Libere el verdadero potencial de sus datos no estructurados con la IA

No es ningún secreto que las empresas tienen más datos que nunca. Estos datos contienen una gran cantidad de valor con el potencial de mejorar el ahorro de costes, redefinir procesos y establecer una ventaja competitiva. ¿El mayor obstáculo? Gran parte de su valor está atrapado y no es fácilmente accesible.

Las empresas siguen hambrientas de ideas con las crecientes cantidades de datos no estructurados en documentos, imágenes, correos electrónicos, etc. El mar de datos carece de sentido si no se convierte en valor empresarial.

En este artículo trataremos:

• IA para datos no estructurados
• Calidad y facilidad de localización de los documentos
• Extracción de valores fundamentales y puntos de datos
• Automatización de tareas repetitivas
• Tratamiento inteligente de documentos (PID)
• Cumplimiento de la legislación
• Próximos pasos

Valor de los datos no estructurados

Durante mucho tiempo, obtener valor de los datos no estructurados ha sido todo un reto. Las empresas no podían procesar y analizar manualmente el enorme volumen de hechos, cifras y documentos. Llevaba mucho tiempo, era propenso a errores y resultaba caro.

Sin embargo, los recientes avances en tecnologías innovadoras han hecho posible automatizar el tratamiento de ingentes cantidades de datos, lo que permite a las empresas liberar todo el potencial de sus contenidos de forma rentable.

Aplicando tecnologías inteligentes para la gestión de datos no estructurados, las empresas pueden beneficiarse de cuatro formas significativas:

• Aumentar la calidad y la posibilidad de encontrar los documentos
• Extraer valores y puntos de datos críticos para estructurar la información y agilizar los procesos empresariales.
• Automatizar las tareas manuales que consumen mucho tiempo, más allá de las capacidades de las ofertas de automatización de procesos robóticos (RPA)
• Garantizar el cumplimiento de la legislación, como el GDPR

Analicemos cada una de estas ventajas con más detalle.

Aumente la calidad y la facilidad de localización de los documentos.

Por muy valiosos o útiles que sean sus datos, de nada sirven si nadie puede encontrarlos cuando los necesita. El objetivo es pasar de recrear información a reutilizarla repetidamente.

Sin embargo, para muchas organizaciones, la capacidad de encontrar información sigue siendo un gran reto. Por término medio, una empresa con 1.000 trabajadores gasta entre 2,2 y 3,1 millones de euros al año en buscar información inexistente, no encontrar datos existentes o recrear información que no se puede encontrar (Fuente: IDC).

Algunas empresas ya han convertido sus documentos en papel en texto digitalizado legible por máquina para mejorar la localización de la información. Es más fácil encontrar la información correcta en un espacio digital que revisando físicamente cada expediente en papel.

La digitalización de documentos en papel es un primer paso esencial, pero a menudo subestimado. Si no se hace correctamente, todos los archivos estarán digitalizados pero seguirán siendo difíciles de encontrar.

¿Por qué? Empecemos por el principio.

Una vez escaneado el papel, crearás un documento digital. Normalmente, sólo existe en formato no textual. Por lo tanto, se puede leer desde la pantalla, pero el ordenador no reconoce ninguna palabra en él. Hay que aplicar tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir los documentos escaneados en archivos de texto editables y que permitan realizar búsquedas. El OCR añade una capa de texto sobre el escaneado, convirtiendo los documentos en legibles por máquina. En este caso, se pueden recuperar, editar y buscar fácilmente.

Pero hay una trampa.

Incluso las tecnologías OCR más sofisticadas cometen errores y malinterpretan los caracteres. Como resultado, la información almacenada digitalmente puede ser incorrecta y, por tanto, puede resultar difícil recuperarla.

Extraer valores y puntos de datos clave para estructurar la información y agilizar los procesos empresariales

Los datos no estructurados son difíciles de procesar y organizar porque no tienen un formato predefinido. Piensa en los distintos tipos de documentos, como los contratos de los empleados, los acuerdos con los proveedores, los materiales de incorporación, etc. Todos ellos tienen formatos diferentes.

Para estructurar estos documentos no estructurados y mejorar el uso de la información, los empleados tienen que crear metadatos. Se trata de una descripción básica del documento que puede incluir el número de contrato, los detalles del acuerdo o los nombres de las partes implicadas.

Aunque los metadatos son cruciales para la búsqueda, el cumplimiento de la información, las políticas de retención y los flujos de trabajo, su mantenimiento suele ser deficiente. Muy pocos empleados se molestan en hacerlo; si lo hacen, suele ser de forma incoherente en toda la organización.

La creación manual de metadatos es un proceso lento, doloroso y propenso a errores. Como resultado, las empresas suelen archivar erróneamente hasta el 20% de sus registros, con lo que los pierden para siempre (Fuente: ARMA International).

Afortunadamente, las soluciones de IA pueden automatizar la extracción de metadatos y eliminar los errores humanos. Pueden "leer" y "entender" el contenido de los documentos y extraer valores clave como el nombre de la empresa, las fechas de vencimiento de los contratos, las ubicaciones, etc. Esta tecnología reduce significativamente el tiempo dedicado al procesamiento de documentos y permite a los empleados centrarse en otras tareas que aportan más valor a la organización.

Automatizar las tareas manuales que consumen mucho tiempo, más allá de las capacidades de las ofertas de automatización de procesos robóticos (RPA)

La automatización de procesos robóticos (RPA) ha demostrado ser una solución ideal para mejorar la eficiencia de las empresas mediante la automatización de tareas sencillas y repetitivas. Sin embargo, los datos no estructurados siguen siendo un reto importante para la RPA.

RPA sólo puede replicar acciones preestablecidas. Debe programarse explícitamente para extraer metadatos de cada tipo de documento. Y con documentos no estructurados, enseñar al robot exactamente dónde extraer la información relevante es casi imposible. De ahí la necesidad de una automatización inteligente. Las soluciones de IA pueden analizar los documentos de forma inteligente, como lo haría un ser humano.

Por suerte, algunas tecnologías hacen que los datos no estructurados pasen de ser una molestia a no ser un problema. La automatización robótica de procesos (RPA) parecía antes la respuesta a todos los problemas, pero eso fue antes de que surgiera el procesamiento inteligente de documentos (PID). En lugar de limitarse a los datos estructurados, el procesamiento inteligente de documentos lo lleva al siguiente nivel.

Además, a diferencia de la RPA, las soluciones de IA aprenden continuamente de la experiencia y mejoran el rendimiento con el tiempo de forma automática. Pueden funcionar sin apenas intervención humana.

Por ejemplo, con ProcessMaker IDP pretendemos crear una colaboración entre humanos e inteligencia artificial. Damos a los ordenadores las herramientas para aprender de los expertos en conocimientos para tomar decisiones. Cuando la máquina tiene dudas, pide a los empleados que validen los resultados. Y en caso de error, se vuelve a entrenar el algoritmo. Este proceso permite a ProcessMaker IDP aprender constantemente con el experto humano en el bucle.

Garantizar el cumplimiento de la legislación, como el GDPR

La última gran ventaja que ofrecen las soluciones de gestión inteligente de contenidos es la mejora del cumplimiento de la normativa.

Como hemos dicho antes, los datos tienen un valor oculto. Pero, al mismo tiempo, pueden contener riesgos ocultos. El incumplimiento de la normativa GDPR puede acarrear multas de hasta 20 millones de euros o el 4 % de los ingresos globales anuales de su empresa. Cuidar los datos y garantizar su cumplimiento es una prioridad absoluta para todas las organizaciones.

Las soluciones de IA, por ejemplo, pueden detectar información sensible en los documentos y marcarlos para un tratamiento especial. La clasificación y el procesamiento automáticos pueden garantizar que los documentos se conserven de acuerdo con los requisitos legales y legislativos. Las soluciones inteligentes pueden determinar los periodos de conservación necesarios en función del tipo de documento y activar un flujo de trabajo para revisar el documento cuando sea necesario.

¿Cómo impulsa la IA la hiperproductividad?

La inteligencia artificial puede cambiar las reglas del juego de su organización en más de un sentido. Una de las formas más significativas de transformar su flujo de trabajo es impulsar la hiperproductividad. En lugar de ser simplemente productivo, tu equipo puede convertirse en hiperproductivo, completando el trabajo de forma más rápida y eficiente que nunca.

¿Quiere mantener la ventaja competitiva de su empresa? Hable con nuestro equipo sobre cómo puede aprovechar la IA para transformar sus procesos empresariales.