Análisis, interpretación, clasificación y búsqueda automática de la gestión documental

Abstract

El presente estudio lleva a cabo una revisión sistemática de la literatura sobre la aplicación de modelos de inteligencia artificial (IA) en la gestión documental abordando los procesos de análisis, interpretación, clasificación y búsqueda automática de documentos. La investigación se llevó a cabo siguiendo la metodología PRISMA y se analizaron estudios publicados entre 2021 y 2025 en bases de datos como IEEE Xplore, Scopus y Google Scholar. Los resultados ponen de evidencia que técnicas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los modelos de lenguaje preentrenados (PLM) y los chatbots mejoran significativamente la precisión, la eficiencia y la trazabilidad en la gestión documental. Entre los modelos evaluados, destacan algoritmos como SVM, Naive Bayes, Random Forest, K-NN, MLP y redes neuronales, con métricas de rendimiento superiores al 80 % e incluso al 98 % en tareas específicas de clasificación. En particular, en estudios como los de Hassan et al. (2022) y Zhang et al. (2024) se observó que los algoritmos Naive Bayes y K-NN alcanzaban una precisión del 94 % al 98,5 %, mientras que modelos como SVM y regresión logística obtenían altos niveles de exactitud en conjuntos equilibrados. El análisis metodológico realizado con el instrumento QAREL permitió determinar que los estudios con mejores prácticas incluyen validación cruzada, separación de datos, métricas robustas (precisión, recall y F1-score) y replicabilidad experimental. No obstante, siguen existiendo desafíos relacionados con la calidad y estandarización de los datos, la interoperabilidad entre sistemas, la integración tecnológica y la formación del personal. En conclusión, la IA es una herramienta clave para modernizar y automatizar la gestión documental, ya que ofrece soluciones escalables que reducen los errores, agilizan los procesos y fortalecen el cumplimiento normativo en diversos entornos organizativos.