Las soluciones de comprensión inteligente de documentos combinan la búsqueda y el análisis con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y el Aprendizaje Automático (ML) para extraer automáticamente información relevante de los datos no estructurados. Las empresas pueden entonces acceder a información crítica en tiempo real, ahorrando tiempo y recursos significativos que habrían sido necesarios para buscar manualmente en datos masivos. De esa forma, se mejora el cumplimiento y la gestión de riesgos; se aumenta la eficiencia operativa; y se mejoran los procesos empresariales mediante la automatización.
Cuando se trata de la gestión de datos, la mayoría de las empresas tiene problemas. Esto se debe a que sus prácticas de mantenimiento de registros, intercambio e integración de datos todavía no son lo que podrían ser. Los “silos de datos”, los documentos en papel y la falta de conocimiento son muy comunes. De hecho, ocho de cada diez ejecutivos a nivel mundial estiman que actualmente la mayoría de sus datos son incluso “inaccesibles”.
Eso es un enorme obstáculo para la productividad, fl exibilidad y la innovación. La digitalización y la integración pueden ayudar a organizar la información fragmentada e inaccesible. De este modo, las organizaciones obtienen un valor considerable, ya que la digitalización y la integración de los datos son una base fundamental para desplegar capacidades operativas de vanguardia. Sin estos esfuerzos, obtener todo el valor de los datos de una organización puede ser un reto, especialmente cuando se trabaja con una enorme cantidad de datos en papel y no estructurados.
Cada vez más organizaciones confían en la tecnología
Los esfuerzos tradicionales de digitalización requieren que los especialistas introduzcan los datos manualmente. Se trata de una tarea muy complicada que resulta costosa y lenta de realizar a gran escala. Por ejemplo, digitalizar un diagrama de tuberías e instrumentos no solo implica crear una lista de activos con sus respectivas etiquetas de identificación. También consiste en buscar todos los códigos de tuberías e interpretarlos para conocer los tamaños de las tuberías, el servicio, la metalurgia y otros detalles. También es necesario registrar la ubicación física u otros atributos de cada activo.
Por eso, cada vez más organizaciones confían en las herramientas de digitalización basadas en la Inteligencia Artificial y en enfoques paso a paso muy específicos que reducen los costos de transición y maximizan el valor a largo plazo. La visión computacional y el Aprendizaje Automático son fundamentales para estos esfuerzos y automatizan gran parte del proceso con mucha menos intervención humana. Una vez que se han entrenado ciertos modelos de ML para “entender” los planos y esquemas escaneados, el proceso de convertir dichos documentos en conjuntos de datos accionables por la máquina resulta más escalable que la introducción manual de datos.
Por ejemplo, estas tecnologías pueden identificar objetos y predecir el tipo de activo, así como extraer cualquier etiqueta y asociarla con el activo correspondiente. No es necesario emplear el tiempo de un especialista para introducir los datos manualmente: los algoritmos de IA/ML pueden realizar estas mismas tareas en una fracción de tiempo.
Cómo avanzar
Para avanzar en la digitalización de documentos, las empresas deben, en primer lugar, recopilar y categorizar los documentos en función de su tipo y luego escalarlos con los parámetros de calidad requeridos. A continuación, los documentos se cargan en una plataforma de digitalización de datos. Luego, los analistas de operaciones configuran un nuevo análisis, cargando los documentos y entrenando el modelo de IA/ML para reconocer los atributos relevantes y clasificar los activos. Aquí vemos un ejemplo de cómo la tecnología potencia el talento humano.
En la segunda etapa, los algoritmos avanzados de la plataforma ejecutan una comprobación de la calidad de la imagen y devuelven los documentos rechazados para que se vuelvan a escanear. Los documentos restantes son analizados por el modelo de IA/ML que recomienda las mejores opciones de coincidencia junto con dos coincidencias cercanas para su validación.
Por último, los analistas de operaciones deben comprobar y confirmar la clasificación de activos de la IA entre las opciones disponibles o anulan la posibilidad. A continuación, los documentos se validan con los documentos originales y se entrega un archivo CSV completo, el cual puede utilizarse para alimentar los datos en cualquier tipo de plataforma o aplicación.
El proceso de digitalización de datos ha sido costoso y ha llevado mucho tiempo. La Inteligencia Artificial y los algoritmos de Aprendizaje Automático pueden ahora automatizar gran parte del proceso y hacerlo mucho más rápido y fácil, si se utilizan de la forma correcta y con los modelos adecuados.
Digitalizar e integrar los datos, combinando las nuevas tecnologías con la experiencia operativa, permite a las organizaciones centrarse en su fl ujo de trabajo principal sin desviar el tiempo de sus especialistas hacia la introducción manual de datos y otras tareas que la tecnología puede gestionar de forma más efectiva. El momento de avanzar hacia la digitalización de la data es ahora.
