La acelerada transformación digital de los últimos años tiene muchas implicancias en los negocios.
Una de ellas tiene que ver con el incremento exponencial del volumen de información y documentación digital acumulada en múltiples formatos, que hacen necesario actualizar los métodos y las herramientas para sacar el máximo provecho de la información acumulada. La respuesta actual llega de la mano de la inteligencia artificial aplicada a la gestión documental.
Automatización al servicio de los datos
Hay dos motivos principales por los que la IA (inteligencia artificial), es la clave del éxito de su compañía:
Por un lado, hay datos e información estructurada en archivos, correos electrónicos, conversaciones a través de redes sociales y canales de atención, apps y sistemas empresariales; la diversidad es muy grande y no siempre hay flujos de comunicación o integraciones. Con una complejidad de fuentes y formatos creciente, la inteligencia artificial y especialmente el aprendizaje automático, es fundamental para identificar patrones, clasificar e integrar información que de otra forma resultaría casi imposible.
Por otro lado, es imprescindible automatizar la tarea de analizar y obtener información de manera dinámica y en tiempo real en función de las necesidades de cada momento, porque el volumen y la diversidad documental no admiten un trabajo manual. Las funciones analíticas requieren de la inteligencia artificial y del Procesamiento del Lenguaje Natural (o NPL por sus siglas en inglés) para realizar una gestión inteligente de la información generada en el funcionamiento cotidiano del negocio.
El tiempo que los colaboradores dedican a la preparación de datos implica un trabajo manual en diferentes sistemas y una gestión de información digital que, además de ineficaz, es insegura.
En este sentido, la automatización puede resolver estos problemas típicos de datos no estructurados, el almacenamiento fragmentado de las entradas de información y la ausencia de integración. El beneficio puede traducirse en ahorros de entre un 30% y un 50% del tiempo insumido en estas tareas.
Las técnicas de data management se pueden enriquecer con soluciones de Machine Learning, tanto para reconocimiento y transformación de datos como en la ejecución de scripts que realicen tareas predefinidas.
No importa el tamaño de la empresa, ni el tiempo que tenga funcionando en el mercado, toda organización está mirando hacia la innovación en sus procesos de la mano de la Inteligencia Artificial.
Estas nuevas habilidades ayudarían a simplificar los procesos documentales en todo tipo de industrias, incluyendo tareas como:
- Procesamiento de facturas, órdenes de compra, órdenes de venta.
- Declaraciones en aduanas, conocimientos de embarque, comprobantes de entrega.
- Solicitudes de préstamos y aperturas de cuentas en servicios bancarios.
- Reclamaciones, administración de pólizas y demás servicios en las industrias aseguradoras.
Todo esto se logra al incorporar tecnologías de Inteligencia de Contenido, como el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), el Aprendizaje Automático y el Análisis de Texto, los cuales llevan el RPA a un siguiente nivel, determinante para el avance y desarrollo de las organizaciones en un mundo que cambia vertiginosamente.
El procesamiento inteligente de documentos (Intelligent document processing), utiliza tecnologías avanzadas que incluyen procesamiento de lenguaje, IA y automatización de procesos, transformándose así en un aliado clave para las organizaciones en la actualidad, especialmente para aquellas que manejan grandes volúmenes de información.
Sumar Inteligencia de Contenido a los procesos RPA, es hacerle frente a las tareas más complejas de su organización.
¿Cómo está administrando la información en su empresa?
