Antes de invertir en IA, evalúe su preparación para la IA

• La preparación para la IA transforma a las empresas; sin embargo, la mayoría de las organizaciones no están habilitadas para la IA: para capitalizar la promesa de las soluciones de IA, los datos, la infraestructura y la fuerza laboral de su empresa deben estar listos para la IA.

• La calidad de los datos es fundamental: el contenido de alta calidad, curado y listo para la IA asegura resultados efectivos de la IA, permitiendo a las organizaciones utilizar datos estructurados y no estructurados para tomar decisiones informadas.

• Marco de éxito para la IA: construya la preparación para la IA con una infraestructura robusta, contenido de calidad, gobernanza, prácticas éticas y equipos capacitados para una implementación de IA segura, responsable e impactante.

La preparación de su contenido para la IA es fundamental para liberar todo el potencial de la inteligencia artificial. Consiste en alinear los datos organizacionales, la infraestructura y la fuerza laboral para aprovechar eficazmente las tecnologías de IA. Al enfocarse en cinco pilares fundamentales: infraestructura, contenido preparado para IA, gobernanza, ética y habilidades, puede asegurar que sus inversiones en IA alcancen el máximo impacto.

La preparación para la IA capacita a las organizaciones para:

• Mejorar la toma de decisiones: aproveche los conocimientos impulsados por datos para obtener ventajas estratégicas.

• Optimizar las operaciones: agilice los procesos y reduzca los costos mediante la automatización.

• Mejorar las experiencias de los clientes: proporcione servicios personalizados y soluciones innovadoras.

• Impulsar la innovación: fomentar una cultura de innovación y explorar nuevas oportunidades de negocio.

• Implementar eficazmente la IA a escala: los datos preparados para la IA resultan en búsquedas mejoradas impulsadas por IA, procesamiento de IA y rendimiento de agentes de IA.

¿Qué significa estar listo para la IA? El contenido de su empresa debe estar configurado de modo que datos de alta calidad, relevantes y seguros puedan integrarse en los sistemas de IA, permitiéndoles generar todos los beneficios prometidos.

La IA puede ser potente, pero solo si tiene el combustible adecuado.

Los datos de calidad no existen automáticamente en el contenido de su empresa; deben ser preparados. Los proveedores de gestión de contenido empresarial están en una posición única para ayudar a los clientes a transformar sus datos para este emprendimiento.

Acceder a la información del contenido de su empresa impulsará resultados operativos y analíticos que abrirán oportunidades increíbles, y hacerlo es una necesidad crítica para aprovechar la IA. Existe la idea errónea de que todo lo que hay en un repositorio o en una base de datos se puede lanzar a un motor de IA, y este va a aprender todo. Desafortunadamente, no funciona así.

Primero, intentar algo así no es económicamente viable; segundo, los modelos de IA necesitan datos limpios.

El concepto de basura que entra, basura que sale (esencialmente, poner todo en una solución de IA) significa que no va a obtener los resultados precisos y mejorados que pretende de la IA.

Preparar los datos para la IA

Para aprovechar el poder de la IA, los datos de una empresa deben estar listos para la máquina. Hay un traspaso de datos que debe llevarse a cabo; el contenido que se creó para el consumo humano debe procesarse para una computadora.

“Piense en un documento lleno de texto e imágenes”, explicó Tiago Cardoso, Gerente de productos de IA de Hyland. "Al recuperar contenido para un LLM, necesitamos comprender su significado y su contexto y seleccionar solo los aspectos relevantes.

Además, las empresas deben seleccionar el contenido adecuado para alimentar la máquina. Comenzar un nuevo modelo es un gran avance, ya que requiere los datos correctos para entrenar, probar y ajustar el sistema. Es una ciencia, y se debe evitar sobreajustar o subajustar el modelo. Con un exceso de información incorrecta (a veces denominada annecdata), los resultados de la IA generativa (gen AI) comienzan a deteriorarse.

Una vez que el contenido adecuado está listo para las máquinas, las organizaciones pueden empezar a implementar los servicios impactantes que ofrece la IA.

Los datos no estructurados entran en la conversación

El contenido, tanto en formatos estructurados como no estructurados, contiene los datos importantes que recopila una empresa. Sin embargo, las investigaciones sugieren que menos del 10 % de los datos no estructurados se extrapolan para usarlos en los procesos empresariales o en la toma de decisiones, a pesar de que el 80 % de las fuentes de datos no están estructuradas.

Imagínese liberar todos esos datos inaccesibles y no utilizados con la IA generativa. Dado que se prevé que los datos no estructurados crezcan, las implicancias de poder capitalizar al máximo los datos que ya posee una empresa son asombrosas.

Una vez que la IA pueda acceder y activar esas fuentes de datos, las organizaciones pueden obtener información a escala y beneficiarse de las relaciones semánticas que la IA puede establecer.

Por ejemplo, una vez que sus datos estén listos para la IA, los agentes de IA tienen el contexto necesario para tomar decisiones mejoradas y actuar. Además, los resultados de búsqueda más inteligentes son posibles gracias a la capacidad de la IA de extraer e interpretar datos no solo de fuentes estructuradas tradicionales, sino también de documentos no estructurados más complicados. Sin depender de metadatos estrictamente definidos, una organización puede obtener una imagen más completa de las relaciones entre puntos de datos previamente inconexos, lo que permite encontrar información basada en relaciones en lugar de en criterios de búsqueda específicos.

La experiencia de Hyland en contenidos y en IA proporciona a los integrantes de nuestro equipo de Inteligencia una visión única de la preparación para la IA. Hemos desarrollado un marco para su evaluación utilizando cinco pilares:

1. Infraestructura

La infraestructura refleja la preparación técnica. Para aprovechar la IA y hacerlo de forma segura, las organizaciones necesitan una infraestructura sólida e integral para administrar los datos, así como las herramientas adecuadas para la tarea. Las bases de datos en las que se almacena la información deben ser seguras, cumplir las reglamentaciones y ser escalables, es decir, estar preparadas para los auges o declives de las empresas.

Con la infraestructura adecuada (una plataforma ECM federada y nativa de la nube), usted puede desplegar servicios modulares que transforman el contenido empresarial en formatos utilizables por máquinas. Esto implica extraer datos clave, enriquecerlos con metadatos y almacenarlos de forma estructurada para que los sistemas de IA puedan acceder e interpretarlos. Con el contenido procesado e indexado de esta manera, los sistemas de IA pueden establecer conexiones en tiempo real, recuperar información relevante en contexto y operar con contenido seguro, escalable y preparado para auditorías.

A menudo es difícil para las organizaciones hacer esto por sí mismas, y por eso Hyland creó Hyland Content Intelligence.

2. Contenido listo para la IA

Tener contenido listo para la IA es otro obstáculo técnico que debe superarse. El contenido debe ser seleccionado y enriquecido para obtener resultados de alta calidad con la IA.

El primer paso es curar sus datos utilizando herramientas probadas. Este proceso implica extraer, normalizar y estructurar contenido, y asegura que este se convierta en datos limpios y coherentes para sus aplicaciones de IA.

A continuación, debe abordar la normalización y estructuración de los datos. En esta etapa, su texto no estructurado debe convertirse a formatos estandarizados. Esto lo prepara para los modelos de aprendizaje automático (ML), análisis y flujos de trabajo de automatización que proporcionan un gran valor impulsado por IA.

Finalmente, se deben generar nuevos metadatos para que su sistema pueda mejorar la capacidad de búsqueda de información y la precisión del modelo de IA.

Así es como se ve en la realidad: Imagine una importante empresa de venta minorista que necesitara automatizar la generación de metadatos y mejorar las perspectivas del catálogo de productos. Al transformar su contenido empresarial en activos preparados para la IA, ese contenido puede impulsar la innovación y la eficiencia operativa de manera más fluida. Mediante el etiquetado automatizado de metadatos, los detalles del producto pueden extraerse y estructurarse con precisión en diversos formatos, mientras que el enriquecimiento contextual identifica atributos clave como marcas, especificaciones y categorías. Estas mejoras permitirían una clasificación precisa de los datos, mejorarían la precisión de la búsqueda en lenguaje natural y reforzarían el rendimiento de los motores de recomendación.

¿El resultado? Datos de productos confiables, relevancia de búsqueda mejorada y recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia del cliente y asisten procesos empresariales más inteligentes impulsados por IA.

3. Gobernanza

La gobernanza se superpone a los estados de preparación técnica y empresarial. Las organizaciones tienen una gran responsabilidad en términos de gobernanza de la IA. Desde la supervisión del acceso a los datos y la detección de incursiones maliciosas hasta la garantía de prácticas de IA responsables en toda la organización, contar con normas estrictas permite a las organizaciones implementar la IA de forma segura.

Al incorporar la IA en los productos y las operaciones diarias, las organizaciones deben desarrollar directrices claras para que los equipos de productos y los empleados mitiguen los riesgos relacionados con la IA en diferentes aspectos del negocio.

Un comité de IA también puede ayudar a supervisar la incorporación e implementación de la IA, asegurando que las directrices reflejen los avances tecnológicos y los cambios en la legislación.

Adherirse a los estándares de seguridad y cumplimiento de la organización es esencial. Dada la gran dependencia de la IA de los datos, contar con políticas sólidas y con las herramientas técnicas adecuadas proporciona una base firme para una implementación segura de la IA.

4. Ética

Usted debe tener una base ética establecida; es fundamental para ofrecer una IA responsable.

La IA ética es un punto común de preocupación entre los clientes y en las solicitudes de propuestas. La honestidad, el sesgo y la capacidad de dar explicaciones son facetas de este componente de la preparación de una empresa.

Si un motor de IA va a tomar una decisión o dar una recomendación, usted debe poder entender cómo llegó a esa conclusión y qué puntos de referencia y evaluaciones muestran que esas conclusiones son precisas. Estar preparado desde un punto de vista ético significa tener barandillas instaladas.

Los estándares de IA de Hyland incluyen transparencia, propiedad de datos, honestidad, resultados verificables, privacidad y seguridad, y gobernanza. Creemos que la IA debería ser:

• Beneficioso para la sociedad, enriqueciéndonos tanto a nivel individual como colectivo

• Transparente, de modo que los resultados puedan ser explicados y las decisiones, auditadas

• Segura y con privacidad mejorada, de modo que los datos de la organización y personales estén protegidos

• Construida, utilizada y desplegada de manera responsable a lo largo del ciclo de vida de la IA

• Diseñada e implementada para supervisar y mitigar consecuencias no intencionadas o sesgos injustos

Las empresas preparadas para la IA pueden obtener resultados de IA de alta calidad con datos éticos, así como controlar factores como los sesgos. Los modelos de IA también deben poder defenderse de situaciones en las que los usuarios podrían intentar utilizar consignas falsas para recibir información a la que no deberían tener acceso.

Las implicaciones son muy reales para muchas industrias, en particular los servicios financieros, los seguros y la educación superior. Hay mucho en juego, desde las prácticas históricas de denegación de préstamos hasta las reclamaciones de seguro fraudulentas y las evaluaciones de los estudiantes, y los datos que alimentan un modelo de IA deben protegerse contra los sesgos y los datos contaminados.

5. Competencias

Con la aparición de capacidades de IA en tecnologías nuevas y conocidas en todos los sectores, usted no puede hacer realidad plenamente sus ambiciones respecto de la IA sin contar con las personas adecuadas que las lleven a la meta. La competencia por el talento con habilidades de IA es feroz y ha creado una brecha de talento que abarca desde ingenieros y científicos de datos hasta usuarios empresariales que necesitan conocimientos de IA que tengan aplicaciones prácticas.

Las organizaciones están ansiosas por incorporar a personas muy capacitadas, pero los expertos en IA señalan que mejorar las habilidades y adoptar interfaces fáciles de usar son rutas alternativas. Con la capacitación adecuada, todos los integrantes de una organización deberían elevar su nivel de conocimiento sobre la IA; con interfaces intuitivas como las de tipo "apuntar y hacer clic" y herramientas low-code, los usuarios diarios de las empresas pueden aprovechar la IA.

Una vez que una empresa logra estar preparada para la IA, comienza el emocionante trabajo de crear un lugar de trabajo impulsado por la IA. Nuevos procesos, incluso nuevas posibilidades, están sobre la mesa. En un primer nivel, los empleados y los clientes deberían beneficiarse de una mayor eficiencia y visibilidad, lo que incluye:

• Entrega rápida de información empresarial precisa

• Toma de decisiones acelerada y de calidad

• Capacidad de derivar trabajo inteligente que consume mucho tiempo a la IA

• Apoyo y ampliación de la fuerza laboral

• Experiencias más gratificantes para los clientes

Además, los expertos en IA de Hyland han identificado cuatro áreas como especialmente atractivas.

Búsqueda inteligente integral

Una búsqueda más inteligente es una de las cosas que más pide la gente a la IA. De hecho, el 67 % de los líderes de TI encuestados por Forrester manifestaron que tener una solución que pueda descubrir, gobernar y obtener información del contenido tendría un impacto significativo en sus objetivos de innovación. Los usuarios quieren poder efectuar su búsqueda con una consigna en lenguaje natural, de manera conversacional. Solicitar información y obtener la respuesta correcta, incluso si los datos están en varios lugares. Los usuarios quieren que la IA ofrezca recomendaciones rápidas y contextuales, orientación o incluso información práctica para trabajar.

Las plataformas impulsadas por IA organizan el contenido de una manera más humana yendo más allá de las estrechas etiquetas de datos y los filtros de los sistemas heredados. Soluciones como Hyland Knowledge Discovery pueden intuir relaciones más perspicaces entre los puntos de datos, sin importar dónde se aloje el contenido. Además, la IA generativa puede intervenir para mejorar la búsqueda proporcionando información y respuestas.

Automatización más inteligente

Las soluciones modernas de gestión de contenido como las de Hyland tienen capacidades de automatización nativas que pueden desbloquear datos estructurados y no estructurados para crear relaciones e impulsar nuevos procesos empresariales.

El uso de agentes de IA tras bastidores ayuda a que los procesos avancen. Y no se trata solo de la automatización pura de procesos. La IA puede amplificar y aumentar a las personas que trabajan en esos procesos para ayudarlos a ser más rápidos y efectivos. Los modelos de IA pueden incluso comprender cómo funciona un proceso y recomendar cambios en el flujo del proceso en función de lo que ha aprendido.

Inteligencia más allá de los metadatos

Con el contenido preparado para la IA, todo el ciclo de vida de la información se actualiza. Las relaciones generadas entre los puntos de datos y entendidas por la IA crean oportunidades para mejorar la gestión del contenido, los procesos, la búsqueda y la gobernanza. Por ejemplo, la IA enriquece su flujo de trabajo a través de lo siguiente:

• Gestión de contenido: un mayor volumen y un valor más profundo de la información se pueden organizar, reconocer, extraer y activar a partir de contenido no estructurado, lo que lleva a una gestión de contenido más integral y a una mejor toma de decisiones.

• Procesos: los procesos más complejos pueden automatizarse con la capacidad de la IA de interpretar los datos conectados y relevantes a partir de contenido no estructurado, además de su capacidad de utilizar inteligencia similar a la humana para impulsar los flujos de trabajo.

La IA en diferentes roles

Aprovechar la IA de manera efectiva en una empresa requiere tiempo, educación e innovación. Muchas organizaciones aumentan el uso de la IA a medida que ganan confianza, competencia y creatividad. Veamos tres situaciones de ejecución de IA:

Nivel 1: la IA asiste a los seres humanos

Pensemos en un proceso actual en el que un empleado lo analiza todo y toma la decisión. La IA puede intervenir para brindar apoyo proporcionando respuestas a las preguntas sobre el contenido. Ahora, en lugar de que un empleado lea miles de documentos, la IA puede resumir el contenido y proporcionar al trabajador la información que necesita para tomar una decisión rápida y bien informada.

Nivel 2: la IA automatiza procesos bajo supervisión humana

En este caso, el proceso está configurado para que el modelo de IA haga el trabajo preliminar y presente sus conclusiones a un empleado muy calificado para su revisión. Por ejemplo, un proceso podría tener cinco decisiones que pueden ser automatizadas con IA. A medida que el modelo de IA analiza esas decisiones, puede volver a revisarse, pero eventualmente la IA lleva a cabo todo el proceso. El resultado del modelo se envía al empleado muy capacitado para su revisión. Este aumento del trabajo inteligente y la revisión calificada impulsa la eficiencia y mejora la calidad del trabajo al que los seres humanos dedican su tiempo.

Nivel 3: 100 % impulsado por la IA

Cuando un modelo de IA alcanza una tasa de precisión del 99 %, se considera que está en pleno funcionamiento. Por supuesto, la necesidad de gobernanza y aseguramiento de la calidad sigue ahí, pero en esta etapa, la IA es una parte totalmente automatizada del equipo.

Los datos impulsan la IA, y los datos provienen del contenido.

Esto hace que los proveedores de gestión de contenidos como Hyland estén en una posición única para ayudar a los clientes a aprovechar el poder de la IA. Como administradores de los datos que se nos confían, nos hemos comprometido a crear mejores experiencias, mejores conocimientos y mejores eficiencias en nuestra plataforma para que los clientes puedan gozar de los beneficios prometidos por la IA.

"En Hyland, creemos que acceder a la información de su contenido y datos empresariales es clave para impulsar la innovación y lograr un crecimiento sostenible”, afirma Jitesh S. Ghai, CEO de Hyland. "Nuestra Content Innovation Cloud está diseñada para conectar su contenido, sus procesos y sus aplicaciones, transformando datos estructurados y no estructurados en conocimientos estratégicos que facilitan decisiones más inteligentes y fomentan la automatización en toda la empresa".

En resumen: no se trata solo de gestionar el contenido; se trata de transformarlo en una ventaja estratégica. Los servicios nativos en la nube de Hyland están diseñados para enriquecer el contenido y aplicar el poder de la IA.

¿Está su contenido empresarial listo para la IA? Hyland puede ayudarle a conseguirlo.