Avalie o quão preparado está para IA antes de fazer um investimento

Por que os dados precisam estar prontos para IA?

A IA pode ser poderosa, mas somente se tiver o combustível certo.

Dados de qualidade não existem automaticamente no conteúdo da sua empresa — eles precisam ser preparados. Os provedores de gestão de conteúdo empresarial estão em uma posição única para ajudar os clientes a transformar seus dados para esse propósito.

Liberar os insights do conteúdo de sua empresa impulsionará resultados operacionais e analíticos que abrirão oportunidades incríveis, e fazer isso é uma necessidade crítica para aproveitar a IA. Há uma ideia errada de que tudo em um repositório e banco de dados pode ser colocado em um mecanismo de IA, e ele vai aprender tudo. Infelizmente, não é assim que funciona.

Primeiro, tentar isso não é economicamente viável; segundo, os modelos de IA precisam de dados limpos.

O conceito de "garbage-in, garbage-out" (lixo entra, lixo sai) — essencialmente, jogar tudo em uma solução de IA — significa que você não verá as saídas precisas e aprimoradas da IA que está buscando.

Preparando os dados para IA

Para aproveitar ao máximo o poder da IA, os dados de uma empresa precisam estar prontos para a máquina. É necessária uma tradução de dados; o conteúdo criado para consumo humano precisa ser processado para um computador.

“Considere um documento cheio de texto e imagens”, disse Tiago Cardoso, Gerente de Produtos de IA da Hyland. “Quando recuperamos conteúdo para um LLM, devemos compreender seu significado e contexto, escolhendo apenas os aspectos mais relevantes.”

Além disso, as empresas precisam selecionar o conteúdo correto para alimentar a máquina. Iniciar um novo modelo é um grande desafio, exigindo os dados corretos para treinar, testar e ajustar o sistema. É uma ciência, e você quer evitar o overfitting ou o underfitting do modelo. Com excesso de informações incorretas — às vezes chamadas de "annecdata" —, as saídas da IA generativa (IA gen) começam a piorar.

Uma vez que o conteúdo certo esteja pronto para as máquinas, as organizações podem começar a implementar os serviços de impacto que a IA oferece.

Os dados não estruturados entram no chat

Conteúdos, tanto em formatos estruturados quanto não estruturados, contêm os dados importantes que uma empresa coleta. No entanto, pesquisas sugerem que menos de 10% dos dados não estruturados são extrapolados para uso em processos de negócios ou tomadas de decisão, apesar de 80% das fontes de dados serem não estruturadas.

Imagine liberar todos esses dados inacessíveis e não utilizados com o uso da IA generativa. Com o crescimento esperado dos dados não estruturados, as implicações comerciais de ser capaz de aproveitar totalmente os dados que você já possui são impressionantes.

Assim que a IA tiver acesso e ativar essas fontes de dados, as organizações poderão extrair insights em grande escala e aproveitar as conexões semânticas criadas pela IA.

Por exemplo, assim que seus dados estiverem prontos para IA, os agentes de IA terão o contexto necessário para tomar decisões aprimoradas e agir. Além disso, resultados de pesquisa mais inteligentes são possíveis graças aos recursos da IA de minerar e interpretar dados não apenas de fontes estruturadas tradicionais, mas também de documentos não estruturados mais complexos. Sem depender de metadados rigidamente definidos, uma organização pode obter uma visão mais completa das relações entre pontos de dados anteriormente desconectados, possibilitando encontrar informações com base nas relações em vez de em critérios de busca específicos.

Estrutura de prontidão para IA

O conhecimento especializado da Hyland em conteúdo e IA oferece aos membros da nossa equipe de inteligência uma visão única da prontidão para IA. Desenvolvemos uma estrutura para sua avaliação usando cinco pilares:

1. Infraestrutura

A infraestrutura fala sobre a prontidão técnica. Para aproveitar a IA de forma segura, as organizações precisam de uma infraestrutura robusta e abrangente para gerenciar dados, bem como das ferramentas adequadas para realizar o trabalho. Os bancos de dados onde as informações são armazenadas precisam ser seguros, conformes e escaláveis, prontos para períodos de crescimento ou declínio nos negócios.

Na infraestrutura certa (uma plataforma ECM federada e nativa da nuvem), é possível implementar serviços modulares que transformam o conteúdo corporativo em formatos utilizáveis por máquinas. Isso implica extrair dados-chave, enriquecê-los com metadados e armazená-los de maneira estruturada para que os sistemas de IA possam acessar e interpretar. Com o conteúdo processado e indexado dessa forma, os sistemas de IA podem estabelecer conexões em tempo real, recuperar informações contextualmente relevantes e operar em conteúdo seguro, escalável e pronto para auditoria.

Isso geralmente é difícil para as organizações fazerem sozinhas, e é por isso que a Hyland criou o Hyland Content Intelligence.

2. Conteúdo pronto para IA

Preparar o conteúdo para IA é outro obstáculo técnico que precisa ser superado. O conteúdo deve ser selecionado e enriquecido para gerar uma IA de alta qualidade.

A primeira etapa é selecionar seus dados usando ferramentas comprovadas. Esse processo envolve a extração, normalização e estruturação de conteúdo, garantindo que ele seja formatado em dados limpos e consistentes para suas aplicações de IA.

Em seguida, você deve lidar com a normalização e estruturação de dados. Nesta etapa, seu texto não estruturado precisa ser convertido em formatos padronizados. Isso o prepara para os modelos de aprendizado de máquina (ML), fluxos de trabalho de análise e automação que proporcionam tanto valor impulsionado por IA.

Finalmente, novos metadados precisam ser gerados, para que seu sistema possa melhorar a capacidade de busca de informações e a precisão do modelo de IA.

É assim que se apresenta na realidade: imagine que uma grande empresa de varejo precisasse automatizar a geração de metadados e melhorar os insights do catálogo de produtos. Ao transformar seu conteúdo empresarial em ativos prontos para IA, esse conteúdo pode impulsionar a inovação e a eficiência operacional de forma mais integrada. Por meio da marcação automatizada de metadados, os detalhes do produto podem ser extraídos e estruturados com precisão em diversos formatos, enquanto o enriquecimento contextual identifica atributos-chave, como marcas, especificações e categorias. Essas melhorias permitiriam uma classificação precisa dos dados, melhorariam a precisão da pesquisa em linguagem natural e aumentariam o desempenho dos mecanismos de recomendação.

O resultado? Dados confiáveis de produtos, relevância aprimorada nas pesquisas e recomendações personalizadas que elevam a experiência do cliente e apoiam processos de negócios mais inteligentes e impulsionados por IA.

3. Governança

A governança se sobrepõe aos estados de prontidão técnica e de prontidão comercial. As organizações têm uma grande responsabilidade na governança da IA. Desde o monitoramento do acesso a dados e a detecção de incursões maliciosas até garantir práticas responsáveis de IA em toda a organização, padrões rigorosos permitem a implementação segura da IA.

Ao incorporar IA em produtos e operações diárias, as organizações devem estabelecer diretrizes claras para as equipes de produto e colaboradores, a fim de mitigar os riscos relacionados à IA em diversas áreas da empresa.

Um conselho de IA também pode ajudar a supervisionar a incorporação e implementação da IA, garantindo que as diretrizes reflitam avanços tecnológicos e mudanças nas leis.

Cumprir normas organizacionais de segurança e conformidade é essencial. Dado o forte uso de dados pela IA, políticas robustas e as ferramentas técnicas adequadas oferecem uma base sólida para uma implementação segura da IA.

4. Ética

É preciso ter uma base ética sólida — isso é fundamental para garantir uma IA responsável.

A IA ética é uma preocupação comum entre os clientes e em RFPs. A honestidade, a imparcialidade e a explicabilidade são componentes centrais dessa prontidão empresarial.

Se um mecanismo de IA tomar uma decisão ou fizer uma recomendação, você precisa entender como ele chegou a essa conclusão e quais benchmarks e avaliações estão mostrando essas conclusões como precisas. Estar pronto do ponto de vista ético significa ter proteções implementadas.

Os padrões de IA da Hyland incluem transparência, propriedade dos dados, honestidade, resultados verificáveis, privacidade, segurança e governança. Acreditamos que a IA deve ser:

• Benéfica para a sociedade, enriquecendo-nos tanto individual quanto coletivamente
• Transparente, para que os resultados possam ser explicados e as decisões possam ser auditadas
• Segura e com privacidade aprimorada, garantindo que os dados organizacionais e pessoais estejam protegidos.
• Criada, usada e implementada de forma responsável durante todo o ciclo de vida da IA
• Projetada e implementada para monitorar e mitigar consequências não intencionais ou viés injusto

As empresas preparadas para IA podem garantir a saída de IA com dados éticos e supervisionar questões como viés. Os modelos de IA também precisam se defender contra situações em que usuários tentam utilizar comandos manipuladores para acessar informações que não deveriam.

As implicações são muito reais para diversos setores, especialmente serviços financeiros, seguros e educação superior.  Desde práticas históricas de exclusão em empréstimos até fraudes em reclamação de seguro e avaliações de estudantes, os riscos são altos, e os dados que impulsionam um modelo de IA devem ser protegidos contra vieses e dados contaminados.

5. Habilidades

Com os recursos de IA surgindo em novas e antigas tecnologias em todos os setores, você não pode realizar plenamente as ambições de IA sem as pessoas certas para levá-las à conclusão. A competição por talentos com habilidades em IA é intensa e criou uma lacuna de talentos que vai desde engenheiros e cientistas de dados até usuários de negócios que precisam de conhecimento prático em IA.

As organizações estão ansiosas para contratar profissionais altamente capacitados, mas especialistas em IA sugerem a capacitação e a adoção de interfaces amigáveis como alternativas. Com o aprimoramento adequado das habilidades, todos em uma organização devem ser elevados do ponto de vista do conhecimento sobre IA; com interfaces intuitivas, como ferramentas de apontar e clicar e low-code, os usuários comuns de negócios podem aproveitar a IA.

Visão geral: componentes da empresa pronta para IA

Após uma empresa atingir a prontidão para IA, começa o trabalho empolgante de construir um ambiente de trabalho impulsionado por IA. Novos processos (até mesmo novas possibilidades) estão sobre a mesa. Em um nível elevado, funcionários e clientes devem se beneficiar de maior eficiência e visibilidade, incluindo:

• Entrega rápida de informações comerciais precisas.
• Capacidade de terceirizar o trabalho inteligente demorado para a IA.
• Capacidade de terceirizar o trabalho inteligente demorado para a IA
• Apoio e ampliação da força de trabalho
• Experiências mais gratificantes para o cliente

Além disso, os especialistas em IA da Hyland identificaram quatro áreas como especialmente atraentes.

Busca inteligente abrangente

Uma busca mais inteligente é uma das coisas que as pessoas mais desejam da IA. Na verdade, 67% dos líderes de TI pesquisados pela Forrester afirmaram que possuir uma solução capaz de identificar, gerenciar e extrair inteligência do conteúdo impactaria significativamente suas metas de inovação. Os usuários desejam realizar suas pesquisas com um prompt de linguagem natural, de maneira conversacional. Solicitar algumas informações e obter a resposta correta, mesmo que os dados estejam em vários locais. Os usuários desejam que a IA ofereça recomendações rápidas e contextuais, orientação ou até mesmo insights práticos para serem utilizados no trabalho.

As plataformas impulsionadas por IA organizam os conteúdos de uma forma mais humana, superando os rótulos e filtros limitados dos sistemas legados. Soluções como o Hyland Knowledge Discovery podem intuir relações mais profundas entre pontos de dados, independentemente de onde o conteúdo esteja armazenado. Além disso, a IA generativa pode intervir para levar a busca a outro nível, fornecendo insights e respostas.

Automação mais inteligente

Soluções modernas de gestão de conteúdo, como as da Hyland, têm capacidades nativas de automação que podem liberar dados estruturados e não estruturados para estabelecer relações e impulsionar novos processos de negócios.

Utilizar agentes de IA nos bastidores ajuda a impulsionar os processos. E não é apenas automação pura de processos. A IA pode amplificar e potencializar as pessoas que trabalham nesses processos para que sejam mais rápidas e eficazes. Os modelos de IA podem até entender como um processo funciona e recomendar mudanças no fluxo do processo com base no que foi aprendido.

Inteligência além dos metadados

Com o conteúdo preparado para IA, todo o ciclo de vida da informação é aprimorado. As relações estabelecidas entre os pontos de dados e compreendidas pela IA criam oportunidades para um gerenciamento de conteúdo, processos, buscas e governança aprimorados. Por exemplo, a IA enriquece seu fluxo de trabalho por meio de:

• Gerenciamento de conteúdo: um volume maior e um valor mais profundo das informações podem ser organizados, reconhecidos, extraídos e ativados a partir de conteúdo não estruturado, levando a uma gestão de conteúdo mais abrangente e a uma melhor tomada de decisões.


• Processos: processos mais complexos podem ser automatizados com a capacidade da IA de interpretar dados conectados e relevantes de conteúdo não estruturado, além de sua capacidade de usar inteligência semelhante à humana para impulsionar fluxos de trabalho.

IA em diferentes funções

Aproveitar a IA de forma eficaz em uma empresa leva tempo, educação e inovação. Muitas organizações aumentam o uso da IA à medida que ganham confiança, competência e criatividade. Vamos analisar três cenários de execução da IA:

Nível 1: IA apoiando humanos

Considere um processo existente no qual um funcionário analisa tudo e toma a decisão. A IA pode entrar em ação, fornecendo respostas a perguntas sobre o conteúdo. Agora, em vez de um funcionário ler milhares de documentos, a IA pode resumir o conteúdo e fornecer as informações necessárias para uma decisão rápida e bem-informada.

Nível 2: a IA automatiza processos sob supervisão humana

Nesse cenário, o processo é configurado para que o modelo de IA faça o trabalho pesado e apresente seus resultados para revisão de um funcionário altamente qualificado. Por exemplo, um processo pode ter cinco decisões que podem ser automatizadas pela IA. Enquanto o modelo de IA toma essas decisões, ele pode ser revisado, mas acabará por concluir o processo. Os resultados do modelo são encaminhados para um funcionário treinado fazer a revisão. Esse aumento de trabalho inteligente e revisão qualificada gera eficiência e melhora a qualidade do trabalho no qual os seres humanos investem tempo.

Nível 3: 100% impulsionado por IA

Quando um modelo de IA atinge uma precisão de 99%, ele é considerado totalmente operacional. Naturalmente, a governança e o controle de qualidade ainda são necessárias, mas, nesse estágio, a IA se torna uma parte completamente automatizada da equipe.

Preparado para a IA com a Hyland

A IA é impulsionada por dados, que vêm do conteúdo.

Isso coloca provedores de gestão de conteúdo, como a Hyland, em uma posição única para ajudar clientes a aproveitar o poder da IA. Como responsáveis pelos dados que nos foram confiados, nos comprometemos a criar experiências melhores, insights mais profundos e eficiências aprimoradas em nossa plataforma, para que os clientes possam aproveitar os benefícios prometidos pela IA.

“Na Hyland, acreditamos que liberar a inteligência dentro do conteúdo e dos dados de sua empresa é a chave para impulsionar a inovação e alcançar o crescimento sustentável”, afirma o CEO da Hyland, Jitesh S. Ghai “Nosso Content Innovation Cloud foi projetado para conectar seu conteúdo, processos e aplicações — transformando dados estruturados e não estruturados em insights estratégicos que impulsionam decisões mais inteligentes e promovem a automação em toda a empresa.”

Resumindo: não se trata apenas de gerenciar conteúdo; trata-se de transformá-lo em uma vantagem estratégica. Os serviços nativos da nuvem da Hyland são projetados para enriquecer o conteúdo e aplicar o poder da IA.

O conteúdo de sua empresa está pronto para IA? A Hyland pode ajudar você.

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