Sánchez Prieto, Ana BelénGalende Díaz, Juan CarlosÁvila Seoane, Nicolás2026-01-262026-01-262021978-84-88716-59-0https://hdl.handle.net/20.500.14352/131048El artículo reflexiona sobre las posibilidades que los avances recientes en la inteligencia artificial, y en particular en el aprendizaje automático, ofrecen a la Paleografía y la Codicología como disciplinas científicas. Partiendo de una experiencia personal vinculada al uso temprano de tecnologías digitales en la investigación histórica, el trabajo introduce de forma accesible los conceptos fundamentales de la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la visión por computador, subrayando su carácter complementario respecto a las capacidades analíticas humanas. El estudio analiza las condiciones necesarias para la aplicación de estas tecnologías al análisis de manuscritos, destacando el papel central de los conjuntos de datos anotados y señalando la escasez de recursos de este tipo para los fondos medievales hispanos, especialmente los procedentes de la Corona de Castilla. A continuación, se revisan las principales líneas de investigación en las que el aprendizaje automático está siendo aplicado al estudio de manuscritos históricos: análisis de la impaginación, clasificación de los tipos de escritura, transcripción automática de textos manuscritos, identificación de palabras clave, datación de manuscritos y restauración digital y mejora de imágenes. A lo largo del artículo se pone de relieve que, aunque los avances técnicos han sido significativos, los resultados siguen siendo parciales y desiguales, especialmente en lo relativo a la diversidad de las escrituras medievales. Se defiende la necesidad de una colaboración estrecha entre paleógrafos, codicólogos y científicos computacionales, tanto para la creación de datasets de calidad como para la incorporación sistemática del método paleográfico clásico —por ejemplo, el análisis del ductus— en el diseño de los algoritmos. El trabajo concluye que la inteligencia artificial no sustituirá al especialista humano, pero sí permitirá abordar investigaciones cuantitativas a gran escala hoy inviables, abriendo nuevas perspectivas para el estudio de la cultura escrita medieval.spaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/book parthttps://www.ucm.es/documad/file/homenaje_maq_parte-4_sanchez-prietoopen accessPaleografíaCodicologíaInteligencia ArtificialArchivos (Historia)5505.08 Paleografía