La gestión de la información ha evolucionado de ser simplemente un proceso de manejo y archivo de documentos a convertirse en un habilitador real de negocios. Las soluciones inteligentes de gestión de información de hoy en día ofrecen formas de automatizar los procesos basados en documentos que consumen mucho tiempo y que a menudo resultan aburridos dentro de una empresa.
Uno de los impulsores clave de esta automatización es el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La IA y el aprendizaje automático tienen la capacidad de razonar y descubrir el significado, así como aprender de experiencias pasadas. Además, los sistemas de inteligencia artificial pueden procesar fácilmente grandes cantidades de información para reconocer patrones y categorías en los datos. Esta capacidad se utiliza para facilitar nuevas formas de buscar, encontrar, utilizar y gestionar la información, y agregar flujos de trabajo automatizados a los procesos de gestión documental.
La IA en la gestión de la información
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático significan cosas muy diferentes para diferentes organizaciones y personas. Para nosotros, significa algo que impulsa realmente el desarrollo de la industria, pero al mismo tiempo es muy simple y fácil de usar y beneficiarse para los usuarios finales. Nuestro objetivo es permitir a los clientes encontrar y gestionar inteligentemente los datos críticos que necesitan para tomar decisiones inteligentes.
Jayson deVries, nuestro experto en inteligencia artificial en el equipo de gestión de productos, enumera tres temas principales y emergentes relacionados con la IA y el aprendizaje automático:
La inteligencia artificial no debe ser complicada para el usuario
Creemos en proporcionar servicios de inteligencia de forma predeterminada, para que usted o cualquier persona en su organización no necesite ser un científico de datos para usarlo en su negocio.
Lo que diferencia a M-Files AI de otros es el uso de aprendizaje automático detrás de escena. Los usuarios no necesitan cambiar la forma en que hacen las cosas ni tomar pasos adicionales para capacitar al sistema. Simplemente observando lo que los usuarios hacen, M-Files AI comenzará a ayudarlos automáticamente y continuará mejorando cuanto más se use. Hemos trabajado arduamente para proporcionar una herramienta con esta capacidad de autoaprendizaje, para que incluso una pequeña y mediana empresa pueda beneficiarse de la IA sin necesidad de contratar costosos expertos en análisis de datos.
Algunos productos ofrecen capacidades de IA fantásticas y poderosas, pero requieren un profundo conocimiento sobre cómo entrenar, probar, ajustar... y repetir. Si intenta implementar esto sin las habilidades correctas, puede convertirse en un esfuerzo costoso que no termina bien, y el producto se lleva la culpa. Luego, hay productos que ofrecen IA pre-entrenada enlatada. Estos tienen mérito, pero solo deben usarse en sus contextos previstos, un hecho que, si se pasa por alto o se malinterpreta, causará resultados decepcionantes.
La IA debe ser probada con sus propios datos
Ha habido una reciente avalancha de productos y servicios inteligentes en el mercado, sin embargo, algunos de ellos en realidad no son tan inteligentes. Es importante que los clientes puedan ver lo que hay detrás de escena e idealmente comprender qué tan bien funciona realmente una solución de IA con sus propios datos, no solo con datos de demostración.
Para poder realizar pruebas con datos reales antes de tomar la decisión de compra, la solución de IA debe ser lo suficientemente fácil de implementar. Si requiere demasiado esfuerzo hacer que la inteligencia artificial funcione, puede ser totalmente imposible probarla con datos reales.
A simple vista, una característica de IA a veces puede parecer bastante mundana u obvia para un usuario. Todos los algoritmos y mecanismos inteligentes son invisibles para ellos y solo ven que algo sucede automáticamente.
Jayson explica: recientemente he estado utilizando la clásica analogía del pato: los patos nadan tranquilamente, pero hay mucho trabajo impresionante sucediendo debajo de la superficie para asegurarse de que el pato llegue a donde necesita ir. extendiendo esa analogía aún más, algunos proveedores ahora están vendiendo 'patitos de goma'. parecen y hacen el sonido de un pato, si los aprietas correctamente, pero en realidad están huecos y no tienen nada debajo de la superficie.
La nube lidera el camino, pero la IA local es una oportunidad
Los servicios en la nube y el software como servicio (SaaS) han existido por un tiempo, pero ciertos clientes e industrias aún no los han adoptado por completo. Mientras los servicios de IA solo estén disponibles en la nube, puede haber una cantidad significativa de dinero que se deja sobre la mesa. Entonces, aunque pueda parecer un enfoque algo anticuado, existe una verdadera oportunidad para soluciones de IA locales de alta calidad y completamente en las instalaciones.
Una tecnología relacionada y emergente es la llamada IA en el borde, donde la IA se ejecuta directamente en el dispositivo para que los datos nunca salgan.
En M-Files, hemos adoptado un enfoque de nube primero, pero también estamos trabajando para ofrecer muchas herramientas de IA para instalaciones en las instalaciones locales.
Servicios de inteligencia de M-Files
Estamos lanzando una nueva herramienta, M-Files Smart Classifier, como una función adicional en noviembre. M-Files Smart Classifier se basa en el enfoque descrito anteriormente, donde el producto aprende mientras se usa y proporciona sugerencias sobre qué tipo de documento es un documento determinado.
Además del nuevo M-Files Smart Classifier, ofrecemos otros servicios de inteligencia, como M-Files Repository Sensor, que ayuda a rastrear grandes cantidades de datos e identificar información crítica para el negocio, como información de identificación personal, en medio del desorden.
Estos servicios forman parte de nuestra oferta de mayor automatización y eficiencia mejorada en el trabajo de oficina.
Nuestro objetivo es desarrollar los servicios de manera que tengamos tres pasos hacia una gestión de información intuitiva e inteligente:
Paso 1: Proporcionar sugerencias de metadatos significativas
Usar IA para analizar y comprender el contenido que los usuarios están gestionando.
Paso 2: Separar datos críticos para el negocio de los datos oscuros
Rastrear repositorios de datos.
Encontrar datos relevantes, hacerlos visibles y adjuntarlos a los procesos de negocio.
Eliminar el desorden de información.
Paso 3: Ofrecer a los usuarios datos relevantes para ellos ahora
Entender quién es el usuario.
Proporcionar información proactiva que sea relevante hoy (no ayer ni mañana).
Búsqueda más relevante para el usuario.
En caso de que desee obtener más información sobre la gestión de información inteligente, contáctenos para obtener más detalles.
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