Asistentes inteligentes en la gestión de la información

HIXSA

23 marzo, 2020

En otras oportunidades hemos hablado sobre inteligencia artificial, sin embargo, en la mayoría de los casos el carro a menudo se coloca antes que el caballo. Ahora más que nunca, debemos adoptar más pragmatismo en el uso de la inteligencia artificial en la gestión de la información. Este artículo del director de operaciones de M-Files, Miika Mäkitalo, nos cuenta sobre los asistentes inteligentes, la nueva herramienta en inteligencia artificial y sus ventajas; cómo funcionan, cuáles son sus beneficios y qué es lo que se requiere para una correcta puesta en marcha.

Casi ningún otro tema genera actualmente tanta publicidad como el uso de la inteligencia artificial (IA). Dependiendo de su perspectiva, la imagen de cómo los sistemas de inteligencia artificial reemplazarán a grupos de empleados calificados en todas las empresas parecerá una película de terror o como un sueño. Se cree que la automatización reemplazará a los llamados “trabajadores del conocimiento” como lo ha hecho con los trabajos manuales. Pero esta concepción está lejos de la realidad.

Nos gusta recordar con cariño la década de 1990, cuando la IA comenzó a cambiar el mundo. Fue entonces cuando se creyó que los sistemas podían reemplazar a expertos y otros trabajadores del conocimiento calificados a gran escala. En la práctica, esto ha fallado en gran medida. Los sistemas expertos basados en IA generalmente solo funcionan bien donde se deben realizar tareas cognitivas altamente repetitivas en un entorno estrechamente enmarcado. En la evaluación de rutina de las imágenes de rayos X, las máquinas son mejores que los humanos hoy en día; como médicos generales universales, sin embargo, fallan. Como regla general, IA es buena en las tareas de rutina y mala en las excepciones.

Incluso, los sistemas compatibles con IA solo podrán hacerse cargo de la gestión completa de los procesos en problemas bien definidos. Se requiere una enorme inversión en forma de conocimiento de dominio, capacitación y ajuste a detalle en cada caso, por lo que estos sistemas se utilizarán principalmente en casos de uso seleccionados.

Centrarse en lo esencial

El verdadero potencial de la IA está en apoyar al grupo de trabajadores del conocimiento que realizan tareas que requieren un mayor ancho de banda. Si le preguntáramos a los CIO dónde se encuentran los mayores desafíos en la gestión de la información, escucharás diferentes respuestas: la cantidad de información no estructurada está creciendo demasiado rápido para que los usuarios la procesen con los medios actuales, o bien, requiere de mayores esfuerzos de automatización de TI.

Si la tecnología de la información pudiera aumentar la productividad del personal del proyecto o del personal de desarrollo de ventas en tan solo un 10-20% al facilitar que los trabajadores manejen la información, esto tendría un impacto significativo en la flexibilidad, agilidad y rendimiento de las empresas. Entonces, se trata de apoyo y no de sustitución.

Aproximadamente el 85% de toda la información no está estructurada y todavía se maneja en gran medida a través de procesos manuales. El simple proceso de guardar un archivo deja esto claro: el usuario debe examinar el archivo, clasificarlo implícitamente y asignarlo a otros objetos comerciales y luego, con suerte, guardarlo correctamente. Lo mismo se aplica a los documentos, correos electrónicos, chats y todas las otras formas en que recibimos la información. El manejo de datos no estructurados sigue siendo en gran parte manual. Esta es la razón por la cual los trabajadores del conocimiento se están ahogando en una avalancha de información. Si se tiene en cuenta que la cantidad de información se duplica cada 18 meses y la falta de personal calificado en todas las áreas, este es un problema enorme.

Aquí es donde debe entrar en juego la IA para mejorar el procesamiento automatizado de datos no estructurados. Para lograrlo, los sistemas de TI deben de estar habilitados para proporcionar 3 habilidades a los métodos de IA:

  • Primero, ¿cuál es la información? (clasificación )
  • Segundo, ¿cómo se relaciona con otra información (contextualización)
  • Tercero, ¿qué significa? (significado)

Para garantizar que estos hallazgos no sean volátiles, deben estructurarse como metadatos y documentarse en una forma legible por máquina.

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Un duro trabajo en el fondo

Los dos primeros pasos para la comprensión, clasificación y contextualización, ya se pueden automatizar en gran medida con la inteligencia artificial. Los clasificadores de autoaprendizaje pueden sugerir la clasificación apropiada para los documentos mediante el aprendizaje automático para aprender constantemente del comportamiento de los usuarios. Esto facilita la introducción y la flexibilidad de los cambios en las clases de documentos.

Se utilizan varios métodos de IA para la contextualización. La analítica de texto y la coincidencia de patrones se utilizan para buscar y extraer etiquetas de metadatos ya conocidas, como nombres de clientes, números de proyectos u otros datos con formatos conocidos como números de impuestos, fechas, números de personal, etc. Este procedimiento se usa intensamente para crear la conexión con datos estructurados de sistemas ERP o CRM y por tanto, establecer el contexto. Esto se complementa con el reconocimiento de temas (asignaturas) mediante el procesamiento del lenguaje natural (PNL). El primer paso es determinar el significado del contenido de un documento y luego extraer entradas de metadatos que coincidan con el tema.

Estas funciones se integran idealmente en plataformas modernas de servicios de contenido, que no solo reúnen tantos repositorios como sean posible, sino que también proporcionan estructuras uniformes tanto para los metadatos como para los niveles de servicio. Esto incluye control de versiones, control de acceso o uso móvil. En estas plataformas, los servicios de clasificación y contextualización pueden enriquecer, mejorar y desbloquear la gran cantidad de información empresarial existente. En términos concretos, esto significa, por ejemplo, que todos los documentos relevantes relacionados con un cliente se identifican en varias fuentes, como carpetas de red, SharePoint o sistemas de gestión de documentos, y se ofrecen al usuario en el CRM en una vista de 360 grados del cliente para procesar.

Además, la clasificación y la contextualización permiten la automatización de políticas para el manejo correcto de la información. Esto permite que el contenido confidencial, como los datos personales, la información confidencial del proyecto o los resultados internos de la investigación, se reconozcan y se les asignen las medidas de protección adecuadas.

En resumen, IA puede proporcionar una transparencia significativamente mayor en la gestión de la información hoy en día con clasificación y contextualización. Puede ayudar a automatizar la implementación de importantes políticas de gobernanza de la información. Esto significa que puede ayudar significativamente al usuario a evitar errores manuales.

El futuro son los asistentes inteligentes

Dentro de muy poco, el uso de IA se integrará profundamente en los procesos de trabajo diarios. El término Asistentes Inteligentes se ha establecido como un juego de palabras basado en la Inteligencia Artificial (IA). Estos asistentes ayudarán al usuario con análisis anticipados y sugerencias inteligentes. Para hacerlo, IA debe dominar el tercer paso de la comprensión: reconocer el significado del contenido.

Aunque este ejemplo puede parecer banal a primera vista, a segunda vista ilustra los enormes desafíos que deben resolverse en IA. Para comprender el significado de este correo electrónico, el sistema debe comprender cosas simples como qué significa “diapositivas” en un correo electrónico, pero también conceptos más sofisticados como “solicitar documentos” o que debe recibir la presentación al menos un día antes de la reunión si quiere usarla.

A diferencia de los sistemas de specilized expert, los asistentes inteligentes se enfrentan a una gama mucho más amplia de preguntas, excepciones y posibilidades de error. Por lo tanto, el objetivo aquí no es proporcionar una respuesta totalmente automática al correo, sino ayudar al usuario a procesar el correo electrónico mediante la preparación.

El encanto de estos asistentes radica en el hecho de que hacen que una amplia gama de usuarios sean más eficientes. Además, requieren un menor grado de madurez durante la introducción porque tienen la capacidad corregir errores y aprender de ellos con el aprendizaje automático. De esta manera, se adaptan automáticamente a los requisitos individuales de empresas y usuarios por igual.

No hay duda de que hay tareas estandarizadas que pueden automatizarse con IA, o incluso con TI tradicional. Sin embargo, las pequeñas eficiencias diarias de los asistentes inteligentes ofrecen el mayor potencial para una base de usuarios masivos. Lo más fundamental son los tres niveles de comprensión: clasificación, contextualización y significado. Los fabricantes de software tienen una gran demanda para integrar más inteligencia artificial en sus soluciones. Las plataformas de servicios de contenido ofrecen métodos potentes como aquellos con los que se puede mejorar significativamente el manejo de información no estructurada. Necesitamos un enfoque nuevo y más inteligente para tratar la información.

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