Liberar los beneficios de la automatización del trabajo y las experiencias GenAI

Antti Nivala, fundador y director ejecutivo de M-Files, fue destacado como pionero de AI 100 en el número de julio de 2024 de KMWorld. En el artículo,M-Files: Aprovecha las ventajas de la automatización del trabajo del conocimiento y las experiencias superiores de GenAI», Antti explica cómo los avances de GenAI están revolucionando el trabajo del conocimiento, con M-Files la vanguardia gracias a su plataforma de automatización del trabajo del conocimiento.

Desde la creación y gestión de documentos hasta la automatización de flujos de trabajo, pasando por el cumplimiento de las normas de seguridad y otras medidas, M-Files la inteligencia artificial (IA) y automatiza los procesos para eliminar las tareas que requieren mucha tiempo y la intervención humana.

El asistente de IA generativa M-Files, M-Files Aino, ofrece asistencia en tiempo real y adaptada al contexto para procesar grandes volúmenes de datos. Esta herramienta de resolución de problemas integrada en M-Files los trabajadores del conocimiento M-Files abordar consultas complejas y M-Files llegar a conclusiones más rápidamente, entre otras muchas ventajas.

M-Files Aino cuenta con un modelo multilingüe que resume documentos en cualquier idioma y guarda esta información como metadatos en los que se pueden realizar búsquedas.

La base de metadatos de M-Files experiencias de IA de primer nivel mediante la creación de un modelo de información único y específico para cada cliente, lo que garantiza resultados seguros y de alta calidad. M-Files a las organizaciones los componentes necesarios para una implementación exitosa de la IA: conectividad, confidencialidad y gestión de contenidos.

• Conectividad: M-Files Aino integraAino los datos de todos los principales sistemas de almacenamiento y plataformas de software, clasificándolos automáticamente. Esto proporciona a la IA los datos de alta calidad que necesita para generar un valor significativo.
• Confidencialidad:Aino concede una gran importancia a la seguridad de los datos y garantiza que todas las interacciones se ajusten a las políticas de la empresa. Su avanzado sistema de etiquetado de metadatos permite controles de acceso detallados, aplicando los más altos estándares de seguridad de datos y cumplimiento normativo.
• Gestión de contenidos: M-Files que la IA disponga de la información más actualizada mediante la gestión automática de versiones. Además, controla el contenido y proporciona un contexto empresarial preciso. Añadir contexto a los datos ayuda a los motores de búsqueda y a la IA a generar resultados más precisos en comparación con los métodos tradicionales.

M-Files incluida recientemente en la lista «AI 100» de KMWorld para 2024. La edición de este año, titulada «Las empresas que impulsan la gestión inteligente del conocimiento», ha destacado a los proveedores innovadores de gestión del conocimiento (KM) que están integrando sistemas de inteligencia artificial en sus soluciones. Gracias a su arquitectura basada en metadatos, M-Files ofrece M-Files ventajas competitivas que van más allá de la información textual.

Tal y como se indica en un artículo reciente de KMWorld titulado «Cómo obtener una ventaja competitiva a partir de la información no textual (kmworld.com)», Antti Nivala, director ejecutivo y fundador de M-Files, compartió ejemplos de los datos no textuales que puede generar la IA, como las descripciones automáticas de imágenes.

"Los sistemas que almacenan esa información, como parte de la base de conocimientos de la organización, deben ser capaces de hacer que ese contenido sea descubrible, tal vez produciendo una descripción textual de la propia imagen, o al menos proponiendo palabras clave o temas que permitan devolver esa imagen como respuesta a la consulta de búsqueda de un usuario", comenta Nivala. Los modelos generativos de IA también pueden crear elementos visuales a medida para diversos fines. Desde la generación de imágenes hasta cuadros de mando personalizados, los conjuntos de datos visuales pueden ayudar a supervisar métricas empresariales como los objetivos de ventas.

Otro ejemplo de capacidad de datos no textuales son los datos de audio. Los datos de audio han cobrado impulso como forma de supervisar a los representantes de atención al cliente, grabar reuniones internas y mucho más. Los datos de audio incluyen funciones de conversión de voz a texto, lo que permite a las empresas analizar y clasificar los datos mediante extracción. Estas capacidades son cada vez más accesibles. "Las transcripciones de voz a texto o de vídeo a texto las vemos en herramientas de reuniones remotas por vídeo como Teams o Zoom", señala Nivala.

Para conocer las últimas reflexiones de Antti Nivala sobre la inteligencia artificial y las tecnologías de la información, le invitamos a visitar las redes socialesM-Files y a consultar nuestros últimos comunicados de prensa.