El proyecto ERC Images of Music, desarrollado entre 2002 y 2003 marcó como uno de sus principales objetivos la creación de una base de datos internacional de iconografía musical que pudiese albergar las catalogaciones producidas por los centros de investigación e investigadores independientes participantes. Aunque dicha base de datos nunca llegó a materializarse, el proyecto promovió la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los centros implicados en la catalogación de iconografía musical y sentó las bases para el desarrollo de las sucesivas iniciativas que han surgido en el ámbito internacional durante las últimas dos décadas.

El desarrollo de estos proyectos ha corrido paralelo al surgimiento de nuevas tecnologías y el desarrollo de herramientas informáticas que, en gran medida, han condicionado la estructura de las bases de datos y los procedimientos de normalización, almacenamiento y recuperación de la información. Sin embargo, a pesar de los esfuerzos por desarrollar nuevas plataformas, todos los proyectos se han visto enfrentados a desafíos similares. La relativa lentitud de los procesos de catalogación, en gran medida vinculada a la minuciosidad y especialización de la estructura de campos de estas bases de datos, ha ocasionado en muchos casos el surgimiento progresivo de una brecha entre esta y el desarrollo de nuevas tecnologías. Como consecuencia de esta falta de sincronía entre los procesos de catalogación y el desarrollo de nuevas tecnologías, no existe actualmente una iniciativa destacada a nivel mundial que se pueda considerar como el referente definitivo en cuanto a repositorio de iconografía musical. A medida que la tecnología sigue avanzando a pasos agigantados, es crucial abordar estos desafíos y encontrar soluciones innovadoras para agilizar y optimizar los procesos de catalogación de la iconografía musical.

Los avances que las tecnologías basadas en la Inteligencia Artificial han experimentado durante los últimos años marcan un nuevo hito en este proceso, ofreciendo a la comunidad científica nuevas herramientas que facilitan los procesos y análisis y reconocimiento de patrones cuyo uso en la identificación y catalogación de fondos con iconografía musical puede resultar determinante en el desarrollo de nuevas plataformas. En particular, el desarrollo de tecnologías de identificación de imágenes está generando un gran interés, ya que permitiría obtener rápidamente un corpus preliminar de descripciones de los fondos de manera rápida y sencilla. Sin embargo, uno de los desafíos principales radica en “educar” a estas tecnologías en los procesos de identificación y descripción de las imágenes de manera precisa y efectiva. Un enfoque prometedor podría ser utilizar el corpus de catalogaciones generado por investigadores del ámbito internacional como modelo para el aprendizaje de estas tecnologías con el fin de mejorar su capacidad para reconocer y describir correctamente las imágenes.

En el presente paper nos proponemos ofrecer una visión general del estado actual en el que se encuentra la tecnología de reconocimiento de imágenes y su posible integración en los proyectos de catalogación de iconografía musical. Analizaremos, además, los beneficios y desafíos asociados con el uso de estas herramientas en el contexto de la catalogación de fondos iconográficos, así como las posibles soluciones y perspectivas futuras. Con este estudio, se pretende resaltar el valor y el impacto que la inteligencia artificial puede tener en la mejora de los procesos de catalogación y acceso a la información en el ámbito de la iconografía musical.