Universidad Católica Luis Amigó: MetaExtract API em produção contínua sobre DSpace e ABCD desde 2024

Contexto da instituição

A Universidad Católica Luis Amigó é uma universidade privada com sede em Medellín, na Colômbia. A sua unidade de informação opera com duas plataformas diferentes e complementares: um repositório institucional em DSpace para a produção acadêmica em acesso aberto e um catálogo em ABCD para a gestão da coleção. É uma configuração frequente na região e também uma das mais incômodas de automatizar, porque cada sistema tem o seu próprio modelo de dados e a sua própria forma de receber informação.

O desafio

A biblioteca precisava reduzir o trabalho de transcrição nos dois sistemas, e não em apenas um. Uma solução que resolvesse só o repositório teria deixado o catálogo igual, e vice-versa. Isso descartava as alternativas atreladas a uma plataforma específica e exigia uma peça que pudesse ser integrada aos dois fluxos sem obrigar a universidade a unificar os seus sistemas, algo que não estava em pauta e que teria sido um projeto de outra escala.

Havia, além disso, uma condição implícita: o serviço precisava se sustentar no tempo. Uma automação que funciona durante a implantação e se degrada depois não resolve nada em uma biblioteca que trabalha todos os dias.

O que implementamos

• MetaExtract API integrada aos dois ambientes — o repositório DSpace e o catálogo ABCD —, com a extração ajustada ao esquema de metadados de cada um.
• BiblioScan AI, incorporado posteriormente para a catalogação assistida de material físico a partir de fotografias.

Como fizemos

1. Diagnóstico por plataforma. Os campos, as obrigatoriedades e os tipos documentais do DSpace e do ABCD foram levantados separadamente, porque a saída da extração precisava ser diferente para cada destino.
2. Ajuste do modelo. A extração foi treinada com documentos reais da instituição, atendendo aos seus tipos documentais próprios, além dos acadêmicos habituais.
3. Integração dupla. A API foi conectada aos dois fluxos de trabalho, coordenando com a equipe da universidade o tratamento de credenciais e de erros em cada ambiente.
4. Validação e entrada em produção. Foram processados lotes de controle nos dois sistemas, e foi definido o procedimento de revisão humana antes da aprovação de cada registro.
5. Ampliação do escopo. Com o serviço já estabilizado, o BiblioScan AI foi incorporado para o material físico, cobrindo assim tanto a descrição de documentos digitais quanto a catalogação da coleção impressa.

Resultado

A MetaExtract API opera em produção de forma ininterrupta desde outubro de 2024, com o contrato renovado e uma segunda anuidade em curso. O BiblioScan AI foi somado depois e também foi renovado. Esse é o resultado verificável mais relevante: não é um piloto que terminou, e sim um serviço que a biblioteca sustenta na sua operação diária ao longo de vários ciclos orçamentários e sobre duas plataformas simultâneas.

Tecnologias

MetaExtract API, BiblioScan AI, DSpace, ABCD, extração de metadados com modelos de linguagem, reconhecimento de imagens para catalogação, Dublin Core, MARC21.