Universidad Católica Luis Amigó: MetaExtract API en producción continua sobre DSpace y ABCD desde 2024

Contexto de la institución

La Universidad Católica Luis Amigó es una universidad privada con sede en Medellín, Colombia. Su unidad de información opera con dos plataformas distintas y complementarias: un repositorio institucional en DSpace para la producción académica en acceso abierto y un catálogo en ABCD para la gestión de la colección. Es una configuración frecuente en la región y también una de las más incómodas de automatizar, porque cada sistema tiene su propio modelo de datos y su propia forma de recibir información.

El reto

La biblioteca necesitaba reducir el trabajo de transcripción en los dos sistemas, no en uno. Una solución que solo resolviera el repositorio habría dejado el catálogo igual, y al revés. Eso descartaba las alternativas que vienen atadas a una plataforma concreta y exigía una pieza que se pudiera integrar en ambos flujos sin obligar a la universidad a unificar sus sistemas, algo que no estaba sobre la mesa y que habría sido un proyecto de otra escala.

Había además una condición implícita: el servicio tenía que sostenerse en el tiempo. Una automatización que funciona durante la implementación y se degrada después no resuelve nada en una biblioteca que trabaja todos los días.

Qué implementamos

• MetaExtract API integrada a los dos entornos: el repositorio DSpace y el catálogo ABCD, con la extracción ajustada al esquema de metadatos de cada uno.
• BiblioScan AI, incorporado posteriormente para la catalogación asistida de material físico a partir de fotografías.

Cómo lo hicimos

1. Diagnóstico por plataforma. Se levantaron por separado los campos, las obligatoriedades y los tipos documentales de DSpace y de ABCD, porque la salida de la extracción debía ser distinta para cada destino.
2. Ajuste del modelo. Se entrenó la extracción con documentos reales de la institución, atendiendo a sus tipos documentales propios además de los académicos habituales.
3. Integración doble. Se conectó la API a los dos flujos de trabajo, coordinando con el equipo de la universidad el manejo de credenciales y de errores en cada entorno.
4. Validación y puesta en producción. Se procesaron lotes de control en ambos sistemas y se definió el procedimiento de revisión humana antes de aprobar cada registro.
5. Ampliación del alcance. Con el servicio ya estabilizado, se incorporó BiblioScan AI para el material físico, cubriendo así tanto la descripción de documentos digitales como la catalogación de la colección impresa.

Resultado

MetaExtract API opera en producción de forma ininterrumpida desde octubre de 2024, con el contrato renovado y una segunda anualidad en curso. BiblioScan AI se sumó después y también fue renovado. Ese es el resultado verificable más relevante: no es un piloto que terminó, sino un servicio que la biblioteca sostiene en su operación diaria a lo largo de varios ciclos presupuestales y sobre dos plataformas simultáneas.

Tecnologías

MetaExtract API, BiblioScan AI, DSpace, ABCD, extracción de metadatos con modelos de lenguaje, reconocimiento de imágenes para catalogación, Dublin Core, MARC21.