Inteligência Artificial Arquivística: uma nova geração dos Sistemas de Arquivo?

 

Cadernos de Pesquisa em Preservação Digital Sistêmica e Cadeia de Custódia Digital Arquivística

Post 5 — Inteligência Artificial Arquivística: uma nova geração dos Sistemas de Arquivo?

Durante décadas, a Arquivologia concentrou seus esforços em uma questão fundamental: garantir que os documentos pudessem ser preservados e recuperados.

Essa preocupação continua válida.

Entretanto, uma transformação silenciosa está ocorrendo.

Pela primeira vez na história, os sistemas de informação não apenas recuperam documentos.

Eles começam a interpretar documentos.

Essa mudança pode parecer apenas tecnológica.

Mas suas implicações para os Arquivos são profundamente conceituais.

A questão que se coloca não é simplesmente se devemos utilizar Inteligência Artificial nos Arquivos.

A questão é outra:

Estamos diante de uma nova geração dos sistemas arquivísticos?

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Da recuperação documental à recuperação do conhecimento

Os sistemas arquivísticos tradicionais foram concebidos para responder perguntas como:

• Onde está o documento?

• Em qual fundo?

• Em qual série?

• Em qual processo?

• Em qual caixa?

• Em qual pacote de preservação?

Mesmo os sistemas digitais mais avançados continuam baseados nessa lógica.

A recuperação continua centrada no documento.

A Inteligência Artificial introduz uma nova possibilidade.

Passamos a perguntar:

• O que os documentos dizem sobre determinado tema?

• Quais eventos estão relacionados?

• Quais evidências sustentam determinada afirmação?

• Quais documentos corroboram uma hipótese?

• Quais relações existem entre diferentes fundos documentais?

O foco desloca-se do documento para o conhecimento produzido a partir dos documentos.

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O risco da IA sem Arquivos

Mas existe um problema.

As Inteligências Artificiais atuais produzem respostas sem necessariamente compreender:

• proveniência;

• contexto;

• organicidade;

• custódia;

• autenticidade.

Para a Arquivologia, isso é extremamente preocupante.

Uma resposta pode parecer correta.

Mas estar fundamentada em informações descontextualizadas.

Uma resposta pode parecer convincente.

Mas não possuir evidências documentais autênticas.

Nesse cenário, a IA corre o risco de reproduzir exatamente aquilo que os Arquivos historicamente buscaram combater:

a perda de contexto.

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O nascimento da Inteligência Artificial Arquivística

É nesse ponto que emerge uma nova possibilidade.

Em vez de utilizar modelos treinados exclusivamente na Web, torna-se possível conectar Inteligências Artificiais a ecossistemas arquivísticos confiáveis.

SIGAD.

RDC-Arq.

Archivematica.

AtoM.

ElasticSearch Vetorial.

RAG.

Modelos locais.

Metadados arquivísticos.

Fundos documentais.

Pacotes AIP.

A IA passa então a operar sobre evidências documentais preservadas.

Não apenas sobre informações disponíveis.

Mas sobre documentos autênticos.

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O papel do AtoM nessa transformação

Tradicionalmente, o AtoM tem sido compreendido como um ambiente de descrição e acesso arquivístico.

Mas talvez estejamos diante de uma nova interpretação.

No contexto do OAIS, o AtoM pode ser compreendido como uma instância Consumer.

Um ambiente de consumo da informação preservada.

Quando integrado a mecanismos de vetorização, ElasticSearch, RAG e modelos locais de IA, o AtoM deixa de ser apenas um catálogo.

Passa a funcionar como uma plataforma de recuperação semântica baseada em evidências arquivísticas.

Essa mudança é profunda.

O acesso deixa de ser apenas documental.

Passa a ser cognitivo.

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Os Arquivistas desaparecerão?

A resposta é simples.

Não.

Na realidade, seu papel torna-se ainda mais importante.

Quanto mais sofisticadas forem as Inteligências Artificiais, maior será a necessidade de:

• descrição arquivística;

• metadados consistentes;

• preservação do contexto;

• controle da proveniência;

• garantia de autenticidade.

A IA pode gerar respostas.

Mas continua incapaz de produzir contexto arquivístico sem a mediação de Arquivistas.

Por isso, talvez o futuro não seja IA versus Arquivistas.

Talvez seja IA com Arquivistas.

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Uma hipótese para debate

Talvez a próxima geração de Sistemas Arquivísticos não seja definida apenas pela capacidade de armazenar e recuperar documentos.

Talvez seja definida pela capacidade de produzir conhecimento confiável a partir de documentos autênticos preservados.

Se essa hipótese estiver correta, estamos diante de uma nova geração dos Sistemas de Arquivo.

Não mais centrados apenas na recuperação documental.

Mas na geração de conhecimento fundamentado em evidências arquivísticas.

E isso pode representar uma das maiores transformações da Arquivologia desde o surgimento dos próprios sistemas informatizados de arquivos.

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Para refletir

Os sistemas arquivísticos do século XX recuperavam documentos.

Os sistemas arquivísticos do século XXI poderão recuperar conhecimento.

Mas somente se esse conhecimento continuar fundamentado em documentos autênticos, preservados e contextualizados.