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I explore how AI is transforming the work of archives and the effect these changes are having on the professional development of archivists and the organisation of archival institutions. Examining new skill sets required by archivists (e.g. tech and data literacy, AI ethics, curation, partnership, advocacy, strategy, business acumen), I discuss how diverse roles are emerging in the archival field and propose a roadmap for reshaping archival education to better suit future institutional needs.

Artificial intelligence (AI) is reshaping archival work in unprecedented ways, introducing both challenges and opportunities for the profession. This presentation examines the transformative impact of AI on the roles and responsibilities of archivists, as well as its implications for the organization of archival institutions.

To meet the demands of this rapidly evolving landscape, archivists must acquire new skill sets that extend beyond traditional practices. These include technological and data literacy, a strong grasp of AI ethics, advanced curation techniques, partnership development, advocacy skills, strategic planning and even business management acumen. As archives adopt AI-driven tools for metadata automation, digital preservation, and enhanced accessibility, the profession is witnessing the emergence of diverse and multidisciplinary roles that expand conventional notions of what it means to be an archivist.

This paper offers a forward-looking roadmap for reshaping archival education and professional development to align with these new realities. Interdisciplinary training programs must integrate technical competencies with a deep understanding of the ethical and societal implications of AI in archival work. In addition, partnerships between archival institutions, universities, and tech institutions should be cultivated to equip and inform archivists with the cutting edge insights needed to address future challenges. By fostering innovation, adaptability, and collaboration, archival institutions can prepare their teams to navigate and lead in this transformative era.

Through actual examples, I will share with attendees ways the National Archives of Singapore has re-thought its practices and organization to address future institutional needs. While we embrace change, we also root ourselves in enduring traditions and our professional identity by emphasizing the vital role of archivists as stewards of memory in a digitally interconnected world.

La IA procesa datos mediante algoritmos y aprendizaje automático para generar decisiones y predicciones. Su uso organizacional mejora procesos pero plantea desafíos éticos y de seguridad. La archivística, enfocada en gestionar documentos y archivos en soporte físico, ahora contempla documentos electrónicos y datos archivísticos. Esta ponencia presenta las competencias identificadas en los programas de formación archivística en Colombia, para analizar su respuesta a las demandas de la IA.

Un sistema de IA es una tecnología que, de forma autónoma o parcialmente autónoma, procesa datos relacionados con actividades humanas mediante el uso de un algoritmo genético, una red neuronal, aprendizaje automático u otra técnica con el fin de generar contenidos o tomar decisiones, recomendaciones o predicciones (Parliament of Canadá, 2021). Actualmente, las tecnologías basadas en IA se están utilizando para diferentes objetivos a nivel organizacional, tales como aumentar la eficiencia de los procesos, mejorar productos y servicios existentes, crear nuevos productos y servicios, mejorar la toma de decisiones y reducir costos, entre otros (Benbya, H., Davenport. T. & Pachidi, S., 2020); recientemente, algunos países con mayor avance tecnológico han iniciado procesos de regulación del uso de las tecnologías basadas en IA por las implicaciones en la seguridad de la información, los datos personales y la integridad de las personas (Díaz Senés, J.P., 2024; Duranti L. y Rogers, C., 2024; Suderman, J. et al, 2024).

Por su parte, la archivística, ciencia que se ocupa de la gestión de documentos y archivos para garantizar su conservación y recuperación, está evolucionando para adaptarse a las necesidades de la era digital. Tradicionalmente centrada en los documentos en soporte físico, su enfoque ha incluido progresivamente los documentos electrónicos y, más recientemente, los datos archivísticos. Esta ampliación de objeto de estudio disciplinar y conceptual, descrita por Rousseau y Couture como "información orgánica", se refiere a la información generada como parte de las actividades de una organización (Rousseau & Couture, 1998). Según Pomim-Valentim y Lousada, la categoría de información archivística va más allá, abarcando también la generada en las relaciones entre la organización y sus stakeholders, como comunicaciones gubernamentales o sistemas informáticos interconectados (Valentim & Lousada, 2010).

En este contexto, las tecnologías basadas en IA se presentan como herramientas para la gestión y tratamiento de la información archivística. Esta ponencia presenta las capacidades y competencias identificadas en los programas de formación archivística en Colombia; diez del nivel pregrado y cinco de posgrado, para analizar su respuesta a las demandas de las nuevas tecnologías, especialmente aquellas basadas en IA.

Las preguntas que orientaron la investigación fueron: ¿Requieren los profesionales en archivística nuevas competencias relacionadas con la IA? y ¿Se reflejan estas competencias en los programas de formación archivística? El objetivo general fue identificar capacidades y competencias en IA en la formación archivística en Colombia pertinentes para el medio laboral. Para abordarlo, se adoptó un enfoque de investigación documental que incluyó la búsqueda, recuperación, análisis, e interpretación de datos de fuentes documentales (Arias, 2012). Las fuentes utilizadas fueron los repositorios de información de los programas académicos, sitios web y bases de datos de políticas de educación. Se espera que los resultados se vinculen al currículo del programa en Archivística de la Escuela Interamericana de Bibliotecología de la Universidad de Antioquia (Medellín, Colombia).

Este estudio analiza la presencia de la IA en los currículos de los estudios de grado en Archivología en Brasil. Se examinan los cambios en habilidades archivísticas derivados de la IA y su influencia en la formación docente y currículos. Asimismo, se investiga la inclusión o exclusión de la IA en los currículos, la percepción del profesorado y las estrategias educativas. Los resultados exploratorios evidencian una carencia en la inclusión de la IA en los currículos de Archivología en Brasil.

En este estudio, vinculado al subtema "El futuro de los archivos" y al tema "Cambios en las Trayectorias Profesionales y la Educación Archivística", presentamos un análisis inicial sobre la presencia del tema de la Inteligencia Artificial (IA) en los estudios de grado en Archivística en Brasil. Nuestra propuesta central indica que el desarrollo y la expansión de la IA, como campo científico y tecnológico, impulsan cambios en las habilidades y competencias necesarias para el ejercicio de las funciones archivísticas, planteando cuestiones relevantes sobre la formación docente y los currículos en Archivística. En el contexto brasileño, las 12 funciones definidas por la Ley nº 6.546/78, que "Regula las profesiones de Archivero y Técnico de Archivo, y establece otras disposiciones", ofrecen un marco de referencia para analizar cómo la IA puede influir en las responsabilidades técnico-científicas de los Archiveros. Nuestra investigación busca responder a tres preguntas: (1) ¿De qué manera la IA está incluida o excluida de los currículos de los estudios de grado en Archivística en Brasil? (2) ¿Cuál es la percepción del profesorado sobre la IA en los currículos de Archivística y en la formación de los Archiveros? (3) ¿Cuáles son las estrategias formativas y educativas utilizadas por los docentes para responder a las demandas del estudiantado de Archivística en relación con la IA aplicada a los archivos? Justificamos esta investigación por la necesidad de estudios que analicen cómo la IA está transformando los entornos educativos y profesionales en Archivística, permitiendo a los profesionales del archivo tomar decisiones más fundamentadas sobre la formación docente y la cualificación de futuros archiveros. En nuestra revisión teórica y conceptual, abordamos temas como la Educación Archivística, la legislación en archivos, la Inteligencia Artificial, el currículo y la formación docente. Adoptamos un enfoque cualitativo, empleando tres procedimientos de investigación: (1) revisión de la literatura; (2) análisis documental de programas curriculares; y (3) entrevistas con docentes de Archivística. Nuestros resultados exploratorios indican una carencia en la inclusión de la IA en los currículos de los estudios de grado en Archivística en Brasil, evidenciando diferentes perspectivas sobre la comprensión y preparación del profesorado en este ámbito.

This study explores the transformative impact of AI on archival studies, focusing on its effects on ontology, epistemology, and methodology. It examines how AI redefines archives, shifts archival management theories, and introduces innovative tools like automated classification and semantic analysis. The study highlights the need for an interdisciplinary framework to address the challenges and opportunities AI brings to archival theory and practice in the digital age.

Purpose: This study explores the transformative impact of artificial intelligence (AI) on archival studies, focusing on its influence on the discipline’s theoretical foundations, research paradigms, and practical methodologies. By examining AI’s contributions to ontology, epistemology, and methodology within archival science, the research aims to provide a systematic framework for understanding and addressing the challenges and opportunities brought by AI in the digitization and datafication era.

Design/methodology/approach: The research adopts a theoretical and analytical approach, utilizing a literature review and case studies from archival practices influenced by AI technologies. The discussion is structured around three dimensions: (1) the ontological redefinition of archives and their values, (2) epistemological shifts in archival management theories and practices, and (3) methodological innovations in archival practices, such as automated classification, intelligent retrieval, and AI-enhanced data analysis.

Findings: This study reveals that AI significantly impacts archival studies in three key dimensions: Ontologically, AI redefines the nature of archives, transforming them from static, institutionally generated records into dynamic, data-driven resources. It also challenges traditional archival attributes, such as authenticity and originality, by introducing debates around the archival status of AI-generated content. Epistemologically, AI drives paradigm shifts in archival management theories. For example, the principle of provenance now encompasses multi- provenance, algorithm-driven records, and lifecycle theory adapts to the continuous, evolving nature of digital archives. Methodologically, AI introduces innovative tools, such as automated classification and semantic analysis, which enhance efficiency in archival practices. However, it also raises concerns about data dependency and algorithmic bias, necessitating careful evaluation.

Originality/value: This study provides a comprehensive perspective on the integration of AI into archival science by systematically analyzing its impact on core theoretical constructs and methodologies. It highlights the need for a dynamic and interdisciplinary framework to adapt archival theory and practice to the AI era. The findings contribute to the global discourse on archival science, offering insights for both academics and practitioners seeking to navigate the complexities of digital transformation in archives.