Antes de permitir que la inteligencia artificial entre en todas las áreas del museo, decidamos primero qué puede hacer, bajo qué condiciones y quién responderá cuando algo salga mal.
La inteligencia artificial ya no es una cuestión experimental para los museos. En 2026, la primera encuesta mundial UNESCO–ICOM sobre uso de IA en museos, realizada entre más de 400 instituciones de 90 países, reveló que el 57 % de los museos participantes ya utiliza alguna forma de inteligencia artificial. Sin embargo, el 55 % carece todavía de políticas, estrategias o directrices internas y solo el 17 % ofrece formación específica a su personal. La experimentación está avanzando más rápido que la gobernanza.
El siguiente paso, por tanto, no consiste simplemente en utilizar más IA. Consiste en gobernarla.
Una política de inteligencia artificial para un museo debería funcionar como un marco práctico para responder a preguntas sencillas pero decisivas: qué herramientas pueden utilizarse, qué información puede introducirse en ellas, qué contenidos requieren supervisión humana, cómo deben identificarse los resultados generados artificialmente y quién asume finalmente la responsabilidad.
Empezar por los Usos, No por la Tecnología.
Uno de los principios más útiles recogidos en AI in Museums es evitar empezar por la herramienta. Antes de seleccionar una tecnología conviene identificar el problema museológico, administrativo o comunicativo que queremos resolver.
Una política institucional podría establecer tres niveles básicos.
Usos de bajo riesgo: traducciones preliminares, estructuración de documentos internos, apoyo para búsquedas, transcripción, generación inicial de ideas o automatización de tareas administrativas sin datos sensibles.
Usos sujetos a supervisión: textos de sala, contenidos educativos, clasificación de colecciones, recomendaciones al visitante, investigación documental, imágenes sintéticas generadas o análisis automatizado de grandes bases de datos.
Usos especialmente sensibles: decisiones curatoriales autónomas, tratamiento de datos personales, reconocimiento biométrico, atribuciones de autoría, valoración patrimonial, información sobre procedencia, contenidos históricos controvertidos o cualquier sistema que pueda afectar derechos o representación de personas y comunidades.
La política no necesita prohibir la innovación. Necesita establecer diferentes niveles de control.
La Responsabilidad Siempre Debe tener Nombre.
Un principio debería quedar escrito desde el comienzo: ninguna decisión importante puede atribuirse simplemente “a la IA”.
Si un chatbot proporciona información incorrecta, alguien debe supervisarlo. Si un texto generado automáticamente se publica en una sala, alguien debe aprobarlo. Si un sistema propone nuevas relaciones entre objetos de una colección, alguien debe verificar su validez.
La inteligencia artificial puede producir resultados. La responsabilidad sigue perteneciendo a la institución.
Por eso, cada proyecto debería tener una persona o área responsable de su implementación, revisión y seguimiento.
Datos: Decidir qué Es lo que No Debemos Usar.
Una política de IA también debe incluir normas claras sobre el uso de datos.
No toda información institucional debería introducirse en herramientas comerciales externas. Bases de datos de donantes, información personal de visitantes, documentación interna, datos de trabajadores, investigaciones inéditas o determinados registros de colecciones pueden requerir niveles de protección específicos.
Antes de utilizar cualquier herramienta debería conocerse:
- Qué información recibe.
- Dónde se almacena.
- Durante cuánto tiempo.
- Si puede utilizarse para entrenar modelos.
- Quién puede acceder a ella.
- Qué ocurre cuando dejamos de utilizar el servicio.
El debate museístico sobre IA está precisamente desplazándose hacia cuestiones de poder, datos y control, no únicamente hacia sus capacidades tecnológicas.
Derechos de Autor: Generar No Significa Poder Utilizar.
La facilidad para producir textos, imágenes, vídeos o sonidos puede crear una falsa impresión de libertad jurídica.
Una política interna debería exigir comprobar derechos de autor, licencias de imágenes, condiciones de uso de plataformas, propiedad de los resultados y procedencia de determinados materiales.
El trabajo de Thiel sobre gestión estratégica de IA en museos insiste especialmente en la necesidad de proteger los derechos de artistas y fotógrafos, identificar contenidos protegidos y aumentar la transparencia sobre fuentes y entrenamiento de modelos.
La prudencia debería aumentar cuando el contenido generado vaya a incorporarse permanentemente a una exposición, publicación o archivo institucional.
Transparencia: el Visitante Debe Saber Cuándo Interviene una IA.
La transparencia será uno de los principios fundamentales de esta política.
Cuando el público interactúa directamente con un sistema automatizado, debería poder comprender que está utilizando inteligencia artificial. Cuando una imagen histórica ha sido reconstruida mediante generación sintética, debería identificarse. Cuando una traducción o interpretación haya sido producida parcialmente mediante IA, el museo debería decidir cuándo resulta relevante explicarlo.
En Europa, el Reglamento de Inteligencia Artificial establece además obligaciones concretas de transparencia para determinados sistemas y contenidos sintéticos.
El propio trabajo museológico analizado defiende etiquetar claramente los contenidos producidos por IA y proporcionar información comprensible sobre cómo funciona la tecnología.
La transparencia no disminuye la innovación. Aumenta la confianza.
Examinar También a los Proveedores.
La política debería incluir un pequeño protocolo para contratar herramientas de IA.
No basta con preguntar qué puede hacer una plataforma. Conviene preguntar también:
- ¿Podemos exportar nuestros datos?
- ¿Quién conserva la propiedad intelectual?
- ¿Existe soporte técnico?
- ¿Podemos auditar los resultados?
- ¿El proveedor informa sobre cambios del modelo?
- ¿Dependemos completamente de una infraestructura privada?
- ¿Existe una alternativa abierta?
Este análisis resulta especialmente importante porque las aplicaciones de IA evolucionan con enorme rapidez. Una solución aparentemente económica puede generar dependencia tecnológica, costes recurrentes o problemas de interoperabilidad.
Supervisión Humana No Significa Corregir al Final.
Otro error sería utilizar IA libremente y pedir después a una persona que compruebe el resultado.
La supervisión debe incorporarse al proceso.
En investigación de colecciones, por ejemplo, la IA puede detectar patrones o relaciones interesantes, pero la validación debería recaer en especialistas. En comunicación puede producir un primer borrador, pero la edición debe comprobar tono, exactitud y adecuación institucional.
El principio debería ser IA como apoyo al criterio profesional, no como sustitución silenciosa del mismo.
El enfoque centrado en las personas desarrollado en AI in Museums insiste precisamente en que estas herramientas deberían aumentar la capacidad de actuación de profesionales y usuarios, no reemplazarla.
Crear un Registro Institucional de Usos de IA.
Existe una medida especialmente sencilla y útil: crear un inventario.
Cada museo podría registrar qué sistemas utiliza, para qué funciones, qué datos manejan, quién los supervisa y cuándo fueron evaluados por última vez.
No hace falta crear una gran infraestructura burocrática. Una tabla compartida puede ser suficiente.
La política debería revisarse periódicamente porque herramientas, riesgos, legislación y prácticas profesionales cambian rápidamente.
Formación Antes que Prohibición.
La encuesta UNESCO–ICOM muestra que una de las grandes debilidades actuales es la formación. Los propios museos solicitan orientación en uso técnico y ético de IA, gobernanza de datos y propiedad intelectual.
Una política que el personal no comprende terminará siendo ignorada.
La alfabetización en IA debería formar parte del desarrollo profesional: reconocer errores, verificar resultados, comprender sesgos, proteger datos y saber cuándo una herramienta no debe utilizarse.
5 Ideas Clave Sobre Política de Inteligencia Artificial para Museos:
- Una política de IA debe definir usos permitidos, usos supervisados y aplicaciones especialmente sensibles.
- La responsabilidad final sobre cualquier contenido o decisión debe permanecer claramente asignada a personas y áreas del museo.
- Datos, privacidad, propiedad intelectual y condiciones de los proveedores deben revisarse antes de utilizar una herramienta.
- Los contenidos y experiencias generados mediante IA necesitan criterios claros de transparencia, identificación y revisión humana.
- La gobernanza de la IA necesita formación, evaluación continua y un registro actualizado de los sistemas utilizados por la institución.
Primero Gobernar, Después Automatizar.
El principal riesgo para los museos no está en utilizar inteligencia artificial demasiado pronto, sino en utilizarla sin haber decidido previamente cuáles son sus límites.
Una buena política institucional no debería convertirse en un documento destinado a impedir experimentación. Debería hacer justamente lo contrario: proporcionar suficiente seguridad para experimentar con responsabilidad.
Cuando el museo sabe qué datos puede compartir, quién valida los resultados, cómo protege derechos y cuándo debe informar al visitante, la tecnología deja de gobernar las decisiones.
La verdadera madurez digital comienza cuando el museo deja de preguntarse simplemente qué puede hacer con IA y empieza a decidir qué quiere permitirle hacer.
Recursos Bibliográficos:
UNESCO (2021): Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. París: UNESCO.
UNESCO e ICOM (2026): Global Survey on the Use of Artificial Intelligence in Museums. UNESCO / International Council of Museums.
Unión Europea (2024): Reglamento (UE) 2024/1689 por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. Diario Oficial de la Unión Europea.
UNESCO–ICOM (2026): Encuesta mundial sobre el uso de la inteligencia artificial en los museos. UNESCO / International Council of Museums.
Thiel, S. y Bernhardt, J. C. (editores) (2024): AI in Museums: Reflections, Perspectives and Applications. Bielefeld: transcript Verlag.
Thiel, S. (2024): Managing AI: Developing Strategic and Ethical Guidelines for Museums. En AI in Museums: Reflections, Perspectives and Applications. transcript Verlag.
