Impulsando tu contenido con IA

Aspectos básicos del contenido y la IA

El contenido, en todas sus diversas formas, ha sido durante mucho tiempo un desafío desde la perspectiva de la gestión de la información. La información correcta puede ser casi imposible de encontrar debido a sistemas tecnológicos complejos, atributos de metadatos inadecuados e inconsistentes, funcionalidad de búsqueda limitada dentro de las aplicaciones empresariales principales y repositorios o sistemas desconectados.

No solo es intrínsecamente difícil gestionar el contenido, sino que 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.

En general, el contenido no suele ser difícil de comprender para las personas. Consumimos contenido diariamente sin siquiera reflexionar sobre ello. El desafío es que las acciones que hacemos de manera natural (como clasificar rápidamente el contenido para determinar su naturaleza, identificar la información y los datos críticos que contiene, y decidir si es información vital que debe preservarse) no se amplían bien.

Extraer información del contenido e introducirla en campos y cuadros es una tarea que a las personas inherentemente no les gusta hacer. 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.

Ahora, con la ubicuidad de la IA y el ML, hay una forma de procesar contenido como lo hace un ser humano, pero a gran escala. Las empresas pueden desplegar una gama de servicios para extraer inteligentemente datos críticos del contenido y, al hacerlo, transformar el contenido en información procesable que se pueda encontrar fácilmente, utilizar para hacer el trabajo necesario y que sea accesible en cualquier momento, en cualquier lugar y en cualquier dispositivo.

— Forrester Consulting, Transforming processes and experiences with content, automation and AI, 2024

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.

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

>Más información | Términos esenciales sobre la IA que necesita conocer

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 genéricos frente a modelos personalizados de aprendizaje automático

Los servicios genéricos han sido entrenados con una amplia variedad de datos. Como resultado, estos modelos tienden a entregar datos genéricos, que pueden o no ser útiles dependiendo del caso de uso.

Modelo genérico de ML
En la imagen que se muestra a continuación, se observa un accidente automovilístico que ha sido etiquetado por Google Cloud Vision (un modelo de IA generativo y preentrenado).

Como puede ver, Google Vision entregó una serie de etiquetas o valores de datos relacionados con la imagen. Sin embargo, si usted fuera un asegurador de automóviles, ¿serían realmente valiosos estos datos?

Modelo de ML personalizado
Uno de los beneficios del ML es que las organizaciones no tienen que depender de modelos y datos genéricos. Pueden utilizar el aprendizaje automático (ML) para entrenar sus propios modelos personalizados que proporcionarán datos adaptados a las necesidades del negocio.

Ahora, consideremos un modelo de aprendizaje automático que fue entrenado específicamente con numerosas imágenes y datos relacionados con accidentes de tráfico. Presentamos un ejemplo del tipo de datos que un modelo personalizado podría extraer de la misma imagen:

Automatización inteligente de procesos

Según un estudio de Forrester Consulting de 2024, 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 y el ML pueden ayudar a las empresas a automatizar de manera más eficiente las funciones y los 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

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 automatizando y acelerando la ingesta y el análisis de datos, hay información más precisa 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 los clientes.
• Mejores experiencias para los clientes: la capacidad de la IA para mejorar el acceso al contenido y reunir información relevante de todas las aplicaciones hace que sea más fácil responder con precisión a las preguntas e incluso fomentar una cultura de autoservicio eficiente.

Consideraciones para empresas

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

Aunque la IA es un tema candente y está ganando aceptación en los espacios comerciales y de estilo de vida (lea este informe de Gartner Hype Cycle para conocer las últimas novedades) sigue siendo un ámbito relativamente nuevo. Las mejores prácticas de regulación y cumplimiento todavía van a la zaga de la tecnología. Las organizaciones deben asegurarse de que haya una gobernanza adecuada para la IA/ML.

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 gestionar los datos
• 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 un estudio reciente de Forrester, el 81 % de los encuestados predijo que la automatización habilitada por IA mejorará significativamente los procesos que manejan grandes volúmenes de contenido para 2026. De hecho, el 66 % afirma que ya ha evolucionado significativamente su enfoque de gestión de contenidos debido a la IA.

La clave para obtener información y datos significativos al aprovechar la IA es contar con datos limpios, organizados y accesibles desde el principio. Mejore su solución de servicios de contenido con potentes capacidades de IA para obtener más valor de su contenido.

• Organice, ordene y clasifique su contenido en función de temas y asuntos.
• Extraiga metadatos significativos y precisos, así como otra información, para facilitar la búsqueda.
• El resultado de las capacidades inteligentes es tan valioso como la calidad de las entradas: la integridad y precisión del contenido y la información. Las plataformas de servicios de contenido de Hyland complementan a los mejores motores de IA de las siguientes maneras:
• Se abren camino en la acumulación de datos para identificar la información adecuada en el contexto adecuado antes de entregarla a algoritmos de aprendizaje automático o sistemas de inteligencia artificial para su análisis.
• Gestionan de manera efectiva y sistemática su información y su contenido en todos los formatos y procesos para proporcionar un punto de partida para el análisis y algoritmos avanzados.

La IA está transformando el mundo de maneras sin precedentes y aún no hemos desplegado todo su potencial. Asóciese con una empresa que entienda el valor de su contenido y sus procesos en el entorno dinámico y complejo actual y que pueda prepararlo para las oportunidades que ofrece la IA.

Introducción a la moderna plataforma de soluciones de contenido impulsada por IA de Hyland

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

Las soluciones de contenido inteligente de Hyland incluyen plataformas de contenido nativas de la nube, low-code, habilitadas para IA que le permiten optimizar la gestión de la información y potenciar proyecciones empresariales más inteligentes.

Las soluciones de Hyland ofrecen captura inteligente, extracción de datos, automatización de procesos y gestión de contenido, todas integradas en plataformas unificadas y mejoradas con las últimas tecnologías habilitadas por IA.

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 personalizados de aprendizaje automático.

Descubra las soluciones de Hyland impulsadas por IA