Inteligência artificial amplia o acesso a acervos históricos e transforma o trabalho dos bibliotecários

Pesquisa mostra como a automação pode acelerar a catalogação de obras raras, ampliar o acesso ao patrimônio documental e valorizar a expertise humana na organização do conhecimento.

por Ciexpress

A inteligência artificial (IA) está abrindo novas possibilidades para preservar e tornar acessíveis documentos históricos que, durante décadas, permaneceram restritos aos arquivos físicos de bibliotecas. Essa transformação é discutida no artigo “Inteligência artificial e seu uso na catalogação retrospectiva: diálogos entre tecnologia e expertise humana”, de autoria da pesquisadora Cintia de Azevedo Lourenço.

O estudo analisa como ferramentas de IA, reconhecimento de textos manuscritos e plataformas de automação podem modernizar a catalogação retrospectiva, processo de conversão de registros bibliográficos antigos em informações digitais pesquisáveis. A principal contribuição da pesquisa é demonstrar, com base na literatura científica, que essas tecnologias podem aumentar a eficiência dos serviços bibliotecários sem substituir o conhecimento especializado dos profissionais responsáveis pela organização da informação.

Um dos grandes desafios enfrentados pelas bibliotecas é transformar coleções históricas, muitas vezes registradas em fichas catalográficas, livros antigos e documentos manuscritos, em informações disponíveis para consulta pela internet. Embora o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) tenha facilitado a digitalização de textos impressos, a interpretação de manuscritos continua sendo um obstáculo importante. Nesse cenário, destaca-se o Handwritten Text Recognition (HTR), tecnologia que utiliza aprendizado de máquina para reconhecer a escrita manual e convertê-la em texto digital. Segundo Nockels, Gooding e Terras (2024), essa inovação amplia as possibilidades de pesquisa em documentos históricos, incluindo correspondências, diários e registros administrativos, permitindo recuperar informações anteriormente pouco acessíveis ao público.

Para compreender essas transformações, Lourenço (2026) desenvolveu uma pesquisa teórica e exploratória, baseada em revisão bibliográfica de escopo focado. A investigação tomou como referência central o trabalho de Hannes Lowagie (2025), relacionado à automação da catalogação de obras raras da Biblioteca Nacional da Bélgica. Foram analisados sete estudos identificados na bibliografia dessa obra, complementados por publicações científicas recuperadas no Portal de Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), com recorte temporal concentrado entre 2021 e 2026. A análise reuniu experiências e discussões sobre reconhecimento de textos, extração automática de informações bibliográficas, ferramentas de desenvolvimento com pouca programação (low-code) e desafios éticos da aplicação da IA em bibliotecas.

Entre os resultados apresentados, destaca-se a experiência da Biblioteca Nacional da Bélgica, na qual a integração de IA com ferramentas da Microsoft Power Platform permitiu automatizar etapas da catalogação de obras raras. Conforme os resultados relatados por Lowagie (2023), o fluxo completo de catalogação foi executado em menos de dois minutos e meio, acompanhado de redução de erros humanos e maior padronização dos registros. A tecnologia possibilita identificar automaticamente informações como título, autoria, editora e ano de publicação, diminuindo a necessidade de digitação manual.

Para Lourenço (2026), experiências dessa natureza evidenciam o potencial da automação para agilizar o tratamento de coleções históricas e permitir que os bibliotecários concentrem seus esforços na revisão, validação e melhoria da qualidade das informações disponibilizadas aos usuários.

Apesar dos avanços, a pesquisa ressalta que a inteligência artificial não está livre de limitações. Sistemas automatizados podem produzir informações incorretas, reproduzir preconceitos presentes nos dados utilizados em seu treinamento e apresentar dificuldades na interpretação de contextos históricos e culturais. Estudos analisados por Lourenço (2026), especialmente os de Reshi, Gul e Shueb (2026), indicam que a supervisão humana continua indispensável para assegurar a precisão dos registros e evitar distorções na representação do conhecimento. Nesse contexto, o bibliotecário passa a assumir funções cada vez mais estratégicas, atuando como curador de metadados, responsável pela validação técnica e pela aplicação de princípios éticos. A transformação também exige investimentos em formação continuada, alfabetização de dados e governança das tecnologias utilizadas pelas instituições.

As conclusões apontam que a combinação entre inteligência artificial e conhecimento humano pode contribuir para bibliotecas mais eficientes, inclusivas e preparadas para ampliar o acesso ao patrimônio científico e cultural. Entretanto, a adoção dessas soluções deve considerar aspectos como custos, dependência de fornecedores, proteção de dados e utilização de tecnologias abertas e interoperáveis, especialmente em instituições públicas.

O estudo também reconhece que a concentração da literatura analisada em experiências europeias e no ecossistema Microsoft representa uma limitação, indicando a necessidade de pesquisas que contemplem outras realidades e ferramentas. Para Lourenço (2026), o futuro da catalogação não está na substituição dos bibliotecários por máquinas, mas na construção de uma colaboração responsável, capaz de combinar agilidade tecnológica, julgamento profissional e compromisso com o acesso democrático à informação.

Referências citadas no release

LOWAGIE, Hannes. One automatic cataloging flow: tests and first results. In: IFLA WORLD LIBRARY AND INFORMATION CONGRESS, 88., 2023, Rotterdam. Proceedings [...]. Rotterdam: IFLA, 2023. Disponível em: https://repository.ifla.org/items/374e4bf8-bf89-447f-931b-7ac8a7f2ee19/full. Acesso em: 19 out. 2026.

LOWAGIE, Hannes. AI-Powered cataloguing: a practical guide to building a cataloguing application with Power Apps. London: Facet Publishing, 2025.

NOCKELS, Joseph; GOODING, Paul; TERRAS, Melissa. The implications of handwritten text recognition for accessing the past at scale. Journal of Documentation, v. 80, n. 7, p. 148-167, 2024. DOI: https://doi.org/10.1108/JD-09-2023-0183.

RESHI, Adil Ashraf; GUL, Sumeer; SHUEB, Sheikh. Reconceptualising AI-Augmented Cataloguing in Libraries: A Global Framework for Theoretical Integration and Research Directions. DESIDOC Journal of Library & Information Technology, v. 46, n. 4, p. 459-469, 2026. DOI: https://doi.org/10.14429/djlit.21922.

Para ler o artigo na íntegra

LOURENÇO, Cintia de Azevedo. Inteligência artificial e seu uso na catalogação retrospectiva: diálogos entre tecnologia e expertise humana. Ciência da Informação Express, Lavras, MG, v. 7, 2026. DOI: https://doi.org/10.60144/v7i.2026.233.

Acesse o artigo: https://doi.org/10.60144/v7i.2026.233

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Release elaborado com apoio de Large Language Model (ChatGPT), com condução humana da equipe editorial do Ciexpress News.