Impulsionamento do seu conteúdo com IA

IA na gestão de conteúdo

• Simplificação dos desafios de conteúdo: a IA otimiza a gestão de conteúdo ao automatizar a extração e contextualização de dados, tornando praticáveis grandes volumes de conteúdo não estruturado.

• Modelos de IA personalizados: as empresas podem ajustar modelos de IA com base em suas necessidades, permitindo uma extração de dados mais precisa e insights relevantes.

• Aproveite os serviços de IA em nuvem pública: ferramentas populares como PNL, OCR e processamento inteligente de documentos aprimoram os fluxos de trabalho ao oferecer serviços de classificação, processamento e análise.

Benefícios da IA na gestão de conteúdo

• Automação de processos: soluções impulsionadas por IA automatizam tarefas manuais, como classificação do documento, retenção de registros e tratamento de exceções, reduzindo custos operacionais e melhorando a precisão.

• Insights profundos de conteúdo: a IA fornece análises poderosas para permitir a tomada de decisões informadas, análise de tendências e experiências personalizadas para os clientes.

• Fluxos de trabalho otimizados: a integração da IA com sistemas empresariais permite fluxos de trabalho contínuos, eliminando gargalos em setores como saúde, finanças e jurídico.

Considerações empresariais para a adoção de IA

• Governança de IA: implemente políticas robustas para gerenciar o acesso aos dados, prevenir vieses e garantir a conformidade regulatória.

• Treinamento contínuo: avalie e refine os modelos ao longo do tempo com monitoramento de desempenho e validação "human-in-the-loop".

• Escolha de plataformas: selecione uma plataforma de gestão de conteúdo empresarial que integre a IA de forma perfeita, minimizando a interrupção dos fluxos de trabalho e garantindo dados limpos e organizados para maximizar o valor das informações.

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.

O conteúdo (em todas as suas diversas formas) tem sido há muito tempo um desafio da perspectiva do gerenciamento de informações. Os desafios incluem:

• As informações certas podem ser quase impossíveis de encontrar 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.

• O volume e os tipos de conteúdo estão crescendo a um ritmo sem precedentes. Muitas organizações empresariais acumularam bilhões de itens 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 corpus de conteúdo nos próximos anos.

• Dimensionar as necessidades de gestão de conteúdo é cada vez mais difícil (classificar rapidamente, identificar informações críticas, determinar sua utilidade e armazená-las adequadamente). O que antes era gerenciável por algumas pessoas em um local central agora é um caos de conteúdo, geralmente espalhado por locais físicos, além de uma média de 21 repositórios.

• Extrair informações e valor do conteúdo empresarial requer tempo, contexto e intelecto. Realizar esse trabalho em milhares ou até centenas de milhares de novos documentos todos os dias é um desafio, é caro e difícil de fazer com precisão consistente. Este é o motivo pelo qual tantas organizações vêm lutado com a gestão de conteúdo empresarial (ECM) há tanto tempo.

Com a IA, a gestão de conteúdo está mudando

Com as soluções de IA agora dominantes, o conteúdo empresarial está em um momento empolgante. As soluções de ECM gerenciam o conteúdo essencial das organizações há décadas e, com a IA generativa, esses provedores agora podem pensar agressivamente em redefinir o valor que uma solução de ECM oferece a seus clientes. Afinal, os clientes já confiam nesses fornecedores com seu conteúdo — agora, com o parceiro de ECM certo, você pode aproveitar a IA generativa para obter insights de seus dados que antes estavam ocultos.

Com soluções impulsionadas por IA, há uma maneira de processar conteúdo como um ser humano faz, mas em escala maciça. As empresas podem implementar 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.

No entanto, para obter o poder dos insights de IA, os dados da sua empresa devem estar prontos para a máquina de IA.

Conteúdo empresarial pronto para IA

Para capturar toda a promessa de suas soluções de IA posteriores, essas ferramentas de IA precisam de dados processáveis de alta qualidade. Em outras palavras, seu conteúdo empresarial precisa passar por um processo de tradução para suas soluções de IA.

Dando estrutura a dados não estruturados

Com a IA generativa, as plataformas modernas de gestão de conteúdo podem dar estrutura ao que antes não estava estruturado — impressionantes 80% do conteúdo empresarial, de acordo com um estudo de pesquisa da Intelligent Business Strategies de 2025. Plataformas como o Hyland Content Innovation Cloud™ podem preparar e processar todos os petabytes de conteúdo e imagens, interpretá-los e permitir que as organizações entendam o que está dentro deles para gerar grandes eficiências.

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

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 IA genéricos versus personalizados

Os serviços de IA genéricos foram treinados com uma ampla gama de dados, o que significa que eles retornam insights genéricos que podem não se alinhar às suas necessidades de negócios específicas ou aos requisitos do setor.

Modelo de ML genérico
Na imagem abaixo, um acidente automobilístico foi analisado 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. Embora tecnicamente precisos, esses dados não forneçam os insights de que uma seguradora realmente precisa para processar sinistros com eficiência.

Modelo personalizado de IA
Uma das maiores vantagens da IA é que as organizações não precisam se contentar com modelos e dados genéricos. Elas podem desenvolver soluções de IA personalizadas que extraem informações específicas de negócios e do setor, adaptadas às suas necessidades exatas.

Agora, vamos considerar um sistema de IA que foi especificamente ajustado com dados extensos relacionados a acidentes automobilísticos e requisitos do setor de seguros. Aqui está um exemplo dos tipos de dados que um modelo de IA com resultados configurados poderia extrair da mesma imagem:

A diferença é notável. 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.

Esse nível de precisão vem da combinação da IA com tecnologia avançada de processamento de documentos e curadoria de dados que pode lidar com mais de 600 formatos de arquivo, incluindo imagens, vídeos e outros conteúdos não textuais. O sistema transforma informações brutas não estruturadas em dados limpos e estruturados, prontos para fluxos de trabalho e processos de negócios automatizados.

Os benefícios de modelos e sistemas de IA personalizados incluem a extração de dados específicos para a empresa e para o setor que agregam valor real (em vez de retornarem rótulos genéricos) e trazem maior inteligência para suas decisões e processos. Como resultado, os processadores de sinistros não dependem mais da entrada manual de dados.

Esse é um excelente exemplo de como a IA transforma a gestão de conteúdo empresarial, ao reunir seus dados enriquecidos com IA e a lógica de negócios, garantindo que as informações certas cheguem às pessoas certas no momento certo.

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 impulsionada por 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 curadoria de dados, 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 IA 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 IA 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 a IA 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 participantes de pesquisas.

  > Leia mais | Estudo de caso da Indiana State University

• As equipes jurídicas podem realizar ajustes finos nos modelos de IA para ajudá-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.

automação do processo inteligente

De acordo com a Forrester, 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).

A IA pode 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

Automação agêntica de processos

A automação de processos agêntica representa um avanço significativo na automação inteligente. Utiliza agentes impulsionados por IA para lidar com tarefas complexas e processos de negócios inteiros com pouca ou nenhuma intervenção humana, indo além das limitações da automação prescrita. Esses agentes inteligentes podem colaborar com seres humanos, outros sistemas de IA e integrar-se a aplicativos de software existentes para atingir seus objetivos.

A automação de processos agêntica não se destina a revisar toda a sua estrutura de automação. Em vez disso, deve complementar suas estratégias existentes. Ao integrar agentes de IA, você pode aprimorar seus processos atuais e liberar novos níveis de eficiência.

A automação de processos agêntica pode remodelar fundamentalmente as operações de negócios, ao minimizar tarefas manuais e permitir decisões mais inteligentes e orientadas por dados. Com ferramentas projetadas para orquestrar esses agentes de IA, você pode criá-los, implementá-los e integrá-los perfeitamente a outros componentes de IA e bots de RPA para gerar resultados transformacionais para sua organização.

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 decisões mais embasada: com a IA automatizando e acelerando a ingestão, a análise e a curadoria de dados, as informações estão disponíveis mais rápido para todos que dependem delas.

• Resultados aprimorados: a análise impulsionada por IA pode aproveitar vastas 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 e até mesmo possibilita uma cultura de autoatendimento eficiente.

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

Quando se trata de governar a IA, as organizações não estão acompanhando o ritmo. Relatórios da Forrester:

• Apenas 19% das organizações governam conteúdo gerado por IA.

• Apenas 23% governam os prompts usados para gerar conteúdo.

• Os tomadores de decisões precisam mitigar a complexidade envolvida na obtenção, governança e derivação de insights de conteúdo em toda a empresa.

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

• Aprove quem pode ver e controlar os dados autorizados, na sua forma original ou por meio de conteúdo gerado por IA

• Decidir como as previsões e saídas fornecidas pelos modelos de IA podem ser aplicadas

Também recomendamos uma plataforma de conteúdo empresarial que tenha ampla experiência no tratamento de dados altamente confidenciais e cumpra as diversas normas do setor. Plataformas de conteúdo empresarial com políticas rigorosas de governança de dados ajudam a proteger informações confidenciais e garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA, que são impostos em setores como governo, saúde e 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 a Forrester, apenas 64% das organizações transformaram significativamente sua abordagem de gestão de conteúdo com a IA (um aumento de 21% desde 2019), e 74% dos tomadores de decisões esperam que a IA tenha um impacto grande ou significativo em sua capacidade de atingir objetivos prioritários de conteúdo nos próximos 12 meses.

Essa rápida adoção (e a corrida até o topo para aproveitar a tecnologia) mostra o quanto é competitivo e necessário acertar na IA em sua empresa. A saída dos recursos inteligentes é tão valiosa quanto a qualidade das entradas, um processo que começa com a higiene dos dados e a capacidade de suas plataformas de transformar dados não estruturados e conteúdo empresarial em ativos estratégicos prontos para IA.

> Leia mais | Antes de investir na IA, avalie sua prontidão para a IA

Neste ponto, você pode estar dizendo: "Tudo isso é ótimo, mas como começo?" Gostaríamos de ajudar.

O Hyland Content Innovation Cloud™ é uma plataforma nativa da nuvem que unifica o conteúdo de sua empresa com IA avançada, automação e fluxos de trabalho inteligentes. As principais soluções impulsionadas por IA na plataforma incluem:

• Hyland IDP: usa IA avançada para automatizar a captura, a extração e a classificação de documentos, possibilitando um processamento de dados eficiente e preciso.

• Hyland Knowledge Enrichment: transforma dados não estruturados em formatos prontos para IA e utiliza a IA para enriquecer o conteúdo, ao mesmo tempo em que melhora a capacidade de pesquisa, o processamento de IA e a tomada de decisões.

• **Hyland Knowledge Discovery:**libera e permite o acesso a insights de negócios relevantes usando agentes de IA para recuperar e gerar informações para acelerar a tomada de decisões.

• Hyland Automate: aproveita a automação habilitada por IA para simplificar processos complexos, reduzir tarefas manuais e aumentar a eficiência operacional.

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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.

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