En el pasado, hemos hablado de la importancia de añadir metadatos de calidad por varias razones. Por supuesto, unos metadatos mejores mejorarán todos los aspectos del rendimiento de las búsquedas. Además, los identificadores y etiquetas correctos pueden proporcionarle inteligencia empresarial, apoyo para auditorías, ideas para fuentes de ingresos adicionales y mucho más. La verdadera mina de oro está en convertir los datos no estructurados en datos estructurados.

Aquí tienes una breve introducción de un minuto sobre qué son exactamente los metadatos:

Añadir esta información adicional para describir sus documentos puede parecer una gran tarea, y sin duda es así si no utiliza las mejores herramientas. No hay que temer. La inteligencia artificial actual te ayudará a crear y añadir mejores metadatos con menos esfuerzo. Además, funcionará con todo tipo de archivos, incluidos texto, gráficos, audio y vídeo.

Cómo los sistemas inteligentes de gestión de documentos mejoran la creación de metadatos

A pesar de las evidentes ventajas de disponer de metadatos de alta calidad, la tarea de añadirlos a innumerables archivos y registros puede parecer un proceso increíblemente largo y tedioso. Es posible que no disponga de la mano de obra necesaria para peinar cientos de miles de archivos de texto, imagen y vídeo para seleccionar las palabras clave relevantes. Incluso si dispone de los recursos, puede que no le parezca el mejor uso de su personal. Los avances en IA y aprendizaje automático pueden minimizar el esfuerzo humano y producir excelentes resultados y, en ese sentido, la IA por fin está a la altura de las expectativas.

¿Cómo funciona la IA en la creación de metadatos?

Esta lista ofrece una visión básica de los tipos de tecnología de IA que utilizan los sistemas para ayudar en la creación de metadatos:

• Procesamiento del lenguaje natural: Estos sistemas pueden procesar el lenguaje de un modo muy similar al funcionamiento del cerebro humano. La PNL puede buscar patrones en archivos de texto, imagen y audio.
• Aprendizaje estadístico: Esta tecnología se basa en modelos estadísticos para ayudar a adivinar información importante a partir de grandes conjuntos de datos.
• Redes neuronales: Este tipo de tecnología encuentra patrones filtrando la información con redes neuronales diseñadas para funcionar de forma muy parecida a las neuronas orgánicas del cerebro.
• Aprendizaje profundo: Estos sistemas avanzados pueden cribar capas de información para extraer significados, patrones y comparaciones.

La IA puede extraer metadatos de todo tipo de archivos

En el pasado, la gente asociaba la indexación sobre todo a los documentos de texto. La IA moderna no se limita a los archivos de texto. Por ejemplo... El reconocimiento facial de Las Vegas puede identificar a conocidos tramposos y contadores de cartas en imágenes de vídeo. También habrás visto ejemplos de esto en redes sociales populares. Como cuando Facebook sabe que en la foto de la reunión familiar sale la tía Wanda y sugiere una etiqueta. El procesamiento del lenguaje puede extraer el significado del habla en archivos de audio. Combinando varias técnicas también se pueden extraer etiquetas de archivos de vídeo.

Así, puedes utilizar la IA para ayudar a crear y añadir metadatos a archivos de texto, gráficos y de vídeo. Por ejemplo, los motores de búsqueda actuales pueden indexar y categorizar archivos .MP3 y .JPG, así como archivos .HTML y .PDF. Un sistema inteligente de gestión de la información puede hacer lo mismo dentro de tu organización.

Veamos algunos ejemplos de CMSWire sobre el uso de sistemas inteligentes para clasificar distintos tipos de archivos:

Imágenes: El sector sanitario ha recurrido en gran medida a la tecnología de reconocimiento de imágenes para todo tipo de exploraciones médicas. Otros sectores pueden utilizar esta tecnología para ayudar a clasificar documentos escaneados, incluida la escritura a mano. Si ha ingresado un cheque escrito a mano en el cajero automático, probablemente haya visto este tipo de reconocimiento de imágenes en funcionamiento.

Audio: Entre los ejemplos habituales de procesamiento inteligente del habla se encuentran Amazon Alexa y otros sistemas domésticos similares. Probablemente también haya utilizado la conversión de voz a texto para redactar mensajes de texto o solicitar búsquedas en su teléfono móvil. Esta misma tecnología puede encontrar patrones en las grabaciones de audio de su empresa.

Vídeo: El análisis de archivos de vídeo combina la tecnología de IA que se utiliza para procesar imágenes, texto y audio. Por ejemplo, puedes etiquetar a todos los asistentes a una reunión mediante el reconocimiento facial de una grabación. Del mismo modo, puedes establecer índices de tiempo de un vídeo para que sea más fácil encontrar el momento exacto en que se discutió un determinado tema.

Los humanos siguen mejorando la creación de metadatos asistida por IA

La IA puede ayudar a reducir el esfuerzo y, en algunos casos, mejorar la calidad de sus metadatos. Sobre todo, los sistemas inteligentes pueden hacer posibles proyectos que quizá no tendrías tiempo o fondos para realizar rápidamente si tuvieras que hacerlos manualmente. Y lo que es aún mejor, estos sistemas aprenden mientras trabajan, por lo que pueden ofrecer resultados cada vez mejores y más útiles con el paso del tiempo. Como las máquinas nunca se cansan ni se aburren, también pueden ayudar a minimizar y eliminar los tipos de errores que las personas son propensas a cometer.

He aquí un ejemplo sencillo: ¿En cuánto tiempo podría el trabajador de datos más rápido buscar en 500 documentos instancias de números de la seguridad social y luego etiquetar esos documentos como sensibles? Tal vez unos días. La IA de gestión inteligente de la información puede hacerlo en minutos, si no en segundos. Ese es el tipo de poder del que estamos hablando aquí.

Aún así, debe implicar a varias partes interesadas para determinar qué tipos de metadatos necesita, con el fin de crear reglas dentro del sistema y verificar los resultados. Puede utilizar estas reglas para ayudar a dirigir tanto el software inteligente como sus equipos de control de calidad. Básicamente, cuanto mayor sea el riesgo de una información específica, más tendrá que confiar en las personas para normalizar la inteligencia con reglas de gobernanza y verificación de la calidad.

Puede dar prioridad a distintos tipos de información, de modo que pueda dedicar más tiempo a los documentos específicos que conllevan más valor y riesgos asociados. También podrías empezar a probar tus sistemas inteligentes con información de baja prioridad, para que tanto tú como tu sistema de IA aprendáis a trabajar mejor juntos.

Vea la creación inteligente de metadatos en acción

No tiene que esperar a la tecnología del futuro para implicar sistemas informáticos inteligentes en la gestión de la información. Aquí en M-Files, estamos ansiosos por ofrecerle una prueba gratuita o un recorrido para responder a sus preguntas.