La nube, la Inteligencia Artificial y los procesos documentales

La nube, la Inteligencia Artificial y los procesos documentales

Cada vez estamos más acostumbrados a que nos hablen de Inteligencia Artificial y computación en la nube. Dos conceptos que suelen ir muy ligados pero que pueden resultar algo abstracto; tanto el concepto como su aplicación.

Sin embargo, las empresas están incorporando estas tecnologías para no quedarse atrás y subirse al tren de la transformación digital. Estos cambios impactan los procesos documentales de todas las áreas de gestión.

Entender estos conceptos y cómo interactúan entre sí ayuda a elegir la solución más adecuada a cada proceso, con el objetivo de mejorar los procesos y ahorrar costes.

La nube

Es un modelo de computación y almacenamiento que nos permite acceder a servicios a través de Internet con disponibilidad total, independientemente del dispositivo o el lugar desde el que accedamos.
El uso de la nube proporciona, entre otros, estos beneficios:

    • Escalabilidad: ya no necesitamos ampliar la capacidad de los servidores
    • Reducción de costes: evitamos el mantenimiento del hardware y el espacio que este ocupa
    • Seguridad: depende del proveedor del servicio, quien se encarga de proporcionar altos estándares de seguridad y evitar el acceso a datos
    • Pago por uso: los modelos SaaS (Software as a Service) y IaaS (Infraestructure as a Service) nos permiten pagar por el uso que hacemos del servicio en detrimento del antiguo modelo de licenciamiento por el que se pagaban sumas importantes por soluciones paquetizadas de las que muchas veces no se aprovechaban todas sus capacidades
    • Actualizaciones: gracias a la nube los proveedores de servicios pueden ofrecernos actualizaciones periódicas sin tener que reinstalar componentes de software o hardware

Inteligencia Artificial en procesos documentales

Existen muchos tipos de inteligencias artificiales. Todas ellas están preparadas para propósitos concretos que nos ayuden a mejorar en determinadas tareas, principalmente repetitivas, que no nos aportan un valor añadido, y en ayudar a realizar análisis exhaustivo de los datos en tiempos muy reducidos.

El nivel más básico es el uso del RPA (Robotic Process Automation) para replicar las acciones humanas sencillas y repetitivas sobre la GUI (interfaz gráfica de usuario) a modo de “macros avanzadas”.

El siguiente nivel es el Machine Learning (aprendizaje automático). Se trata de algoritmos avanzados que permiten que la máquina aprenda de las acciones del usuario y las replique en el futuro ahorrando mucho tiempo en tareas repetitivas evitando así errores de manipulación manual de datos.

Deep Learning o aprendizaje profundo

Si vamos un paso más allá llegamos al punto de conocimiento compartido y las redes neuronales para analizarlo. El Deep Learning se basa en una gran muestra de datos y una serie de arquitecturas y algoritmos de redes neuronales de diversos tipos (convolucionales, profundas, recurrentes…) para identificar, analizar y entender datos y ayudar a tomar decisiones.

La tecnología de aprendizaje profundo pretende imitar o al menos tomar como modelo el sistema de funcionamiento de nuestro cerebro. Para ello replica la forma en que nuestras neuronas se comunican e interactúan entre sí. En un cerebro humano sabemos que hay ciertas regiones o grupos de neuronas que se especializan en tareas concretas. Algo que se aplica en estos sistemas de redes neuronales de forma que con una gran muestra de datos un mismo sistema pueda ser capaz de hacer análisis de diferentes tipos de datos que se relacionan entre sí.

Además, si a la capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos añadimos las capacidades de aprendizaje sobre entornos y muestras de datos cambiantes, ya no solo tenemos un sistema capaz de analizar datos, sino también un sistema capaz de hacer predicciones, de explorar distintos escenarios presentes y posibilidades futuras. Es decir, un sistema que nos ayuda a tomar decisiones.

Relación entre nube, inteligencia artificial y procesos documentales

Para que el Deep Learning funcione lo mejor posible es necesario tener una gran muestra de datos. Gracias a la computación en la nube podemos tener una inmensa muestra de documentos que la Inteligencia Artificial puede usar para alimentar su conocimiento y aplicar sus capacidades para obtener unos resultados óptimos.

Por ejemplo, atrás quedó el uso de OCR (optical character recognition) para identificar datos en un documento. Ahora podemos aplicar tecnología de reconocimiento facial sobre un pedido y obtener resultados inmediatos (menos de 1 segundo) con un acierto cercano al 100% sobre todos los datos que éste contiene.

Muchos errores que una vez cometidos pueden provocar una inversión importante en tiempo para subsanarlos, gastos imprevistos importantes y empeorar las relaciones con clientes o proveedores, ahora ya son evitables.

Las grandes muestras de datos nos permiten un mayor análisis que nos ayuda a detectar errores y corregirlos de forma automática ahorrando tiempos, costes y dolores de cabeza.

La visibilidad es otra de las grandes ventajas. A mayor cantidad de datos mayores posibilidades de análisis. Por lo tanto, nos facilita enormemente la capacidad de mejorar el proceso y aporta información fundamental, en tiempo real, y con previsiones para ayudarnos en la toma de decisiones.

Ventajas de la IA, RPA, ML

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