Por ocasião do Dia Internacional dos Arquivos, que se celebra a 9 de junho, o GTAM – Grupo de Trabalho dos Arquivos Municipais realizou, no passado dia 1 de junho, a terceira edição das Tertúlias do GTAM dedicada ao tema “Inteligência Artificial aplicada à Gestão Documental: O caso do Município de Abrantes”.
Nesta sessão foi possível conhecer o projeto que o Município de Abrantes está a desenvolver na aplicação da Inteligência Artificial à gestão documental, nomeadamente na atribuição da classificação, tarefa que foi consensualmente considerada crítica e complexa.
A tertúlia iniciou-se com um momento demonstrativo do funcionamento do sistema durante o qual foi possível observar os mecanismos de aprendizagem da IA e de atribuição da classificação.
Seguiu-se um longo e frutuoso debate no qual foram abordadas questões como a construção e operacionalização do sistema, a tecnologia subjacente e a sua natureza open source, as potencialidades para o tratamento da informação enquanto instrumento facilitador e normalizador, os resultados e metas no âmbito da eficiência e qualidade, a sua integração com outros sistemas de informação e a capacitação dos profissionais para lidar com a IA,
Em suma, a partir do conhecimento deste projeto foi possível concluir que a aplicação Inteligência Artificial à gestão documental, sendo algo muito desafiante, poderá tornar-se preponderante por fomentar a prática da classificação de forma normalizada e transversal, constituindo-se como oportunidade para desconstruir a complexidade associada a esta tarefa.
Esta 3ª Tertúlia, que teve a duração de cerca de 2 horas e contou com 70 participantes, indicadores que revelam a pertinência do tema para a comunidade.
O GTAM agradece o interesse manifestado por todos os que estiveram presentes e, em particular, à equipa de projeto do Município de Abrantes pelo contributo e disponibilidade.
Para ver e ouvir a 3ª Tertúlia do GTAM, visite o canal do Youtube da BAD:
Tertúlia – Inteligência Artificial aplicada à Gestão Documental: O caso do Município de Abrantes
