Integración de la IA en el sistema de ECM Doxis

Para muchas organizaciones, el primer paso a la hora de desarrollar una estrategia basada en IA consiste en entender las posibles aplicaciones de esta tecnología dentro de sus sistemas existentes. Para ello, deben identificar las áreas clave en las que puede reportar valor añadido, como el incremento de la eficiencia, la reducción de errores y la obtención de nuevos insights. Todo esto podría dar lugar a un whitepaper completo, pero, en general, la mayoría de las empresas siguen esta hoja de ruta:

1.    Evaluar los sistemas actuales:
Revisa las herramientas y procesos existentes para identificar ineficiencias, como el procesamiento de datos lento o las tasas de error elevadas. Comprender tu punto de partida es esencial para lograr mejoras significativas.

2.    Identificar las aplicaciones clave:
Determina las áreas específicas en las que la IA puede mejorar el rendimiento, incluyendo:
a.    La automatización de tareas repetitivas para ahorrar tiempo, como el registro de datos o la clasificación de documentos.
b.    El aprovechamiento de la IA para mejorar la precisión y minimizar la introducción manual, lo que garantiza un tratamiento coherente de los datos.
c.    El uso de la IA para analizar grandes conjuntos de datos en busca de patrones que puedan respaldar la toma de decisiones y la planificación estratégica.

3.    Implicar a los stakeholders:
Colabora con equipos de varios departamentos para recabar input sobre los retos y las oportunidades existentes. De esta manera, se garantiza que la estrategia de IA se alinea con los objetivos de la organización.

4.    Definir los objetivos:
Establece objetivos claros y medibles, como reducir el tiempo de procesamiento en un determinado porcentaje o disminuir las tasas de error en el registro de datos.

5.    Investigar soluciones de IA:
Investiga las diferentes soluciones basadas en IA que mejor se adapten a las necesidades que hayas identificado, ya sea el aprendizaje automático para el análisis predictivo o el procesamiento del lenguaje natural para las interacciones automatizadas con los clientes.

6.    Realizar pruebas piloto:
Pon en marcha pruebas a pequeña escala de las soluciones de IA seleccionadas para evaluar su impacto y recopilar feedback, así podrás realizar ajustes antes de un despliegue completo.

El concepto de IA componible gira en torno a la flexibilidad. En lugar de tener la obligación de ceñirse a un único modelo, las organizaciones pueden elegir entre varios para dar con el que mejor se ajuste a sus necesidades. Esto representa una gran ventaja, dado que los distintos casos de uso requieren capacidades de IA diferentes. Por ejemplo, un modelo optimizado para el procesamiento de lenguaje natural podría ser ideal para la clasificación de documentos, mientras que otro desarrollado para el reconocimiento de imágenes resultaría mejor para la gestión de documentos escaneados.

Una de las grandes ventajas de la IA componible es que permite adaptar los modelos a sets de datos específicos, lo que garantiza un aprovechamiento óptimo de la tecnología para las necesidades concretas de la empresa. De esta forma, la adaptación precisa del modelo a tus datos te permitirá obtener resultados más precisos y relevantes y, por tanto, mejorar el desempeño general y la eficiencia de tu sistema ECM.

En SER Group nos comprometemos a acompañar a nuestros clientes durante esta transición. Mediante la provisión de una plataforma que permite la integración de varios modelos de IA, ofrecemos las herramientas y la especialización necesarias para implementar y utilizar la IA de forma efectiva en los sistemas ECM. Además, no solo prestamos ayuda en aspectos técnicos, sino que brindamos asesoramiento estratégico a la hora de seleccionar los modelos más apropiados para cada aplicación.

La implementación de la IA en un sistema ECM puede reportar numerosas ventajas a nivel práctico, como las siguientes:

• La IA puede clasificar y categorizar los documentos de forma automática, lo que permite ahorrar tiempo y reducir el número de errores humanos.
  Esta tecnología permite extraer la información relevante de los documentos de forma rápida y precisa para disfrutar de procesos de toma de decisiones más rápidos.
• Los modelos de IA pueden analizar sets de datos de gran tamaño para identificar patrones e insights anteriormente difíciles de obtener y, por tanto, permiten obtener información muy valiosa en materia de business intelligence.

A pesar de que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), como los que se utilizan en la gestión de contenido empresarial, disponen de unas capacidades asombrosas, también presentan limitaciones significativas que resulta esencial comprender para que las organizaciones puedan realizar un uso eficaz de la IA.

Los malos datos generan malos resultados:
Los LLM dependen, en gran parte, de cantidades muy elevadas de datos de alta calidad. Cuando hablamos de la adaptación precisa de un modelo a los datos de tu empresa, se aplica la siguiente máxima: cuanto mejores sean los datos, mejor funcionará el modelo. Sin embargo, si los datos son de mala calidad o están sesgados, se corre el riesgo de obtener resultados imprecisos o parciales que podrían afectar de manera negativa a los procesos de toma de decisiones.

Costes elevados:
Otro problema de los LLM es la gran cantidad de recursos que consumen. Para entrenar a estos modelos e implementarlos es necesario contar con una infraestructura informática muy potente que puede resultar altamente costosa. Además, no todas las empresas se pueden permitir las herramientas necesarias para el mantenimiento y la actualización de los modelos, lo que conlleva gastos operativos adicionales. En SER estamos trabajando para poner solución a estos problemas.

Decisiones poco transparentes:
Otra de las grandes preocupaciones en relación con estos modelos es la interpretabilidad. Los LLM funcionan como «cajas negras», por lo que resulta complejo entender los procedimientos que llevan a cabo para tomar las decisiones. Esta falta de transparencia puede provocar reticencia a la hora de confiar en ellos, especialmente en áreas críticas en las que resulta esencial comprender los motivos que han llevado a adoptar ciertas decisiones.

Limitaciones contextuales:
Las limitaciones contextuales también suponen un desafío. Los LLM presentan un rendimiento excepcional en las tareas de lenguaje generales, pero pueden tener más dificultades cuando se trata de aplicaciones con contextos específicos. Sin una adaptación precisa no pueden captar los matices propios de las áreas de especialización, lo que limita su efectividad.

Riesgos éticos y jurídicos:
Los riesgos a nivel ético y jurídico son los que revisten mayor importancia. Emplear sistemas con IA implica que los usuarios aborden cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos, su seguridad y los sesgos de información que generan. Además, resulta complejo garantizar el cumplimiento de la normativa legal y tratar de no reforzar aún más los sesgos existentes.

El enfoque «human-in-the-loop» maximiza los beneficios de la IA:
A pesar de sus grandes capacidades, los LLM necesitan supervisión humana para garantizar la obtención de resultados precisos y relevantes. No obstante, esta intervención puede reducir las ventajas a nivel de eficiencia que se esperan conseguir con la automatización.

Uno de los aspectos más fascinantes del trabajo con nuevas tecnologías es que, a menudo, no nos damos cuenta de lo útiles que son hasta que las utilizamos de manera práctica. Este es, sin duda, el caso de la IA. Por muchos artículos que leamos o por más conferencias a las que asistamos sobre el tema, no entenderemos bien de qué se trata hasta que la apliquemos a los problemas específicos de nuestra empresa.

Doxis AI Exploration Package ofrece una experiencia exclusiva para los clientes que se quieren adentrar cuanto antes en el mundo de la inteligencia artificial y explorar las capacidades avanzadas de Doxis. Se trata de un paquete cuidadosamente diseñado para ofrecer una evaluación práctica de la IA de Doxis adaptada a las particularidades de cada empresa.

Para ello, analizaremos tus requisitos específicos, adaptaremos las opciones ofrecidas por la solución a tus objetivos e implementaremos la aplicación en el entorno de prueba todo lo que sea posible. Para garantizar el éxito de esta iniciativa, es esencial contar con la participación activa de los clientes.

Doxis AI Exploration Package incluye los siguientes elementos de pago:

• Un taller con un consultor de IA:
  únete a nosotros en varias sesiones interactivas con uno de nuestros expertos en IA para explorar las posibles aplicaciones y estrategias asociadas a esta tecnología.
• Asesoramiento/asistencia durante cinco días:
  disfruta de un asesoramiento y una provisión de servicios personales para apoyar la implementación y la optimización de tu aplicación.
• Provisión de un sistema de pruebas:
  accede a un sistema de pruebas durante un periodo de tiempo determinado para evaluar las capacidades de la IA de Doxis en un entorno independiente.

Además, prepararemos los resultados para fines de marketing (anonimizados siempre se solicite) y los pondremos a tu disposición.
¿Te interesa probarlo? Envíanos una solicitud de contacto sin compromiso en la que describas brevemente tu aplicación. Nuestros expertos en IA se pondrán en contacto contigo directamente.

Nota: con el objetivo de garantizar un gran nivel de calidad, el número de empresas a las que podemos brindar apoyo de forma simultánea es muy limitado, por lo que merece la pena ponerse en marcha cuanto antes.