IA en la gestión de contenido es un activo de valor añadido en tu organización

Inteligencia artificial

Aunque el contenido representa más del 80% de toda la información de la empresa, aún demasiadas organizaciones no son capaces de sacarle el partido que necesitan de él. Parte de este desafío se debe a la complejidad del contenido y a que tradicionalmente se ha exigido a los seres humanos que lo interpreten y midan su valor.

Pero el auge de la Inteligencia Artificial (IA) significa que extraer valor y conocimiento del contenido se ha vuelto mucho más fácil. Hasta ahora, la IA se utilizaba en casos dentro de la gestión de la información que se centraban principalmente en la simple clasificación del contenido como parte del proceso de captura o entrada, o como una versión más avanzada, basada en el aprendizaje, del reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

Con ello se pierde una gran oportunidad, que es utilizar la IA en la masa de contenido y datos que ya existe dentro de la organización, enriqueciéndola, haciéndola más fácil de localizar y obteniendo de ella un mayor valor empresarial.

3 formas de conseguir que IA convierta el contenido en un valor añadido

Uso más eficaz de los metadatos

Los metadatos han sido y siguen siendo un tipo de de gestión de información muy utilizado.

Desde el principio de la gestión de documentos, cada archivo tenía un conjunto de atributos de metadatos (o etiquetas) asociados a él, pero estos eran fijos y limitados en número.

Cambiar estos esquemas de metadatos implicaba mucho trabajo de desarrollo junto con actualizaciones masivas de todo el contenido relacionado con esos metadatos. Sin embargo, los esquemas de metadatos en una moderna Plataforma de Servicios de Contenido (CSP) son flexibles y extensibles. Además, se están almacenando y utilizando muchos más metadatos que nunca: resoluciones de imagen, el idioma de un documento, datos geofísicos y mucho más.

Esta mayor capacidad y la capacidad de utilizar los metadatos de forma mucho más eficaz es una ventaja distintiva de un CSP moderno en comparación con la gestión de documentos de la vieja escuela o la solución ECM. Pero, ¿qué pasa con el contenido que muchas empresas ya tienen almacenado en esas soluciones heredadas?

Otra característica poderosa que uno esperaría de un CSP líder es que puede conectarse al contenido de otros sistemas (modernos o heredados, locales o en nube), dejando el contenido en sí mismo en el lugar pero proporcionando acceso a ese contenido desde el CSP. También ofrece la posibilidad de enriquecer el contenido heredado con esquemas de metadatos modernos del CSP, lo que permite a las organizaciones añadir propiedades de metadatos al contenido heredado sin necesidad de realizar ningún cambio en el propio sistema heredado.

Al utilizar un CSP para pasar contenido a través de un motor de enriquecimiento de AI, los usuarios pueden añadir atributos de metadatos adicionales a todos y cada uno de los archivos actualmente almacenados. Esto inyecta inmediatamente más contexto, inteligencia y conocimiento en un ecosistema de gestión de la información.

Identificación rápida y precisa del contenido

Una parte clave del enriquecimiento de los metadatos es la capacidad de determinar “qué es qué”. Hay muchos usos para esto, incluyendo la posibilidad de identificar un archivo como presentación, folleto, contrato, factura, etc. Pero más allá de eso, casi todas las industrias tienen regulaciones de cumplimiento particulares que requieren que se mantengan diferentes tipos de documentos y registros durante un período de tiempo específico: políticas o reglas de retención. Había típicamente dos maneras de hacer esto en el pasado: manualmente, o no hacerlo en absoluto. El enfoque manual era tedioso, propenso a errores y consumía mucho tiempo, lo que llevó a muchas organizaciones a adoptar el enfoque de “nada en absoluto”.

Pero al utilizar un motor impulsado por IA para clasificar el contenido almacenado en los sistemas heredados, esto resulta mucho más fácil de hacer. Incluso las herramientas de IA simples pueden identificar la diferencia entre un contrato y un currículum vitae, pero los motores avanzados amplían este principio para construir modelos de IA basados en el contenido específico de una organización. Éstas proporcionarán clasificaciones mucho más detalladas de lo que sería posible con la clasificación genérica.

Sacar la basura

El enfoque de ‘guardarlo todo por si acaso’ no sólo ha disparado el almacenamiento de información repetida o directamente que debería eliminarse, provocando el efecto de vertedero digital, sino que también significó que mucha información que podría (y a menudo debería) haber sido destruida, no lo fue. Aparte del costo de tener que almacenar este contenido ad infinitum, existen importantes problemas legales que surgen al mantener la información más tiempo del necesario.

La IA puede utilizarse para ayudar a mitigar este problema de manera significativa. Parte del desafío de la gestión de registros, o incluso de la simple aplicación de políticas de retención, es el enorme volumen de contenido que debe gestionarse. En el pasado, la única manera de pasar por esto estaba documentada en el documento.

Usando la clasificación IA de contenido con un CSP, es posible a una escala masiva determinar rápida y fácilmente lo que no es un registro. Según numerosos estudios de investigación, la mayoría del contenido almacenado es ROT (redundante, trivial u obsoleto), por lo que, al eliminar grandes trozos de ese ROT, la tarea de identificar el contenido relevante para aplicar políticas de retención se vuelve mucho más fácil. La IA puede utilizarse en el resto del contenido para identificar el tipo de contenido con más detalle, adaptarlo a las normas de retención y, a continuación, hacer recomendaciones a los miembros del personal pertinentes.

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