CÓMO DISEÑAR Y DESPLEGAR MODELOS DE MACHINE LEARNING EN FLUJOS DOCUMENTALES.

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mano robotica activando procesamiento robotico

El gran reto que tienen las entidades que reciben o producen altas cantidades de información es su correcta organización y clasificación para facilitar su consulta, búsqueda y gestión posteriores, logrando así la eficiencia, inteligencia corporativa y cumplimiento de regulaciones asociadas. Para ello, la adquisición o alquiler de plataformas profesionales de gestión documental (SGDEA) se ha convertido en la solución más frecuente y efectiva.

Sin embargo, la responsabilidad final de la clasificación y gestión reside en los propios usuarios de la plataforma, que muchas veces no invierten el tiempo necesario, o carecen del conocimiento completo de las tablas de clasificación, ignorando si existen documentos similares y/o expedientes en los que ubicar los documentos recibidos. De esta forma, multitud de documentos y peticiones quedan represadas, generando deficiencias en el mantenimiento del sistema documental y riesgos con el cumplimiento de ciertos plazos legales.

En los últimos años, el avance de los métodos de Inteligencia Artificial y, en particular, las tecnologías de Machine Learning, ha sido espectacular para el descubrimiento de patrones y la clasificación automática de contenidos digitales.

Grupo Adapting se encuentra trabajando en el proyecto “ICONOS: Desarrollo de un Sistema de Clasificación Automática de Documentos basado en Modelos de Machine Learning Adaptativos”, con el apoyo de la Universidad del Norte (Colombia) y del Instituto Tecnológico de Informática (ITI, España), para dotar a sus sistemas de gestión documental de una mayor automatización, incrementar la productividad de los usuarios y evitar errores de clasificación, reduciendo así la dependencia sobre las personas.

Gracias a los esfuerzos de investigación de todas las entidades involucradas, se ha logrado definir una metodología general para el diseño y despliegue de modelos predictivos basados en técnicas de Inteligencia Artificial, que consiste en 6 pasos:

Gracias a esta metodología es posible incorporar los nuevos modelos dentro de los workflows estándar de gestión documental, como muestra la siguiente imagen.

ejemplo de workflow

Diagrama de un workflow de gestión documental provisto de predicciones inteligentes.

Los resultados del proyecto pueden impactar a un amplio colectivo de empresas que dispone o desea adquirir un SGDEA, que podría integrarse con nuestros servicios de procesamiento en la nube, facilitando el proceso de transformación digital que muchas de ellas vienen experimentando con mayor ímpetu en los últimos meses.


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