digital; a la fecha, su patrimonio documental se compone aproximadamente de 12.000 cajas de archivo con un incremento anual del 5%. Esta situación afecta económicamente sus recursos financieros, porque se debe destinar un rubro específico para cubrir los gastos de almacenamiento y custodia, dando cumplimiento a los criterios definidos por la Ley 594 de 2000: Ley General de Archivos (Congreso de la Republica de Colombia, 2000). Otro aspecto relevante consiste en la falta de compromiso por parte de las jefaturas, en realizar el debido proceso para la entrega de

los cargos y de los inventarios documentales, tanto físicos como electrónicos generados en los archivos de gestión, lo cual implica un alto riesgo de pérdida de información imprescindible para la prestación de los servicios y para la toma de decisiones.

Igualmente, se han identificado dos fondos acumulados de procesos que son fundamentales para la prestación de servicios sociales, y una de las causas principales de ello, se debe a la falta de compromiso y sensibilización del personal, así como a la inoportuna atención, y al incumplimiento de las directrices institucionales definidas por la entidad, en lo referente a la administración de los documentos de archivo. Pero no todo es negativo, puesto que se ha tomado la iniciativa de digitalizar los documentos importantes y de conservación total de la entidad, la Oficina de TIC ha mostrado interés por mejorar la gestión de los datos que se encuentran a su cargo y ha venido trabajando de la mano de quienes se encuentran liderando la gestión documental de la Corporación.

Los principales desafíos identificados en esta investigación incluyen el diseño de estrategias que permitan motivar a los jefes de oficina a realizar una buena gestión de los datos que les facilite dar respuesta ágil y oportuna a sus usuarios, porque, debido a su falta de gestión, la gran mayoría responden del 30% al 80% de las PQRSDF en un periodo semestral y/o anual, lo cual es crítico en una entidad que presta servicios públicos; otro desafío consiste en encontrar tecnologías emergentes, como la Inteligencia Artificial, que concedan la realización de una excelente gestión de los datos de la entidad objeto de estudio y la forma de integrarla a dichas instituciones, con el fin atender de manera eficiente y eficaz el 100% de las PQRSDF anuales.

La entidad no contaba con una ruta clara para gestionar sus datos, puesto que la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ, presentaba dificultades en la manera en que se concebía el dato y su interpretación a la luz de los criterios archivísticos y de gestión documental, de modo que sean entendibles y asimilables

para toda la estructura organizacional, limitando su capacidad para constituirse en un referente que orientara a otras entidades en la solución de problemáticas similares. Teniendo en cuenta las reflexiones anteriores, en el caso de CODECHOCÓ el principal desafío consiste en comprometer a los jefes de oficina en la gestión de sus datos, hacerles ver la necesidad de llevar un registro de sus expedientes en el Formato Único de Inventario Documental FUID institucional, y a nivel directivo, hacen falta dos elementos importantes: la primera, la creación y disposición de una nueva sede más amplia para custodiar los documentos del Archivo Central; y la segunda, convencerlos de la necesidad de implementar un Software o Sistema de Gestión Documental que permita salvaguardar la información de conservación total y de carácter histórico, de esta manera se evitaría la pérdida de expedientes con información valiosa para la gestión institucional, porque si no se logra dicho objetivo, el servicio al ciudadano seguirá siendo ineficiente e insuficiente y los responsables de dichos archivos podrían estar sujetos a sanciones penales y/o disciplinarias.

Además, encontramos otros desafíos: convalidar las Tablas de Retención Documental

(TRD), las Tablas de Valoración Documental (TVD) y los Cuadros de Clasificación Documental, para así poder intervenir los fondos acumulados; el segundo desafío consiste en continuar con la capacitación y sensibilización del personal a cargo de los archivos de gestión para que asuman su compromiso con la gestión documental y sean parte importante dentro de los procesos archivísticos, con deberes como entregar los informes e inventarios documentales a su cargo de manera periódica a sus jefes inmediatos quienes están en la facultad de exigir la recepción de dicha información, y así poder realizar empalmes con el personal nuevo, evitando la pérdida de información y facilitando la continuidad en los procesos. El tercer desafío consiste en buscar estrategias que permitan integrar a los responsables de la oficina de las TIC con el personal del archivo central y los responsables de la gestión documental de la entidad: este trabajo en conjunto es importante porque permitirá compartir e integrar conocimientos y saberes que posibilitarán la realización de una adecuada

gestión de datos, tanto físicos como digitales, lo que posibilitará una efectiva prestación de servicios a los usuarios que son la razón de ser de la institución. En lo referente al tema del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo, se puede decir que es un campo de estudio relativamente nuevo, lo que permitirá generar un poco más de esfuerzo e investigar con qué herramientas de las nuevas tecnologías están familiarizadas las instituciones objeto de investigación, y cómo están gestionando sus datos. De ahí la importancia de la pregunta ¿Cómo puede aplicarse la Inteligencia Artificial en la gestión del dato como documento de archivo para fortalecer los procesos documentales de CODECHOCÓ?

Este contexto se planteó la necesidad de investigar cómo la IA puede ser un aliado en la gestión de los datos como documentos de archivo, identificando tanto las oportunidades como los desafíos que deben ser superados. Comprender estas dinámicas permitirá a las organizaciones maximizar el valor de su información y optimizar la organización, administración y control de sus archivos, en un entorno donde la tecnología es un aliado estratégico e imprescindible en el desarrollo de sus procesos misionales, administrativos y de soporte. La pregunta anteriormente expuesta, es fundamental porque permite explorar las capacidades transformadoras de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la gestión documental. Este estudio no solo beneficiaría a la entidad pública directamente involucrada, sino también, proporcionaría un marco de referencia para otras entidades en el país, contribuyendo a una modernización integral de los procesos administrativos. Al abordar esta cuestión, se pueden identificar varios aspectos clave:  Evaluación de la Gestión Actual: Un análisis riguroso de cómo se gestionan actualmente los datos como documentos de archivo, permitiría identificar ineficiencias y áreas de mejora en la institución. La Inteligencia Artificial (IA) puede facilitar esta evaluación mediante técnicas de análisis predictivo y prescriptivo, ayudando a las

instituciones a entender mejor sus flujos de trabajo y a implementar soluciones más efectivas.

 Automatización y Optimización: La IA tiene el potencial de automatizar tareas repetitivas y propensas a errores, como la clasificación y extracción de datos. Esto no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que también mejora la precisión en la gestión documental. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar documentos automáticamente según su contenido, lo que implica el acceso y recuperación de información.

 Mejora en la Accesibilidad y Seguridad: La integración de tecnologías como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), puede facilitar la búsqueda semántica, permitiendo a los usuarios encontrar información relevante, sin depender únicamente de palabras clave. Además, la IA puede implementar medidas de seguridad avanzadas que protejan los datos sensibles mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y sistemas biométricos.

 Generación de Buenas Prácticas: Al identificar y aplicar tecnologías basadas en IA que han demostrado ser efectivas en otros contextos, se pueden establecer buenas prácticas que sirvan como modelo para la gestión documental en diversas instituciones públicas a nivel regional y nacional.

 Desarrollo Continuo: La implementación de IA no es un proceso estático; requiere una evaluación continua y ajustes basados en el aprendizaje automático. Esto permite que los sistemas se adapten a nuevas necesidades y desafíos, garantizando una gestión documental más dinámica y efectiva.

En conclusión, responder a esta pregunta no solo aclarará los objetivos de estudio sobre aplicación de la IA en la gestión documental, sino que también proporcionará un camino hacia la modernización y eficiencia dentro de las instituciones públicas colombianas.

Por los motivos anteriormente expuestos, es importante resaltar la importancia de integrar tecnologías de Inteligencia Artificial a la gestión documental, para dar respuesta al interrogante:

¿Cómo puede aplicarse la Inteligencia Artificial en la gestión del dato como documento de archivo para fortalecer los procesos documentales de CODECHOCÓ?.

1.2 Objetivos de investigación

1.2.1 Objetivo General

Evaluar el uso de la Inteligencia Artificial en la gestión del dato como documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó

CODECHOCÓ.

1.2.2 Objetivos Específicos

1.2.2.1 Caracterizar las herramientas de Inteligencia Artificial aplicables a la gestión de los datos como documentos de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ.

1.2.2.2 Diagnosticar el uso de la inteligencia artificial en la gestión del dato como

documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ.

1.2.2.3 Proponer acciones de mejora para el uso de la inteligencia artificial en la gestión del dato como documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ.

1.3 Justificación

La investigación resulta pertinente porque aborda un tema emergente y poco explorado en el contexto colombiano: la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo en instituciones públicas. Su relevancia radica en la necesidad de modernizar los procesos archivísticos de la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ), donde gran parte de los documentos aún se encuentran en soporte físico y la eficiencia en la gestión de datos es limitada, afectando la prestación de servicios y la toma de decisiones administrativas (Russell & Norvig, 2021). La importancia del estudio se centra en generar conocimiento que permita identificar herramientas de IA aplicables, evaluar su impacto y proponer estrategias de mejora para optimizar la recuperación, organización y custodia de la información institucional. Asimismo, busca fortalecer la transparencia, la eficiencia y la seguridad en el manejo de los datos como recurso estratégico.

Esta investigación beneficia directamente a CODECHOCÓ, al personal encargado de la gestión documental y a los usuarios de los servicios públicos que dependen de la información institucional. De manera indirecta, proporciona un referente para otras entidades públicas en Colombia, contribuyendo a la modernización integral de la gestión documental y a la implementación de buenas prácticas que puedan replicarse en el sector público.

Capítulo 2. Marco Teórico Para desarrollar el presente marco teórico se utilizó como referencia diversas fuentes de información académica como libros, trabajos de grado, y artículos de investigación consultados en diversas bases de datos como Web of Science, Scopus, Ebsco, Dialnet, Unirioja, Redalyc, entre otras. Todas estas fuentes han sido un referente fundamental dentro de la estructura de la presente investigación.

Esta búsqueda ha permitido identificar y analizar las contribuciones más relevantes en el ámbito de la gestión documental, la gestión del dato, las Tecnologías de Información, las Tecnologías Emergentes y dentro de estas, la Inteligencia Artificial (IA). A través de los aportes de diversos autores y estándares internacionales se han delimitado los conceptos clave que guiaron el desarrollo del estudio, proporcionando un contexto sólido para la comprensión de cómo las nuevas tecnologías, especialmente la Inteligencia Artificial (IA), pueden transformar la gestión documental en instituciones públicas como CODECHOCÓ.

2.1. Antecedentes de investigación

En el campo de la gestión de datos, se han desarrollado diversas investigaciones que abordan aspectos fundamentales para comprender y mejorar el manejo de la información en diferentes contextos. A continuación, se presenta una selección de trabajos de grado que han contribuido significativamente a este campo:

Figura 1. Línea de tiempo sobre trabajos de grado.

Nota: Elaboración Propia

Ballesteros Carranza & Bermúdez Bimaté (2023) en su trabajo de maestría titulado Lineamientos para la Gestión de Datos en la Secretaría General de la Policía Nacional, analizaron las mejores prácticas en la gestión de datos en instituciones públicas, con un enfoque en la optimización de la toma de decisiones dentro del contexto policial. El estudio destacó la relevancia de contar con procesos eficientes de gestión de datos en entidades gubernamentales y empleó una metodología cualitativa basada en observaciones directas para evaluar cómo los funcionarios manejan la información. Asimismo, los autores fundamentaron su análisis en diversos referentes teóricos, entre los que se incluyen Aguilar Hernández, Aragón, el Archivo General de la Nación, Chisholm, Cifuentes Benavides, la Escuela de Privacidad, Flores Carlos, Goetz, González, Icontec y Laverde Mena, lo que permitió contextualizar sus hallazgos en un marco conceptual amplio y riguroso.

El trabajo recomienda articular la gestión de datos con herramientas estratégicas institucionales y fomentar una cultura organizacional que priorice el manejo adecuado de la información. La investigación aporta un caso de estudio relevante para la gestión de datos en entidades públicas, sirviendo de referencia para la gestión de datos como documentos de archivo en CODECHOCÓ.

Méndez Cuellar & Vélez Felacio (2023) en su trabajo de maestría "Modelo de Big Data para la Gestión Documental en el Área de Certificación Centro Agroecológico y Empresarial – SENA", proponen un modelo de Big Data para optimizar la gestión documental en instituciones educativas. Su enfoque resalta el valor de las tecnologías emergentes para administrar grandes volúmenes de datos, mejorando el acceso, la seguridad y la eficiencia en los procesos documentales. La metodología es mixta, combinando enfoques cualitativos y cuantitativos, y se fundamenta en teóricos como Almora Castro, Arévalo y Vázquez, Becerra, Borja y Malagón, entre otros.

El estudio subraya la importancia de identificar las necesidades institucionales y elegir la infraestructura adecuada para implementar el modelo. Presenta diferentes modelos de Big Data, facilitando la evaluación de cuál se adapta mejor a entidades como CODECHOCÓ. Además, enfatiza la integración de funcionarios de la Oficina TIC en la gestión de datos como documentos de archivo, promoviendo la elaboración de un modelo ajustado a la entidad. Mateus Salgar & Venegas Calle (2023) investigaron en su trabajo de pregrado titulado, "Optimización de la Gestión de Datos de Marketing. El Caso de British American Tobacco (“BAT”)", cuyo objetivo fue el de agilizar la toma de decisiones mediante la implementación de un módulo en la plataforma de fidelización de clientes “CONECTA2”. Este estudio combina enfoques cualitativos y cuantitativos para evaluar la efectividad del módulo propuesto. Se destaca el papel esencial del proyecto en la mejora de la eficiencia operativa y la toma de decisiones ágiles y estratégicas. Este trabajo de investigación puede aportar a la presente monografía, en el campo de la optimización de procesamiento de datos entendida como una herramienta fundamental que ayuda a la toma de decisiones de manera oportuna; su aplicación eficaz en CODECHOCÓ, permitiría que la gestión de los datos ofrezca una ventaja competitiva al permitirle identificar tendencias de búsqueda de información, evaluar el rendimiento de las respuestas, ajustar estrategias, detectar oportunidades y desafíos, entre otros.

Sánchez Delgado & Venegas Calle (2021) en su trabajo de pregrado "Propuesta de Optimización en la Gestión de Datos a través de Plataformas de Business Intelligence para el Área de Restaurant Engagement de DiDi Food", proponen alternativas para mejorar la gestión de datos en restaurantes, buscando reducir tiempos de actualización y optimizar los modelos actuales mediante herramientas de Business Intelligence. Su investigación destaca la importancia de usar datos para aumentar la eficiencia operativa en el sector de servicios. La

metodología es mixta: mide tiempos de actualización por etapas y utiliza encuestas abiertas. Entre los teóricos estudiados están Batt, Chao, Howell, Magdalena y Saedm. Oniga (2020) en su trabajo de pregrado "Plataforma Web para la Integración y Gestión de Datos en una Base de Datos", desarrolla una plataforma web que facilita la integración y gestión eficiente de datos en bases de datos, destacando la importancia de herramientas digitales para optimizar estos procesos1. Utiliza un método analítico descriptivo, analizando diversas herramientas web y finalmente construyendo su propia aplicación. La plataforma permite a los usuarios importar archivos, seleccionar qué datos insertar o actualizar, y gestionar grandes volúmenes de información de forma automática, ahorrando tiempo y esfuerzo frente a los métodos tradicionales1. El usuario puede crear, editar o eliminar “trabajos”, importar archivos, mapear columnas y decidir acciones (insertar o actualizar) sobre tablas de bases de datos MySQL, todo mediante una interfaz intuitiva1. Entre los teóricos consultados figuran Talend, Wikimedia, Diz, LOUKIL, Chand, Vantara y Fundation jQuery. Entre las conclusiones, se logró establecer los requisitos de la aplicación, diseñar una API REST y un modelo de base de datos riguroso. Este trabajo es relevante para la gestión de datos como documentos de archivo en CODECHOCÓ, ya que orienta sobre el uso de herramientas y metodologías para asegurar la precisión y consistencia de los datos, contribuyendo a la implementación de sistemas integrados de gestión documental electrónica. En lo referente a trabajos de grado en los cuales se aplica Inteligencia Artificial (IA), se pueden destacar algunos de corte internacional y otros a nivel latinoamericano, como el estudio de caso realizado por Pulkkinen (2024) de Finlandia, el presentado por Fernández Carranza y Linarez Villodas (2022) en Perú, y el de Mojica Merchán (2023). A continuación, se describen cada uno de ellos.

Pulkkinen (2024) en su tesis de maestría “Generative AI for identifying conflicts in construction industry documents”, evalúa la capacidad de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), como GPT-4, para identificar conflictos en documentos del sector de la construcción, aspecto clave para mejorar los resultados de proyectos. Utilizó datos reales de proyectos finlandeses y analizó el rendimiento de GPT-4 en la detección de conflictos, tanto de forma independiente como mediante técnicas de búsqueda semántica. Entre los teóricos estudiados destacan Chung & Lee, Ghimire, Jaffar, Qiu & Jin, Shamshiri, Yepes & López y Zhao. Los resultados muestran que, aunque los LLM pueden procesar grandes volúmenes de información y generar textos complejos, todavía presentan limitaciones: suelen clasificar erróneamente datos no conflictivos como conflictos, evidenciando falta de conocimiento específico del sector. En conclusión, los LLM requieren refinamientos adicionales para ser fiables en la detección automática de conflictos en documentos técnicos. Fernández Carranza & Linarez Villodas (2022) en su trabajo de grado “Sistema Web con inteligencia artificial para el modelo de gestión documental para el área de Ingeniería y SIG, Data Services”, desarrollaron una solución innovadora que integra inteligencia artificial para optimizar la gestión documental en entornos digitales. El estudio, de tipo aplicado y diseño preexperimental, analizó 203 documentos del área de ingeniería y SIG de Data Services. El sistema fue desarrollado usando la metodología ágil SCRUM, PHP, MySQL y TensorFlow.js para la inteligencia artificial. Se empleó observación y fichas de registro para recopilar datos, validados por expertos.

Este trabajo es relevante para CODECHOCÓ, ya que ofrece un marco referencial para implementar sistemas web con IA, explorando soluciones de bajo costo para preservar datos y documentos de archivo, y mejorar las prácticas de gestión documental institucional

Mojica Merchán (2023) en su trabajo de pregrado “Inteligencia Artificial en la auditoría externa: Análisis de las nuevas tecnologías en el diseño de la documentación para la gestión del auditor financiero de la nueva era”, analiza la aplicación de la inteligencia artificial (IA), especialmente ChatGPT, en la auditoría externa para la elaboración de papeles de trabajo. El objetivo es evaluar su utilidad en la optimización de procesos documentales y su impacto en la profesión. Utiliza una metodología cualitativa de alcance exploratorio, basada en interacciones directas con ChatGPT y revisión de literatura especializada en IA, contabilidad y auditoría. El estudio revela que ChatGPT puede generar documentación básica de auditoría y estructurar formatos, pero presenta limitaciones en contextualización y adaptación a normativas específicas. Además, no evalúa la relevancia práctica ni considera riesgos sobre el escepticismo profesional, planteando dudas sobre la viabilidad ética y legal de su uso y su impacto en la independencia del auditor.

Los trabajos de grado que se han revisado proporcionan una visión integral de las investigaciones realizadas en el campo de la gestión de datos, destacando la importancia de utilizar tecnologías emergentes, y dentro de estas la Inteligencia Artificial, y desarrollar procesos eficientes para gestionar la información en diferentes contextos organizacionales de CODECHOCÓ Y de cualquier otra entidad del Estado colombiano. Estos antecedentes son fundamentales para comprender el estado actual del campo y orientar investigaciones futuras en esta área.

2.2. Estado del Arte

La gestión de datos como documentos de archivo mediante inteligencia artificial (IA) es un tema de gran interés para las organizaciones actuales, debido a su impacto en la mejora de procesos, eficiencia y competitividad. Comprender su origen, propósitos y evolución resulta esencial para contextualizar su importancia en la administración pública. Esta revisión del estado del arte tiene como objetivo analizar estudios históricos y contemporáneos sobre

gestión de datos, gestión documental, Tecnologías de la Información y la IA, consolidando un marco teórico que respalde la investigación en CODECHOCÓ.

La revisión incluye una línea de tiempo que abarca desde el surgimiento de las Tecnologías de la Información hasta las Tecnologías Emergentes, como la IA, y muestra la evolución de la gestión documental hacia la gestión de datos. En las décadas de 1960 y 1970, se desarrollaron los primeros sistemas informáticos, como mainframes y minicomputadoras (Tanenbaum, 2009) En los años 1980, aparecieron las computadoras personales y las interfaces gráficas (Tanenbaum, 2009). La década de 1990 vio la popularización de Internet y la World Wide Web (Trigo Aranda, 2004) En los 2000, se expandieron las tecnologías móviles y los teléfonos inteligentes (Cantillo Valero, Roura redondo, & Sánchez Palacín, 2012) Se destacan los aportes de Tanenbaum (2009) y Cantillo Valero et al. (2012).

Figura 2. Línea de tiempo sobre Tecnologías de la Información a las Tecnologías Emergentes. Nota: Fuente propia El primer artículo que acompaña este apartado le corresponde a Trigo Aranda (2004) que lleva por nombre “Historia y evolución del Internet” publicado en la revista “Autores científico-técnicos y académicos 33(1)”. Este artículo tiene como propósito, describir la historia

del internet desde su nacimiento, después de la Segunda Guerra Mundial, hasta su año de publicación (2004). El artículo utiliza el método analítico descriptivo utilizando un lenguaje sencillo y llevando al lector a adentrarse en cada etapa narrativa. Entre la historia, se cuenta la primera red sin nodo centrales en 1969 denominada ARPANET, creada por cuatro universidades de Estados Unidos, fue evolucionando al integrar más universidades en investigaciones posteriores hasta que en 1973 ARPANET se internacionalizó al unirse a estas universidades europeas dicho proyecto.

En 1983 ARPA establece como estándar el protocolo TCP/IP (Transfer Control Protocol/Internet Protocol), y aparece así, la primera definición de Internet. Después aparece MILNET como una red militar conformada por aproximadamente el 50% de ARPANET que renunciaron a formar parte de esta. Pero fue en la década de 1990 que Internet se popularizó gracias al británico Tim Berners-Lee, y desde entonces, la Gran Mundial WWW (World Wide Web) se empezó a extender en forma exponencial. En 1996, fue lanzado el navegador de la empresa Netscape, y al año siguiente ya dominaba el 80% del mercado. En 1995 Microsoft lanza su primer navegador denominado Internet Explorer, lanzado al público de manera gratuita. Y lo integra al sistema operativo Windows, y con esto destruye la competencia de Netscape.

Como Internet carece de una señal que lo controle todo, nacieron los “buscadores” así que, en 1994, dos estudiantes de ingeniería eléctrica, David Filo y Jerry Yang, de la Universidad de Stanford fueron archivando las direcciones de Internet que más les gustaba. Luego la publicaron en un catálogo en la Web para que cualquier persona lo pudiera acceder de manera gratuita y fue así como nació Yahoo! (Yet Another Hierarchical Officious Oracle). Sin embargo, en 1998 aparece el buscador Google, que le arrebata el primer puesto a Yahoo!; Google fue creado por dos estudiantes de doctorado de la universidad de Stanford, Larry Page y Sergey Brin. para luego dar paso a la descripción del nacimiento y evolución del correo

electrónico, el surgimiento de dos nuevos conceptos para la época del artículo: “spam” y “Smiley” respectivamente, que son explicados al detalle. Entre las categorías conceptuales de este artículo encontramos: Arpanet, Correo Electrónico, Google, Internet, Milnet, Netscape, Protocolo TPC/IP, Smiley, Spam, World Wide Web, Yahoo!.

Por otra parte, el ascenso de las Tecnologías Emergentes no está claramente delimitado de las Tecnologías de la Información, pero se puede ubicar su surgimiento en la década de 1990 y su maduración en los años 2000. La Inteligencia Artificial experimentó un auge en este período, con avances significativos en aprendizaje automático y profundo desde

2010 hasta la actualidad (Rojas A. , 2015) La tecnología Blockchain apareció entre 1990 y

2000, siendo adoptada por organizaciones financieras y de cadena de suministro a partir de 2010 (Tapscott & Tapscott, 2016) El concepto de Internet de las Cosas (IoT) también surgió en los años 1990 y 2000.

El segundo Artículo es del autor Alvarado Rojas (2015) que lleva por título “Una mirada a la Inteligencia Artificial”, publicado en la “Revista Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información, 12(3)”, en donde presenta la historia y orígenes del concepto “Inteligencia Artificial”, las clases de Inteligencia Artificial, y otra información relevante sobre dicha categoría que entra a formar parte importante entre las Tecnologías Emergentes más importantes del siglo XXI. El autor define la Inteligencia Artificial como “la ciencia que tiene un enfoque importante en el desarrollo de programas o máquinas, que son capaces de razonar solo para la solución de un problema, y se añade a esta tener la capacidad de ser más eficiente que un ser humano” (p. 27).

Por último, el autor presenta las principales conclusiones, resaltando que la Inteligencia Artificial llegó para quedarse y desarrollarse dentro de cualquier ámbito de la vida humana, facilitando la realización de tareas y procesos en cualquier campo en que se emplee.

El tercer documento corresponde al autor Salvador Serna (2021) titulado “Inteligencia artificial y gobernanza de datos en las administraciones públicas: reflexiones y evidencias para su desarrollo”, publicado en la revista “Gestión y Análisis de Políticas Públicas, 26”, donde se examina la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector público y su relación con la gobernanza de datos. El objetivo principal del artículo es reflexionar sobre cómo los componentes de la gobernanza de datos son cruciales para el desarrollo integral de la IA en las administraciones públicas. Para ello, el autor emplea una metodología cualitativa basada en un estudio de caso del Ayuntamiento de Barcelona, combinando análisis documental, entrevistas y reuniones con un equipo multidisciplinario, Este enfoque permite identificar cinco componentes clave para el desarrollo de la gobernanza de datos: estrategia, arquitectura e infraestructura de datos, organización, gestión del talento y competencias, y modelo relacional con el entorno. El cuarto artículo analizado fue de Fernández-Aller & Serrano Pérez (2022) titulado “¿Es posible una Inteligencia Artificial respetuosa con la protección de datos?” publicado en la revista “Doxa. Cuadernos de Filosofía del Derecho, 45”. El objetivo de este estudio es analizar la compatibilidad de la IA con el derecho a la protección de datos, un reto clave en la actual cuarta revolución industrial. Para ello, las autoras emplean una metodología analítica-descriptiva, revisando principios regulatorios, y evaluando cómo las características tecnológicas se alinean con estos principios. Los resultados destacan la importancia de salvaguardar derechos fundamentales como la privacidad y la igualdad, señalando que la discriminación algorítmica en contextos como el marketing político representa un desafío significativo. El quinto documento es el presentado por Rolan M. (2019) titulado “More Human than Human? Artificial Intelligence in the Archive” publicado en la revista “Archives and Manuscripts, 47 (2)”. El objetivo de este estudio es explorar cómo la inteligencia Artificial (IA) puede transformar el trabajo de archivística y gestión de registros en un contexto digital, abordando la pregunta crítica sobre la aplicabilidad de estas tecnologías en la clasificación y gestión de

documentos. Para ello, los autores emplean una metodología de carácter descriptivo con estudios de caso, presentando ejemplos en instituciones australianas. Los resultados indican que, aunque la IA tiene el potencial para mejorar significativamente la eficiencia en la gestión de registros, también plantea desafíos relacionados con la calidad y la integridad de los datos. El sexto artículo es presentado por los autores Omigie, krubu, & Anthony (2023) que lleva por título “Exploring Artificial Intelligence for Records and Archival Management system (AI

– RAMS) for Nigueria Public Organizations”, publicado por la revista “International Journal of

Library Science & Education Research, 29 (8)”. Su principal objetivo es investigar cómo la IA puede ser implementada en la gestión de registros y archivos dentro de organizaciones públicas en Nigueria, un tema crucial para mejorar la eficiencia administrativa y la transparencia. Para llevar a cabo esta investigación, los autores emplean una metodología mixta que combina revisiones bibliográficas con análisis de casos prácticos, permitiendo una comprensión profunda de las aplicaciones actuales de la IA en el contexto nigeriano. Los resultados obtenidos revelan que, aunque existen desafíos significativos como la falta de infraestructura tecnológica adecuada y la resistencia al cambio, la implementación de sistemas basados en IA podría optimizar procesos y reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas.

El séptimo artículo analizado fue el de Soto Huerta (2018), titulado “Internet de las cosas empresarial; orígenes, evolución y tendencias” el cual corresponde a un trabajo de pregrado de la Universidad Autónoma del Estado de México: Texcoco (México), 59 pp. En este ensayo se presenta la tercera Tecnología Emergente analizada hasta el momento. Al igual que la Inteligencia Artificial (IA) y el Blockchain, el Internet de las Cosas (IoT) está permeando cualquier aspecto de la vida humana.

Presenta las principales conclusiones y las referencias bibliográficas. La metodología que utiliza es mixta, puesto que utiliza herramientas propias del método cualitativo y del método cuantitativo como análisis estadísticos y descriptivos. Entre las categorías conceptuales encontramos: Análisis de Datos, Dispositivo, Hardware, Internet de las Cosas, IoT, Tecnología IoT, Tecnologías Emergentes, Seguridad del IoT.

En el octavo artículo, el autor Jané Salomón (2020) presenta su título “Nuevas oportunidades de la impresión 3D en la economía postcovid”, el cual es fruto de un trabajo de pregrado de la Escola Técnica Superior d’Enginyneria Industrial de Barcelona (España). Este trabajo de grado presenta la cuarta Tecnología Emergente a analizar, denominada “Impresión 3D”. Este trabajo presenta la Impresión 3D como una nueva oportunidad de producción y su uso acelerado en la época del Covid-19. El autor inicia introduciendo el concepto de Industria 4.0 y todas las tecnologías que entran en relación con dicha categoría conceptual. El autor realiza un análisis profundo sobre los diversos tipos de tecnología existentes de Impresión 3D en los materiales más utilizados para fabricar y en las aplicaciones más recientes de dicha herramienta tecnológica.

Se desarrollan ejemplos de todos los procesos de transformación digital de la industria, utilizando casos reales de empresas y sus resultados. Igualmente se muestran evidencias de trabajos realizados con dicha tecnología en los tiempos del Covid-19 con la fabricación aditiva y algunos ejemplos recientes muy importantes que reflejan la gran inversión y soporte de dicha tecnología en la actualidad. El autor denomina a las Tecnologías Emergentes como Tecnologías Convergentes o de la Industria 4.0, entre las cuales destaca: la nube, Ciberseguridad, Robots autónomos, Integración de sistemas, Realidad aumentada/virtual, Simulación, Fabricación aditiva, Internet de las Cosas, Big Data y analítica; describe el concepto de cada uno de ellos y relaciona un caso de ejemplo real aplicado en la industria 4.0.

La principal conclusión del presente trabajo consistió en reconocer que la Impresión 3D será acogida rápidamente por las ventajas que ofrece al gremio de la industria. El método empleado es el analítico descriptivo en el cual toma elementos bibliográficos de varias fuentes de información. Entre las principales categorías conceptuales encontramos: Big Data, Ciberseguridad, Fabricación Aditiva, Impresión 3D, Industria 4.0, Integración de Sistemas, Internet de las Cosas, Nube, Realidad Aumentada, Realidad Virtual, Robots Autónomos, Simulación, Tecnologías Convergentes, Tecnologías Emergentes.

El noveno artículo es del autor Chervonagura (2023) que lleva por título “Domo Digital: Wifi + IoT social: conectividad para la inclusión digital”, el cual corresponde a un trabajo de grado de maestría de la Universidad de San Andrés, Escuela de Negocios: Buenos Aires (Argentina). La presente investigación tiene como objetivo la creación de un entorno que fomente la inclusión digital en los barrios populares de Argentina, a través de un modelo de Domo Digital (Wifi + IoT) utilizando la tecnología LoRaWan y de conectividad punto a multipunto, la cual puede llegar a representar una solución rápida, replicable y escalable en la que se logre dotar a dichos barrios de conectividad Wifi y de un kit de diferentes soluciones de IoT tales como: sensores de incendio, botones de pánico, sonorización en calidad del agua en napas, sensores de pérdida de gas y cabinas de telemedicina.

Para realizar este estudio el trabajo se divide de la siguiente manera: Introducción; descripción de la problemática: donde aborda temas como inclusión digital, la descripción de los barrios populares y su situación actual, las lecciones aprendidas, en especial, la conectividad en la postpandemia, los proyectos de conectividad propuestos tanto en argentina como internacionales, propuestas académicas; se presenta luego la descripción de la tecnología IoT o Internet de las Cosas, la tecnología LoRaWan, y el Smart Cities en Argentina; se describe luego la tecnología Wifi; se describe la propuesta en la cual se presentan las bondades del “Domo Digital” que contiene: antena principal y antenas de puntos Wifi, Kit de

soluciones IoT (botón de pánico, calidad de agua, alarma de incendios, alarma de perdida de gas, telemedicina), se presentan las características técnicas y las condiciones de implementación, la financiación, y los desafíos de dicha propuesta. Por último, se presentan las conclusiones entre la cual se destaca que en la integración de tecnologías de IoT y la implantación de soluciones de conectividad en ciudades inteligentes han demostrado su potencial para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, promover la inclusión digital y fortalecer la participación ciudadana. El método utilizado es el análisis descriptivo y experimental. Entre las categorías conceptuales se encuentran: Domo Digital, Internet de las Cosas, IoT Social, Smart Cities, Tecnología LoRaWan, Wifi. Por otra parte, y para completar el desarrollo del presente estudio, en cuanto a la evolución de la gestión documental hacia la gestión de datos, se han identificado varias etapas significativas. Los orígenes de la archivística se remontan a la antigüedad, con la preservación de documentos en templos y palacios. En la era greco-romana, surgió el concepto de "archivo" (Mendo Carmona, 1995) La evolución hacia la gestión documental incluye el archivo de Simancas en España durante la Edad Moderna y el establecimiento de asociaciones y escuelas de archiveros en la Edad Contemporánea (Mendo Carmona, s. f.). Los avances hacia la gestión del dato como documento de archivo se reflejan en la normatividad archivística, como la Ley

594 de 2000 en Colombia y el Decreto 2578 de 2012, que establecen los parámetros para la

función archivística del país.

Figura 3. Línea de tiempo sobre Gestión Documental a la Gestión de los Datos Nota: Elaboración Propia El décimo artículo corresponde al autor Mendo Carmona (1995) titulado “El largo camino de la archivística: de práctica a ciencia. El artículo presenta la evolución histórica de la archivística, que, aunque en la época greco-romana nace el concepto de archivo, la archivística como técnica comienza a ser significativa a partir de las teorías que surgen después de la mitad del siglo XVIII, pero sí hay que hablar de ella en sentido estricto, después de la segunda mitad del siglo XIX. Dentro de la evolución de la archivística, el autor describe la denominada “archivística empírica” que se caracteriza por la ausencia de un corpus teórico archivístico reconocido y que abarca desde la antigüedad hasta el siglo XVI. En el mundo antiguo los documentos se guardaban en templos y palacios, los más antiguos se remontan al 4.000 a. C. El undécimo artículo corresponde al autor Blanco Rojas, et al (2016) que lleva por título “Gestión de datos obtenidos desde redes sociales aplicando Business Intelligence Engineering Process”, publicado en la Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (9). Este artículo se centra en buscar un modelo que gestione los datos que se obtienen de las redes sociales y para lograrlo, el autor busca aplicar el modelo Business Intelligence Engineering Process. La estructura del documento es la siguiente: introducción; marco teórico: en el que define categoría conceptuales como Redes sociales, NoSQL, BIEP (Metodología para el

desarrollo de sistemas orientados a inteligencia de negocios; metodología de desarrollo, fase de inicio (flujo de requerimientos); flujo de análisis: recopilación de datos, revisión de fuentes de datos, modelo entidad-relación, diadema de caso de uso, descripción de los datos, esquema conceptual de origen de datos (Source Conceptual Schema, SCS), esquema físico de las fuentes de datos (Source Physical Schema, SPS); Fase de elaboración: flujo de diseño (esquema de estados de máquina en la bodega de datos, esquema de actividades en la bodega de datos), flujo de implementación (fase de construcción: flujo de despegue, flujo de pruebas; fase de transición (flujo de mantenimiento, flujo posdesarrollo); resultados; reportes generados a partir de las consultas; reporte personalizados a través de la aplicación Gestión de Egresados; y conclusiones.

Las redes sociales que se estudiaron en esta investigación fueron Facebook, LinkedIn y Twitter, que fueron las fuentes principales de las que se extrajeron los datos, pero también se utilizó una encuesta a los egresados de la que se complementaron los datos del estudio. Por otra parte, la creación de una base de datos con la información obtenida de cada egresado facilitó el proceso de selección, organización y detalle de los datos; igualmente, la incorporación de elementos de inteligencia de negocios permitió la obtención de resultados en los cuales se evidencian reportes generales y personales basados en patrones de búsqueda y clasificación según el criterio seleccionado, pero varían acorde al dinamismo de la información de las redes sociales.

El documento utiliza la metodología BIEP (Business Intelligence Engineering Process), que es un tipo de metodología mixta que combina elementos cualitativos y cuantitativos; se desarrolla en cuatro fases compuesta de actividades con el fin de cumplir los objetivos propuestos; se analizan los datos de las redes sociales Facebook, LinkedIn y Twitter, y se utiliza una encuesta a los egresados. Entre las categorías conceptuales encontramos: Bases

de Datos, Business Intelligence Engineering Process, Gestión de Datos, Redes sociales, Tecnologías Emergentes.

El duodécimo artículo es del Archivo General de la Nación que se titula “Modelo de Gestión Documental y Administración de Archivos (MGDA)”. Este documento tiene como propósito, servir de referente para el desarrollo de la función archivística en el Estado colombiano, por consiguiente, es un documento de apoyo a la generación y presentación de planes, programas, reportes e informes a las diferentes instancias competentes para implementar acciones de evaluación, seguimiento y control. El Modelo consiste en un esquema o marco de referencia para la implementación de la política de Gestión Documental y administración de Archivos de las instituciones públicas y privadas que cumplen funciones públicas.

El Modelo se encuentra estructurado en cuatro capítulos, distribuidos en el siguiente orden: 1. Características del Modelo de Gestión Documental y administración de Archivos: en el cual se explica en qué consiste el Modelo, cuál es su propósito, su metodología empleada, su hoja de ruta, sus destinatarios y su utilización; 2. Actualización de componentes del MGDA: en la cual se presenta la estructura del Modelo y sus niveles de madurez; 3. Componentes del Modelo: son cinco, entre los cuales se encuentran el componente estratégico, de administración de archivos, de procesos de la gestión documental, componente tecnológico, y el componente cultural. 4. Evaluación: incluye la posibilidad de medir el avance de cumplimiento de la normatividad archivística en las instituciones públicas.

2.3. Categorías Conceptuales

Entre las categorías conceptuales más importantes para el desarrollo del presente trabajo de investigación tenemos:

Figura 4. Categoría Conceptuales sobre Gestión Documental, Gestión del Dato, Tecnologías Emergentes e Inteligencia Artificial Nota: Elaboración propia

2.3.1. Gestión de Documentos:

Para explicar esta categoría se inicia con la descripción de los términos “gestión” y el término “documento”.

Gestión.

Desde el punto de vista organizacional, para Ropa Carrión & Alama Flores (2022), la gestión se define como el proceso que implica planificar, organizar, dirigir, y controlar los recursos de una organización para alcanzar sus objetivos de manera eficiente y eficaz. Este enfoque resalta la importancia de la coordinación de actividades y la utilización racional de los recursos disponibles, en este sentido, gestionar implica llevar a cabo acciones que aseguran el cumplimiento de los fines organizacionales.

Desde un enfoque administrativo, de acuerdo con Mora (2016), la gestión es entendida como un conjunto de acciones y decisiones que permiten a los líderes y administradores, dirigir y optimizar el uso de recursos humanos, financieros y naturales. Esta definición enfatiza el papel del gestor como un facilitador que articula esfuerzos para alcanzar resultados deseados, integrando tanto aspectos técnicos como teóricos en su práctica.

Gestión de document os Innovación y vanguardia Gestión de datos Optimización Tecnologì as Emergente s Intelige ncia Artifici al Transformación

La gestión es también conceptualizada por Manrique López (2016), como un proceso estratégico que busca adaptarse a un entorno cambiante mediante la formulación e implementación de planes que respondan a las necesidades del mercado y de la sociedad. Documento.

Ministerio del Trabajo y Asuntos Sociales de España (s.f) define documento como un soporte físico o digital, que registra información. Conocimiento o experiencias humanas, y que tiene una duración temporal. Este registro puede adoptar diversas formas como textos, imágenes o gráficos, y se utiliza para comunicar, evidenciar y conservar información relevante en diferentes contextos, como el académico, administrativo y legal. En Colombia, el AGN define la “Gestión Documental” como “el conjunto de actividades administrativas y técnicas tendientes a la planificación manejo y organización de la documentación producida y recibida por las entidades desde su origen hasta su destino final con el objeto de facilitar su utilización y conservación”.

Por su parte, Méndez Cuellar y Vélez Felacio (2023) consideran que la gestión documental es:

Una herramienta administrativa para el manejo de los documentos durante todas las fases del ciclo de vida de estos en organizaciones de cualquier índole, fundamentada en principios de economía y eficiencia, con el fin de proporcionar información adecuada y oportuna tanto a usuarios internos como externos de la organización, para lo cual requiere el desarrollo de procesos y actividades técnicas propias de la archivística y el desarrollo de la información. (p. 43).

2.3.2. Gestión de Datos:

En el desarrollo explicativo de la presente categoría se empieza por definir el término “datos” Datos.

Ballesteros Carranza y Bermúdez Bimaté (2023), consideran que: Los datos son todos los registros que se producen en una organización como resultado del desarrollo de sus procesos y funciones, pero que por sí solos no adquieren valor, razón por la cual es necesario dar un contexto y buen manejo de estos, identificando y clasificando los tipos de datos que se generan con el propósito de agruparlos (p. 38).

Los datos, por consiguiente, hacen referencia a la información recopilada y procesada, la cual puede ser utilizada para la toma de decisiones, analizar tendencias y mejorar procesos. La National Science Board (2005), citada por (Angelozzi, 2020), clasifica los datos en cuanto a su forma de obtención, en:

 Datos observacionales: obtenidos a partir de las observaciones realizadas en una investigación en un cierto momento, por lo tanto, no pueden volver a ser recolectados y su preservación es crítica.

 Datos computacionales: son el resultado de ejecutar un modelo o simulación en computación, en este caso, puede no ser necesario preservar los outputs, pero sí los parámetros del modelo (hardware, software, inputs).

 Datos experimentales: obtenidos usualmente a través de mediciones en laboratorios. Si bien las experiencias pueden ser reproducidas en muchos de los casos, su preservación es importante también en cuanto a los costos que puede

suponer volver a colectarlos, o por la dificultad de volver a conseguir exactamente las mismas condiciones.

Igualmente, la Angelozzi (2020) menciona otra clasificación relacionada con la etapa de procesamiento en que se encuentran:

 Datos en Bruto: tal como son producidos o recolectados.

 Datos derivados: son aquellos construidos a partir del análisis, procesamiento o sistematización de datos en bruto, pudiendo generarse diversas versiones de datos.  Datos intermedios: colectados en etapas preliminares de la investigación.  Datos finales: el conjunto de datos seleccionados que finalmente se usan para validar resultados.

Ahora bien ¿Qué se entiende por gestión de datos?.

La página Web de la Universidad CESUMA (s.f.) define la gestión de datos como el conjunto de prácticas procesos y sistemas que permiten a una organización, recopilar, almacenar, proteger y utilizar datos de manera eficiente y efectiva a lo largo de su ciclo de vida. Esto incluye desde la creación y almacenamiento hasta la eliminación de datos, asegurando su integridad y disponibilidad para la toma de decisiones.

En un contexto empresarial, la página Web de SAP Insighs (s. f.), afirma que la gestión de los datos implica el desarrollo y la implementación de políticas y estrategias que aseguran que los datos sean accesibles, confiables y seguros. Esta práctica es fundamental para maximizar el valor de los datos como activos estratégicos dentro de la organización, facilitando la integración de información procedente de varias fuentes y garantizando su calidad.

Desde una perspectiva técnica, la página web HPE Discover Barcelona (2024), dice que la gestión de los datos abarca las tecnologías y herramientas utilizadas para almacenar, procesar y analizar datos.

Para Ballesteros Carranza y Bermúdez Bimaté (2023), “La gestión de datos es la acción de gestionar realmente los datos e implica actividades relacionadas con datos tales como arquitectura de datos, modelado de datos, almacenamiento de datos” (p. 42). Otra definición, complementaria a la anterior, define que “la gestión de los datos es el procedimiento de introducir, acumular, ordenar y aprovechar y conservar los datos creados y recolectados por una entidad” (p. 43).

2.3.2.1. Etapas de la Gestión del dato como Documento de Archivo. A. Planeación.

La planeación es el conjunto de actividades orientadas a la generación y valoración de los datos como documentos de archivo, en cumplimiento del contexto administrativo, legal, funcional y técnico de la entidad. Incluye la creación y diseño de formularios y documentos, el análisis de procesos, el análisis diplomático y el registro en el sistema de gestión documental. En esta etapa se establecen las normas y objetivos de gestión, así como los requisitos técnicos y administrativos necesarios para la correcta administración y automatización documental (AGN, s.f.).

B. Producción o Ingreso.

Esta etapa comprende la creación, recepción o ingreso de los datos como documentos al sistema de gestión documental. Se estudian aspectos como el formato, la estructura, la finalidad, el área responsable y el proceso en el que interviene el documento. Se evalúa la relevancia y funcionalidad de los documentos, asegurando que su producción responda a necesidades reales y normativas de la organización (Aparisi, s.f.).

C. Gestión y Trámite.

Incluye todas las actuaciones necesarias para el registro, vinculación a un trámite, distribución, descripción (metadatos), disponibilidad, recuperación y acceso para consulta de los documentos. También abarca el control y seguimiento de los trámites hasta la resolución de los asuntos, asegurando la trazabilidad y el cumplimiento de los procesos administrativos (AGN, s.f.).

D. Organización.

Consiste en la aplicación de operaciones técnicas automatizadas para declarar el dato como documento de archivo en el sistema, clasificarlo, ubicarlo en el nivel adecuado, ordenarlo y describirlo correctamente. Esta etapa garantiza la correcta agrupación y localización de los documentos, facilitando su acceso y preservación a largo plazo (AGN, s.f.). E. Transferencia.

La transferencia documental es el proceso mediante el cual los documentos pasan del archivo de gestión al archivo central, y de éste al archivo histórico, conforme a los tiempos de retención establecidos en las Tablas de Retención Documental (TRD). Incluye la verificación de la estructura, la validación de formatos y la migración o conversión de soportes cuando sea necesario (Archivo General de la Nación, 2024).

F. Disposición Final.

La disposición final es la decisión que resulta de la valoración documental, determinando el tratamiento definitivo de los documentos: conservación temporal, permanente o eliminación, según lo definido en las TRD o en las Tablas de Valoración Documental. Este proceso es esencial para gestionar el volumen documental y definir el destino final de cada agrupación documental (Archivo General de la Nación, 2024).

G. Preservación a Largo Plazo.

La preservación digital a largo plazo del dato como documento de archivo se define como el conjunto de principios, políticas, estrategias y acciones específicas orientadas a asegurar la estabilidad física y tecnológica de los datos, la permanencia y el acceso a la información de los documentos digitales, así como la protección de su contenido intelectual durante el tiempo que sea necesario (Archivo General de la Nación, 2024).

2.3.3. Tecnologías Emergentes:

Para el desarrollo de esta categoría, se precisa definir los términos “Tecnología” y “Emergente” por separado.

Tecnología.

La tecnología se puede definir como el conjunto de conocimientos, habilidades, herramientas y métodos que permiten la creación de bienes y servicios, así como la resolución de problemas en diversas áreas. Según Escorsa Castells & Valls-Pasola (2003), la tecnología no solo abarca los dispositivos físicos, sino también los procesos y sistemas que facilitan la innovación y la mejora de la productividad en las empresas.

Para Binder & García (2021), el concepto de tecnología hace referencia a un conjunto de herramientas y procesos que no son neutros, sino que están diseñados para incrementar los mecanismos de dominación del capitalismo y otras formas de control en diversas esferas de la vida humana. La obra enfatiza que las tecnologías deben ser analizadas críticamente y transformadas para que sirvan a los objetivos y deseos de las comunidades, en lugar de ser vistas como fines en sí mismas.

Además, es importante reconocer que las tecnologías son herramientas que no son neutras; están diseñadas para incrementar los mecanismos de dominación del capitalismo y

otras formas de control en diversas esferas de la vida. Por lo tanto, su análisis crítico y transformador son necesarios para que sirvan a los objetivos y deseos de las comunidades, en lugar de ser vistas como fines en sí mismas. Esta visión integra las perspectivas de Escorsa Castells & Valls Pasola (2003) con Binder & García (2021), resaltando tanto el aspecto funcional de la tecnología como su implicación social y política. Emergente.

Por otra parte, el término “emergente” en el contexto de los sistemas emergentes expuesto por Johnson (2012), se refiere a fenómenos que surgen de la interacción de componentes más simples donde el todo presenta propiedades que no se pueden predecir a partir de las partes individuales. En el contexto de sistemas complejos, como las ciudades, la emergencia implica que patrones y estructuras se forman sin un diseño centralizado a partir de decisiones individuales y reglas simples de interacción.

Tecnologías Emergentes.

De acuerdo con República de Colombia, Gobierno Digital. (s. f.), en su Guía con lineamientos generales para el uso de tecnologías emergentes, la definición de Tecnologías Emergentes fue acuñada por el College of Information Tecnology, Universidad de Dubai en el año 2013, quien la define como nuevas tecnologías que se están desarrollando actualmente o se desarrollarán en los próximos 5 a 10 años y que alterarán sustancialmente el entorno empresarial y social. Igualmente, la Guía citada, aclara que, La tecnología se define como emergente cuando causa un cambio radical en los negocios, la industria o la sociedad. (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de Colombia, 2025).

2.3.4. Inteligencia Artificial:

La Inteligencia Artificial se define como un conjunto de tecnologías diseñadas para reproducir funciones cognitivas humanas tales como el razonamiento, el aprendizaje y la

comunicación. Según Alvarado Rojas (2015), la IA busca emular el razonamiento analítico del cerebro humano a través de técnicas como el aprendizaje automático donde se utilizan algoritmos para extraer patrones de grandes volúmenes de datos y resolver problemas.

Figura 5. Inteligencia Artificial en la Gestión Documental Nota: obtenido de https://future.inese.es/ia- De manera similar y complementaria, autores como Omigie, Krubu y Anthony (2023), definen la Inteligencia Artificial (IA) como aquella categoría que hace referencia a sistemas digitales que automatizan o asisten en actividades asociadas con el pensamiento humano, tales como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. La IA se manifiesta en un espectro multidimensional que abarca diversas técnicas y tecnologías, desde sistemas basados en reglas hasta modelos de aprendizaje profundo. Según los autores, la IA tiene el potencial de transformar significativamente la gestión de registros y archivos en organizaciones públicas, lo que es crucial para mejorar la eficiencia administrativa y la transparencia.

Entre los tipos de IA, según Alvarado Rojas (2015), encontramos:

Figura 6. Tipos de Inteligencia Artificial Nota: obtenido de https://www.algotive.ai/es-mx/blog/gu%C3%ADa-de-inteligencia-artificialaut%C3%B3noma-el-futuro-de-la-ia  IA Débil: También conocida como IA Estrecha, se refiere a sistemas diseñados para realizar tareas específicas sin poseer conciencia o entendimiento general. Los ejemplos incluyen asistentes virtuales y sistemas de recomendación.  IA Fuerte: Este tipo implica sistemas que poseen una comprensión y razonamiento similar al humano, por tanto, son capaces de realizar cualquier tarea cognitiva. Aunque sigue siendo un objetivo a largo plazo en la investigación para lograr una mejor perfección de este.

 IA General: Se refiere a sistemas que pueden aprender y aplicar inteligencia en una variedad de tareas, similar a la capacidad humana.

 IA Superinteligente: Una forma hipotética de IA que superaría la inteligencia humana en todos los aspectos, incluyendo creatividad y resolución de problemas. Las características principales de la IA, según Alvarado Rojas, son:

 Aprendizaje Automático: Capacidad para aprender y mejorar a partir de experiencias previas sin programación explícita.

 Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Habilidad para entender y generar lenguaje humano, facilitando la interacción entre humanos y máquinas.  Visión por Computadora: Permite a las máquinas interpretar y entender imágenes del mundo real, crucial en aplicaciones como reconocimiento facial.  Adaptabilidad: Los sistemas pueden ajustarse a nuevas situaciones y datos mejorando su rendimiento con el tiempo.

 Interacción Humano-Máquina: Facilita una comunicación más natural entre usuarios y sistemas, mejorando la usabilidad.

Estos elementos subrayan tanto el potencial transformador de la IA como los desafíos éticos que plantea, especialmente en relación con la protección de datos personales.

2.3.5. Características de la Inteligencia Artificial en la Gestión del Dato como

Documento de Archivo:

La Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo presenta características clave que transforman y optimizan la administración documental. Estas características son:

Automatización y eficiencia.

 La IA automatiza tareas repetitivas y manuales, como la clasificación, archivo y extracción de datos de documentos, lo que reduce la intervención humana y acelera los procesos (Cardona Puig, 2023).

 Permite consolidar flujos de trabajo relacionados con el procesamiento documental en una sola unidad cohesiva, mejorando la eficiencia operativa (Ayerdi, 2025). Clasificación y organización inteligente.

 La IA aplica técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para clasificar documentos automáticamente según su contenido, tipo y criterios predefinidos, facilitando su organización y recuperación (Zapata, 2024).  Reconoce patrones complejos en los documentos, incluso aquellos difíciles de detectar por métodos tradicionales, aumentando la precisión en la clasificación y etiquetado. (Zapata, 2024).

Extracción y análisis de información.

 Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de documentos para extraer información relevante como nombres, fechas, números y entidades mencionadas, agilizando la revisión y análisis documental. (Zapata, 2024).  Facilita la extracción inteligente de datos, reduciendo errores humanos y mejorando la calidad de la información extraída. (Zapata, 2024).

Soporte en la toma de decisiones y colaboración.

 La IA puede proporcionar recomendaciones y sugerencias basadas en el análisis documental, apoyando decisiones más informadas en procesos como revisión de contratos o evaluación de riesgos. (Blanch, 2023).

 Mejora la colaboración mediante funciones de comentarios y revisiones automatizadas, permitiendo una gestión documental más dinámica y comunicativa. (Adrià, 2023).

Seguridad y cumplimiento.

 Implementa medidas avanzadas de seguridad, como detección de comportamientos sospechosos, cifrado, control de acceso y monitorización, protegiendo documentos confidenciales y asegurando el cumplimiento normativo (Adriá, 2023).  Facilita la aplicación de políticas de retención documental y anonimización o seudonimización de datos personales, fundamentales en la gestión archivística. (Zapata, 2024).

Adaptabilidad y aprendizaje continuo.

 Los sistemas basados en IA pueden aprender y mejorar con el tiempo mediante retroalimentación y exposición a nuevos datos, aumentando su precisión y adaptabilidad a diferentes tipos de documentos y estructuras (Zapata, 2024).  Permite ajustar modelos y automatismos para optimizar la gestión documental según las necesidades específicas de la organización (Blanch, 2023). En resumen, la IA en la gestión del dato como documento de archivo ofrece una gestión documental inteligente, automatizada, precisa, segura y adaptable, que mejora significativamente la eficiencia, calidad y cumplimiento en el manejo de documentos de archivo.

2.3.6. Etapas de la IA en la gestión del Dato como Documento de Archivo:

Las etapas de la inteligencia artificial en la gestión del dato como documento de archivo pueden sintetizarse en un proceso secuencial que permite optimizar la administración documental mediante la automatización y el análisis inteligente. Estas etapas son:

1. Digitalización y reconocimiento de contenido.

 El primer paso es la digitalización de documentos físicos o la incorporación de documentos digitales, utilizando tecnologías como OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) para convertir imágenes o PDFs en texto legible por máquinas.  Esto permite que la IA pueda reconocer y procesar el contenido de los documentos, base fundamental para las siguientes etapas (Padilla Ruiz, 2024).

2. Clasificación automática.

 La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar y clasificar los documentos según su tipo, contenido y atributos relevantes.  Esta clasificación automática facilita la organización y posterior recuperación eficiente de los documentos, reduciendo errores y tiempo en procesos manuales (Blanch 2023).

3. Extracción inteligente de datos.

 En esta etapa, la IA extrae información clave de los documentos, como fechas, nombres, números, y otros datos relevantes, mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural y análisis semántico.

 Esto permite automatizar la captura de datos para su uso en sistemas internos, mejorando la precisión y reduciendo la intervención humana (Blanch, 2023).

4. Almacenamiento y gestión.

 Los documentos y datos extraídos se almacenan en sistemas de gestión documental que integran IA para mantener una estructura organizada, segura y accesible.

 La IA ayuda a aplicar políticas de retención, control de acceso y protección de datos sensibles, asegurando el cumplimiento normativo (Blanch, 2023).

5. Búsqueda y recuperación avanzada.

 La IA mejora las capacidades de búsqueda mediante técnicas avanzadas que permiten localizar documentos con mayor rapidez y precisión, incluso en grandes volúmenes de datos.

 Esto incluye búsqueda semántica y contextual que supera las limitaciones de búsquedas basadas en palabras clave (Blanch 2023).

6. Análisis y soporte a la toma de decisiones.

 La IA analiza grandes conjuntos de documentos para identificar patrones, tendencias o riesgos, y puede generar recomendaciones para apoyar decisiones estratégicas.

 También facilita la colaboración mediante revisiones automatizadas y comentarios inteligentes, agilizando procesos de trabajo en equipo (Blanch, 2023).

7. Aprendizaje y mejora continua.

 Los sistemas de IA se adaptan y mejoran con el tiempo gracias al aprendizaje automático, ajustando sus modelos para optimizar la clasificación, extracción y análisis según la evolución de los documentos y necesidades organizativas (Blanch, 2023). En resumen, estas etapas permiten que la inteligencia artificial transforme la gestión del dato como documento de archivo en un proceso automatizado, eficiente, seguro y adaptable, mejorando la organización, acceso y uso de la información documental.

2.4. Contexto institucional:

La presente investigación es realizada bajo un estudio de caso realizado en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ) entidad pública regional, descentralizada, adscrita al Ministerio del Ambiente y Desarrollo Sostenible (MINAMBIENTE). La sede principal de CODECHOCÓ se encuentra ubicada en la ciudad de Quibdó, capital del Departamento del Chocó, en la Carrera 1 # 22 – 96. Igualmente, la integran cuatro regionales ubicadas en lugares estratégicos del departamento: Regional Atrato, Regional Costa Pacífica, Regional Urabá y Regional San Juan. CODECHOCÓ es la primera autoridad ambiental del Departamento del Chocó, por consiguiente, es la responsable de poner en marcha las políticas nacionales en relación con el medio ambiente y los recursos naturales renovables, observando los principios generales ambientales como fundamento de la política ambiental colombiana definidos en el artículo 1° de la Ley 99 de 1993.

CODECHOCÓ fue creada por el Decreto No. 760 de 24 de mayo de 1968 como Corporación Nacional para el Desarrollo del Chocó, En los años 1970 a 1975 pasa a formar parte del Ministerio de Agricultura, y en 1976 entra a formar parte del Departamento Nacional de Planeación. En 1980 ejecuta el Proyecto DIAR (Desarrollo Integral Agrícola y Rural), en coordinación con los Países Bajos, con lo cual obtiene un impacto significativo. Más tarde, el Artículo 39 de la Ley 99 de 1993, redefine las funciones de la Corporación y transforma la Corporación Nacional para el Desarrollo del Chocó (CODECHOCÓ), en Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ).

A continuación, se presenta el contexto institucional en donde se aplicó el presente estudio de caso: CODECHOCÓ.

2.4.1. Misión.

Administrar y manejar los recursos naturales y la oferta ambiental en su jurisdicción, fundamentándose en el desarrollo humano sostenible con participación comunitaria, gestionando y ejecutando planes, programas y proyectos que apunten hacia la búsqueda de una nueva cultura de desarrollo, el mejoramiento de la calidad de vida, la promoción de una producción limpia y el desarrollo de una acción ambiental sostenible. CODECHOCO como máxima autoridad ambiental en el Departamento, lidera la gestión y ejecución de los planes, programas y proyectos encaminados a manejar y administrar los recursos naturales del ambiente de manera sostenible; proporcionando escenarios para la búsqueda de una nueva cultura del desarrollo, la concertación y la participación comunitaria y el concurso de las autoridades locales.

2.4.2. Visión.

CODECHOCO asume una posición de gestión ambiental para el desarrollo integral humano sostenible, donde los recursos naturales sean administrados y utilizados de manera racional, en armonía con la base natural que garantice la existencia de los ecosistemas y oferta ambiental, para beneficio y desarrollo de las generaciones presentes y futuras. 2.4.3. Objetivo Social.

CODECHOCO es una Corporación Autónoma Regional cuyo objeto social está centrado en la promoción del conocimiento de los recursos naturales renovables y del medio ambiente de la Región Chocoana y su utilización. Así como la protección del medio ambiente chocoano como área especial de reserva ecológica de Colombia.

2.4.4. Estructura Orgánico-funcional.

Figura 7. Estructura organizacional de CODECHOCÓ Nota: obtenido de https://codechoco.gov.co/publicaciones/2908/estructura-organica/ La presente investigación es muy importante para CODECHOCÓ porque le permitirá obtener oportunidades de mejora a través de la evaluación del uso de la Inteligencia Artificial, no solo en lo correspondiente a la gestión documental, sino también, a cada uno de los procesos y procedimientos de la gestión administrativa en general. De ahí la necesidad de implementar el uso de tecnologías emergentes que contribuyan con la realización de buenas prácticas de gestión administrativa y ambiental dentro de la Corporación lo que contribuirá a visibilizar experiencias exitosas en la gestión pública a nivel regional, nacional e internacional. 2.5. Marco legislativo y normativo.

2.5.1. Marco legislativo y normativo colombiano.

A partir de la Ley 527 de 1999, “Por medio de la cual se define y reglamenta el acceso y uso de los mensajes de datos, del comercio electrónico y de las firmas digitales, y se establecen las entidades de certificación y se dictan otras disposiciones”, se promovió el uso de tecnología en el comercio, centrándose en garantizar la seguridad en las transacciones y

fomentar la confianza entre usuarios y proveedores. Esta ley proporciona un marco fundamental para comprender aspectos esenciales en el manejo de datos, como la validez jurídica de los mensajes de datos, el uso de la firma electrónica y la protección de la información personal.

Con la promulgación de la Ley 594 del 14 de julio de 2000, “Por medio de la cual se dicta la Ley General de Archivos y se dictan otras disposiciones”, el Estado colombiano reguló la función archivística y estableció principios que deben guiar la administración y custodia de los acervos documentales en entidades públicas y privadas. La ley permite el uso de tecnologías avanzadas, siempre que se cumplan criterios de organización archivística y se garantice la integridad, autenticidad y perdurabilidad de los documentos durante su ciclo de vida.

En este contexto, la aplicación de tecnologías emergentes debe alinearse con los criterios establecidos por el Archivo General de la Nación para asegurar que los datos mantengan su validez y sean tratados adecuadamente. Según su artículo 19, parágrafo 1: “Los documentos reproducidos por los citados medios gozarán de la validez y eficacia del documento original, siempre que se cumplan los requisitos exigidos por las leyes procesales y se garantice la autenticidad, integridad e inalterabilidad de la información”. Además, se aborda la preservación digital, indicando la necesidad de desarrollar programas de gestión documental, donde la tecnología se convierte en un aliado crucial para el procesamiento de datos, respetando todos los procesos desde su producción hasta su disposición final. La Ley General de Archivos refuerza la importancia de implementar sistemas de gestión documental, cruciales para facilitar la organización y recuperación de datos, lo que no solo mejora la eficiencia administrativa, sino que también asegura la accesibilidad de la información. De este modo, se busca garantizar que los archivos cumplan su función esencial de preservar y

facilitar el acceso a la información, contribuyendo al desarrollo de una sociedad más informada y eficiente.

La información recopilada por la entidad debe cumplir con los principios establecidos en la Ley Estatutaria 1581 de 2012, “Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales”. Esta ley regula el tratamiento de datos personales en cualquier base de datos, haciéndolos susceptibles de manejo por entidades públicas o privadas (Artículo 2). Por lo tanto, la Corporación CODECHOCÓ, al procesar datos que contengan información personal, debe asegurar una recolección adecuada conforme a la normativa y garantizar que sus sistemas y aplicaciones mantengan las condiciones de seguridad necesarias para prevenir la adulteración, pérdida o acceso no autorizado. Es esencial entender el tratamiento de datos, tal como se define en el artículo 3 de la Ley 1581 de 2012: “Cualquier operación o conjunto de operaciones sobre datos personales, tales como la recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión”. Esto implica que CODECHOCÓ debe implementar políticas y procedimientos robustos para asegurar la integridad y confidencialidad de la información en cada etapa. Además, la entidad debe fomentar la capacitación del personal en el manejo de datos personales y establecer mecanismos de control y auditoría para verificar el cumplimiento de estas obligaciones, contribuyendo así a la protección de los derechos de los titulares de los datos y a la confianza en la gestión de la información.

En consonancia con la protección de los datos personales, la Ley 1712 de 2014, “Por medio de la cual se crea la Ley de Transparencia y del Derecho de Acceso a la Información Pública Nacional y se dictan otras disposiciones”, establece criterios claros para calificar la información cuyo acceso debe restringirse, salvaguardando los derechos constitucionales de sus titulares. Así, la Corporación CODECHOCÓ, como sujeto obligado, debe respetar lo estipulado en los artículos 18 y 19 de esta ley. El artículo 18 se refiere a la información

exceptuada por daño a los derechos de personas naturales o jurídicas, mientras que el artículo 19 aborda la información exceptuada por daño a los intereses públicos. Asimismo, el artículo 4, que define el derecho de acceso a la información, impone la obligación de divulgar proactivamente la información pública. Para cumplir con este mandato, CODECHOCÓ debe implementar mecanismos tecnológicos que faciliten los procesos archivísticos, garantizando la disponibilidad a largo plazo de documentos electrónicos y manteniendo su calidad, autenticidad e integridad.

La incorporación de tecnologías avanzadas en la gestión documental no solo fortalecerá la transparencia y la rendición de cuentas, sino que también facilitará el cumplimiento de las normativas de protección de datos. Al adoptar un enfoque proactivo en la divulgación de información pública, CODECHOCÓ contribuirá a un entorno de confianza entre la institución y la ciudadanía, promoviendo el ejercicio pleno del derecho de acceso a la información en un marco de respeto por los derechos individuales.

Dentro del marco legal, es importante destacar el Decreto 1080 de 2015, “por medio del cual se expide el Decreto Único Reglamentario del Sector Cultura”, que articula y complementa las disposiciones de la Ley General de Archivos, estableciendo un marco normativo más claro para la gestión documental en las entidades del Estado. En particular, el artículo 2.8.2.5.5 aborda la interoperabilidad, señalando que “las entidades públicas deben garantizar la capacidad de transferir y utilizar información de manera uniforme y eficiente entre diversas organizaciones y sistemas de información”. Este principio es fundamental para asegurar que la información fluya eficazmente, promoviendo la colaboración entre diferentes entidades. La interoperabilidad fomenta la creación y el uso de estándares comunes, que incluyen protocolos de comunicación y formatos de datos, esenciales para el desarrollo e integración de sistemas inteligentes. Esto permite la conexión entre diversas plataformas y facilita la

integración de datos de múltiples fuentes. Al proporcionar un acceso más amplio a la información de los repositorios digitales, la interoperabilidad permite que los modelos de inteligencia artificial (IA) se entrenen con datos más completos y representativos, mejorando así la calidad de las decisiones basadas en IA y su capacidad para ofrecer soluciones precisas. Con la promulgación del Acuerdo 001 de 2024 del Archivo General de la Nación, por el cual se establece el Acuerdo Único de la Función Archivística, se definen los criterios técnicos y jurídicos para su implementación en el Estado Colombiano y se fijan otras disposiciones, (Archivo General de la Nación, 2024) se avanza significativamente en la normatividad archivística en Colombia, dotando a las entidades de los instrumentos necesarios para garantizar un cumplimiento adecuado en la administración, protección y difusión de la información pública.

La implementación de la inteligencia artificial en las entidades públicas en Colombia se presenta como una herramienta para transformar la gestión pública, respaldada por la política de gobierno digital liderada por el Ministerio de las TIC. Esta política busca “promover el uso y aprovechamiento de las tecnologías de la información y las comunicaciones para consolidar un Estado y ciudadanos competitivos, proactivos e innovadores, que generen valor público en un entorno de confianza digital”. (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, 2018, pág. 11).

Por otra parte, el enfoque temático de la investigación se compromete a respetar y salvaguardar los derechos de autor, promoviendo un uso consciente y responsable en la difusión de obras. Se presta especial atención a la correcta inclusión de citas, garantizando un uso adecuado del material conforme a la Ley 1915 del 12 de julio de 2018, por la cual se modifica la Ley 23 de 1982 y se establecen otras disposiciones en materia de derecho de autor y derechos conexos.

2.5.2. Marco legislativo y normativo internacional.

En lo referente a la normatividad archivística internacional, para el propósito del presente estudio de caso, se aborda diversas áreas críticas en la gestión de datos y documentos, especialmente en el contexto de las tecnologías emergentes y la inteligencia artificial. A continuación, se describen los documentos específicos de esta normatividad en relación con estos temas.

Gestión de Datos y Documentos:



ISO 15489.

De acuerdo con la Universitat Oberta de Catalunya (s. f.), la norma ISO 15489 es una norma internacional que proporciona directrices sobre la gestión de documentos y sistemas de archivo. Su objetivo es asegurar que las organizaciones gestionen sus documentos de manera efectiva, garantizando su integridad y accesibilidad a largo plazo. Esta norma enfatiza la importancia de:

 Identificación de responsabilidades en la creación y control de documentos.  Estandarización de métodos para la gestión documental.  Integración de la gestión documental en los procesos organizacionales MoReq2.  El Modelo de Requisitos para la Gestión de Documentos Electrónicos (MoReq2).

La Comunidad Baratz (s. f.), describe El MoReq2 como una norma estándar desarrollada en el marco de la Unión Europea que complementa la ISO 15489. Este modelo se centra en los requisitos específicos para la organización de archivos electrónicos, promoviendo prácticas que aseguran la conservación y disponibilidad a largo plazo de los documentos

digitales. Incluye 390 requisitos y 127 elementos de metadatos, adaptándose a las nuevas tecnologías y prácticas emergentes.

 Ley Modelo Interamericana sobre Gestión Documental.

La Ley Modelo Interamericana, de acuerdo con la Organización de Estados Americanos (OEA). (s. f.), establece directrices para la gestión documental en las Américas, enfocándose en la identificación, clasificación y descripción de documentos. Esta ley promueve políticas que aseguran un manejo adecuado de los archivos, tanto físicos como electrónicos, integrando procesos que garanticen el acceso y la seguridad de la información. Tecnologías Emergentes e Inteligencia Artificial.

La integración de tecnologías emergentes en la gestión documental se refleja en las recomendaciones para adoptar medios informatizados y automatizados. La ISO 15489 y el MoReq2 fomentan el uso de herramientas digitales que facilitan la creación, gestión y conservación de documentos, lo que es crucial para adaptarse a un entorno cada vez más digitalizado.

Inteligencia Artificial.

Aunque no hay normas específicas exclusivamente dedicadas a la inteligencia artificial dentro del marco archivístico internacional, su aplicación se considera implícita en las recomendaciones sobre automatización y gestión digital. La implementación de sistemas basados en inteligencia artificial puede mejorar significativamente los procesos de clasificación, búsqueda y recuperación de información archivística, optimizando así la eficiencia organizacional.

ISO 9001: 2015.

Es una norma internacional que establece los requisitos para implementar un Sistema de Gestión de la Calidad (SGC) en cualquier tipo de organización, independientemente de su tamaño o sector. Su objetivo principal es garantizar que los productos o servicios ofrecidos cumplan de manera consistente con las necesidades de los clientes y con los requisitos legales y reglamentarios aplicables. Esta versión, publicada en 2015, introdujo un enfoque basado en riesgos, orientando a las organizaciones a identificar, prevenir y gestionar posibles fallos en sus procesos. Además, promueve la mejora continua, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente como pilares centrales. La ISO 9001:2015 se articula en torno al ciclo PHVA (Planificar- Hacer-Verificar-Actuar), lo que facilita integrar la calidad en la estrategia organizacional y fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia.

Capítulo 3. Metodología Propuesta El presente capitulo expone la metodología propuesta para el desarrollo de la investigación, la cual se fundamentó en un enfoque mixto que combinó técnicas cualitativas y cuantitativas, con el fin de analizar de manera integral el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo en CODECHOCÓ. Se adoptó un diseño de investigación descriptivo, apoyado en entrevistas semiestructuradas a directivos y encuestas a funcionarios de nivel asistencial, complementado con el método deductivo, el comparativo y la técnica de análisis de contenido. Asimismo, se definen los instrumentos a emplear — entrevistas, encuestas y matriz DOFA—, todos alineados con los objetivos específicos del estudio. El capítulo también describe las fases de la investigación, desde la revisión de literatura hasta la elaboración del informe final.

3.1. Enfoque.

El enfoque de esta investigación fue mixto, combinando métodos cualitativos y cuantitativos para garantizar un análisis integral del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo dentro de la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó (CODECHOCÓ). Esta metodología permitió abordar el fenómeno desde diversas perspectivas, lo que facilitó la caracterización de herramientas de IA aplicables, el diagnóstico de su implementación y la formulación de estrategias de mejora. De acuerdo con Hernández-Sampieri y Mendoza Torres (2018), la metodología mixta ofrece varias ventajas a saber: enriquecimiento de datos (cuantitativos y cualitativos), flexibilidad en el diseño, triangulación de resultados, mejora en la interpretación, amplitud en el alcance, generación de nuevas hipótesis, adaptación a diversos contextos, entre otras. Desde el enfoque cualitativo, se exploró las percepciones, experiencias y desafíos asociados al uso de IA en la gestión documental, lo que permitió comprender cómo estas tecnologías impactan los procesos archivísticos y la toma de decisiones dentro de la entidad.

Paralelamente, el enfoque cuantitativo posibilitó la recopilación y análisis de datos objetivos sobre el grado de adopción de IA, su eficacia en la gestión del dato y las áreas de oportunidad para optimizar su aplicación.

A partir de este análisis, la investigación buscó caracterizar las herramientas de IA aplicables, diagnosticar su uso actual en CODECHOCÓ y proponer acciones de mejora que contribuyan a fortalecer la gestión documental mediante IA, garantizando la autenticidad, integridad y confiabilidad de los datos archivísticos.

3.2. Tipo de investigación.

El tipo de investigación adoptado fue descriptivo, lo cual permitió analizar y detallar las características del fenómeno estudiado, combinando datos cuantitativos y cualitativos. Esto resultó adecuado para comprender el uso actual de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo, ya que posibilitó tanto el análisis de experiencias subjetivas como la recopilación de datos numéricos objetivos.

Por un lado, se aplicaron entrevistas semiestructuradas al personal directivo y gerencial de CODECHOCÓ, con el fin de conocer sus percepciones, experiencias, niveles de participación y los criterios que aplican en la toma de decisiones relacionadas con los procesos de gestión documental y el uso de IA. Esta actividad respondió al Objetivo Específico 1 (OE1), al permitir establecer las características del uso actual de la IA, identificar las herramientas implementadas y evaluar en qué medida estas se integran en los procesos de gestión del dato en la entidad objeto de estudio.

De forma complementaria, se desarrollaron encuestas dirigidas a los funcionarios de nivel asistencial, orientadas a recopilar información cuantitativa que permitió diagnosticar el uso operativo de la IA en la gestión documental. Este instrumento se enfocó en dar cumplimiento al Objetivo Específico 2 (OE2). Una vez recolectados y analizados los datos cualitativos y

cuantitativos, se procedió a formular una propuesta de mejora para el uso de la IA en la gestión del dato como documento de archivo. Esta propuesta se construyó a partir de una Matriz de DOFA, que permitió estructurar estrategias de mejora. Esta etapa permitió dar cumplimiento al Objetivo Específico 3 (OE3) y, en conjunto, al Objetivo General (OG) y la pregunta de investigación formulada en la primera unidad de este estudio de caso. 3.3. Método.

El método que se utilizó es el método deductivo, partiendo de teorías existentes sobre la gestión del dato y la aplicación de IA en instituciones públicas para evaluar su aplicabilidad en el contexto específico de la Corporación. El método deductivo se caracteriza por partir de una ley general basada en la razón, hasta llegar a lo particular, es decir pasar desglosando una teoría, hasta obtener únicamente datos. El método comparativo, por su parte, es una técnica de investigación que se utiliza para analizar y comparar diferentes fenómenos, situaciones o contextos con el fin de identificar similitudes y diferencias significativas: Este enfoque se basa en la premisa de que, al contrastar dos o más elementos, se pueden extraer conclusiones más robustas sobre las características y comportamientos de estos. 3.4. Técnica.

La técnica principal que se empleó en esta investigación fue el análisis de contenido, el cual resulta adecuado para examinar de forma sistemática los datos cualitativos y cuantitativos recolectados. Asimismo, el análisis de contenido se aplicó al diagnóstico derivado de los resultados obtenidos mediante las encuestas dirigidas a los funcionarios del nivel asistencial, así como al estudio de documentos institucionales.

Con base en la información obtenida y analizada, se elaboró una matriz DOFA que permitió diagnosticar y con base a esa información se generó una propuesta de mejora concreta para optimizar el uso de la IA en los procesos archivísticos, ajustadas a la realidad

institucional de CODECHOCÓ y a los desafíos identificados en el contexto de una gestión pública sostenible y tecnológicamente pertinente.

3.5. Instrumentos.

Los instrumentos de recolección de información que se utilizaron en esta investigación son: una guía de entrevista semiestructurada, un cuestionario de encuesta estructurado y una matriz DOFA. Estos instrumentos fueron diseñados específicamente para recopilar información alineada con los objetivos específicos del estudio, permitiendo caracterizar, diagnosticar y proponer mejoras en el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó – CODECHOCÓ.

La entrevista semiestructurada fue dirigida a una muestra representativa de 5 funcionarios de alto nivel, seleccionados de una población total de 10 directivos (compuesta por

5 Subdirectores y 5 Jefes de Área), responsables de la toma de decisiones estratégicas y

asignación de recursos tecnológicos. La muestra incluyó a 2 Subdirectores (Subdirector de Planeación y Secretaría General) y 3 Jefes de Área (Jefe de la Oficina TIC’s, Jefe de Talento Humano y Jefe de Control Interno), quienes están directamente vinculados con la planificación, implementación y monitoreo del uso de tecnologías emergentes. Se destacó especialmente la inclusión del Jefe de TIC’s, por su rol en la gestión del PETI (Plan Estratégico de Tecnologías de la Información) y en la supervisión de las soluciones tecnológicas en curso. La entrevista incluyó diez (10) preguntas orientadas a caracterizar el uso de la IA dentro de CODECHOCÓ. Las preguntas abordaron aspectos como la integridad en gestión de los datos como documentos de archivo, los procesos específicos de la gestión del dato más útiles, funcionalidades de la IA más importantes dentro de la gestión de los datos, condiciones mínimas de implementación de la IA en la gestión documental, viabilidad de la IA para automatizar la gestión documental, tareas de la gestión del dato que puede ser optimizadas

con IA, papel de la IA dentro del procesos de gestión de metadatos como apoyo a recuperación de documentos, tipos de controles basados en IA que son viables para gestionar los datos como documentos de archivo, factores esenciales que garantizan el éxito del uso de la IA dentro de la gestión de los datos, entre otros. Esta actividad estuvo directamente relacionada con el Objetivo Específico 1 (OE1).

Por su parte, el cuestionario de encuesta estructurado fue compuesto por 14 preguntas cerradas, diseñadas para recopilar información cuantitativa sobre la gestión de datos y documentos de archivo, con un énfasis en los pasos del proceso documental, el uso de aplicaciones tecnológicas y el diagnóstico del uso de IA en las actividades operativas. La encuesta se aplicó a una muestra de 10 funcionarios, seleccionados de una población de 22 auxiliares administrativos que tienen a su cargo la gestión de los archivos de gestión en las distintas dependencias de la Corporación. Esta muestra fue definida teniendo en cuenta su participación directa en procesos como la captura, procesamiento, almacenamiento, transferencia, acceso y consulta de documentos institucionales. La información obtenida permitió dar respuesta al Objetivo Específico 2 (OE2).

Finalmente, a partir de los resultados obtenidos mediante las entrevistas y encuestas, se construyó una matriz DOFA con el propósito de integrar y sistematizar los hallazgos cualitativos y cuantitativos. Esta herramienta analítica permitió identificar de manera estructurada las fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas relacionadas con el uso de la inteligencia artificial en CODECHOCÓ. Los resultados de la matriz constituyeron un insumo fundamental para la formulación de propuestas de mejora, alineadas con la realidad institucional y los desafíos identificados, dando cumplimiento al Objetivo Específico 3 (OE3) y contribuyendo a la resolución de la pregunta de investigación.

3.6. Fases de la investigación.

3.6.1 Revisión de literatura y diseño de la investigación.

Se exploró la literatura existente y se diseñó la metodología de investigación (relacionado con el objetivo específico 1). Se emplearon sesenta (60) días para realizarlo. Para la revisión de la literatura y la elaboración posterior del marco teórico, se estructuró una tabla de contenido, de acuerdo con las categorías expuestas en el Estado del Arte (2.2) del presente trabajo, es decir, se presentó una línea de tiempo que abarca desde el surgimiento de las Tecnologías de la Información, hasta las Tecnologías Emergentes, prestando mayor atención al desarrollo y evolución de la Inteligencia Artificial (IA), así como una evolución de la gestión documental hacia la gestión de los datos.

3.6.2 Recopilación de datos.

Se realizaron entrevistas y encuestas con el fin de recopilar datos cualitativos y cuantitativos, en concordancia con los Objetivos Específicos 1 y 2 del estudio. La aplicación de estos instrumentos se realizó en la entidad objeto de investigación, dentro de un plazo de 30 días calendario.

Previamente a la recolección de la información, se concertó con los funcionarios seleccionados un espacio de aproximadamente 20 minutos para la aplicación de la encuesta o entrevista, según corresponda. Asimismo, se solicitó la firma del consentimiento informado, el cual incluía una explicación clara del propósito de la investigación y de los instrumentos, con el objetivo de garantizar la aceptación voluntaria y consciente de su participación. 3.6.3 Análisis de datos.

Se procedió al análisis de los datos recopilados mediante los instrumentos aplicados. Por un lado, las encuestas permitieron obtener estadísticas descriptivas de las tendencias, frecuencias y patrones en las respuestas, contribuyendo al análisis cuantitativo. Por otro lado,

se realizó un análisis de contenido sobre las entrevistas, lo cual permitió interpretar las percepciones, experiencias y valoraciones de los participantes, respondiendo al enfoque cualitativo de la investigación.

3.6.4 Interpretación de resultados.

Se interpretaron los hallazgos para identificar desafíos, oportunidades y recomendaciones. Este proceso se llevó a cabo en un plazo de 60 días calendario, lo que permitió a los tutores acompañar el proceso y ofrecer sugerencias y recomendaciones, entre otros aspectos. Así se cumplió con la meta establecida en el objetivo específico 3. 3.6.5 Elaboración de informe final.

Se redactó un informe final que es la propuesta que incluyó los resultados de la investigación y las estrategias para la institución estudiada y otros actores relevantes. Esto se llevó a cabo en 60 días. Esto con el objetivo de entregar un producto acorde con los estándares de la Maestría, y con el firme compromiso de aplicar los resultados en la institución objeto de estudio, de modo que, sea de referencia para mejorar los procesos y procedimientos en gestión de datos, gestión documental, así como en la implementación de tecnologías emergentes como la IA, en una variedad de procesos administrativos, más allá de la gestión documental. Con ello se cumplió con la meta propuesta del objetivo general y los tres objetivos específicos. 3.7. Cronograma de Actividades.

Tabla 1. Cronograma de actividades.

PRODUCTO O

ENTREGABLE

ACTIVIDADES

Duración Fecha de Inicio Fecha de Finalización Revisión de la literatura y diseño de la investigación Se revisó la literatura existente y se diseñó la metodología de investigación.

60

1/06/2024 31/07/2024 Recopilación de datos Se llevaron a cabo entrevistas, grupos focales y encuestas para recopilar datos cualitativos y cuantitativos

60

1/08/2024 30/09/2024

PRODUCTO O

ENTREGABLE

ACTIVIDADES

Duración Fecha de Inicio Fecha de Finalización Análisis de datos Se analizaron los datos recopilados utilizando técnicas de análisis de contenido y estadístico.

60

1/10/2024 30/11/2024 Interpretación de resultados Se interpretaron los hallazgos para identificar desafíos, oportunidades y recomendaciones.

60

1/02/2025 31/03/2025 Elaboración de informe final Se redactó un informe final que incluyó los resultados de la investigación y las estrategias de mejora para las instituciones estudiadas y otros actores relevantes

60

1/04/2025 31/05/2025 Fuente: Propia.

Capítulo 4. Análisis y Discusión de los resultados.

El presente capítulo desarrolla el análisis y la discusión de los resultados obtenidos a partir de la aplicación de entrevistas semiestructuradas a directivos y encuestas a funcionarios operativos de CODECHOCÓ, integrando estas evidencias con los referentes teóricos revisados. En primera instancia, se presentan las caracterizaciones realizadas en torno al nivel de conocimiento, uso y percepciones de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión documental, seguidas del diagnóstico formulado mediante la matriz DOFA, que permitió identificar fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas institucionales frente a la incorporación de estas tecnologías. La discusión contrasta los hallazgos empíricos con la literatura especializada, evidenciando tanto las brechas existentes en CODECHOCÓ respecto a las tendencias internacionales y nacionales, como las posibilidades de mejora que surgen de la integración progresiva de herramientas de IA.

4.1 Caracterización de las herramientas de Inteligencia Artificial aplicables a la

gestión de los datos como documentos de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ.

Se realizó un análisis de las entrevistas que permitió identificar percepciones, coincidencias y diferencias sobre el uso potencial de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de datos como documentos de archivo. Los hallazgos se organizaron en cinco categorías clave que reflejan el estado actual de la institución y las oportunidades de mejora. 4.1.1 Conocimiento sobre gestión documental y uso de IA.

Las respuestas revelan una brecha significativa entre prácticas tradicionales de conservación y las posibilidades tecnológicas actuales.

 Coincidencias: la mayoría reconoce que no existen herramientas de IA implementadas y que la gestión se sostiene en métodos físicos o híbridos (digitalización parcial, uso de contraseñas, antivirus, almacenamiento en la nube).

 Diferencias: algunos funcionarios muestran una visión más estructurada y normativa, mientras que otros evidencian desarticulación total y ausencia de estrategias. En conjunto, se identifica que la IA aún no forma parte de la gestión documental, aunque se reconoce la necesidad de evolucionar hacia herramientas de clasificación inteligente y metadatos automáticos.

4.1.2. Acceso y recuperación de información.

Existe un alto nivel de consenso en que la IA puede aportar valor en procesos de clasificación, búsqueda semántica, extracción de metadatos y análisis de duplicados.  Coincidencias: se considera que estas funcionalidades reducirían la carga manual, mejorarían la trazabilidad y permitirían decisiones más rápidas.  Diferencias: mientras algunos entrevistados tienen claridad sobre aplicaciones concretas, otros muestran desconocimiento técnico, aunque con actitud receptiva. Esto evidencia que la IA es percibida como un facilitador transversal, pero se requieren procesos de formación para homogeneizar la comprensión institucional. 4.1.3. Accesibilidad, organización documental, automatización y talento humano. Todos los entrevistados coinciden en la viabilidad de usar IA para la organización documental por series y subseries, así como para optimizar tareas repetitivas (clasificación, búsqueda, registro, digitalización).

 Coincidencias: se reconoce que la IA puede reducir errores humanos, agilizar procesos y liberar al personal de tareas rutinarias.

 Diferencias: algunos expresan urgencia y disposición inmediata para su adopción, mientras que otros condicionan su implementación a contar con infraestructura, presupuesto o capacitación.

En consecuencia, la IA es vista como una oportunidad estratégica de modernización, aunque con barreras prácticas a superar.

4.1.4 Gestión de metadatos, seguridad y control de acceso. Las percepciones son mixtas:

 Coincidencias: reconocen que la IA puede automatizar la generación de metadatos y mejorar la descripción y recuperación de documentos. Además, existe aceptación generalizada de controles inteligentes como autenticación biométrica o multifactorial para garantizar seguridad y trazabilidad.

 Diferencias: algunos funcionarios muestran desconocimiento parcial o confusión sobre la función de los metadatos, lo que limita su visión estratégica. En términos de seguridad, hay consenso en que la IA puede equilibrar la protección de datos sensibles con la usabilidad institucional, lo que genera un terreno favorable para su adopción.

4.1.5. Estrategia institucional frente a la IA

Los entrevistados reconocen que la implementación exitosa de IA requiere un enfoque sistémico.

 Coincidencias: se destacan factores como infraestructura tecnológica, formación, políticas internas, gobernanza tecnológica y presupuesto.

 Diferencias: mientras algunos priorizan la capacitación y cultura de cambio, enfatizan las políticas internas y la gobernanza. En cambio, plantea un enfoque integral que

incluye recursos financieros, liderazgo directivo y fases progresivas de adopción. Se concluye que la voluntad institucional y la dirección estratégica son condiciones críticas para que la IA deje de ser un planteamiento aspiracional y se convierta en una realidad operativa.

4.2 Diagnostico del uso de la inteligencia artificial en la gestión del dato como

documento de archivo en la Corporación Autónoma Regional para el Desarrollo Sostenible del Chocó CODECHOCÓ.

Para realizar el diagnostico se realizó una encuesta a diez (10) funcionarios responsables de la gestión documental en CODECHOCÓ (Ver anexo 2) que permitió diagnosticar el estado de incorporación de la inteligencia artificial (IA) en las diferentes etapas del ciclo vital del documento. Los resultados mostraron una adopción incipiente de tecnologías inteligentes, con una predominancia de procesos manuales y un desconocimiento generalizado sobre las posibilidades de la IA en la modernización archivística. Con base a lo diagnosticado se procedió a realizar una matriz DOFA para analizar los resultados. 4.2.1 Planeación.

El 50% de los funcionarios administrativos de CODECHOCÓ consideró que no existe un plan estratégico que incluya la incorporación de la inteligencia artificial en la gestión documental; el 30% manifestó desconocer si dicho plan existe, mientras que únicamente el 20% afirmó que sí existe. (Ver figura 8).

Figura 8. Etapa de planeación pregunta No.1 Nota: Elaboración propia La ausencia, o el desconocimiento, de una estrategia formal de IA podría estar limitando el aprovechamiento de tecnologías inteligentes para optimizar procesos como la clasificación de documentos, la búsqueda automatizada, la preservación digital y el análisis de datos archivísticos. Los resultados evidencian que CODECHOCÓ carece de una estrategia clara y ampliamente conocida para la incorporación de inteligencia artificial en la gestión documental. Esta situación representa una barrera importante para avanzar en la modernización de los procesos archivísticos mediante tecnologías emergentes, y subraya la necesidad de formular, implementar y socializar políticas digitales más robustas y coherentes con los desafíos actuales.

En lo referente a las evaluaciones o diagnósticos periódicos realizados para identificar oportunidades de mejora mediante IA en la gestión de datos y documentos, los encuestados respondieron:

El 50% de los funcionarios de CODECHOCÓ indicó que no se han realizado evaluaciones periódicas orientadas a identificar oportunidades de mejora mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial. El otro 50% manifestó desconocer la existencia de este tipo de evaluaciones apoyadas en IA para la gestión de los datos como documentos de archivo. (Ver figura 9).

20%

50%

30%

Plan estratégico IA y GD Si No No sé

Figura 9. Etapa de planeación pregunta No.2 Nota: Elaboración propia El análisis anterior sugiere que, en caso de existir, dichas evaluaciones no están siendo visibilizadas ni comunicadas de forma adecuada a todos los funcionarios. La ausencia de diagnósticos sistemáticos limita la capacidad de CODECHOCÓ para identificar necesidades, brechas y oportunidades donde la IA podría contribuir a mejorar la eficiencia, precisión y seguridad en la gestión documental. Esta situación evidencia una debilidad institucional en la adopción de prácticas de mejora continua apoyadas en tecnología y análisis de datos, lo que frena el desarrollo de estrategias sostenibles de modernización archivística y compromete el avance hacia una transformación digital efectiva.

4.2.2 Producción o ingreso de documentos.

El 80% de los funcionarios no utiliza herramientas de inteligencia artificial para la captura y automatización de documentos, mientras que el 20% restante desconoce o no sabe si se emplean estas tecnologías como apoyo en la automatización de datos y documentos. (Ver Figura 10).

0%

50%

50%

Evaluaciones periódicas para identificar oportunidades de mejora en la gestión de datos usando IA Si No No sé

Figura 10. Etapa de producción o ingreso pregunta No.3 Nota: Elaboración propia

Lo anterior indica un nivel muy bajo, o incluso nulo, de automatización en una función clave para la eficiencia archivística: la conversión de documentos físicos a formatos digitales procesables. Esta situación sugiere que CODECHOCÓ continúa dependiendo en gran medida de procesos manuales, lo cual limita significativamente su capacidad de modernización y eficiencia en la gestión documental.

En lo referente a si los documentos ingresan al sistema con metadatos generados automáticamente mediante IA para facilitar su clasificación y búsqueda, los funcionarios respondieron:

En relación con esta gráfica, el 80% de los funcionarios respondió que los documentos no se ingresan al sistema con metadatos generados automáticamente mediante herramientas de inteligencia artificial para facilitar su clasificación y búsqueda. Solo el 10% afirmó que sí se utiliza esta tecnología, mientras que el 10% restante manifestó desconocer el tema. (Ver figura

11).

0% 0%

80%

20%

Uso de herramientas IA para automatizar la captura o digitalización de documentos Si, regularmente Sí, en pruebas piloto No No sé

Figura 11. Etapa de producción o ingreso pregunta No.4 Nota: Elaboración propia

Este resultado pone de manifiesto que en CODECHOCÓ no se están utilizando herramientas de inteligencia artificial para la generación automática de metadatos, un componente esencial para lograr eficiencia en la clasificación, búsqueda y organización de documentos. Esta situación evidencia un rezago en la incorporación de tecnologías para la optimización de los procesos archivísticos.

4.2.3 Gestión y trámite.

El 70% de los funcionarios de CODECHOCÓ afirmó que no se ha empleado inteligencia artificial para optimizar la gestión y el trámite de los documentos de archivo, ni se cuenta con clasificación automatizada, asignación de tareas o seguimiento documental apoyados en IA. Además, un 20% manifestó desconocer la existencia del uso de IA en esta etapa. Por su parte, el 10% restante consideró que la implementación de la inteligencia artificial en la gestión y trámite documental está en proceso dentro de la entidad. (Ver figura 12).

10% 0%

80%

10%

Generación automática de metadatos mediante IA Si Parcialmente No No sé

Figura 12. Etapa de producción o ingreso pregunta No.5. Nota: Elaboración propia

Por otro lado, se indaga si el personal administrativo cuenta con capacitación específica sobre el uso de IA para mejorar la gestión y trámite de documentos. Estos son los resultados: El 60% de los funcionarios afirmó no haber recibido capacitación especializada sobre el uso de la inteligencia artificial para mejorar la gestión y el trámite de los documentos de archivo. Asimismo, el 20% indicó desconocer la existencia de capacitaciones relacionadas con la aplicación de herramientas de IA para optimizar estos procesos. A pesar de estos resultados mayoritarios, solo el 10% consideró que la implementación de la IA para mejorar la gestión y el trámite documental se encuentra en proceso en CODECHOCÓ. (Ver figura 13).

Figura 13. Etapa de gestión y trámite pregunta No. 6 Nota: Elaboración propia

0%

10%

70%

20%

Empleo de la IA para optimizar la gestión y trámite documental Si En proceso de implementación No No sé

10%

10%

60%

20%

Capacitación en uso de la IA para mejorar la gestión y trámite de documentos Si, de forma regular Sí, ocasionalmente No No sé

4.2.4 Organización documental.

El 70% de los funcionarios consideró que no se utilizan sistemas de inteligencia artificial para la organización y estructuración de grandes volúmenes de datos y documentos de archivo. Asimismo, el 20% del personal administrativo manifestó desconocer el uso y manejo de estos sistemas basados en IA. Por otro lado, el 10% aseguró que sí se emplean sistemas de IA para organizar y estructurar un número significativo de datos y documentos archivísticos en la Corporación objeto de estudio. (Ver figura 14).

Figura 14. Etapa de organización pregunta No.7 Nota: Elaboración propia

Por otra parte, se evaluó el uso protocolos apoyados en IA para validar la integridad y calidad de los datos y documentos organizados:

Se observó que el 70% de los funcionarios no utilizan protocolos basados en inteligencia artificial para validar la integridad y calidad de los datos y documentos de archivo. Así mismo, el 20% del personal administrativo desconoce si dichos protocolos existen, mientras que un 10% confirmó que se aplican de manera parcial en la gestión del dato como documento de archivo. (Ver figura 15).

10%

0%

70%

20%

Uso de sistemas basados en IA para organizar grandes volúmenes de datos y documentos Si En desarrollo No No sé

Figura 15. Etapa de organización pregunta No.8 Nota: Elaboración propia

4.2.5. Transferencia documental.

Un 60% de los funcionarios aseguró que no existen procesos automatizados asistidos por IA entre archivos de gestión y archivo central, y afirmó no utilizar IA para apoyar la aplicación de las Tablas de Retención Documental (TRD). Estos hallazgos confirmaron la persistencia de prácticas manuales que dificultaban la trazabilidad y la eficiencia en la circulación de los documentos. Por otro lado, el 30% del personal administrativo manifestó desconocer la realización de este tipo de transferencias en la Corporación. Sin embargo, el 10% de los funcionarios afirmó que dichas transferencias automatizadas, sí se están llevando a cabo, aunque de manera parcial, dentro de la gestión de los datos como documentos de archivo. (Ver figura 16).

Figura 16. Etapa de transferencia pregunta No.9 Nota: Elaboración propia

0% 10%

70%

20%

Protocolos apoyados en IA para validar la integridad y calidad de los datos y documentos Si Parcialmente No No sé

0% 10%

60%

30%

Transferencia automatizada por IA entre archivos de gestión y archivo central Si Parcialmente No No sé

De manera similar, se indagó sobre el empleo de tecnologías de IA con el objeto de analizar y decidir qué documentos deben transferirse o conservarse según las Tablas de Retención documental (TRD). Estos son los resultados:

Se observó que el 80% del personal administrativo no utiliza herramientas tecnológicas de inteligencia artificial al realizar transferencias de datos y documentos de archivo, tampoco como apoyo en la toma de decisiones sobre la conservación documental conforme a las Tablas de Retención Documental (TRD) institucionales. Por otro lado, el 10% de los funcionarios manifestó desconocer el uso de herramientas de IA para el análisis y la toma de decisiones relacionadas con las transferencias y conservación documental a través de las TRD. Finalmente, el 10% restante indicó que la aplicación de la IA en estos procesos se encuentra actualmente en etapa de evaluación. (Ver figura 17).

Figura 17. Etapa de transferencia pregunta No.10 Nota: Elaboración propia

Esta situación demostró que la institución aún depende de métodos convencionales para la gestión documental, lo cual limita tanto la eficiencia como la consistencia en la toma de decisiones. La ausencia de automatización en este proceso crítico puede volverlo más lento,

10% 0%

80%

10%

Empleo de Tecnologías IA para analizar y decidir en la transferencia y conservación de documentos según TRD Si En evaluación No No sé

susceptible a errores humanos y poco riguroso en la aplicación de las políticas de retención documental.

4.2.6. Disposición final.

El 70% manifestó que no se usaban herramientas de IA para apoyar decisiones sobre la eliminación o conservación de documentos con valor histórico o legal, por otra parte, el 20% del personal administrativo afirmaron no conocer el uso de herramientas IA que sirvan de ayuda en dicha toma de decisiones sobre la disposición final de los documentos de archivo. Solo un 10% de los encuestados afirman que sí utilizan la IA como guía de apoyo en la toma de decisiones acerca de dicha disposición final. (Ver figura 18).

Figura 18. Etapa de disposición final pregunta No.11 Nota: Elaboración propia

Esta situación pone en riesgo la adecuada identificación de documentos con valor histórico o legal, fundamentales para la memoria institucional y la transparencia. Además, resalta la necesidad de incorporar tecnologías que respalden y optimicen la toma de decisiones en los procesos de valoración y disposición final de los mismos. De manera similar, se cuestionó si existen sistemas automatizados que gestionen la eliminación segura de documentos conforme a la normatividad, con soporte de IA:

10%

0%

70%

20%

Uso de la IA como apoyo en la toma de decisiones sobre disposición final de documentos Si En evaluación No No sé

El 60% de los funcionarios de CODECHOCÓ afirmó que no existen sistemas automatizados que utilicen inteligencia artificial para gestionar la eliminación de datos y documentos de archivo. Por otra parte, el 30% del personal administrativo manifestó desconocer la existencia de dichos sistemas automatizados con IA que apoyen la gestión de la eliminación documental conforme a su ciclo vital y a las Tablas de Retención Documental (TRD) y Tablas de Valoración Documental (TVD) de la entidad pública objeto de estudio. A pesar de esto, el 10% restante aseguró que sí existen sistemas automatizados en la entidad que emplean IA para gestionar la eliminación segura y confiable de documentos de archivo. (Ver figura 19).

Figura 19. Etapa de disposición final pregunta No.12 Nota: Elaboración propia

4.2.7. Preservación a largo plazo.

El 70% indicó que no se aplicaban tecnologías de IA para garantizar la conservación digital de documentos, y 20% de los encuestados desconoce la existencia de herramientas de IA destinadas al seguimiento y mantenimiento de dicha preservación digital. Solo un 10% de los funcionarios emplea la inteligencia artificial en la evaluación y protección de sus archivos a largo plazo. (Ver figura 20).

10%0%

60%

30%

Existen sistemas automatizados con IA que gestionen la eliminación segura de documentos Si Parcialmente No No sé

Figura 20. Etapa de preservación pregunta No.13 Nota: Elaboración propia Esta situación evidencia una falta de implementación efectiva de iniciativas de modernización archivística, desaprovechando el potencial de la IA para proteger los documentos frente a riesgos como la obsolescencia tecnológica, la pérdida de integridad digital o la falta de interoperabilidad futura.

En concordancia con lo anterior, se indaga sobre la existencia de sistemas inteligentes que alerten sobre riesgos de pérdida o deterioro de documentos digitales para activar acciones preventivas:

Aquí se observó que el 80% de los funcionarios de CODECHOCÓ no emplean plataformas inteligentes que generen alertas sobre posibles riesgos de pérdida o deterioro de documentos digitales. Además, un 10% del personal administrativo manifestó desconocer la existencia de estas tecnologías aplicadas a la gestión documental digital, mientras que el 10% restante indica tener un conocimiento parcial al respecto. (Ver figura 21).

10% 0%

70%

20%

Aplicación de IA en monitoreo y garantía de la preservación digital a largo plazo Si En desarrollo No No sé

Figura 21. Etapa de preservación pregunta No.14 Nota: Elaboración propia 4.2.8 Resultados integrados frente a la teoría.

El análisis conjunto de entrevistas y encuestas permitió identificar un panorama complementario sobre la situación de CODECHOCÓ respecto al uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión del dato como documento de archivo. Desde las entrevistas con la alta dirección, se evidenció que existe una visión positiva sobre el potencial de la IA en procesos clave como la clasificación automática, la búsqueda inteligente, la extracción de metadatos y los controles de seguridad, aunque la implementación es prácticamente inexistente. En contraste, la encuesta aplicada al personal operativo confirmó este rezago al mostrar que más del 70% de los funcionarios no emplea tecnologías de IA en etapas fundamentales del ciclo de vida documental, como la planeación, organización, transferencia, disposición final y preservación digital.

Estos hallazgos coinciden con lo planteado por Russell y Norvig (2021), quienes destacan que la IA tiene la capacidad de transformar procesos repetitivos en operaciones eficientes y automatizadas, siempre que exista infraestructura y formación suficiente. Sin embargo, en CODECHOCÓ las entrevistas revelaron que, aunque se reconoce el valor de la IA, persisten limitaciones de recursos y una débil cultura digital, lo que se refleja en los resultados de la encuesta con bajos niveles de adopción tecnológica.

10% 0%

80%

10%

Existencia de sistemas inteligentes que alerten sobre riesgos de pérdida o deterioro de documentos digitales Si Parcialmente No No sé

Asimismo, Rolan et al. (2019) señalan que la integración de IA en sistemas archivísticos internacionales ha permitido avanzar hacia la clasificación inteligente, la mejora en la trazabilidad y la preservación digital sostenible. No obstante, en CODECHOCÓ los resultados muestran que la clasificación documental sigue dependiendo de procesos manuales y que la preservación digital carece de sistemas de alerta temprana para riesgos de pérdida o deterioro. Esto evidencia una brecha significativa entre las prácticas internacionales documentadas en la literatura y la realidad institucional de la entidad.

También se observó que la teoría sobre IA en archivos describe beneficios consistentes en: automatización de clasificación, extracción de metadatos, búsqueda semántica, trazabilidad y soporte a decisiones, siempre que existan políticas, responsabilidades asignadas, monitoreo y formación del personal previstos por marcos de gestión documental como ISO 15489-1:2016. En CODECHOCÓ, aunque directivos y personal reconocieron ese potencial, los datos empíricos mostraron baja o nula implementación en casi todas las etapas del ciclo documental y déficits de capacitación, lo que explica la brecha entre el “deber ser” normativo y las prácticas reales. Este desfase coincide con la literatura que advierte sobre la necesidad de reentrenamiento profesional y gobernanza para que la IA pase de promesa a práctica en los archivos. Por consiguiente, los hallazgos empíricos respaldan priorizar una política institucional que articule infraestructura, formación y controles antes de desplegar casos de uso de IA (clasificación automática, metadatos y búsqueda inteligente).

4.2.9. Análisis de resultados.

Tanto los resultados de las entrevistas como los de las encuestas coincidieron en evidenciar un estado inicial en la integración de la inteligencia artificial en la gestión documental de CODECHOCÓ. Ambos instrumentos señalaron que la mayor parte de los procesos archivísticos continuaban dependiendo de métodos manuales, lo que generaba ineficiencias, retrasos en la recuperación de la información y altos costos de custodia. Asimismo, en ambas

caracterizaciones se identificó la carencia de políticas institucionales claras y de programas de capacitación que orientaran al personal en el uso de tecnologías emergentes, lo que limita la adopción de soluciones innovadoras.

Mientras que las entrevistas aportaron una perspectiva cualitativa centrada en las percepciones del personal, destacando la falta de sensibilización y la resistencia al cambio como barreras significativas, las encuestas ofrecieron una visión cuantitativa que permitió precisar el grado de implementación de la IA en cada etapa del ciclo de vida documental. En particular, los resultados cuantitativos evidenciaron que fases como la producción/ingreso y la gestión y trámite alcanzaban porcentajes superiores al 70 % en cuanto a ausencia total de IA, mientras que etapas como la planeación y la organización presentaban un uso parcial, aunque todavía marginal.

Finalmente, en comparación de la teoría consultada se resalta que la Inteligencia Artificial constituye un recurso estratégico para transformar la gestión documental, al facilitar la automatización de procesos, la clasificación inteligente de documentos, la preservación digital y la transparencia institucional (Russell & Norvig, 2021; Rolan et al., 2019). No obstante, al contrastar estas aportaciones con la realidad de CODECHOCÓ, se evidenció un desfase entre los modelos teóricos y las prácticas actuales de la entidad: mientras que la literatura internacional presenta experiencias consolidadas en el uso de IA como soporte a la eficiencia y la toma de decisiones, en CODECHOCÓ predominan prácticas tradicionales, limitaciones de infraestructura, ausencia de estrategias claras y un nivel bajo de apropiación tecnológica. Este contraste refleja que, si bien existe un consenso teórico sobre las ventajas de la IA en la gestión archivística, su aplicación en la institución analizada requiere superar retos estructurales, culturales y de capacitación, lo que convierte este campo en una oportunidad crítica de mejora y modernización para la Corporación orientados a fortalecer la eficiencia, la transparencia y la sostenibilidad en la gestión de la información.

4.2.10. Análisis Matriz DOFA.

Con base en la caracterización obtenida a partir de la entrevista y en el diagnóstico elaborado a partir de la encuesta, se procedió a agrupar los factores clave identificados en cada uno de estos análisis. A partir de ello, se construyó la siguiente matriz DOFA sobre el uso de la inteligencia artificial en la gestión del dato en CODECHOCO. (Ver tabla 2). Tabla 2. Matriz DOFA

FORTALEZAS

OPORTUNIDADES

1.

Reconocimiento institucional de la importancia de la digitalización y modernización de la gestión documental, con avances parciales en procesos de conversión digital.

2.

Existencia de un marco normativo nacional (Ley 594 de 2000, Acuerdo 01 de 2024, Tablas de Retención Documental – TRD) que brinda lineamientos claros y sirve de base para integrar herramientas de IA.

3.

Actitud positiva de varios directivos y funcionarios, quienes perciben a la IA como aliado estratégico para mejorar la eficiencia, seguridad y trazabilidad documental.

4.

Experiencias aisladas en el uso de servicios en la nube y controles básicos de seguridad digital, que pueden escalar hacia soluciones con IA.

1.

Referentes internacionales muestran que la IA puede mejorar la clasificación automática, generación de metadatos, búsqueda semántica, preservación digital y seguridad (ISO 15489- 1:2016; Russell & Norvig, 2021).

2.

La creciente disponibilidad de tecnologías emergentes de bajo costo (OCR, NLP, algoritmos de clasificación) facilita su implementación gradual.

3.

Posibilidad de acceder a programas de cooperación nacional e internacional en transformación digital y gobierno abierto, que podrían financiar proyectos de innovación archivística.

4.

Contexto nacional favorable hacia la digitalización y transparencia pública a través de iniciativas como Datos Abiertos Colombia, que legitiman la necesidad de modernizar los archivos institucionales.

5.

Potencial para fortalecer la eficiencia en la atención ciudadana (PQRSDF), reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la percepción de la comunidad frente a la Corporación.

DEBILIDADES

AMENAZAS

1.

Ausencia de un plan estratégico formal que incluya la incorporación de IA en la gestión documental; el 50% de los funcionarios lo confirma y otro 30% lo desconoce.

2.

Escasa o nula implementación de herramientas de IA en todas las etapas del ciclo documental: planeación, ingreso, organización, transferencia, disposición final y preservación.

3.

Déficit de capacitación: más del 60% de funcionarios no ha recibido formación en IA aplicada a archivos, lo que limita la apropiación tecnológica.

4.

Dependencia de procesos manuales en clasificación, búsqueda, transferencia y disposición final, lo que genera demoras, duplicidad y riesgo de pérdida de información.

5.

Falta de infraestructura tecnológica robusta, presupuestos asignados y liderazgo directivo decidido para implementar innovación archivística.

6.

Brecha entre lo que establece la teoría y la práctica real: la literatura propone la IA como apoyo a clasificación, metadatos y preservación digital (Colavizza et al., 2021; Rolan et al., 2019), pero CODECHOCÓ aún depende casi exclusivamente de métodos tradicionales.

1.

Rezago tecnológico frente a otras entidades públicas de Colombia y de la región, lo que podría afectar la competitividad institucional y la credibilidad ciudadana.

2.

Riesgo de sanciones disciplinarias y legales por incumplimiento en la adecuada conservación de documentos, en especial ante la falta de archivo histórico y la ausencia de sistemas de gestión documental.

3.

Posible resistencia cultural de funcionarios con bajo conocimiento de IA, lo que podría retrasar procesos de implementación.

4.

Limitaciones financieras que dificultan la adquisición de infraestructura y sostenimiento de soluciones basadas en IA.

5.

Vulnerabilidad frente a la obsolescencia tecnológica y riesgos de pérdida de información digital si no se adoptan sistemas inteligentes de preservación a largo plazo.

Fuente: Elaboración propia.

El diagnóstico DOFA evidencia que CODECHOCÓ se encuentra en una etapa inicial de adopción de inteligencia artificial en la gestión documental: existen fortalezas como el marco normativo, actitudes favorables y algunos avances digitales; sin embargo, predominan las debilidades en infraestructura, capacitación y planificación estratégica. En contraste, la teoría internacional confirma que la IA es hoy una herramienta madura para transformar archivos en instituciones públicas, lo que representa una brecha crítica que debe cerrarse mediante un plan de acción integral. Aprovechar las oportunidades de cooperación, capacitación y herramientas tecnológicas emergentes permitirá superar las amenazas del rezago, las sanciones y la pérdida de información, avanzando hacia una gestión documental moderna, transparente y eficiente. De acuerdo con los factores encontrados se realizó un análisis donde se confrontan las oportunidades, amenazas, fortalezas y debilidades, de tal forma que las amenazas se transformen en oportunidades, se aprovechen las fortalezas para anticipar el efecto de las amenazas y se prevenga el efecto de una debilidad. (Ver tabla 3). Tabla 3. Formulación de estrategias DOFA

MATRIZ DOFA

OPORTUNIDADES

AMENAZAS

1.

Referentes internacionales muestran que la IA puede mejorar la clasificación automática, generación de metadatos, búsqueda semántica, preservación digital y seguridad (ISO 15489-1:2016; Russell & Norvig, 2021).

2.

La creciente disponibilidad de tecnologías emergentes de bajo costo (OCR, NLP, algoritmos de clasificación) facilita su implementación gradual.

3.

Posibilidad de acceder a programas de cooperación nacional e internacional en transformación digital y gobierno abierto, que podrían financiar proyectos de innovación archivística.

4.

Contexto nacional favorable hacia la digitalización y transparencia pública a través de iniciativas como Datos Abiertos Colombia, que legitiman la necesidad de modernizar los archivos institucionales.

5.

Potencial para fortalecer la eficiencia en la atención ciudadana

(PQRSDF),

reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la percepción de la comunidad frente a la Corporación.

1.

Rezago tecnológico frente a otras entidades públicas de Colombia y de la región, lo que podría afectar la competitividad institucional y la credibilidad ciudadana.

2.

Riesgo de sanciones disciplinarias y legales por incumplimiento en la adecuada conservación de documentos, en especial ante la falta de archivo histórico y la ausencia de sistemas de gestión documental.

3.

Posible resistencia cultural de funcionarios con bajo conocimiento de IA, lo que podría retrasar procesos de implementación.

4.

Limitaciones financieras que dificultan la adquisición de infraestructura y sostenimiento de soluciones basadas en IA.

5.

Vulnerabilidad frente a la obsolescencia tecnológica y riesgos de pérdida de información digital si no se adoptan sistemas inteligentes de preservación a largo plazo.

FORTALEZAS

ESTRATEGIAS FO

ESTRATEGIAS FA

1.

Reconocimiento institucional de la importancia de la digitalización y modernización de la gestión documental, con avances parciales en procesos de conversión digital.

2.

Existencia de un marco normativo nacional (Ley

594

de

2000,

Acuerdo 01 de 2024, Tablas de Retención Documental – TRD) que brinda lineamientos claros y sirve de base para integrar herramientas de IA.

3.

Actitud positiva de varios directivos y funcionarios, quienes perciben a la IA como aliado estratégico para mejorar la eficiencia, seguridad y trazabilidad documental.

4.

Experiencias aisladas en el uso de servicios en la nube y controles básicos de seguridad digital, que pueden escalar hacia soluciones con IA.

1.

Aprovechar la actitud favorable de los funcionarios y el marco normativo nacional (Ley 594 de 2000, Acuerdo 01 de 2024) para estructurar un plan estratégico institucional de digitalización e incorporación de IA, alineado con las iniciativas nacionales como Datos Abiertos Colombia.

2.

Escalar los avances parciales en digitalización y uso de la nube hacia la integración de herramientas de IA para clasificación automática, búsqueda semántica y generación de metadatos, siguiendo modelos exitosos documentados en la literatura internacional (Rolan et al., 2019; ISO 15489-1:2016).

3.

Fortalecer la eficiencia en la atención ciudadana (PQRSDF) mediante la adopción de IA que agilice tiempos de respuesta, aprovechando la percepción positiva del talento humano sobre el potencial transformador de estas tecnologías.

1.

Usar el cumplimiento normativo y la conciencia institucional como herramientas para mitigar riesgos legales y disciplinarios asociados a la pérdida documental, integrando IA en procesos de conservación digital y trazabilidad.

2.

Potenciar el liderazgo de directivos receptivos al cambio para superar la resistencia cultural de algunos funcionarios, mediante programas de sensibilización que vinculen la IA con el fortalecimiento de la transparencia y la rendición de cuentas.

3.

Optimizar los recursos financieros disponibles utilizando soluciones de IA de bajo costo y escalables (ejemplo: OCR y NLP de software libre) para contrarrestar la amenaza de limitaciones presupuestales y reducir la dependencia de procesos manuales.

DEBILIDADES

ESTRATEGIAS DO

ESTRATEGIAS DA

1.

Ausencia de un plan estratégico formal que incluya la incorporación de IA en la gestión documental; el 50% de los funcionarios lo confirma y otro 30% lo desconoce.

2.

Escasa o nula implementación de herramientas de IA en todas las etapas del ciclo documental:

planeación, ingreso, organización, transferencia, disposición final y preservación.

3.

Déficit de capacitación: más del 60% de funcionarios no ha recibido formación en IA aplicada a archivos, lo que limita la apropiación tecnológica.

4.

Dependencia de procesos manuales en clasificación, búsqueda, transferencia y disposición final, lo que genera demoras, duplicidad y riesgo de pérdida de información.

5.

Falta de infraestructura tecnológica robusta, presupuestos asignados y liderazgo directivo decidido para implementar innovación archivística.

6.

Brecha entre lo que establece la teoría y la práctica real: la literatura propone la IA como apoyo a clasificación, metadatos y preservación digital (Colavizza et al., 2021; Rolan et al., 2019), pero CODECHOCÓ aún depende casi exclusivamente de métodos tradicionales.

1.

Superar la ausencia de estrategia institucional diseñando un plan de implementación gradual de IA que parta de diagnósticos periódicos y esté alineado con políticas de gobierno digital y cooperación internacional.

2.

Abordar el déficit de capacitación con programas de formación continua en gestión documental digital e IA, financiados a través de proyectos de cooperación y convenios con universidades, lo que permitiría cerrar la brecha formativa identificada en entrevistas y encuestas.

3.

Mitigar la falta de infraestructura tecnológica priorizando inversiones en áreas críticas (clasificación y preservación digital), apalancadas en las oportunidades de innovación disponibles en el mercado tecnológico global.

1.

Reducir la dependencia de procesos manuales mediante la adopción urgente de protocolos mínimos de automatización que eviten riesgos de pérdida de información y sanciones legales, incluso con soluciones de entrada de bajo costo.

2.

Combatir el desconocimiento generalizado sobre la IA mediante un programa de sensibilización institucional que prepare al personal para enfrentar la amenaza del rezago tecnológico frente a otras entidades públicas.

3.

Minimizar el impacto de la falta de archivo histórico y de software de gestión documental diseñando una estrategia de preservación digital básica con IA, que asegure la memoria institucional y reduzca la vulnerabilidad frente a obsolescencia tecnológica.

Fuente: elaboración propia Estas estrategias permiten pasar del diagnóstico a la acción, vinculando las fortalezas internas con oportunidades externas para avanzar, y al mismo tiempo planteando rutas para mitigar debilidades y amenazas.

Capítulo V. Propuesta mejora en el uso de la Inteligencia artificial en la gestión del dato como documento de archivo A continuación se expone la propuesta de mejora como un sistema integrado que articula fases, roles, procesos y tecnologías orientadas a modernizar la gestión documental mediante Inteligencia Artificial (IA). Lo cual surgió directamente de los resultados analizados:  Entrevistas.

 Encuestas.

 DOFA y estrategias.

5.1 Estructura de trabajo propuesta.

La estructura de trabajo diseñada corresponde a un diagrama que integra las fases que se proponen para llevar a cabo la propuesta de mejora dentro de CODECHOCÓ.

Figura 22. Estructura de trabajo.

Nota: Elaboración propia

5.2 Plan de acción propuesto

El plan de acción mostrado en la tabla 4 articula las fases, actividades, roles, procesos clave y beneficios esperados. Se tomó como referencia los estándares de ISO 9001:2015 y la matriz DOFA realizada en el capítulo anterior.

Tabla 4. Plan de acción Fase

Actividades principales Roles

Procesos claves

Beneficios esperados

1. Planificación

Estratégica

- Elaborar plan

estratégico de IA y gestión documental.

- Definir políticas

internas y lineamientos ISO

9001.

- Realizar diagnóstico

inicial y análisis de brechas.

- Diseñar plan de

capacitación inicial.

Subdirección de planeación Planeación, liderazgo y gestión de riesgos.

Definición de una hoja de ruta clara, alineada con normativa y objetivos institucionales.

2. Implementación

Tecnológica

- Realizar la

digitalización masiva de documentos críticos.

- Implementar

software de gestión documental con módulos de IA (OCR, clasificación, metadatos automáticos).

- Capacitar al

personal en el uso de las nuevas herramientas.

- Establecer

protocolos de seguridad documental basados en IA.

Subdirección administrativa y financiera

Jefes de Archivo, Auxiliares Documentales, Proveedor tecnológico Organización documental.

Reducción del uso de papel, aumento de eficiencia y trazabilidad documental.

3. Seguimiento y

Control

- Crear sistema de

indicadores de desempeño (KPIs ISO

9001).

- Establecer auditorías

internas de gestión documental con apoyo en IA.

- Monitorear

trazabilidad, integridad y acceso.

- Ajustar procesos

según hallazgos.

Comité de Calidad, Auditor Interno.

Evaluación del desempeño, control de acceso y seguridad de datos.

Mejora continua, reducción de errores humanos, transparencia en procesos.

Fase

Actividades principales Roles

Procesos claves

Beneficios esperados

4. Preservación y

Mejora Continua

- Implementar

sistemas de preservación digital a largo plazo con IA.

- Configurar alertas

automáticas de deterioro y riesgos.

- Diseñar plan de

sostenibilidad financiera y tecnológica.

- Realizar

retroalimentación anual con base en la experiencia de usuarios y auditores.

Jefes de Archivo Transferencia, disposición final y preservación documental.

Conservación de documentos históricos, continuidad operativa, confianza ciudadana.

Fuente: Elaboración propia.

5.3 Hoja de Ruta de Implementación

El plan de implementación para la propuesta de mejora en el uso de la Inteligencia Artificial en la gestión del dato como documento de archivo en CODECHOCÓ contempla tanto la inversión en infraestructura tecnológica (servidores, licencias y almacenamiento), como procesos de digitalización, capacitación, desarrollo de software especializado y auditorías de control. Cada actividad se articula con los objetivos estratégicos de modernización institucional y responde a las necesidades identificadas en el diagnóstico. Este esquema constituye una hoja de ruta integral y realista de implementación, garantizando la sostenibilidad y escalabilidad de la propuesta, además de alinear la gestión documental con estándares internacionales de calidad y con la política nacional de transformación digital en el sector público. Tabla 5. Plan de implementación por actividad Actividad Detalle / insumo Adquisición de servidor dedicado para soporte IA Servidor dedicado con 16 GB RAM, 2 × 2 TB HDD o SSD.

Licencia Windows Server (16 núcleos) Licencia estándar para servidor.

Licencias SQL / base de datos Licencias de servidor de base de datos para gestión documental.

Digitalización de documentos Escaneo profesional de documentos (por caja de archivo).

Capacitación en IA y gestión documental Curso/taller experto (30 personas, 20 horas de capacitación).

Desarrollo / integración de módulo IA para clasificación + metadatos Desarrollo e integración del software (contratista externo).

Auditorías internas y monitoreo Evaluaciones ISO, KPIs y ajustes. Infraestructura de preservación digital Servidores adicionales, almacenamiento en nube, mantenimiento.

Nota: Elaboración propia.

Este plan de implementación se concibe como una hoja de ruta que orienta las acciones necesarias para incorporar la inteligencia artificial en la gestión documental de CODECHOCÓ. Si bien no se incluyen valores monetarios, las referencias técnicas y de mercado utilizadas permiten sustentar la viabilidad de cada actividad y constituyen una base sólida para la toma de decisiones institucionales.

5.4 Cronograma

Se propone el siguiente cronograma para la realización de las actividades propuestas según cada fase. (Ver tabla 6). Tabla 6. Cronograma de Ejecución Fase Actividades principales Duración Planificación Diagnóstico, política IA, capacitación inicial.

3 meses

Implementación Digitalización, clasificación IA, seguridad.

6 meses

Seguimiento Monitoreo, alertas, evaluación.

6 meses

Preservación y mejora continua Repositorios digitales, gobernanza tecnológica, capacitaciones recurrentes.

12 meses

Fuente: Elaboración propia

Figura 23. Gráfico de Gantt Nota: Elaboración propia

La propuesta de mejora presentada constituye una hoja de ruta integral para la incorporación progresiva de la inteligencia artificial en la gestión del dato como documento de archivo en CODECHOCÓ. Su formulación partió del diagnóstico realizado a través de entrevistas, encuestas y referentes teóricos, lo que permitió identificar brechas críticas en infraestructura tecnológica, formación del talento humano, gobernanza institucional y aplicación normativa.

A partir de la matriz DOFA, se diseñaron estrategias que fueron transformadas en acciones concretas orientadas a la planeación, implementación y control del modelo propuesto, articuladas con los lineamientos de la norma ISO 9001 y la Ley 594 de 2000. Con ello se busca garantizar una gestión documental más eficiente, segura, transparente y sostenible. La ejecución de este plan, sustentada en un cronograma y presupuesto claros, permitirá no solo modernizar los procesos archivísticos, sino también fortalecer la capacidad institucional de

CODECHOCÓ para responder a los desafíos de la transformación digital y a las exigencias normativas contemporáneas.

En conclusión, la propuesta diseñada respondió directamente a la pregunta de investigación al demostrar cómo la Inteligencia Artificial puede aplicarse en la gestión del dato como documento de archivo para fortalecer los procesos documentales de CODECHOCÓ. A partir de los hallazgos del diagnóstico y la matriz DOFA, se planteó un modelo integral que incorpora la IA en fases clave del ciclo documental, como la clasificación automática de documentos, la generación de metadatos inteligentes, la búsqueda semántica y la preservación digital a largo plazo.

Estas aplicaciones permiten superar las limitaciones identificadas en la entidad, tales como la dependencia de archivos físicos, la ausencia de protocolos de digitalización y la escasa capacitación del personal, garantizando mayor eficiencia, trazabilidad y confiabilidad en el manejo de la información institucional. En consecuencia, la propuesta no solo constituye una ruta viable para modernizar la gestión documental en CODECHOCÓ, sino que también establece un referente metodológico y práctico aplicable a otras entidades públicas colombianas en su proceso de transformación digital.

Conclusiones La caracterización de las herramientas de inteligencia artificial aplicables a la gestión del dato como documento de archivo en CODECHOCÓ permitió evidenciar que, a pesar de que existe un reconocimiento de su potencial para optimizar procesos clave como la clasificación, la búsqueda y la extracción de metadatos, la entidad aún no ha incorporado de manera efectiva estas tecnologías. El análisis demostró coincidencias entre los participantes respecto a la viabilidad de la IA como soporte estratégico, pero también reflejó diferencias en cuanto al nivel de conocimiento y apropiación tecnológica.

El diagnóstico realizado a través de la encuesta confirmó que el uso de inteligencia artificial en las siete etapas de la gestión documental es incipiente y limitado. La mayoría de los funcionarios señalaron la inexistencia de planes estratégicos, sistemas automatizados y capacitaciones específicas para la implementación de IA, lo que reafirma la brecha existente entre la teoría sobre gestión documental inteligente y la práctica institucional en CODECHOCÓ. El contraste entre los hallazgos empíricos y los referentes teóricos permitió establecer que, mientras la literatura académica y normativa resalta la importancia de la IA para garantizar eficiencia, trazabilidad, seguridad y preservación a largo plazo, en CODECHOCÓ prevalecen procesos manuales y fragmentados que restringen el cumplimiento de estos estándares. El análisis integral de entrevistas, encuestas y teoría evidenció que las principales fortalezas de la entidad se concentran en la existencia de un marco normativo actualizado y en una disposición favorable de los funcionarios hacia la modernización. Sin embargo, se identificaron debilidades críticas relacionadas con la falta de infraestructura tecnológica, de formación especializada y de estrategias institucionales, factores que actualmente limitan la adopción de soluciones basadas en inteligencia artificial.

La aplicación de la matriz DOFA permitió concluir que CODECHOCÓ cuenta con oportunidades relevantes para alinear su gestión documental con los avances tecnológicos y normativos, aprovechando la tendencia global hacia la transformación digital y el reconocimiento del valor estratégico de los datos. No obstante, estas oportunidades solo podrán materializarse en la medida en que se superen las debilidades internas y se mitiguen amenazas asociadas al atraso tecnológico, la dependencia de recursos manuales y la resistencia al cambio.

Finalmente, la investigación confirmó que la inteligencia artificial no solo representa un recurso tecnológico complementario, sino una condición esencial para fortalecer la gestión documental, asegurar la preservación de la memoria institucional y responder a los retos de eficiencia, transparencia y sostenibilidad en la administración pública.

Recomendaciones  Diseñar y socializar un plan estratégico de gestión documental con enfoque en inteligencia artificial, alineado con la Ley 594 de 2000 y la normativa archivística vigente, para que todos los funcionarios conozcan la ruta institucional hacia la transformación digital.

 Implementar capacitaciones básicas y talleres de sensibilización dirigidos a los funcionarios de nivel directivo y asistencial, con el fin de cerrar las brechas de conocimiento detectadas en torno al uso de IA en gestión documental.  Digitalizar documentos en mayor volumen, iniciando con los de valor administrativo y legal, para reducir dependencia de soportes físicos y facilitar la futura aplicación de herramientas inteligentes.

 Adoptar herramientas de IA para procesos prioritarios como la clasificación automática, la generación de metadatos y la búsqueda semántica, iniciando con pilotos en áreas críticas de gestión documental.

 Desarrollar protocolos de control de calidad apoyados en IA, orientados a garantizar integridad, autenticidad y trazabilidad de documentos, en concordancia con los lineamientos de la ISO 9001 en cuanto a control de procesos y mejora continua.

 Crear una política institucional de gobernanza tecnológica, que establezca reglas claras sobre uso ético, responsable y seguro de la IA en la gestión del dato como documento de archivo.

 Consolidar un sistema integrado de gestión documental inteligente, con módulos interconectados que automaticen todo el ciclo de vida del documento: ingreso, organización, transferencia, disposición final y preservación digital.

 Fomentar alianzas con universidades y centros de investigación para fortalecer la innovación en gestión documental, generar proyectos de investigación aplicada en IA y formar talento humano especializado.

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ANEXO 1. ENTREVISTA

ENTREVISTA

1. ¿Cómo gestiona CODECHOCÓ la integridad, autenticidad y conservación a largo plazo

de los datos contenidos en los documentos de archivo, tanto físicos como electrónicos?

2. ¿En qué procesos específicos de la gestión del dato como documento de archivo,

considera que la IA podría ser más útil? (Ej. clasificación, búsqueda, indexación, conservación, control de acceso, etc.).

3. ¿Qué funcionalidades específicas de IA considera más relevantes para la gestión de

datos como documentos de archivo en CODECHOCÓ? (Ej. búsqueda semántica, clasificación automática, extracción de metadatos, detección de duplicados, análisis predictivo)

4. ¿Qué condiciones mínimas (tecnológicas, normativas o de capacitación) considera

necesarias para implementar IA en la gestión de los datos como documentos de archivo en la entidad?

5. ¿Considera viable el uso de IA para automatizar la organización documental de la

gestión de los datos como documentos de archivo, por series y subseries documentales?

6. ¿Qué tareas repetitivas o rutinarias dentro de la gestión del dato como documento de

archivo podrían ser optimizadas con IA?

7. ¿De qué forma cree que la IA podría facilitar el proceso de gestión de metadatos para

mejorar la descripción y recuperación de documentos?

8. ¿Qué tipo de controles inteligentes basados en IA (por ejemplo, autenticación

biométrica, control de acceso dinámico) considera viables o útiles para gestionar los datos como documentos de archivo?

9. ¿Qué factores considera esenciales para que la implementación de IA sea exitosa

(Infraestructura, digitalización, políticas internas, formación, etc.) dentro de la gestión del dato como documento de archivo?

10. ¿Le gustaría compartir alguna sugerencia o reflexión sobre cómo ve el papel de la IA

en el futuro de la gestión del dato como documento en la Corporación?

FICHAS DE ENTREVISTA

PREGUNTA

1

¿Cómo gestiona CODECHOCÓ la integridad, autenticidad y conservación a largo plazo de los datos contenidos en los documentos de archivo, tanto físicos como electrónicos? Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Nos falta mucho para gestionar plenamente esas características que deben cumplir los documentos, con los recursos que tenemos tratamos de garantizar unas condiciones mínimas para garantizar la conservación; como por ejemplo la compra de las cajas de archivo y las carpetas, el acondicionamiento de los espacios para almacenar los archivos y aquellos gastos relacionados con el mantenimiento de los depósitos. Esto para los archivos físicos porque en lo electrónico tenemos lo básico y lo que nos permite los aplicativos que tenemos actualmente, como el acceso con el uso de contraseñas y con unos roles específicos para los funcionarios de acuerdo con sus responsabilidades. E2 Respuesta

2

Bueno, con respecto a la inteligencia artificial Codechocó no cuenta con un programa de inteligencia artificial para la gestión documental. Lo que he observado es que cada funcionario encargado del área de la gestión documental la gestiona a través del archivo físico de la institución y a través del sistema creando carpetas individuales y almacenándolas en su escritorio computarizado.

E3 Respuesta

3

Tenemos todo el tema de las políticas de seguridad y privacidad de la información que están orientadas precisamente a garantizar la privacidad, autenticidad y disponibilidad de la información. Dentro de esas políticas, pues todo lo que tiene que ver con controles de seguridad, manejo de contraseñas, administración de equipos por parte de la oficina TIC, no dejar que lo hagan usuarios particulares para evitar daños en los equipos, ingreso de virus. Por ejemplo, hemos deshabilitado el uso de memorias USB y otros dispositivos externos, dándole mayor uso a la información en la nube y correo electrónico para evitar contaminación y pérdida de información. Eso fue dentro de las políticas y controles establecidos para garantizar eso. E4 Respuesta

4

Pues sencillo, con las TIC... No, dar estricto cumplimiento al acuerdo 01 de 2024, que es claro. Eso nos da parámetros con nuestra política documental, sistema de gestión documental, programa de gestión documental, tablas... Si se cumple eso, se logra preservar y conservar la memoria histórica de la entidad.

E5 Respuesta

5

Mediante la digitalización de los expedientes y el archivo físico de los mismos.

PREGUNTA

2

¿En qué procesos específicos de la gestión del dato como documento de archivo, considera que la IA podría ser más útil? (Ej. clasificación, búsqueda, indexación, conservación, control de acceso, etc.). Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

En la clasificación y en la búsqueda.

E2 Respuesta

2

En caso de implementar un programa de inteligencia artificial para la gestión de la documentación considero que nos haría gran aporte en cuanto a la búsqueda de la documentación, teniendo en cuenta que Codechocó maneja gran abundancia de documentos y siempre se hace un poco difícil hacerle seguimiento y ubicarlos con facilidad. E3 Respuesta

3

Creo que puede aplicarse en todos los aspectos. Normalmente el tema de búsquedas es el que más importancia puede tener para el usuario externo, porque cuando uno busca algo quiere encontrarlo rápido. Pero si no se hace una buena clasificación, organización y almacenamiento, no habrá una buena búsqueda. Entonces, si se aplica, sería en todos los aspectos.

E4 Respuesta

4

Ahí está el meollo de todo. Yo genero la memoria, el documento archivístico, pero la clasificación es la que decide si es útil o no. La inteligencia artificial ayudaría a decidir qué es útil. Entonces ayudaría al ciclo vital de los documentos, a decidir qué conservar permanentemente y qué eliminar. E5 Respuesta

5

Considero que se podría usar la IA en tareas de clasificación de los documentos, pues a mi parecer esta es una tarea fundamental en la gestión del archivo.

PREGUNTA

3

¿Qué funcionalidades específicas de IA considera más relevantes para la gestión de datos como documentos de archivo en CODECHOCÓ? (Ej. búsqueda semántica, clasificación automática, extracción de metadatos, detección de duplicados, análisis predictivo). Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Creo que todas son importantes porque permitiría el máximo aprovechamiento de las bondades que ofrece la tecnología para la gestión de los datos que son útiles para la Corporación y que nos permitiría mayor eficiencia y beneficios para la toma de decisiones.

E2 Respuesta

2

Consideraría que sería de suma importancia y haría un gran aporte en la búsqueda automática de información. E3 Respuesta

3

No le sabría decir, no tengo mucho conocimiento al respecto, pero creo que todas las funcionalidades de IA son para generar mayor gestión sobre la información que se tiene en las entidades.

E4 Respuesta

4

Considero que todas son importantes y se complementan entre sí, porque una adecuada clasificación permite una mayor extracción y búsqueda más eficiente. E5 Respuesta

5

Sin duda, la extracción de metadatos.

PREGUNTA

4

¿Qué condiciones mínimas (tecnológicas, normativas o de capacitación) considera necesarias para implementar IA en la gestión de los datos como documentos de archivo en la entidad? Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Yo creo que podemos iniciar con la búsqueda de qué tipo de programa de IA se podría implementar para mejorar la gestión documental y también es necesaria la capacitación porque a pesar de que se escucha bastante el tema de la IA en varios ámbitos, para la parte documental es algo que no se conoce mucho.

E2 Respuesta

2

Consideraría que es importante realizar una capacitación básica en el manejo de la inteligencia artificial en la institución y por dependencias, teniendo en cuenta que es una herramienta que llegó para cambiar el mundo y es necesario utilizarla en el servicio público. E3 Respuesta

3

No, yo no considero que la capacitación sea importante sino hasta que se adquiera como tal un programa que permita su uso.

E4 Respuesta

4

La tecnológica y la normativa ya están. La normativa está ahí, solo hay que leerla y aplicar la tecnología. E5 Respuesta

5

Para el uso de la IA en la gestión de datos de esta entidad se requiere la implementación de todo, no hemos avanzado en nada.

PREGUNTA

5

¿Considera viable el uso de IA para automatizar la organización documental y la gestión de los datos como documentos de archivo, por series y subseries documentales?

Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

La automatización de las labores de gestión documental sería una gran ventaja con las bondades que ofrece la IA.

E2 Respuesta

2

Sí, señor, la considero importante y necesaria y de una aplicación instantánea, ojalá sea pronto que se implementara en la institución ese programa. E3 Respuesta

3

Viable desde el punto de vista que este archivo no lo tiene. Viable desde el punto de vista que sea necesario y conveniente, pero desde el punto de vista económico, tecnológico y de capacitación, no estamos listos todavía. Porque falta presupuesto, disposición, sensibilización. Todavía no estamos listos para dar ese salto, pero debemos hacerlo.

E4 Respuesta

4

Claro, así se evita la subjetividad. La IA garantiza que la clasificación sea correcta. La tabla documental y la IA clasifican el documento, te dirán si es un memorando, acta, resolución, etc. Ahí desaparece la subjetividad. E5 Respuesta

5

Sí es viable, y si existen las herramientas que lo puedan hacer, imagino que sí, agilizaría mucho el proceso de clasificación documental.

PREGUNTA

6

¿Qué tareas repetitivas o rutinarias dentro de la gestión del dato como documento de archivo podrían ser optimizadas con IA? Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Esa de búsqueda, de clasificación.

E2 Respuesta

2

Considero que se podría mejorar y disminuir la búsqueda de documentos interdependencias o entre dependencias. Las dependencias siempre están consultando por la misma documentación y a pesar de que se le suministra vuelven a la dependencia donde la llevan a requerir lo mismo. Entonces la inteligencia artificial ayudaría a conservar la información que se le suministra. E3 Respuesta

3

No he incursionado mucho en el manejo del dato, me cuesta responder.

E4 Respuesta

4

La verificación del correo, la información que llega. La IA podría clasificar la información que llega, qué es importante, qué tiene plazo, qué necesitan saber ya. E5 Respuesta

5

La clasificación documental de series y subseries.

PREGUNTA

7

¿De qué forma cree que la IA podría facilitar el proceso de gestión de metadatos para mejorar la descripción y recuperación de documentos? Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Todo, en la búsqueda, en la clasificación, ya que si la información ha sido bien clasificada se asegura un acceso eficiente y útil para la toma de decisiones y en el tiempo oportuno para atender esas necesidades de consulta, sobre todo en una época donde todo se requiere a la mayor brevedad posible ante cualquier estado de contingencia y se requieren los datos en tiempo real.

E2 Respuesta

2

Los metadatos son datos de datos sobre datos. La inteligencia artificial nos ayudaría automatizando el procedimiento, conservando la información, clasificándola fácilmente y conservándola en archivos electrónicos manejados automáticamente por la IA.

E3 Respuesta

3

Tampoco sé. No manejo con mucha claridad el tema. E4 Respuesta

4

Los metadatos serían, por ejemplo, en jurídica, dentro del formato único documental agrego metadatos con toda la información del archivo. Eso se convierte en metadatos. No manejo bien el tema, pero es así.

E5 Respuesta

5

En la parte de archivo, sería óptimo integrar todo lo que se recibe por la ventanilla única, ahí se generan todo tipo de documentos que deben reposar en las diferentes series documentales sobre todo en las que son complejas como los procesos contractuales, gestión de licencias, entre otros. Esto generaría estadísticas que faciliten el análisis y la toma de decisiones.

PREGUNTA

8

¿Qué tipo de controles inteligentes basados en IA (por ejemplo, autenticación biométrica, control de acceso dinámico) considera viables o útiles para gestionar los datos como documentos de archivo? Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Considero que todos los que menciona serían muy útiles para asegurar esa integridad y seguridad de los datos, ese es un tema que se debe tener siempre presente para evitar los riesgos de acceso fraudulento o no autorizado que podría generar afectaciones a la entidad de tipo reputacionales o económicos, sobre todo cuando se trata de datos personales que se recopilan en el desarrollo de nuestros procesos.

E2 Respuesta

2

Considero que todos son importantes porque la inteligencia artificial, como su nombre lo indica, son robots inteligentes que simplemente el hombre los utilizaría y tendría acceso fácil a la información que ellos conservan. E3 Respuesta

3

Si se refiere al acceso para una aplicación o manejo de información, todos son viables y la combinación también, como el segundo factor de autenticación.

E4 Respuesta

4

La biométrica.

E5 Respuesta

5

La autenticación biométrica.

PREGUNTA

9

¿Qué factores considera esenciales para que la implementación de IA sea exitosa (Infraestructura, digitalización, políticas internas, formación, etc.) dentro de la gestión del dato como documento de archivo? Entrevistado No.

Respuesta Contenido lexical E1 Respuesta

1

Todas, iniciando por la infraestructura tecnológica de modo que se disponga de una herramienta que apoye las labores de gestión documental y acompañado del reforzamiento de nuestras políticas internas.

E2 Respuesta

2

Considero que es fundamental la formación del personal para que se familiarice con las IA y la tengamos como una herramienta de trabajo, más no como una competencia.

E3 Respuesta

3

La infraestructura es importante, pero aún más la sensibilización desde el nivel directivo. Sin disposición económica no se puede avanzar, pero si la gerencia ve la necesidad, se hacen las adecuaciones financieras. Además, la capacitación es clave porque no es algo que se hace de un día para otro, sino progresivamente por módulos y etapas. E4 Respuesta

4

La capacitación es muy importante porque teniendo el conocimiento se puede acceder a las mejores opciones de lo que hay en el mercado y que se ajusten a las necesidades actuales.

E5 Respuesta

5

La política interna; si se establecen políticas internas, en cierto modo se obliga la implementación y el uso de estas tecnologías.

PREGUNTA

10

¿Le gustaría compartir alguna sugerencia o reflexión sobre cómo ve el papel de la IA en el futuro de la gestión del dato como documento de archivo en la Corporación?

Entrevistado No.

Respuesta Contenido E1 Respuesta

1

Por tema de recursos creo que sería algo a largo plazo y en lo que podríamos ir escalando de forma gradual porque es muy necesario, pero dependemos de recursos y empezando por la mejora de nuestra plataforma tecnológica. E2 Respuesta

2

En mi parecer considero que es una de las mejores herramientas que ha podido inventar la tecnología, ya que facilita el trabajo al ser humano y permite avanzar y desarrollar mejores formas de trabajo en las instituciones. E3 Respuesta

3

No me atrevo a comentar por falta de experiencia. E4 Respuesta

4

Es vital, porque como autoridad ambiental vamos a suprimir mucho el uso del papel, vamos a suprimir mucho el uso de la tinta, mucho el uso de estanterías, mucho el uso de …. ¿Cómo se llama eso?, de …. Material tangible que afecta el medio ambiente. Con el uso de la Inteligencia Artificial podemos tener todo digitalizado, todos los procesos que antes teníamos en papel.

E5 Respuesta

5

La IA llegó para quedarse, esta nos ofrece muchas bondades que pueden hacernos más productivos y eficientes en nuestro diario quehacer. Es importante y necesario hacer uso de estas tecnologías si queremos mejorar.

ANEXO 2. ENCUESTA

ENCUESTA PARA EVALUAR EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA

GESTIÓN DEL DATO COMO DOCUMENTO DE ARCHIVO EN CODECHOCÓ.

1. ¿Existe un plan estratégico formal en CODECHOCÓ que incluya la incorporación de

tecnologías de inteligencia artificial para la gestión documental? A. Sí ____ B. No ____

C. No sé ____

2. ¿Se realizan evaluaciones o diagnósticos periódicos para identificar oportunidades

de mejora mediante IA en la gestión de datos y documentos? A. Sí ____ B. No ____

C. No sé ____

3. ¿Se utilizan herramientas de IA para automatizar la captura o digitalización de

documentos (por ejemplo, reconocimiento óptico de caracteres, extracción automática de datos)?

A. Sí, regularmente ____ B. Sí, en pruebas piloto ____

C. No ____

D. No sé ____

4. ¿Los documentos ingresan al sistema con metadatos generados automáticamente

mediante IA para facilitar su clasificación y búsqueda? A. Sí ____ B. Parcialmente ____

C. No ____

D. No sé ____

5. ¿Se emplea IA para optimizar la gestión y el trámite documental, como clasificación

automática, asignación de tareas o seguimiento de documentos? A. Sí ____ B. En proceso de implementación ____

C. No ____

D. No sé ____

6. ¿El personal cuenta con capacitación específica sobre el uso de IA para mejorar la

gestión y trámite de documentos?

A. Sí, de forma regular ____ B. Sí, ocasionalmente ____

C. No ____

D. No sé ____

7. ¿Se utilizan sistemas basados en IA para organizar y estructurar grandes volúmenes

de datos y documentos, facilitando su acceso y recuperación? A. Sí ____ B. En desarrollo ____

C. No ____

D. No sé ____

8. ¿Existen protocolos apoyados en IA para validar la integridad y calidad de los datos

y documentos organizados?

A. Sí ____ B. Parcialmente ____

C. No ____

D. No sé ____

9. ¿La transferencia de documentos entre archivos de gestión y archivo central está

automatizada o asistida por IA para optimizar tiempos y garantizar trazabilidad? A. Sí ____ B. Parcialmente ____

C. No ____

D. No sé ____

10. ¿Se emplean tecnologías de IA para analizar y decidir qué documentos deben

transferirse o conservarse según tablas de retención?

A. Sí ____ B. En evaluación ____

C. No ____

D. No sé ____

11. ¿Se utiliza IA para apoyar la toma de decisiones sobre la disposición final de

documentos, identificando aquellos con valor histórico o legal? A. Sí ____ B. En evaluación ____

C. No ____

D. No sé ____

12. ¿Existen sistemas automatizados que gestionen la eliminación segura de

documentos conforme a la normatividad, con soporte de IA? A. Sí ____ B. Parcialmente _____

C. No ____

D. No sé ____

13. ¿Se aplican tecnologías de IA para monitorear y garantizar la preservación digital

a largo plazo de los documentos archivados?

A. Sí ____ B. En desarrollo ____

C. No ____

D. No sé ____

14. ¿Se cuenta con sistemas inteligentes que alerten sobre riesgos de pérdida o

deterioro de documentos digitales para activar acciones preventivas? A. Sí ____ B. Parcialmente ____

C. No ____

D. No sé ____