Impulsando tu contenido con IA

IA en la gestión de contenido

• Simplificación de los desafíos de contenido: la IA optimiza la gestión de contenido automatizando la extracción y la contextualización de datos, convirtiendo grandes volúmenes de contenido no estructurado en información procesable.

• Modelos de IA personalizados: las empresas pueden ajustar los modelos de IA según sus necesidades, lo que permite una extracción de datos e información relevante más precisa.

• Aproveche los servicios de IA en la nube pública: herramientas populares como PNL, OCR y el procesamiento inteligente de documentos mejoran los flujos de trabajo ofreciendo servicios de clasificación, procesamiento y análisis.

Beneficios de la IA en la gestión de contenidos

• Automatización de procesos: las soluciones impulsadas por la IA automatizan tareas manuales como la clasificación de documentos, la retención de archivos y el manejo de excepciones, reduciendo los costos operativos y mejorando la precisión.

• Datos del contenido profundo: la IA ofrece análisis potentes para facilitar la toma de decisiones informadas, el análisis de tendencias y experiencias personalizadas para los clientes.

• Flujos de trabajo optimizados: la integración de la IA con los sistemas empresariales habilita flujos de trabajo fluidos, eliminando cuellos de botella en sectores como la atención de la salud, las finanzas y el ámbito legal.

Consideraciones empresariales para la adopción de IA

• Gobernanza de la IA: implemente políticas robustas para gestionar el acceso a los datos, prevenir sesgos y asegurar el cumplimiento normativo.

• Entrenamiento continuo: evalúe y refine los modelos a lo largo del tiempo con monitoreo del rendimiento y validación “human-in-the-loop”.

• Elegir plataformas: seleccione una plataforma de gestión de contenido empresarial que integre a la perfección la IA, minimizando las interrupciones de los flujos de trabajo y garantizando al mismo tiempo datos limpios y organizados para maximizar el valor de la información.

La inteligencia artificial (IA) es uno de los temas más candentes en tecnología, y en el ámbito de la gestión de contenido, la IA es de particular interés. Los crecientes volúmenes de información continúan siendo un desafío, o una oportunidad para aquellos que pueden aprovecharla, para empresas de todos los tamaños e industrias. Cuando se trata de aprovechar la IA en la gestión de contenidos empresariales, hay mucho que ganar.

Analicemos el papel dinámico que desempeñan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en la gestión de contenidos, incluidas las ofertas de IA disponibles y su aplicación práctica para permitir un mejor acceso a la información crítica. Vea casos de uso reales y cómo quienes primero adoptan estas tecnologías obtienen valor para la empresa, y comprenda los aspectos críticos para comenzar a usar la IA y el contenido.

Durante mucho tiempo, el contenido, en todas sus diversas formas, ha sido un desafío desde la perspectiva de la gestión de la información. Los desafíos incluyen:

• La información correcta puede ser casi imposible de encontrar debido a sistemas tecnológicos complejos, atributos de metadatos inadecuados y no sistemáticos, funcionalidad de búsqueda limitada dentro de las aplicaciones empresariales principales y repositorios o sistemas desconectados.

• El volumen y los tipos de contenido están creciendo a un ritmo sin precedentes. Muchas organizaciones han acumulado miles de millones de piezas de contenido en los últimos años, ya sean documentos, imágenes escaneadas, correos electrónicos, videos u otros formatos. Aunque el contenido histórico es extenso, la realidad de las empresas actuales es que cientos de millones de nuevos objetos podrían ingresar a una empresa cada mes, lo que podría literalmente multiplicar todo un corpus de contenido en los próximos años.

• Escalar las necesidades de gestión de contenidos es cada vez más difícil (clasificar rápidamente, identificar la información crítica, determinar su utilidad y almacenarla adecuadamente). Lo que antes era manejable por unas pocas personas en una ubicación central ahora es un caos de contenido, a menudo disperso en ubicaciones físicas, así como en un promedio de 21 repositorios.

• Extraer información y valor del contenido empresarial requiere tiempo, contexto e intelecto. Hacer este trabajo en miles o incluso cientos de miles de documentos nuevos cada día es un desafío, costoso y difícil de lograr con precisión constante. Esta es la razón por la que tantas organizaciones han tenido dificultades con la gestión de contenido empresarial (ECM) durante tanto tiempo.

Con la IA, la gestión de contenidos está cambiando

Con las soluciones de IA ahora generalizadas, el contenido empresarial está en un momento emocionante. Las soluciones de ECM han gestionado el contenido crítico para la misión de las organizaciones durante décadas, y con la IA generativa, estos proveedores ahora pueden considerar de manera proactiva redefinir el valor que una solución de ECM ofrece a sus clientes. Después de todo, los clientes ya confían en estos proveedores con su contenido; ahora, con el socio adecuado de ECM, usted puede aprovechar la IA generativa para obtener información de sus datos que antes estaba oculta.

Con las soluciones impulsadas por IA, existe una forma de procesar el contenido como lo haría un ser humano, pero a gran escala. Las empresas pueden implementar una variedad de servicios para extraer de forma inteligente datos críticos del contenido y, al hacerlo, transformar el contenido en información práctica que se puede encontrar fácilmente, utilizar de forma sencilla para hacer el trabajo necesario y a la que se puede acceder en cualquier momento, en cualquier lugar y en cualquier dispositivo.

Sin embargo, para aprovechar el poder de la información de la IA, los datos de su empresa deben estar preparados para la IA.

Contenido empresarial listo para IA

Para capturar todo el potencial de sus soluciones de IA descendente, esas herramientas de IA necesitan datos procesables de alta calidad. En otras palabras, su contenido empresarial necesita pasar por un proceso de traducción para las soluciones de IA.

Proporcionar estructura a datos no estructurados

Con la IA generativa, las plataformas modernas de gestión de contenido pueden estructurar lo que antes era un sorprendente 80 % de contenido empresarial no estructurado, según un estudio de Intelligent Business Strategies de 2025. Plataformas como Hyland Content Innovation Cloud™ pueden preparar y procesar todos los petabytes de contenido e imágenes, interpretarlos y permitir a las organizaciones comprender lo que contienen para impulsar grandes eficiencias.

Servicios de inteligencia artificial en la nube pública

La mayoría de las plataformas modernas de soluciones de contenido pueden integrarse con diversos servicios de nube pública para inteligencia artificial. Por lo general, la plataforma de servicios de contenido pasará un objeto (un documento, una imagen o incluso un archivo de video) a un proveedor de nube y luego recibirá un conjunto de datos producidos por el servicio de IA.

> Leer más | El surgimiento de la ECM moderna habilitada para la nube

El mundo de la IA sigue evolucionando rápidamente, y varias grandes empresas tecnológicas ahora ofrecen una variedad de servicios de IA estándar que pueden utilizarse para trabajar con diversas formas de contenido. Aquí presentamos algunas de las tecnologías más populares en uso, y ejemplos de cómo se pueden emplear para trabajar con contenido:

Tecnologías populares de IA

Muchas de estas ofertas de ML se centran en proporcionar un mayor conocimiento y comprensión del contenido, ya sean documentos basados en texto, fotos e imágenes, o archivos de audio y video.

Se puede obtener mucho valor de estos modelos y servicios genéricos, especialmente cuando se llevan a cabo tareas rutinarias con grandes volúmenes de contenidos. Por ejemplo, si necesita OCR para un gran conjunto de contenido, estos servicios son precisos y muy eficientes. El análisis de percepciones en tiempo real de sesiones de chat, correos electrónicos o incluso contenido de redes sociales es otro excelente caso de uso para estos servicios.

Modelos de IA genéricos frente a modelos de IA personalizados

Los servicios de IA genéricos se han entrenado con una amplia variedad de datos, lo que significa que devuelven información genérica que puede no alinearse con las necesidades específicas de su negocio o los requisitos de la industria.

Modelo de ML genérico
En la imagen de abajo, Google Cloud Vision, un modelo de IA generativa y preentrenado, ha analizado un accidente automovilístico.

Como puede ver, Google Vision entregó una serie de etiquetas o valores de datos relacionados con la imagen. Aunque técnicamente precisos, estos datos no proporcionan la información que una compañía de seguros realmente necesita para procesar las reclamaciones de manera eficiente.

Modelo de IA personalizado
Una de las mayores ventajas de la IA es que las organizaciones no tienen que conformarse con modelos genéricos y datos genéricos. Pueden desarrollar soluciones de IA personalizadas que extraigan información específica del negocio y del sector, adaptada a sus necesidades exactas.

Ahora, consideremos un sistema de IA que ha sido específicamente ajustado con datos extensos relacionados con accidentes automovilísticos y los requisitos de la industria de seguros. He aquí un ejemplo del tipo de datos que un modelo de IA con resultados configurados podría extraer de la misma imagen:

La diferencia es notable. Tenga en cuenta que ahora se han identificado correctamente la marca, el modelo y el color de fábrica de ambos vehículos. También se identificaron dos matrículas de Illinois y se capturaron los números de matrícula completos y parciales. Hay un rostro presente en la imagen e identificado como el operador, Jim Smith.

Este nivel de precisión proviene de la combinación de IA con tecnología avanzada de procesamiento de documentos y curación de datos que puede manejar más de 600 formatos de archivo, incluidas imágenes, videos y otros contenidos no textuales. El sistema transforma información sin procesar y no estructurada en datos limpios y estructurados que están listos para flujos de trabajo y procesos empresariales automatizados.

Los beneficios de los modelos y sistemas de IA personalizados incluyen la extracción de datos específicos del negocio y de la industria que aportan un valor real (en lugar de devolver etiquetas genéricas) y proporcionan una mayor inteligencia a sus decisiones y procesos. Como resultado, los procesadores de reclamaciones ya no dependen de la entrada manual de datos.

Este es un excelente ejemplo de cómo la IA transforma la gestión de contenido empresarial integrando sus datos enriquecidos con IA y la lógica empresarial, asegurando que la información correcta llegue a las personas adecuadas en el momento oportuno.

Enriquecimiento de contenido

El enriquecimiento del contenido se centra en extraer datos del contenido y utilizarlos para que el contenido sea más accesible, muy contextual y, en resumen, más potente. El enriquecimiento de contenido puede adoptar muchas formas diferentes, dependiendo del tipo de contenido y de los modelos de IA implementados.

Impulsar el contenido con IA
En una plataforma de soluciones de contenido impulsada por IA, el contenido alojado en las aplicaciones principales de toda la empresa gana visibilidad, calidad y capacidad de acción. Utilizando diversas herramientas de IA (ya sea ML, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o la selección de datos, por ejemplo), el contenido se unifica y se vuelve utilizable de una manera que las plataformas de contenido heredadas simplemente no pueden igualar.

La información contenida en una solución de contenido potenciada por IA no solo es más útil (debido a la contextualización de sus puntos de datos), sino que la IA también puede utilizar ese contenido valioso para iniciar procesos en sistemas integrados. Por ejemplo:

• En el modelo de IA personalizado para el caso de seguros presentado anteriormente, los metadatos pueden ser datos valiosos de reclamaciones que deben ser registrados en un sistema de procesamiento de reclamaciones, como Guidewire o Duck Creek.

• Muchas empresas de servicios financieros tienen grandes volúmenes de imágenes TIFF que quieren convertir en documentos PDF. Usando un modelo de IA o un IDP tecnológico, ese proceso puede automatizarse para extraer datos de manera inteligente y completar correctamente el formato PDF de su elección.

• Los equipos administrativos pueden usar la IA para clasificar documentos según temas, en lugar de simplemente por tipos de documentos. Utilizar la capacidad del modelo para entender el contexto del documento puede ser beneficioso de muchas formas, como analizar y resumir ensayos de admisión a la educación superior o extraer conclusiones de las percepciones de quienes responden encuestas.

  > Leer más | Caso de éxito de la Universidad Estatal de Indiana

• Los equipos legales pueden ajustar los modelos de IA para ayudarles con el trabajo de preparación, redacción e identificación de cláusulas dentro de los contratos legales, otorgando a su contenido aún más poder para ser útil cuando sea necesario.

• Los equipos financieros pueden clasificar las facturas para su codificación y enrutamiento adecuado.

• El trabajo en la industria de la salud puede usar la IA para identificar y etiquetar activos según el tipo de contenido (piense en resonancias magnéticas, radiografías y tomografías computarizadas) o el contexto del documento, como el sistema de órganos (por ejemplo, pulmonar). Y con el aprendizaje de la IA, sus predicciones y análisis se vuelven cada vez más precisos a medida que se introducen más datos, lo que conduce a mejores resultados para los pacientes y las organizaciones.

Automatización inteligente de procesos

Según Forrester, el 67 % de las empresas líderes en prácticas modernas de gestión de contenido están desarrollando sus capacidades de automatización inteligente para automatizar procesos manuales y extraer conocimientos más profundos de los datos. Aunque la tendencia está en aumento, eso todavía significa que muchas empresas dependen del trabajo manual, algunas incluso con formularios en papel escritos a mano para procesar. Esto implica desafíos críticos de procesamiento, como identificar el tipo de formulario, validar las respuestas necesarias, confirmar la colocación de las firmas y verificar si se ha proporcionado información confidencial (sin mencionar un retraso en la disponibilidad precisa de los datos).

La IA puede ayudar a las empresas a automatizar mejor las funciones y procesos empresariales críticos, por ejemplo:

Procesamiento inteligente de documentos
El procesamiento inteligente de documentos (en inglés, IDP) utiliza la IA para leer, reconocer y comprender, como lo haría un ser humano, el texto y el formato dentro de contenido semiestructurado y no estructurado, de modo que los formularios y documentos puedan procesarse automáticamente. Usando el aprendizaje automático (ML) para “enseñar” al software de IDP a interpretar documentos, el software se vuelve más inteligente y eficaz cuanto más trabaja.

Optimización de procesos
Con la IA integrada en los procesos y sistemas centrados en el contenido, las organizaciones pueden agilizar los flujos de trabajo sin esfuerzo. Los casos de uso incluyen el uso de un modelo de aprendizaje de idiomas (LLM) para identificar participantes calificados para un ensayo clínico; automatizar el análisis de requisitos o listas de verificación para iniciar flujos de trabajo; buscar en repositorios empresariales contenido/documentos similares para detectar fraudes (seguros y gobierno); identificar y eliminar duplicados en una solución de gestión de activos digitales (DAM); verificar los términos y condiciones para suscribir pólizas de seguro; e iniciar procesos automatizados relacionados con la revisión crediticia, la detección de fraudes y la gestión del cumplimiento.

Validación de datos
Los modelos de ML también facilitan una gestión inteligente de excepciones para identificar rápidamente lo que falta o es incorrecto en un formulario proporcionado y redirigirlo automáticamente a un representante de servicio al cliente o de vuelta al cliente para su corrección.

Gestión de registros y retención
Muchas organizaciones han tenido dificultades durante años para implementar un enfoque eficaz de gestión de registros para su información. La razón es que la mayoría de las organizaciones no están dispuestas a dedicar el esfuerzo necesario para revisar todo el contenido que tienen y determinar si, cuándo y cómo debe conservarse o eliminarse.

Este es un trabajo minucioso para los seres humanos, pero el aprendizaje automático (ML) puede clasificar automáticamente el contenido y extraer datos de él a mayor escala. Como resultado, es mucho más rápido y fácil examinar grandes volúmenes de contenidos, clasificar una variedad de documentos o información, identificar automáticamente los registros, aplicar los períodos de retención requeridos y eliminar la información no esencial.

> Más información | La guía definitiva de automatización de procesos

Automatización de procesos con agentes

La automatización agéntica de procesos representa un avance significativo en la automatización inteligente. Utiliza agentes impulsados por IA para gestionar tareas complejas y procesos empresariales completos con poca o ninguna intervención humana, superando las limitaciones de la automatización predefinida. Estos agentes inteligentes pueden colaborar con seres humanos, otros sistemas de IA e integrarse con aplicaciones de software para lograr sus objetivos.

La automatización agéntica de procesos no está destinada a revisar todo su marco de automatización. En su lugar, debería complementar sus estrategias actuales. Al integrar agentes de IA, usted puede mejorar sus procesos actuales y acceder a nuevos niveles de eficiencia.

La automatización agéntica de procesos puede transformar fundamentalmente las operaciones empresariales minimizando las tareas manuales y permitiendo decisiones más inteligentes basadas en datos. Con herramientas diseñadas para orquestar estos agentes de IA, usted puede construirlos, desplegarlos e integrarlos sin problemas junto con otros componentes de IA y bots de RPA para promover resultados transformadores para su organización.

Información profunda sobre el contenido

Obtener nuevos conocimientos y conexiones significativas de su contenido con la ayuda de la IA permite una modernización beneficiosa de diversas maneras, tales como:

• Toma de decisiones más informada: con la IA que automatiza y acelera la ingesta, el análisis y la curación de datos, la información está disponible más rápidamente para todos los que dependen de ella.

• Resultados mejorados: el análisis impulsado por IA puede aprovechar grandes volúmenes de datos históricos y actuales para sacar conclusiones, identificar tendencias y hacer proyecciones, ayudando a las empresas a planificar y atender mejor a sus clientes.

• Mejores experiencias para el cliente: la capacidad de la IA para mejorar el acceso al contenido y reunir información relevante de diversas aplicaciones facilita responder a las preguntas e incluso fomenta una cultura de autoservicio eficiente.

Ahora que hemos analizado la diferencia entre los modelos estándar y personalizados y hemos examinado algunos casos de uso del mundo real para IA, ML y contenido, veamos algunas consideraciones clave para las organizaciones que están buscando una plataforma de gestión de contenido con capacidades de IA y ML para empresas.

Gobernanza de IA

Cuando se trata de gobernar la IA, las organizaciones no logran mantenerse actualizadas. Informes de Forrester:

• Solo el 19 % de las organizaciones gobiernan el contenido generado por IA.

• Solo el 23 % gobierna las consignas utilizadas para generar contenido.

• Los responsables de la toma de decisiones deben mitigar la complejidad involucrada en la identificación, gestión y obtención de información a partir del contenido en toda la empresa.

Las capacidades de IA requieren gobernanza de datos por varias razones —incluidas proteger la información sensible, abordar consideraciones éticas, prevenir resultados sesgados, identificar y mitigar riesgos y gestionar adecuadamente todo el ciclo de vida de los datos. El manejo inadecuado de datos por fuentes de IA no reguladas puede llevar a inexactitudes en los informes, brechas de datos e incumplimiento de las reglamentaciones de protección de datos de gobernanza, inquietudes éticas como la falta de transparencia y, finalmente, una percepción pública negativa.

Al integrar la IA en una estrategia de contenido empresarial, la plataforma debería permitir a los equipos:

• Seleccionar y supervisar a qué datos pueden acceder los modelos de IA

• Aprobar qué personal autorizado puede ver y controlar los datos, ya sea en su forma original o mediante contenido generado por IA

• Decidir cómo se pueden aplicar las proyecciones y los resultados proporcionados por los modelos de IA

También recomendamos una plataforma de gestión de contenido empresarial que tenga una amplia experiencia en el manejo de datos muy confidenciales y que cumpla con los diferentes estándares de la industria. Las plataformas de contenido empresarial con políticas estrictas de gobernanza de datos ayudan a proteger la información sensible y aseguran el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos (como el RGPD, la CCPA y la HIPAA) que se aplican en sectores como el gobierno, la atención médica y la industria financiera.

Entrenamiento continuo y administración

Otro aspecto crítico es cómo rinden sus modelos de IA a lo largo del tiempo.

Primero, debe considerar soluciones que empleen paradigmas de entrenamiento continuo que permitan que sus modelos de aprendizaje automático evolucionen y mejoren con el tiempo a medida que se incorporan nuevos contenidos y datos al sistema. La interacción humana con los datos generados por máquinas también es crucial para validar los datos y seguir entrenando a los modelos de aprendizaje automático. Busque una plataforma de soluciones de contenido que tenga en cuenta el papel de los seres humanos en el proceso de aprendizaje automático y ofrezca interfaces específicas para la capacitación con intervención humana.

Su solución de IA también debe ofrecer monitoreo del rendimiento de los modelos en tiempo real. Los modelos de ML pueden empezar a mostrar sesgos o incluso un rendimiento degradado; por lo tanto, una interfaz de monitoreo del rendimiento permitirá identificar los modelos que se han corrompido o están mostrando una degradación en el rendimiento. Los modelos de aprendizaje automático también deben estar versionados, permitiéndole revertir rápidamente a una versión anterior si su modelo se degrada.

El papel de las plataformas de gestión de contenido empresarial

Las plataformas de contenido empresarial son un lugar singularmente poderoso para integrar capacidades de IA. Las plataformas modernas unifican el contenido entre distintas aplicaciones y silos departamentales, y con la IA, el contenido adquiere relevancia y utilidad. Con IA y contenido, las empresas pueden aprovechar una gestión vanguardista de la información.

Según Forrester, solo el 64 % de las organizaciones han transformado significativamente su enfoque de gestión de contenido con IA (un aumento del 21 % desde 2019), y el 74 % de los responsables de la toma de decisiones esperan que la IA tenga un impacto grande o significativo en su capacidad para lograr los objetivos de contenido prioritarios en los próximos 12 meses.

Esta rápida adopción (y la carrera hacia la cima para aprovechar la tecnología) demuestra lo competitivo y necesario que es lograr que la IA sea "adecuada" en su empresa. El resultado de las capacidades inteligentes es tan valioso como la calidad de las entradas, un proceso que comienza con la higiene de los datos y la capacidad de sus plataformas para transformar datos no estructurados y contenido empresarial en activos estratégicos listos para la IA.

> Leer más | Antes de invertir en IA, evalúe su preparación para la IA

En este punto, tal vez piense: “Todo esto está muy bien, pero ¿cómo empiezo?”. Nos gustaría ofrecerle nuestra ayuda.

Hyland Content Innovation Cloud™ es una plataforma nativa de la nube que unifica el contenido de su empresa con IA avanzada, automatización y flujos de trabajo inteligentes. Las principales soluciones impulsadas por IA en la plataforma incluyen:

• Hyland IDP: utiliza IA avanzada para automatizar la captura, extracción y clasificación de documentos, lo que permite un procesamiento de datos eficiente y preciso.

• Hyland Knowledge Enrichment: transforma los datos no estructurados en formatos listos para la IA y utiliza IA para enriquecer el contenido, mejorando la capacidad de búsqueda, el procesamiento con IA y la toma de decisiones.

• Hyland Knowledge Discovery: desbloquea y permite el acceso a datos empresariales relevantes mediante el uso de agentes de IA para recuperar y generar información que acelere la toma de decisiones.

• Hyland Automate: aprovecha la automatización habilitada por IA para simplificar los procesos complejos, reducir las tareas manuales y aumentar la eficiencia operativa.

• Hyland Agent Builder: construya una fuerza laboral con agentes inteligentes que libere a su fuerza laboral humana de las tareas rutinarias para que puedan concentrarse en trabajos de mayor valor.

Al automatizar tareas manuales y extraer información valiosa de contenido no estructurado, las soluciones de contenido de Hyland aceleran la toma de decisiones, mejoran las experiencias del cliente y logran la excelencia operativa.

Lea más sobre nuestros servicios y cómo estamos facilitando a los clientes el entrenamiento y la gestión de sus propios modelos de IA personalizados.