Siempre me sorprende que, a pesar de la gran cantidad de artículos que aparecen sobre las cosas sorprendentes que la inteligencia artificial es capaz de lograr, se preste tan poca atención a los elementos fundamentales, los cimientos que deben estar en su lugar para que esa magia suceda: las taxonomías. Las taxonomías son una parte de mi trabajo como arquitecto de la información que aprecio enormemente. Sin esos árboles de palabras, también conocidos como jerarquías, ningún dato/documento/ imagen sería fácilmente localizable, me gusta la palabra «redescubierta», dentro de un sistema. Crear asociaciones lógicas mediante etiquetas adjuntas a documentos e imágenes es uno de los componentes esenciales para la capacidad de búsqueda, y al mismo tiempo, ayudan a mantener la información en contexto.

Quizás siempre lo hayas dado por sentado, poder encontrar lo que estás buscando cuando necesitas algo en internet o incluso dentro de la base de datos de tu propia empresa. La palabra «taxonomía» puede resultarte más familiar de tus clases de ciencias en la escuela secundaria, junto con frases como nomenclatura binomial y clasificación linneana. Es la forma en que las cosas están vinculadas, identificadas y categorizadas.

Como ejemplo, un automóvil es un tipo de transporte personal; se divide en camiones y autos, luego los autos se dividen (sin doble sentido) en Chevy, Ford, Mazda, etc. Los documentos en tu sistema informático se descomponen de manera similar. La taxonomía trata de crear directorios o el árbol de palabras en torno al cual se construye el sistema de información de tu empresa. Las palabras que incluyes son los metadatos que el sistema (también conocido como aprendizaje automático) o los operadores (catalogadores/etiquetadores) serán entrenados para adjuntar cuando estén evaluando, codificando e ingresando los documentos. Esa etiqueta o término es ya sea la idea principal (Término Padre) o derivado de la idea principal (Término Hijo), o ocasionalmente similar a/paralelo a la idea principal (Término Relacional), y a veces un término se refiere a algo que está asociado pero no es un sinónimo (Término No Preferido) del Término Padre. Estas palabras luego se etiquetan como metadatos y son las etiquetas por las cuales se cataloga un documento o una imagen cuando se ingresa en la taxonomía o vocabulario del sistema. La forma en que las palabras se superponen entre sí se llama jerarquía.

A medida que nuestras bibliotecas informáticas corporativas se vuelven más grandes y dependemos más de la inteligencia artificial para ayudar a analizar y etiquetar los documentos/imágenes que agregamos al sistema, creo que se vuelve más importante para aquellos de nosotros en la gobernanza, es decir, responsables de crear y mantener el sistema, encontrar la manera más fácil de explicar este proceso a las personas con las que trabajamos. Es parte de ser alfabetizado en informática, otro tema sobre el cual he escrito antes.

Pero volviendo al tema de las taxonomías. Si quieres aprender más al respecto, hay un libro que recomiendo encarecidamente. Se llama «Taxonomies: Practical Approaches to Developing and Managing Vocabularies for Digital Information, escrito por Helen Lippell. Cada capítulo está escrito por un profesional diferente en el campo y cubre mucho terreno: obtener la aprobación de la gerencia cuando es hora de actualizar o simplemente expandir tu sistema actual, formar el equipo para trabajar en este proyecto contigo, seleccionar el software, realizar pruebas con los usuarios, respetar las culturas y evitar sesgos al construir tu taxonomía. La mayoría de los capítulos incluyen al menos un estudio de caso de la vida real que ofrece una visión fascinante de todos los tipos de empresas donde las taxonomías desempeñan un papel vital. Creo que mis capítulos favoritos podrían ser aquellos que tratan sobre todo lo que puede salir mal en tu proyecto de taxonomía y, recordando mis tiempos como periodista, aquel que ofrece lecciones de una sala de redacción ocupada, lo que me dio una nueva apreciación y perspectiva de los matices de clasificar documentos, videos e imágenes que circulan por una moderna organización de noticias internacional.

Hoy en día, todo se trata de los datos, y si los datos no son «descubribles» o no se pueden encontrar en el sistema, entonces no tienen valor para ti. Los elementos fundamentales como las taxonomías siguen siendo críticos cuando se trata del panorama general, así que asegúrate de preguntar sobre taxonomías y arquitectura si alguien te está ofreciendo una solución que involucra inteligencia artificial. Si no te están hablando de taxonomías, no obtendrás ningún valor de tu inversión.

Fuentes

Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men por Caroline Criado Perez, publicado en 2019 por Abrams Press.

The Mismeasure of Women: Why Women are Not the Better Sex, the Inferior Sex, or the Opposite Sex por Carol Tavris, publicado en 1992 por Simon & Schuster.

Blog de Invisible Women – “hombres extremadamente pequeños”, publicado el 14 de noviembre de 2022. Escrito por Caroline Criado Perez. Disponible en https://newsletter.carolinecriadoperez.com/p/invisible-women-extremely-tiny-men

Blog de Invisible Women – “¡oran como hombres!”, publicado el 21 de noviembre de 2022. Escrito por Caroline Criado Perez. Disponible en https://newsletter.carolinecriadoperez.com/p/invisible-women-they-pee-like-men Blog de Invisible Women – “milagros predeterminados masculinos”, publicado el 12 de diciembre de 2022. Escrito por Caroline Criado Perez. Disponible en https://newsletter.carolinecriadoperez.com/p/invisible-women