All’Università di Catania la catalogazione si rinnova con il supporto dell’IA, ma restano centrali: competenza, controllo e responsabilità professionale dei bibliotecari
Quando uno studente, un docente o un ricercatore individua un documento nel catalogo dell’Università, accede al risultato di un’attività specialistica spesso poco visibile, ma fondamentale per garantire la qualità e l’efficacia dei servizi bibliotecari.
La catalogazione non consiste, infatti, nella semplice registrazione di un volume: significa identificare con precisione un’opera, descriverne i contenuti, distinguerne autori ed edizioni e collegarla ad altre risorse informative, rendendola reperibile e fruibile all’interno di un sistema organizzato della conoscenza.
Alla base di tale attività vi sono i metadati, ossia informazioni strutturate che descrivono una risorsa documentaria attraverso elementi quali titolo, autore, editore, soggetti e sintesi del contenuto. La qualità di questi dati incide direttamente sull’efficacia della ricerca bibliografica e sulla capacità degli utenti di individuare le fonti più pertinenti per i propri studi.
Nelle biblioteche dell’Università di Catania, l’intelligenza artificiale è entrata a far parte anche di questo processo specialistico. Il suo impiego non si limita agli strumenti di ricerca destinati agli utenti, ma supporta direttamente i professionisti impegnati nella costruzione e nell’aggiornamento del catalogo bibliografico. Integrato in Alma, la piattaforma unificata adottata dall’Ateneo per la gestione dei servizi bibliotecari, l’assistente basato su IA propone descrizioni e metadati che vengono successivamente verificati e validati dal personale bibliotecario prima della loro pubblicazione definitiva.
L’introduzione di questo strumento rappresenta un esempio significativo di integrazione strutturale dell’intelligenza artificiale nei processi amministrativi e gestionali di un’istituzione universitaria. L’innovazione non consiste soltanto nell’introduzione di una nuova tecnologia, ma si traduce in una trasformazione delle modalità operative, mantenendo centrale il ruolo di supervisione e controllo professionale del personale bibliotecario.
AI Metadata Assistent
Un percorso avviato da tempo
L’attuale evoluzione tecnologica si inserisce in una strategia di lungo periodo. A partire dagli anni Duemila, anche attraverso il progetto coordinato Catania-Lecce, il Sistema Bibliotecario di Ateneo ha perseguito obiettivi quali la costruzione di un catalogo unico, il miglioramento della qualità bibliografica e l’interoperabilità con altre realtà nazionali e internazionali.
In questo percorso si collocano scelte allora poco diffuse tra gli atenei italiani, condivise, tra gli altri, dall’Università Cattolica e dall’Università Bocconi di Milano.
Catania adottò le AACR2, le «regole di catalogazione angloamericane, seconda edizione» — dall’inglese Anglo-American Cataloguing Rules — e il formato MARC21. La distinzione è importante: le regole guidano la descrizione dei documenti; il formato organizza quelle informazioni perché i sistemi informatici possano riconoscerle e scambiarle.
MARC significa, infatti, Machine-Readable Cataloging, cioè «catalogazione leggibile dalle macchine». Dietro le sigle vi era dunque una scelta concreta: rendere il catalogo capace di dialogare con un ambiente bibliotecario internazionale.
Il percorso degli standard è proseguito con RDA, Resource Description and Access, ossia «descrizione e accesso alle risorse», succeduto alle regole angloamericane. Allo scambio delle schede si è affiancata la possibilità di collegare sul web dati su opere, persone e argomenti, costruendo relazioni utili alla ricerca. Non soltanto descrizioni isolate, quindi, ma informazioni connesse e riutilizzabili.
La qualità di questa organizzazione resta essenziale anche con l’IA. Come evidenzia Gino Roncaglia in un contributo del 2026, la flessibilità dei sistemi generativi deve confrontarsi con il rigore degli standard bibliografici. Il risultato non dipende soltanto dalla capacità di produrre informazioni, ma dalla possibilità di inserirle in strutture coerenti e verificabili.
Dalla risorsa al metadato: il ruolo dell’IA
Lo strumento introdotto in Alma si chiama AI Metadata Assistant: un assistente alla produzione dei metadati basato sull’intelligenza artificiale generativa. Utilizza modelli linguistici capaci di elaborare le informazioni ricevute e formulare proposte di descrizione. Può aiutare sia a creare una nuova scheda bibliografica, sia ad arricchirne una già presente ma poco dettagliata.
Un esempio chiarisce il funzionamento. Per descrivere un volume, il bibliotecario può fornire il titolo, altri dati disponibili e immagini delle parti più informative: il frontespizio, cioè la pagina con titolo e indicazioni di responsabilità; l’indice; la quarta di copertina. A partire da questi materiali, l’assistente può proporre dati sulla pubblicazione, note sul contenuto, riassunti e termini che ne rappresentano gli argomenti. Il risultato è una bozza di lavoro, non una descrizione già validata.
Per una scheda esistente il procedimento è simile: l’assistente suggerisce informazioni aggiuntive, che nella modalità ordinaria di arricchimento vengono affiancate ai dati della biblioteca senza sovrascriverli. I termini proposti per descrivere gli argomenti vengono inoltre confrontati con repertori controllati, in particolare quelli della Library of Congress, la Biblioteca del Congresso degli Stati Uniti. Questi repertori aiutano a usare denominazioni coerenti per gli stessi concetti, ma non eliminano la necessità della verifica professionale.
AI Assistent Orchestration in the Library Platform
La supervisione umana resta indispensabile
L’aspetto centrale del processo è che l’intelligenza artificiale formula proposte, mentre la responsabilità della validazione resta interamente in capo al bibliotecario. Ogni suggerimento può essere accettato, corretto oppure respinto. Nell’ambiente di lavoro le informazioni prodotte dall’assistente sono riconoscibili e la loro provenienza viene segnalata mediante apposite indicazioni. Il controllo umano non è quindi un intervento eventuale a valle, ma una parte del processo descritto.
L’esperienza operativa ha messo in evidenza limiti concreti. L’assistente può suggerire argomenti poco pertinenti, confondere i titoli dei capitoli con quelli dei paragrafi, non riconoscere correttamente alcuni autori o produrre descrizioni che richiedono adeguamenti agli standard. Possono, inoltre, rimanere informazioni da completare, come quelle relative alla classificazione Dewey, il sistema di riferimento utilizzato per l'organizzazione delle opere per argomento. Anche la nitidezza delle immagini e la lingua della risorsa incidono sulla qualità dei risultati.
A questi problemi si aggiungono le cosiddette «allucinazioni»: informazioni apparentemente plausibili, ma non corrette o non supportate dal contenuto del documento. Una sintesi ben costruita dal punto di vista formale non garantisce necessariamente la fedeltà ai contenuti della risorsa descritta. Per questo motivo il catalogatore è chiamato a verificare sistematicamente i suggerimenti forniti dall’assistente confrontandoli con la documentazione originale e con le fonti autorevoli. In ambito bibliotecario, infatti, un errore catalografico non resta confinato alla singola scheda, ma incide negativamente sull'efficacia del recupero dell'informazione, indirizzando la ricerca verso contenuti non pertinenti.
Un cambiamento nel lavoro quotidiano
L’integrazione dell’IA nella piattaforma già utilizzata in Ateneo distingue questa esperienza da un ricorso occasionale a strumenti esterni. La richiesta di assistenza, la proposta dell’IA e la revisione si collocano nello stesso ambiente operativo. L’accesso richiede abilitazioni specifiche; l’istituzione può stabilire quali informazioni chiedere all’assistente e applicare regole che aggiungano, correggano o escludano determinati elementi prima della revisione.
Cambia così il modo di affrontare il compito. Alla compilazione della scheda si affiancano la scelta dei materiali da fornire al sistema, la valutazione critica delle proposte e la verifica della loro coerenza con il catalogo. Il bibliotecario non rinuncia al controllo dell’informazione: lo esercita anche su un nuovo interlocutore tecnologico. Conoscere le regole catalografiche resta indispensabile proprio per riconoscere ciò che l’assistente non sa fare correttamente.
L’obiettivo è alleggerire le attività ripetitive e dedicare maggiore attenzione agli aspetti complessi della descrizione e dell’organizzazione della conoscenza. Il risparmio di tempo, tuttavia, non va dato per scontato: deve tenere conto anche del lavoro necessario a controllare e correggere le proposte. La valutazione dell’impatto richiede perciò di osservare insieme tempi di lavorazione, completezza delle schede e qualità dei dati, senza confondere le potenzialità dello strumento con risultati quantitativi già dimostrati.
In foto da sinistra Enrico Commis, Veronica Cappello e Gaetano Maria Arena
Innovazione e responsabilità nel servizio pubblico
L’interesse nei confronti dell’IA e delle sue implicazioni teoriche e pratiche si inserisce in una riflessione più ampia che ha riguardato tutta la comunità bibliotecaria. In questa prospettiva organizzazioni come l’IFLA — International Federation of Library Associations and Institutions, la Federazione internazionale delle associazioni e delle istituzioni bibliotecarie — hanno pubblicato una dichiarazione dedicata alle biblioteche e all’intelligenza artificiale. Il documento riconosce le opportunità della tecnologia, ma le collega alla missione sociale delle biblioteche, alla tutela degli utenti e alla preparazione dei professionisti del settore.
Nell’esperienza catanese, la supervisione del bibliotecario traduce questa attenzione in una pratica quotidiana: selezionare le fonti, riconoscere gli errori, rendere identificabile l’apporto dell’IA e mantenere la responsabilità del risultato. È in questo senso che si può parlare di catalogazione «aumentata»: un lavoro sostenuto dalla tecnologia, non sottratto alla competenza umana.
L’ingresso nell’operatività non significa che lo sviluppo sia concluso. Le prospettive della piattaforma comprendono un supporto più ampio a lingue, repertori e formati e l’elaborazione di insiemi di schede: direzioni di sviluppo da tenere distinte dalle funzioni già utilizzate nella catalogazione quotidiana. A questo percorso si affianca il confronto nella comunità internazionale degli utenti dei prodotti Ex Libris, di cui l’Università di Catania fa parte, sulla qualità dei dati generati e sulle criticità da risolvere.
Per studenti, docenti e ricercatori il beneficio atteso è un catalogo più ricco, più accurato e più utile. Un sistema che non si limita a segnalare l’esistenza di una risorsa, ma che aiuta non soltanto sapere che un libro esiste, ma a comprenderne contenuti, relazioni e rilevanza scientifica.
L’esperienza del Sistema Bibliotecario dell’Università di Catania mostra così dove può collocarsi il cambiamento nella pubblica amministrazione universitaria: nei processi di lavoro che rendono possibile un servizio. L’innovazione non consiste nell’affidare la conoscenza a una macchina, ma nell’aiutare i professionisti a organizzarla e renderla accessibile, preservando qualità, controllo e responsabilità.
Prof. Gaetano Maria Arena — Presidente del Sistema Bibliotecario di Ateneo (SBA)
Dott.ssa Veronica Cappello — Coordinatrice dell’Unità Operativa «Conservazione e gestione del patrimonio bibliografico» presso il Centro Servizi Bibliotecari e di Coworking (CBeC)
Dott. Ing. Enrico Commis — Direttore del Sistema Bibliotecario di Ateneo (SBA)