¿Qué puede hacer la inteligencia artificial para mejorar la gestión de la biblioteca de la universidad más antigua de España?: ahorrar liberando el espacio de sus estanterías al localizar duplicidades de libros poco solicitados entre sus miles de ejemplares.
«Conseguir más espacio de almacenamiento sin ampliar las instalaciones». Un objetivo que consideró posible un equipo de trabajadores encabezado por Severiano Delgado, bibliotecario de la Universidad de Salamanca, junto a Manuela Delgado, ingeniera especializada en innovación, con la ayuda de ChatGPT. Juntos han impulsado una experiencia que, además de optimizar espacio, resuelve un viejo problema de la biblioteca salmantina; acabar con la duplicidad injustificada de volúmenes.
Pero el primer reto era identificar esas duplicidades entre el millón largo de libros y las más de 20.100 revistas impresas que alberga entre las 23 bibliotecas y el almacén de depósito con que la institución salmantina cuenta en la ciudad. Es en este último donde surge el mayor problema, ya que, salvo excepciones, en este espacio de conservación no tiene sentido almacenar más de un ejemplar: «Tenemos que partir de la base de que el espacio de almacenamiento de una biblioteca es limitado, y que además ese espacio es caro», justifica Manuela Delgado.
¿Cómo se llegó a la conclusión de que un recién llegado como ChatGPT podía ayudar a resolver un problema que preocupaba desde hacía tiempo?
Manuela Delgado – En la Biblioteca Francisco de Vitoria, que es una de las más grandes de la Universidad, la falta de espacio era acuciante. Desde hacía tiempo, se llevaba a cabo un programa de localización de duplicados, pero de manera manual en un proceso muy lento. Cuando apareció ChatGPT, nos pareció que sería útil utilizar esta herramienta para analizar las colecciones bibliotecarias. Hay que tener en cuenta, que las bibliotecas son instituciones muy informatizadas, por tanto, parecía posible analizar esos datos con ayuda de una inteligencia artificial.
¿Qué misión se encargó a la inteligencia artificial (IA)?
Manuela- Las posibilidades de utilización de la IA, las habíamos comentado en conversaciones en las que uníamos ambos mundos, el de las bibliotecas y el de la tecnología e innovación. La chispa surgió con la convocatoria anual del Concurso de ideas y proyectos de mejora de la gerencia de la Universidad de Salamanca. Animados por la dirección del Servicio de Bibliotecas, se formó un equipo encabezado por Severiano, que presentó el proyecto piloto para la gestión de los duplicados en la Biblioteca Francisco de Vitoria con ayuda de ChatGPT, que resultó seleccionado. Yo participé de forma altruista como mentora para guiar en la aplicación de metodologías de innovación e iteraciones con la máquina.
¿Fue complicado dar con el prompt (o instrucción) correcto?
Severiano Delgado- En 2023, no se disponía de la información actual sobre ChatGPT, así que los primeros pasos consistieron en visualizar videos en YouTube y leer documentación aportada por Manuela. Hay que tener en cuenta que los fondos de la Biblioteca Francisco de Vitoria ocupan 229.385 líneas, y que cada fichero recoge 12 columnas con otros tantos datos de cada ejemplar. Al principio sobrevaloramos la capacidad de razonamiento de ChatGPT y le dábamos instrucciones demasiado genéricas y con demasiados datos. Dedicamos varias semanas a hacer pruebas cometiendo los típicos errores de novato, hasta que comprendimos cómo se deben escribir los prompts, en qué orden hay que dar las indicaciones y qué lenguaje es más eficaz para hablar con la máquina. Hay un principio básico: cuanto más preciso sea el prompt, más precisa será la respuesta. Pero el proceso de elaboración sirvió para afinar los objetivos del proyecto. En este aspecto, la capacidad de razonamiento de ChatGPT ofreció puntos de vista distintos y alternativas válidas cuando nos quedábamos atascados.
¿Para qué sirvieron?
Severiano- Lo que hizo ChatGPT fue realizar complejos análisis de los ficheros Excel que le subimos, generando resultados en Excel que no podía producir el sistema Alma, que utilizamos en la biblioteca. Esto tiene su mérito, porque ninguno de los integrantes del proyecto teníamos conocimientos de Excel más allá del de usuario básico. Finalmente, conseguimos el objetivo: elaborar un modelo de análisis rápido y fiable que permite localizar los duplicados de un fondo bibliotecario en unos minutos, y además presentar los resultados en tablas de Excel fácilmente comprensibles e imprimibles. Nuestro modelo consigue unificar en una sola línea todos los ejemplares (con su código de barras y signatura) de un mismo MMS Id, el identificador único de cada registro bibliográfico. De ese modo, pudimos analizar los fondos de la Biblioteca Francisco de Vitoria, pero en dos tramos (la sala de lectura, por un lado, y el depósito por otro), porque la suscripción de 20 dólares que teníamos no permitía cargar un fichero con la colección completa.
¿Qué supone para una biblioteca liberar cientos de metros de estantería?
Severiano- Dinero. Es un ahorro importante, porque hace innecesaria la construcción de nuevos depósitos, o al menos la retrasa varios años. En la sala de lectura, la extracción de los duplicados innecesarios permite ofrecer un servicio más ajustado a las necesidades de los usuarios. Las bibliotecas universitarias modernas ya no quieren ser espacios atestados de libros, sino lugares donde los estudiantes se sientan cómodos.
También confiaron a ChatGPT soluciones sobre cada una de las duplicidades en términos de conservar, eliminar o reforzar: ¿es efectivo conceder a la IA poder de decisión?
Manuela- Además de localizar las duplicidades, otro de los objetivos era analizar el uso de esos ejemplares de la sala de lectura. ChatGPT resultó decisivo para elaborar el algoritmo que permite localizar los duplicados infrautilizados y sobreutilizados, porque pone en relación el número de préstamos con el número de ejemplares. Esta información permite, por un lado, retirar los que tienen falta de uso y, por otro, reforzar los títulos más consultados con más ejemplares. Es decir, no se trataba simplemente de retirar ejemplares, sino también de incorporar libros allí donde hiciera falta, y renovar los ejemplares en mal estado. Pero todos estos análisis los ha hecho ChatGPT siguiendo las indicaciones que le ha dado el personal bibliotecario. Nunca se debe perder de vista que es una máquina. La decisión final la debe tomar siempre una persona.
¿El juicio humano debe formar parte de un proceso de automatización?
Manuela – ChatGPT es una herramienta, nada más. Es una calculadora con una potencia gigantesca. Pero siempre son las personas las que le dicen lo que tiene que hacer, las que evalúan los resultados y las que toman las decisiones.
¿Qué ahorros han conseguido?
Severiano- No hemos hecho una estimación económica, pero la diferencia es abismal. Sin exagerar, se hacen en unas horas las tareas que antes se hacían en meses. Por ejemplo, la directora de la biblioteca pidió un listado de libros únicos, de solo un ejemplar, de la sala de lectura, seleccionando los que no hubieran tenido ningún préstamo en un determinado número de años para llevarlos al depósito. Aplicando una variante del modelo, tuvimos el resultado en menos de media hora: un fichero Excel con miles de líneas. Se imprimieron esos resultados y se repartieron las hojas entre el personal auxiliar para que fueran a extraer esos volúmenes de las estanterías. Con el sistema de gestión Alma no hubiera sido posible realizar este informe, y para hacerlo a mano se hubieran necesitado varios meses.
Esta experiencia no hubiera sido posible en una organización sin orientación al dato: ¿la IA da un nuevo sentido al esfuerzo de digitalizarse?
Manuela- Totalmente. La cultura del dato es imprescindible como palanca de cambio hacia una nueva forma de hacer las cosas, de abrirse a las oportunidades que, gracias a la transformación digital, se consiguen. La digitalización de un dato o proceso per se, no cambia las cosas. Lo que cambia es entender que con ese dato se pueden obtener nuevos resultados, lo que se determina como estrategias Data-Driven. Estas organizaciones tienen 23 veces más probabilidad de captar clientes, 6 veces más de retenerlos y 19 veces más de ser rentables, según McKinsey.
¿Cuál es la próxima tarea que les gustaría encomendar a una IA?
Conseguir que la IA sea entendida como una máquina que forma parte del equipo y que mentoriza, optimiza y potencia los talentos de las personas para conseguir los objetivos. La percepción generalizada de que la IA es una amenaza está provocando miedo. El miedo está llevando a que no se integre el gran potencial de esta herramienta que puede sin duda, abrir caminos inexplorados necesarios para dar solución a los grandes desafíos que tenemos por delante.
Para finalizar, un aprendizaje o consejo de valor para el mundo de las bibliotecas.
Severiano- Que hay que aproximarse a la IA con una visión optimista. Es una herramienta que va a ser muy útil para las bibliotecas. En los próximos años vamos a experimentar la transición de las bibliotecas analógicas a las bibliotecas digitales. Las bibliotecas van a dar nuevos servicios y cambiarán la forma de dar los tradicionales, pero siempre va a ser necesario que dirigiendo todo esto haya personal bibliotecario con inteligencia humana.
