Impulsionamento do seu conteúdo com IA
Aprenda o básico sobre as oportunidades de infundir inteligência artificial na sua gestão de conteúdo.
A inteligência artificial (IA) é um dos tópicos mais quentes na tecnologia e, no domínio do conteúdo e sua gestão, a IA desperta interesse especial. Os crescentes volumes de informação continuam sendo um desafio — ou uma oportunidade para aqueles que podem aproveitá-las — para empresas de todos os tamanhos e setores. Quando se trata de aproveitar a IA na gestão de conteúdo empresarial, há muito a ganhar.
Vamos explorar o papel em rápida evolução que a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) desempenham na gestão de conteúdo, incluindo as ofertas de IA disponíveis e sua aplicação prática para permitir um melhor acesso a informações críticas. Descubra casos de uso do mundo real e como os primeiros adotantes obtêm valor comercial dessas tecnologias e conheça as considerações críticas para empresas para começar a usar IA e conteúdo.
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Noções básicas de conteúdo e IA
O conteúdo — em todas as suas diversas formas — tem sido um desafio há muito tempo da perspectiva da gestão de informações. Pode ser quase impossível encontrar as informações corretas devido a sistemas de tecnologia complexos, atributos de metadados inadequados e inconsistentes, funcionalidade de pesquisa limitada em aplicativos de negócios principais e repositórios ou sistemas desconectados.
Não apenas o conteúdo é inerentemente difícil de gerenciar, mas o volume e os tipos de conteúdo estão crescendo a um ritmo sem precedentes. Muitas organizações empresariais acumularam bilhões de peças de conteúdo nos últimos anos, sejam documentos, imagens digitalizadas, e-mails, vídeos ou outros formatos. Embora o conteúdo histórico seja vasto, a realidade dos negócios atuais é que centenas de milhões de novos objetos podem estar entrando em uma empresa por mês, o que pode literalmente multiplicar todo um corpo de conteúdo nos próximos anos.
Em geral, o conteúdo não é difícil de entender. Consumimos conteúdo todos os dias sem sequer pensarmos nisso. A dificuldade é que as atividades que realizamos naturalmente, como classificar o conteúdo com rapidez para determinar sua natureza, identificar informações e dados críticos nele contidos e decidir se são informações vitais que precisam ser preservadas, não ficam bem feitas em grande escala.
Extrair informações de conteúdo e inseri-las em campos e tabelas é uma tarefa que as pessoas, por natureza, não gostam de fazer. Executar esse trabalho em milhares ou até centenas de milhares de novos documentos todos os dias é um desafio, é caro e difícil de executar com precisão consistente. Por isso que tantas organizações têm enfrentado dificuldades com gestão de conteúdo empresarial (ECM) há tanto tempo.
Agora, com a ubiquidade da IA e do ML, há uma maneira de processar conteúdo como um ser humano faz, mas em escala massiva. As empresas podem implantar uma gama de serviços para extrair com inteligência dados críticos do conteúdo e, com isso, transformar o conteúdo em informações úteis que podem ser facilmente localizadas, prontamente utilizadas para realizar tarefas e acessíveis a qualquer momento, em qualquer lugar e em qualquer dispositivo.
Informações sobre IA da Forrester Consulting
30%
Organizações já aumentam os esforços de automação com IA
81%
Preveja que a automação habilitada por IA em breve terá um grande impacto
67%
Utilize automação inteligente para processos manuais e para extrair insights
— Forrester Consulting, Transformando processos e experiências com conteúdo, automação e IA, 2024
Serviços de IA na nuvem pública
A maioria das plataformas modernas de soluções de conteúdo pode integrar-se a uma variedade de serviços de nuvem pública para inteligência artificial. Normalmente, a plataforma de solução de conteúdo enviará um objeto, seja um documento, uma imagem ou até mesmo um arquivo de vídeo, para um provedor de nuvem e, em seguida, receberá um conjunto de dados produzidos pelo serviço de IA.
O mundo da IA continua evoluindo rapidamente e diversas grandes empresas de tecnologia já oferecem uma variedade de serviços gerais de IA que podem ser aproveitados para trabalhar com diferentes tipos de conteúdo. Veja a seguir algumas das tecnologias mais populares em uso e exemplos de como podem ser empregadas para trabalhar com conteúdo:
Tecnologias populares de IA
| Tecnologia | Como funciona | Exemplo |
| Processamento de linguagem natural (NLP) | Um serviço que utiliza ML para realizar extração de entidades, análise de sentimentos e detecção de idioma em textos. Pode também fazer a classificação de documentos. | Faça a análise de sentimento em e-mails de clientes e sessões de bate-papo para identificar clientes insatisfeitos para resposta prioritária. |
| Tecnologia de imagem e vídeo de deep learning | Uma tecnologia que identifica objetos, texto, pessoas, cenas e atividades em vídeos e imagens. Também é capaz de identificar conteúdo inadequado e fazer reconhecimento facial. | Identifique imagens de celebridades utilizadas em conteúdo publicitário. |
| Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) | Um serviço de ML que identifica documentos e imagens digitalizados e extrai valores específicos dos dados. | Reconheça e processe formulários. |
| Tradução de idiomas | Um serviço de tradução neural que utiliza modelos de aprendizado profundo para traduzir textos com precisão e eficiência. | Traduza automaticamente materiais de vendas e marketing para diversos idiomas locais. |
| Conversão de voz em texto | Um processo de deep learning que utiliza algoritmos avançados de machine learning para transcrever arquivos de áudio em texto preciso e legível em tempo real. | Transcreva chamadas de atendimento ao cliente que podem ser posteriormente processadas com análise de sentimento. |
| Análise de imagem de API RESTful | Um serviço de ML que classifica e atribui rótulos a imagens, detecta objetos embutidos e extrai texto. | Leia as placas de veículos em uma foto de acidente automobilístico. |
| Processamento inteligente de documentos (IDP) | Uma tecnologia de ML que utiliza capacidades de extração de informações para ler, reconhecer e compreender o conteúdo. | Automatize a extração e verificação de formulários, como de empréstimos, empregos, saúde e outros. |
>Leia mais | Termos essenciais de IA que você precisa saber
Muitas dessas ofertas de ML se concentram em proporcionar maior compreensão e entendimento do conteúdo, sejam documentos textuais, fotos e imagens ou arquivos de áudio e vídeo.
Muito valor pode ser obtido a partir desses modelos e serviços genéricos, especialmente na realização de tarefas rotineiras com grandes volumes de conteúdo. Por exemplo, se você precisar de OCR para um grande conjunto de conteúdo existente, esses serviços são precisos e altamente eficientes. A análise de sentimento em tempo real de sessões de chat, e-mails ou até mesmo de conteúdo de mídias sociais é mais um excelente caso de uso para esses serviços.
Modelos de aprendizado de máquina genéricos x personalizados
Os serviços genéricos foram treinados com uma ampla variedade de dados. Consequentemente esses modelos tendem a retornar dados genéricos, que podem ou não ser úteis dependendo do caso de uso.
Modelo ML Genérico
A imagem abaixo mostra um acidente automobilístico que foi rotulado pelo Google Cloud Vision (um modelo de IA generativa treinado previamente).
Como você pode ver, o Google Vision retornou uma série de rótulos ou valores de dados relacionados à imagem. No entanto, se você fosse uma seguradora de automóveis, esses dados seriam realmente valiosos?
Modelo personalizado de ML
Um dos benefícios do aprendizado de máquina é que as organizações não precisam depender de modelos e dados genéricos. Eles podem usar ML para treinar seus próprios modelos personalizados que retornarão dados adaptados às necessidades da empresa.
Vamos agora considerar um modelo de ML treinado especificamente com muitas imagens e dados relacionados a acidentes de automóveis. Aqui está um exemplo dos tipos de dados que um modelo personalizado poderia extrair da mesma imagem:
Observe que agora a marca, o modelo e a cor de fábrica de ambos os veículos foram corretamente identificados. Também identificou duas placas de Illinois e capturou números de placas completos e parciais. Há um rosto na imagem identificado como o operador, Jim Smith.
Supondo que esta foto tenha sido tirada com um smartphone ou outro dispositivo digital, é provável que o modelo de ML também possa usar as coordenadas de GPS da foto e identificar o local do acidente. Não, isso não é IA, mas provavelmente é útil para processar e verificar a reivindicação!
Os benefícios de um modelo de ML personalizado incluem a extração de dados específicos para a empresa que agregam valor real (em vez de retornarem conjuntos genéricos de rótulos) e proporcionam maior automação ao processo.
Os usuários de modelos personalizados de ML não apenas não dependem mais de um ser humano para inserir esses valores, como também podem alertar automaticamente um processador de sinistros sobre a disponibilidade de novas informações desse sinistro. Este é um exemplo primoroso de IA integrando conteúdo e dados para assegurar que a informação correta esteja no local certo, no momento certo.
À medida que o interesse pela automação inteligente cresce, cresce também a importância que os líderes atribuem à habilitação de capacidades que as plataformas modernas geralmente suportam, incluindo extração e captura de dados, IA/aprendizado de máquina (ML), RPA e metadados ou marcação.
— Forrester Consulting, Transforming processes and experiences with content, automation, 2024
Enriquecimento de conteúdo
O enriquecimento de conteúdo envolve a extração de dados do conteúdo e o uso desses dados para tornar o conteúdo mais acessível, altamente contextual e, em suma, mais poderoso. O enriquecimento de conteúdo assume várias formas, dependendo do tipo de conteúdo e dos modelos de IA em uso.
Potencialização de conteúdo com IA
Em uma plataforma de soluções de conteúdo baseada em IA, o conteúdo hospedado nos aplicativos principais em toda a empresa ganha visibilidade, qualidade e capacidade de ação. Utilizando diversas ferramentas de IA — seja ML, reconhecimento óptico de caracteres (OCR) ou marcação automática de metadados, por exemplo — o conteúdo torna-se unificado e utilizável de uma forma que as plataformas de conteúdo antigas simplesmente não conseguem igualar.
As informações armazenadas em uma solução de conteúdo com tecnologia de IA não são apenas mais úteis (devido à contextualização de seus pontos de dados), como a IA também pode utilizar esse conteúdo valioso para iniciar processos em sistemas integrados. Por exemplo:
- No modelo de ML personalizado para o cenário de seguros apresentado acima, os metadados podem ser dados valiosos de sinistros que precisam ser registrados em um sistema de processamento de sinistros, como o Guidewire ou o Duck Creek.
- Muitas empresas de serviços financeiros têm grandes volumes de imagens TIFF que desejam converter em documentos PDF. Utilizando um modelo de ML ou uma tecnologia IDP, esse processo pode ser automatizado para extrair dados com inteligência e preencher corretamente o formato PDF de sua escolha.
- As equipes administrativas podem usar ML para classificar documentos com base em temas, em vez de apenas por tipos de documentos. O uso da capacidade do modelo para compreender o contexto do documento pode ser vantajoso de diversas formas, como analisando e resumindo redações de admissão ao ensino superior ou tirando conclusões a partir dos sentimentos de respondentes de pesquisas.
> Leia mais | Estudo de caso da universidade estadual de Indiana - As equipes jurídicas podem treinar modelos de ML em precedentes legais ou melhores práticas para auxiliá-las no trabalho de preparação, redação e identificação de cláusulas em contratos legais, conferindo ao conteúdo existente ainda mais poder para ser útil quando necessário.
- As equipes financeiras podem classificar faturas para codificação e encaminhamento adequado
- O trabalho no setor de saúde pode usar IA para identificar e marcar ativos com base no tipo de conteúdo (pense em ressonância magnética, raio-X e tomografia computadorizada) ou no contexto do documento, como sistema de órgãos (por exemplo, pulmonar). E com o aprendizado contínuo da IA, suas previsões e análises tornam-se cada vez mais precisas à medida que mais dados são inseridos, resultando em resultados melhores para pacientes e organizações.
A Siemens utiliza OCR e captura inteligente para eliminar a sobrecarga de faturas
A Siemens recebeu milhões de faturas de fornecedores de todo o mundo. As soluções de OCR nas quais tinham investido anteriormente conseguiam extrair alguns campos com precisão, mas ainda havia muitos pontos de contato humano.
Ao aproveitar a solução da Hyland com inteligência integrada, a Siemens acelerou a automação de processos e alcançou um marco de 90% no número de campos de dados extraídos sem intervenção humana.
Leia a história da Siemensautomação do processo inteligente
De acordo com um estudo de 2024 da Forrester Consulting, 67% das empresas líderes em práticas modernas de gestão de conteúdo estão desenvolvendo suas capacidades de automação inteligente para automatizar processos manuais e extrair insights mais detalhados dos dados. Embora a tendência esteja em alta, isso ainda significa que muitas empresas dependem de trabalho manual, algumas até mesmo utilizando formulários manuscritos em papel para processamento. Isso traz desafios críticos de processamento, como determinar o tipo de formulário, validar as respostas necessárias, confirmar o posicionamento das assinaturas e verificar se foram apresentadas informações confidenciais (sem mencionar o atraso na disponibilidade precisa dos dados).
IA e ML podem ajudar as empresas a automatizar melhor funções e processos críticos de negócios, por exemplo:
Processamento inteligente de documentos
O Processamento inteligente de documentos (IDP) utiliza IA para ler, reconhecer e compreender, como um humano faria, o texto e a formatação em conteúdos semiestruturados e não estruturados, possibilitando que formulários e documentos sejam processados automaticamente. Utilizando ML para "ensinar" o software IDP a interpretar documentos, o software fica mais inteligente e eficaz à medida que trabalha.
Otimização de processos
Com a IA integrada em processos e sistemas baseados em conteúdo, as organizações podem otimizar/simplificar os fluxos de trabalho sem esforço. Os casos de uso para isso incluem o uso de um prompt de modelo de aprendizado de linguagem (LLM) para identificar participantes qualificados para um ensaio clínico; automatização da análise de requisitos ou de listas de verificação para iniciar fluxos de trabalho; pesquisa em repositórios empresariais por conteúdo/documentos semelhantes para sinalizar fraudes (seguros e governo); identificação e eliminação de duplicatas em uma solução de gerenciamento de ativos digitais (DAM); verificação de termos e condições para subscrição de apólices de seguro; e início de processos automáticos relacionados a revisão de crédito, detecção de fraudes e gestão de conformidade.
Validação de dados
Os modelos de ML também possibilitam a gestão inteligente de exceções para identificar com rapidez o que está ausente ou impreciso em um formulário apresentado e encaminhá-lo automaticamente a um representante de atendimento ao cliente ou de volta ao cliente para correção.
Gestão de retenção e registros
Muitas organizações têm lutado há anos para implementar uma abordagem eficaz de gestão de registros para suas informações. A razão simples para isso é que a maioria das organizações não está disposta a dedicar o esforço necessário para revisar todo o conteúdo existente e determinar se, quando e como deve ser mantido ou eliminado.
Trata-se de um trabalho meticuloso para humanos, mas o ML pode classificar automaticamente o conteúdo e extrair dados em maior escala. Consequentemente é muito mais rápido e fácil examinar volumes enormes de conteúdo, classificar uma variedade de documentos ou informações, identificar automaticamente registros, aplicar os períodos de retenção necessários e excluir informações não essenciais.
> Leia mais | O guia definitivo da automação de processos
Insight detalhado de conteúdo
A extração de novos insights e conexões significativas do seu conteúdo com a ajuda da IA possibilita uma modernização benéfica de várias formas, como:
- Tomada de decisão mais embasada: com a IA automatizando e acelerando a ingestão e a análise de dados, as informações mais precisas estão disponíveis mais rápido para todos que dependem delas.
- Resultados aprimorados: a análise baseada em IA pode aproveitar grandes quantidades de dados históricos e novos para tirar conclusões, identificar tendências e fazer previsões, ajudando as empresas a planejar e atender melhor os clientes.
- Melhores experiências do cliente: a capacidade da IA de melhorar o acesso ao conteúdo e reunir informações relevantes de todos os aplicativos torna mais fácil responder a perguntas com precisão e até mesmo possibilita uma cultura de autoatendimento eficiente.
Estudo da Forrester: The Rise of Content Intelligence – A New Era of Innovation in ECM
Insights do 6º Estudo Anual Content Services Pulse, Edição de 2025
Descubra como as plataformas modernas de serviços de conteúdo liberam a inteligência de conteúdo para otimizar fluxos de trabalho, fortalecer a governança e gerar melhores resultados de negócios. Obtenha insights práticos sobre prontidão para IA, adoção de inteligência de conteúdo e estratégias de transição da força de trabalho.
Considerações empresariais
Agora que exploramos a diferença entre modelos genéricos e personalizados e examinamos alguns casos de uso reais de IA, ML e conteúdo, vamos analisar algumas considerações importantes para organizações que estão considerando o uso de uma plataforma de gestão de conteúdo com capacidades de IA e ML de nível empresarial.
Governança de IA
Embora a IA seja um tópico em alta e esteja ganhando adoção em espaços comerciais e de estilo de vida — leia o relatório Gartner Hype Cycle para informar-se sobre as últimas atualizações — ainda é uma fronteira relativamente nova. As práticas recomendadas de regulamentação e conformidade ainda estão atrás da tecnologia. As organizações precisam assegurar que exista uma governança adequada para IA/ML.
Os recursos de IA exigem governança de dados por várias razões, inclusive proteger informações sensíveis, abordar considerações éticas, evitar resultados enviesados, identificar e mitigar riscos e gerenciar adequadamente todo o ciclo de vida dos dados. O manuseio incorreto de dados por fontes de IA não regulamentadas pode resultar em imprecisões nos relatórios, violações de dados e não conformidade com regulamentos de proteção de dados de governança, preocupações éticas como falta de transparência e consequentemente uma percepção negativa do público.
Ao integrar a IA em uma estratégia de conteúdo corporativo, a plataforma deve permitir que as equipes:
- Selecione e supervisione quais dados os modelos de IA podem acessar
- Aprovem quais membros autorizados podem ver e controlar os dados
- Decidir como as previsões e saídas fornecidas pelos modelos de IA podem ser aplicadas
Também recomendamos uma plataforma de conteúdo corporativo que tenha ampla experiência no tratamento de dados altamente confidenciais e adote os diversos padrões do setor. Plataformas de conteúdo corporativo com políticas rigorosas de governança de dados ajudam a proteger informações confidenciais e a garantir a conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA, aplicadas em setores como governo, saúde e setor financeiro.
Treinamento contínuo e administração
Outra consideração crítica é como seus modelos de IA se comportam ao longo do tempo.
Primeiro você deve considerar soluções que utilizem paradigmas de treinamento contínuo, possibilitando que seus modelos de ML evoluam e melhorem com o passar do tempo, à medida que novos conteúdos e dados são adicionados ao sistema. A interação humana com dados gerados por máquinas é crucial para validar dados e aprimorar o treinamento dos modelos de aprendizado de máquina. Procure uma plataforma de solução de conteúdo que considere o papel humano no processo de aprendizado de máquina e ofereça interfaces específicas para o treinamento “humano no loop”.
Sua solução de IA deve também oferecer monitoramento de desempenho em tempo real para modelos. Modelos de ML podem começar a apresentar viés ou até mesmo desempenho degradado; portanto uma interface de monitoramento de desempenho ajudará a identificar modelos que foram corrompidos ou que estão apresentando degradação no desempenho. Os modelos de aprendizado de máquina também devem ser versionados, permitindo que você reverta rapidamente para uma versão anterior caso seu modelo se degrade.
A função das plataformas de conteúdo corporativo
As plataformas de conteúdo corporativo são um lugar especialmente poderoso para incorporar recursos de IA. As plataformas modernas reúnem conteúdo de aplicativos e silos departamentais, e com a IA o conteúdo ganha relevância e utilidade. Com IA e conteúdo as empresas podem aproveitar ao máximo a nova geração de gestão de informações.
De acordo com um estudo recente da Forrester, cerca de 81% dos entrevistados previram que a automação habilitada por IA melhorará consideravelmente os processos intensivos em conteúdo até 2026. De fato, cerca de 66% afirmam que já evoluíram consideravelmente sua abordagem de gestão de conteúdo devido à IA.
A chave para obter informações e insights significativos utilizando IA é ter informações limpas, organizadas e acessíveis desde o início. Aprimore sua solução de serviços de conteúdo com recursos poderosos de IA para extrair mais valor do seu conteúdo.
- Organize, classifique e categorize seu conteúdo com base em temas e tópicos.
- Extraia metadados relevantes e precisos e outras informações para facilitar a busca.
- A saída das capacidades inteligentes é tão valiosa quanto a qualidade das entradas – a completude e a precisão do conteúdo e das informações. As plataformas de serviços de conteúdo da Hyland complementam os melhores mecanismos de IA por:
- Filtrando a desordem para identificar as informações corretas no contexto adequado antes de entregá-las a algoritmos de aprendizado de máquina ou sistemas de IA para análise.
- Gerenciando de forma eficaz e sistemática suas informações e conteúdos em todos os formatos e processos para apresentar um ponto de partida para análises e algoritmos avançados.
A IA está transformando o mundo de maneiras sem precedentes e ainda não exploramos todo o seu potencial. Seja parceiro de uma empresa que compreenda o valor do seu conteúdo e dos seus processos no ambiente dinâmico e complexo de hoje e capaz de prepará-lo para as oportunidades trazidas pela IA.
Primeiros passos na plataforma moderna de soluções de conteúdo impulsionada por IA da Hyland
Neste ponto, você pode estar dizendo: "Tudo isso é ótimo, mas como começo?" Gostaríamos de ajudar.
As soluções de conteúdo inteligente da Hyland são plataformas de conteúdo nativas da nuvem, com low-code e habilitadas por inteligência artificial, que permitem otimizar a gestão de informações e capacitar previsões de negócios mais inteligentes.
As soluções da Hyland oferecem captura inteligente, extração de dados, automação de processos e gestão de conteúdo — todas integradas a plataformas unificadas e aprimoradas com as mais recentes tecnologias habilitadas por IA.
Automatizando tarefas manuais e extraindo insights valiosos de conteúdo não estruturado, as soluções de conteúdo da Hyland ajudam a acelerar a tomada de decisões, melhorar as experiências dos clientes e alcançar a excelência operacional.
Leia mais sobre nossos serviços e como estamos facilitando para os clientes o treinamento e o gerenciamento de seus próprios modelos personalizados de ML.
