La historia no siempre está escrita en libros.

A veces, aparece en cajas polvorientas, documentos olvidados o manuscritos ilegibles. Como el reciente hallazgo de cajas con propaganda nazi en el subsuelo de la Corte Suprema argentina que llegaron al país sudamericano en 1941 en el contexto de la Segunda Guerra Mundial, que plantea interrogantes sobre el pasado y exige nuevas herramientas para investigar.

En este contexto, la inteligencia artificial desarrollada en Israel emerge como una aliada poderosa para arqueólogos, archivistas e historiadores.

La siguiente guía de IsraHelps presenta cinco soluciones israelíes que están revolucionando la forma de explorar archivos, transcribir manuscritos y analizar hallazgos históricos con una precisión nunca antes vista.

1. Dicta: nueva vida a textos antiguos

El Instituto Dicta, con sede en Jerusalén, fue creado por expertos en lingüística computacional, biblistas y filólogos. El equipo multidisciplinario fue quien desarrolló la herramienta que hoy tiene aplicaciones reales en organismos como la Biblioteca Nacional de Israel y el Proyecto Responsa para digitalizar textos rabínicos medievales y escritos del Mandato Británico.

Dicta ofrece un conjunto de herramientas basadas en IA para analizar textos en hebreo bíblico, medieval y moderno. Su sistema permite transcribir automáticamente manuscritos o impresos, añadir signos vocálicos (niqqud) y acentos, y normalizar ortografías antiguas.

En se sentido, la solución es ideal para trabajar con cartas, pergaminos y páginas dañadas que de otro modo serían ilegibles.

2. KTIV: acceso a miles de manuscritos digitalizados

La Biblioteca Nacional de Israel, en colaboración con universidades y bibliotecas de todo el mundo, desarrolló una solución que hoy es usada, entre otros, por investigadores para comparar variantes de la Mishná, obras medievales y manuscritos de comunidades judías expulsadas de España.

La función de KTIV es centralizar y digitalizar los manuscritos hebreos dispersos globalmente. Y gracias a su IA permite buscar términos históricos, autores y contextos, comparar variantes entre textos manuscritos y acceder a imágenes en alta calidad, útiles para paleografía.

Es una herramienta clave para historiadores que rastrean conexiones entre documentos fragmentarios o necesitan cotejar fuentes.

3. Friedberg Geniza Project: reconstruir el rompecabezas de El Cairo

Se trata de un proyecto desarrollado por la Fundación Friedberg con el apoyo de académicos de la Universidad Bar-Ilan, Tel Aviv y Cambridge.

Entre sus éxitos recientes se cuentan la reconstitución de contratos matrimoniales, cartas comerciales y responsas del siglo XI al XIII entre comunidades judías del Mediterráneo.

En la actualidad, la iniciativa analiza más de 300,000 fragmentos de la Genizá de El Cairo, y con su IA reúne textos dispersos por el mundo, reconoce caligrafías similares y establece cronologías internas y conexiones sociales.

Es replicable en archivos fragmentarios como colecciones judiciales, policiales o políticas de los siglos XIX y XX.

4. MIDRASH: IA y humanidades digitales para manuscritos complejos

Un consorcio entre la Universidad Hebrea de Jerusalén, la Universidad de Haifa y centros europeos como el CNRS (Francia) es responsable de la creación y el rendimiento de una herramienta utilizada principalmente para detectar interpolaciones y alteraciones en tratados medievales, y para reconstruir versiones originales de obras censuradas.

MIDRASH combina técnicas filológicas con IA para búsquedas textuales entre escrituras diversas, detectar manos distintas dentro de un mismo manuscrito e identificar manipulaciones o añadidos posteriores.

Es útil para evaluar autenticidad de documentos ideológicos o políticos con posibles ediciones ocultas.

5. OCR hebreo histórico: cuando la IA ve lo que el ojo humano no puede

Desarrollada por investigadores del Instituto de Ciencias Weizmann y la Universidad de Tel Aviv, en colaboración con el Israel Data Science Initiative (IDSI), la solución ha sido mayormente utilizada para digitalizar prensa hebrea e yidis del siglo XIX, formularios del ejército otomano y archivos de comunidades sefardíes en Salónica.

Este sistema mejora el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional con redes neuronales entrenadas en manuscritos hebreos dañados o curvos, tipografías no estandarizadas y la corrección automática basada en contexto lingüístico.

Puede aplicarse a documentos administrativos, panfletos políticos o informes de espionaje deteriorados.

Estas herramientas no reemplazan al historiador: lo potencian. Desde IsraHelps, creemos que el futuro del pasado está en buenas manos si se combina el conocimiento humano con la capacidad de la inteligencia artificial.

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