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Consulta Pública de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial

AGESIC

Fase 3 de 3
Cierre del documento para su aprobación 31/10/2024 - 4/11/2024
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Cambios en "Propuesta de Uso de Inteligencia Artificial para la Evaluación y Gestión Documental Basada en la Ley 18220"

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Cuerpo

  • -["Antecedentes:\nLa Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.\n\nObjetivo General:\nImplementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.\n\nComponentes de la Propuesta:\nAutomatización de la Evaluación Documental:\n\nValoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.\nIdentificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.\nClasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:\n\nDetección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.\nAlertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.\nDigitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:\n\nRepositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.\nControl de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.\nMejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:\n\nLiberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.\nReducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.\nTecnologías Clave:\nProcesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.\nMachine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.\nSistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.\nSistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.\nEtapas de Implementación:\nFase de Análisis y Preparación:\n\nLevantamiento de la información existente: Inventario documental.\nEntrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.\nFase Piloto:\n\nImplementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.\nFase de Implementación Completa:\n\nDespliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.\nMonitoreo y Ajustes:\n\nEvaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.\nBeneficios Esperados:\nOptimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.\nCumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.\nMejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.\nAutomatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.\nEsta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
  • +["Considerando la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Uruguay 2024-2030, es fundamental alinear cualquier propuesta de IA en la gestión documental con los principios de transparencia, eficiencia y mejora en los servicios públicos. La estrategia menciona explícitamente la importancia de aplicar IA para automatizar procesos como la gestión documental en el sector público, promoviendo su integración con los sistemas existentes y mejorando la calidad de los servicios. Esto incluye no solo la optimización del almacenamiento y manejo de información, sino también el uso de IA para potenciar las búsquedas de información y garantizar una gestión más eficiente​(Estrategia de Inteligen…). Este marco orienta la implementación hacia un uso ético y responsable de la IA, en línea con la Ley 18220, asegurando que la tecnología ayude a preservar únicamente los documentos necesarios y con valor a largo plazo, mientras se eliminan o gestionan aquellos que ya han cumplido su función primaria.\n\nAntecedentes:\nLa Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.\n\nObjetivo General:\nImplementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.\n\nComponentes de la Propuesta:\nAutomatización de la Evaluación Documental:\n\nValoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.\nIdentificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.\nClasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:\n\nDetección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.\nAlertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.\nDigitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:\n\nRepositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.\nControl de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.\nMejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:\n\nLiberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.\nReducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.\nTecnologías Clave:\nProcesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.\nMachine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.\nSistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.\nSistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.\nEtapas de Implementación:\nFase de Análisis y Preparación:\n\nLevantamiento de la información existente: Inventario documental.\nEntrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.\nFase Piloto:\n\nImplementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.\nFase de Implementación Completa:\n\nDespliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.\nMonitoreo y Ajustes:\n\nEvaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.\nBeneficios Esperados:\nOptimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.\nCumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.\nMejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.\nAutomatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.\nEsta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
  • -["Antecedentes:
  • -La Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.
  • -
  • -Objetivo General:
  • -Implementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.
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  • -Componentes de la Propuesta:
  • -Automatización de la Evaluación Documental:
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  • -Valoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.
  • -Identificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.
  • -Clasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:
  • -
  • -Detección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.
  • -Alertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.
  • -Digitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:
  • -
  • -Repositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.
  • -Control de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.
  • -Mejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:
  • -
  • -Liberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.
  • -Reducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.
  • -Tecnologías Clave:
  • -Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.
  • -Machine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.
  • -Sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.
  • -Sistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.
  • -Etapas de Implementación:
  • -Fase de Análisis y Preparación:
  • -
  • -Levantamiento de la información existente: Inventario documental.
  • -Entrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.
  • -Fase Piloto:
  • -
  • -Implementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.
  • -Fase de Implementación Completa:
  • -
  • -Despliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.
  • -Monitoreo y Ajustes:
  • -
  • -Evaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.
  • -Beneficios Esperados:
  • -Optimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.
  • -Cumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.
  • -Mejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.
  • -Automatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.
  • -Esta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
  • +["Considerando la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Uruguay 2024-2030, es fundamental alinear cualquier propuesta de IA en la gestión documental con los principios de transparencia, eficiencia y mejora en los servicios públicos. La estrategia menciona explícitamente la importancia de aplicar IA para automatizar procesos como la gestión documental en el sector público, promoviendo su integración con los sistemas existentes y mejorando la calidad de los servicios. Esto incluye no solo la optimización del almacenamiento y manejo de información, sino también el uso de IA para potenciar las búsquedas de información y garantizar una gestión más eficiente​(Estrategia de Inteligen…). Este marco orienta la implementación hacia un uso ético y responsable de la IA, en línea con la Ley 18220, asegurando que la tecnología ayude a preservar únicamente los documentos necesarios y con valor a largo plazo, mientras se eliminan o gestionan aquellos que ya han cumplido su función primaria.\n\nAntecedentes:
  • +La Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.
  • +
  • +Objetivo General:
  • +Implementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.
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  • +Componentes de la Propuesta:
  • +Automatización de la Evaluación Documental:
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  • +Valoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.
  • +Identificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.
  • +Clasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:
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  • +Detección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.
  • +Alertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.
  • +Digitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:
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  • +Repositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.
  • +Control de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.
  • +Mejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:
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  • +Liberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.
  • +Reducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.
  • +Tecnologías Clave:
  • +Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.
  • +Machine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.
  • +Sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.
  • +Sistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.
  • +Etapas de Implementación:
  • +Fase de Análisis y Preparación:
  • +
  • +Levantamiento de la información existente: Inventario documental.
  • +Entrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.
  • +Fase Piloto:
  • +
  • +Implementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.
  • +Fase de Implementación Completa:
  • +
  • +Despliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.
  • +Monitoreo y Ajustes:
  • +
  • +Evaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.
  • +Beneficios Esperados:
  • +Optimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.
  • +Cumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.
  • +Mejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.
  • +Automatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.
  • +Esta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
Supresiones
  • -["Antecedentes:\nLa Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.\n\nObjetivo General:\nImplementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.\n\nComponentes de la Propuesta:\nAutomatización de la Evaluación Documental:\n\nValoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.\nIdentificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.\nClasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:\n\nDetección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.\nAlertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.\nDigitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:\n\nRepositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.\nControl de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.\nMejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:\n\nLiberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.\nReducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.\nTecnologías Clave:\nProcesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.\nMachine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.\nSistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.\nSistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.\nEtapas de Implementación:\nFase de Análisis y Preparación:\n\nLevantamiento de la información existente: Inventario documental.\nEntrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.\nFase Piloto:\n\nImplementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.\nFase de Implementación Completa:\n\nDespliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.\nMonitoreo y Ajustes:\n\nEvaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.\nBeneficios Esperados:\nOptimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.\nCumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.\nMejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.\nAutomatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.\nEsta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
Adiciones
  • +["Considerando la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Uruguay 2024-2030, es fundamental alinear cualquier propuesta de IA en la gestión documental con los principios de transparencia, eficiencia y mejora en los servicios públicos. La estrategia menciona explícitamente la importancia de aplicar IA para automatizar procesos como la gestión documental en el sector público, promoviendo su integración con los sistemas existentes y mejorando la calidad de los servicios. Esto incluye no solo la optimización del almacenamiento y manejo de información, sino también el uso de IA para potenciar las búsquedas de información y garantizar una gestión más eficiente​(Estrategia de Inteligen…). Este marco orienta la implementación hacia un uso ético y responsable de la IA, en línea con la Ley 18220, asegurando que la tecnología ayude a preservar únicamente los documentos necesarios y con valor a largo plazo, mientras se eliminan o gestionan aquellos que ya han cumplido su función primaria.\n\nAntecedentes:\nLa Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.\n\nObjetivo General:\nImplementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.\n\nComponentes de la Propuesta:\nAutomatización de la Evaluación Documental:\n\nValoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.\nIdentificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.\nClasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:\n\nDetección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.\nAlertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.\nDigitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:\n\nRepositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.\nControl de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.\nMejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:\n\nLiberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.\nReducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.\nTecnologías Clave:\nProcesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.\nMachine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.\nSistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.\nSistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.\nEtapas de Implementación:\nFase de Análisis y Preparación:\n\nLevantamiento de la información existente: Inventario documental.\nEntrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.\nFase Piloto:\n\nImplementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.\nFase de Implementación Completa:\n\nDespliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.\nMonitoreo y Ajustes:\n\nEvaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.\nBeneficios Esperados:\nOptimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.\nCumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.\nMejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.\nAutomatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.\nEsta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
Supresiones
  • -["Antecedentes:
  • -La Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.
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  • -Objetivo General:
  • -Implementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.
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  • -Componentes de la Propuesta:
  • -Automatización de la Evaluación Documental:
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  • -Valoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.
  • -Identificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.
  • -Clasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:
  • -
  • -Detección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.
  • -Alertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.
  • -Digitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:
  • -
  • -Repositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.
  • -Control de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.
  • -Mejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:
  • -
  • -Liberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.
  • -Reducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.
  • -Tecnologías Clave:
  • -Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.
  • -Machine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.
  • -Sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.
  • -Sistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.
  • -Etapas de Implementación:
  • -Fase de Análisis y Preparación:
  • -
  • -Levantamiento de la información existente: Inventario documental.
  • -Entrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.
  • -Fase Piloto:
  • -
  • -Implementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.
  • -Fase de Implementación Completa:
  • -
  • -Despliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.
  • -Monitoreo y Ajustes:
  • -
  • -Evaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.
  • -Beneficios Esperados:
  • -Optimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.
  • -Cumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.
  • -Mejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.
  • -Automatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.
  • -Esta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
Adiciones
  • +["Considerando la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Uruguay 2024-2030, es fundamental alinear cualquier propuesta de IA en la gestión documental con los principios de transparencia, eficiencia y mejora en los servicios públicos. La estrategia menciona explícitamente la importancia de aplicar IA para automatizar procesos como la gestión documental en el sector público, promoviendo su integración con los sistemas existentes y mejorando la calidad de los servicios. Esto incluye no solo la optimización del almacenamiento y manejo de información, sino también el uso de IA para potenciar las búsquedas de información y garantizar una gestión más eficiente​(Estrategia de Inteligen…). Este marco orienta la implementación hacia un uso ético y responsable de la IA, en línea con la Ley 18220, asegurando que la tecnología ayude a preservar únicamente los documentos necesarios y con valor a largo plazo, mientras se eliminan o gestionan aquellos que ya han cumplido su función primaria.\n\nAntecedentes:
  • +La Ley 18220 establece normas claras sobre la valoración, conservación y disposición de los documentos y expedientes. Actualmente, la práctica de guardar todos los expedientes creados genera acumulación innecesaria de documentos que ya no tienen valor primario o que no cumplen con criterios archivísticos. Esto conlleva a la ocupación innecesaria de espacio y dificultades en la búsqueda y preservación de documentos de valor histórico, administrativo o legal.
  • +
  • +Objetivo General:
  • +Implementar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) que permita evaluar y clasificar automáticamente documentos y expedientes de acuerdo a su valor primario, secundario y conforme a los plazos de conservación establecidos en las tablas de plazos precaucionales, con el fin de identificar y conservar aquellos que tienen valor histórico o investigativo, mientras se elimina o archiva temporalmente lo innecesario.
  • +
  • +Componentes de la Propuesta:
  • +Automatización de la Evaluación Documental:
  • +
  • +Valoración automática: Utilizando algoritmos de IA, el sistema podrá analizar los expedientes y determinar automáticamente si han cumplido con su valor primario (administrativo, fiscal, legal) y si deben ser eliminados o conservados. Esto se logrará a partir de un análisis semántico del contenido de los documentos, alineado con las normativas de la Ley 18220.
  • +Identificación de documentos con valor histórico o investigativo: A través del uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA podrá evaluar los documentos y detectar aquellos que tengan relevancia para la investigación histórica o institucional, permitiendo su conservación en un repositorio archivístico digital confiable.
  • +Clasificación Automática Según las Tablas de Plazos Precaucionales:
  • +
  • +Detección del tiempo de guarda: La IA utilizará las tablas de plazos precaucionales para clasificar automáticamente los documentos según su tiempo de retención, indicando cuáles deben mantenerse y cuáles pueden ser eliminados. De esta forma, los documentos se gestionarán con base en su ciclo de vida real y no se guardarán expedientes más allá de su plazo estipulado.
  • +Alertas automáticas de disposición: El sistema emitirá alertas para indicar cuándo un documento o expediente ha alcanzado su límite de conservación y puede ser eliminado o transferido a un archivo intermedio o histórico.
  • +Digitalización y Gestión en un Repositorio Confiable:
  • +
  • +Repositorio digital seguro: Los documentos que se identifiquen como de valor histórico, legal o investigativo serán preservados en un repositorio digital altamente confiable. Este repositorio estará diseñado para cumplir con estándares de seguridad y acceso controlado, permitiendo la preservación a largo plazo y el fácil acceso para investigaciones futuras.
  • +Control de versiones y eliminación segura: La IA también podrá identificar y gestionar duplicados o versiones antiguas de los documentos, eliminando las redundancias y asegurando que solo se conserve la versión final.
  • +Mejora en la Eficiencia de Espacio y Recursos:
  • +
  • +Liberación de espacio físico y digital: Al clasificar y eliminar automáticamente los documentos que ya no cumplen con los requisitos legales o archivísticos, se reducirá significativamente el espacio ocupado tanto en formato físico como en los sistemas digitales. Esto permite que los recursos de almacenamiento sean gestionados de manera más eficiente.
  • +Reducción de costos: La eliminación de documentos innecesarios y la reducción en el uso de recursos físicos conllevará una disminución de los costos operativos asociados a la gestión documental.
  • +Tecnologías Clave:
  • +Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para analizar el contenido de los documentos y determinar su valor archivístico y su ciclo de vida.
  • +Machine Learning: Para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones en documentos que tienen valor histórico, legal o administrativo.
  • +Sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Para convertir documentos físicos en digitales y hacerlos accesibles para la IA.
  • +Sistemas de gestión de repositorios digitales: Para almacenar de manera segura los documentos clasificados como de valor permanente.
  • +Etapas de Implementación:
  • +Fase de Análisis y Preparación:
  • +
  • +Levantamiento de la información existente: Inventario documental.
  • +Entrenamiento del sistema de IA con datos archivísticos y las tablas de plazos precaucionales.
  • +Fase Piloto:
  • +
  • +Implementación de un proyecto piloto en un área de archivos con alto volumen de documentos para probar y ajustar el sistema de IA.
  • +Fase de Implementación Completa:
  • +
  • +Despliegue del sistema en toda la organización, integrando la IA con los sistemas de gestión documental existentes.
  • +Monitoreo y Ajustes:
  • +
  • +Evaluación continua del rendimiento del sistema y ajustes según los resultados obtenidos.
  • +Beneficios Esperados:
  • +Optimización del espacio y recursos: Se reducirá el almacenamiento de documentos innecesarios.
  • +Cumplimiento normativo: Garantizar que los documentos se gestionen según la Ley 18220 y los plazos precaucionales establecidos.
  • +Mejora en la accesibilidad: Preservación adecuada de los documentos de valor para la investigación y la historia, facilitando su acceso futuro.
  • +Automatización de procesos: Disminución de la carga administrativa en la evaluación y clasificación documental.
  • +Esta propuesta permitirá a las organizaciones manejar eficientemente sus archivos, liberando espacio y garantizando que solo se preserven los documentos realmente necesarios de acuerdo a su valor primario y secundario."]
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Avatar: Gabriel Queijo Gabriel Queijo
Versión creada el 17/09/2024 10:44
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