El estado de la IA en la gestión de documentos

1. Automatizar la clasificación y el procesamiento.

La IA ha avanzado enormemente en lo que comúnmente se llama visión por computadora, la capacidad de reconocer lo que ve y tomar decisiones. En el mundo de la gestión de documentos, esta capacidad se aplica a la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) que permite que un Sistema de gestión de documentos (DMS) lea el contenido de un documento y lo clasifique y procese automáticamente, sin intervención humana.

Cuantos más documentos lee AI, más puede observar cómo los empleados interactúan con los documentos, y más inteligente es identificar y procesar la información.

En un ejemplo de esto, la Nuance Document Imaging recién adquirida, parte de la Plataforma de Automatización Inteligente de Kofax, utiliza OCR para escanear documentos de forma rápida y fácil y transformar documentos en papel en información digital procesable. Esta tecnología promete salvar a muchos empleados atascados de documentos, por ejemplo, un gerente de contratación que se enfrenta a una pila de hojas de vida, al leer toda la pila e identificar esos documentos con palabras y frases que indican un alto nivel de calificación para el puesto vacante.

2. Extracción de datos

Un DMS impulsado por IA puede extraer de forma precisa y más rápida la información actualmente oculta en documentos individuales.

La inteligencia artificial de comprensión de documentos de Google, por ejemplo, permite a las empresas ingerir datos de formularios, documentos y contratos y extraer pares y entidades de valores clave. Además, las empresas pueden agregar su propio esquema donde Google proporciona capacidades de conocimiento a través de una nueva capacidad alfa llamada servicio de conocimiento.

El socio de Google, Taulia, ya está poniendo en funcionamiento esta tecnología para acelerar el procesamiento de facturas al reconocer y extraer automáticamente información crítica, como un número de factura o línea de pedido, de cada factura para acelerar el procesamiento de facturas y administrar mejor el flujo de caja de la empresa.

3. Agrupación de documentos

El concepto de utilizar alguna programación para realizar análisis de conglomerados en un cuerpo de documentos ha estado detrás de los resultados de búsqueda de documentos web durante bastante tiempo. Sin embargo, la aplicación de IA a esta tarea trae consigo un nivel mucho más alto de sofisticación y precisión.

Un DMS impulsado por inteligencia artificial puede asignar con mayor precisión la vasta biblioteca de documentos de una empresa a diferentes temas o jerarquías (lo que es especialmente útil cuando los temas y las jerarquías no se conocen previamente), comprender las relaciones entre documentos dentro de un contexto más amplio, hacer inferencias e hipótesis, y descubre similitudes entre documentos. El resultado es una categorización, organización y búsqueda más fácil de los documentos de la compañía cuando se requiere una inmersión profunda.

Tareas como estas son especialmente críticas para las oficinas de abogados y otros servicios empresariales que dependen de sus almacenes de documentos aparentemente interminables. No es raro que los abogados revisen innumerables documentos, buscando esa aguja proverbial en un pajar.

El software de iManage RAVN clasifica y extrae documentos clave. Al comprender y organizar los datos y la información, el programa identifica y agrupa en función de similitudes y relevancia. A partir de ahí, RAVN puede incluso extraer datos significativos de contratos, estados financieros y otros registros en papel, lo que facilita el trabajo durante años o incluso décadas de trabajo de archivos para encontrar exactamente lo que se necesita.

4. Traer orden a los datos no estructurados

Para todos los datos estructurados que recopila la empresa moderna, el 80% de los datos empresariales no están estructurados y el 70% es texto de forma libre, por ejemplo, mensajes de correo electrónico, especificaciones, memorandos y comentarios.

Esto no es sorprendente, ya que así es como se comunican los humanos. Tendemos a no comunicarnos de manera estructurada y, cuando alguien intenta imponer una estructura en nuestras comunicaciones, tendemos a irritarnos y rebelarnos contra ella, ¡lo que podría explicar por qué Slack se ha vuelto tan popular! Aún así, ninguna empresa puede estar satisfecha con tener hasta el 80% de sus datos bloqueados fuera de la vista.

Pero gracias a un DMS impulsado por IA, las compañías ya están descubriendo este tesoro escondido con un efecto sorprendente. Un ejemplo de esto se puede encontrar en la asociación entre Dropbox y GrayMeta AI, que permite a las empresas analizar automáticamente archivos, extraer metadatos técnicos y luego etiquetar archivos con información relevante, incluidas personas identificadas, objetos, logotipos, puntos de referencia, discurso-a- conversión de texto y más.

En un ejemplo más dramático, algunas compañías están utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para buscar correos electrónicos, mensajes de texto y otras comunicaciones de los clientes para comprender palabras, semánticas y sentimientos, y conectar esos datos con la facturación y el historial de servicio para predecir quién comprará qué productos y servicios. Lo más notable es que estos modelos superan regularmente a los modelos que usan solo datos estructurados.

5. Apoyar el desarrollo de contenido y documentos

El DMS impulsado por inteligencia artificial tiene un potencial increíble para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo de contenido y documentos. Si bien ninguno de los principales candidatos se ha materializado en torno a este desafío en particular, aplicaciones como Grammarly están demostrando cómo la IA se puede aplicar a los documentos "preeditados" sin intervención humana adicional. Y esto es solo el comienzo, creo.

Considere un grupo de varias partes interesadas que participan en la redacción de un documento legal. Incluso con las herramientas actuales de colaboración digital, los comentarios de los revisores tienden a llegar de manera no estructurada, lo que obliga a un agente humano a presionar a todos a comentar, reunir y cotejar sus comentarios, y luego negociar con el grupo sobre los cambios que se deben hacer. Las herramientas de revisión y uso compartido de PDF de Mundo Informático en Acrobat son excelentes ejemplos de nuevas formas de colaboración digital, al igual que las ofertas recientes de Microsoft.

Este es un lugar donde la capacidad de un DMS con inteligencia artificial para leer, comprender y estructurar los comentarios no estructurados realmente podría agilizar el proceso.

6. Asegurar documentos y datos

La seguridad es más importante que nunca, especialmente cuando se trata de documentos confidenciales en servicios financieros o industrias de atención médica. Un DMS impulsado por IA está en una posición única para proporcionar seguridad de documentos a escala.

A la IA, por ejemplo, se le puede enseñar a detectar información sensible y de identificación personal (PII) en los documentos y luego marcar esos documentos para un manejo especial. La clasificación y el procesamiento automáticos pueden garantizar que no queden documentos en ubicaciones no seguras antes de que se procesen. La detección de anomalías también se puede implementar para identificar y marcar documentos potencialmente fraudulentos.

Revolucionando la gestión documental

El potencial para el DMS impulsado por IA es inconmensurable en este punto. Ciertamente, los creadores de soluciones están corriendo hacia el punto en el que cualquier empresa, independientemente de su presupuesto o la cantidad de científicos de datos que tenga en el personal, podrá aprovechar estas herramientas. Especialmente en las industrias de documentos pesados, las posibilidades son infinitas. Una firma de abogados podría descargar a AI gran parte de la ardua tarea de descubrimiento de datos que requiere examinar una montaña de documentos. Las compañías hipotecarias podrían acelerar el procesamiento de documentos de cierre al permitir que AI optimice sus flujos de trabajo.

Cualquiera sea la aplicación, los beneficios son obvios: mayor productividad, menores costos, operaciones más ágiles y más decisiones basadas en datos. Y esos son beneficios que AI está en una posición única para entregar a cualquiera que interactúe con documentos, en otras palabras, casi todos nosotros.

Ver más historias sobre como IA y aprendizaje automático Puede ayudar a sus procesos de negocio.

Este artículo fue publicado originalmente en Information Management.