Avalie o quão preparado está para IA antes de fazer um investimento

Preparando dados para IA

A IA pode ser poderosa, mas somente se tiver o combustível certo.

Extraia dados de qualidade do conteúdo empresarial não é automático, é preciso prepará-los. Os provedores de gestão de conteúdo corporativo estão em uma posição única para ajudar os clientes a transformar seus dados para esse propósito.

"Conteúdo preparado para IA é, provavelmente, uma das principais áreas em que as organizações precisam focar", disse Tom Davis, vice-presidente de inteligência da Hyland. "Há a ideia errada de que basta colocar todos os dados de repositórios e bancos de dados no motor de IA e ele vai aprender tudo. Isso não é verdade."

Inicialmente, Davis apontou que isso não é economicamente viável, além do fato de que os modelos de IA precisam ser treinados com dados corretos.

"Há um conceito de entrada e saída de lixo", disse David. "Se você jogar tudo, não verá resultados precisos."

Preparando os dados para IA

Para aproveitar ao máximo o poder da IA, os dados de uma empresa precisam estar prontos para a máquina. É necessária uma tradução de dados; o conteúdo criado para consumo humano precisa ser processado para um computador.

"Considere um documento cheio de textos e imagens", disse Tiago Cardoso, gerente de produto de IA da Hyland. "Quando recuperamos conteúdo para um LLM, devemos compreender seu significado e contexto, escolhendo apenas os pontos mais importantes." "No refinamento, separamos o conteúdo de acordo com os inputs do modelo, mantendo o significado e a organização."

Além disso, as empresas precisam selecionar o conteúdo correto para alimentar a máquina. Iniciar um novo modelo é um grande desafio, exigindo os dados corretos para treinar, testar e ajustar o sistema.

"É uma verdadeira ciência", disse Davis. "Existem maneiras de superajustar ou subajustar o modelo, e com muita informação errada, as respostas começam a perder precisão."

Uma vez que o conteúdo certo esteja pronto para as máquinas, as organizações podem começar a implementar os serviços de impacto que a IA oferece.

Os dados não estruturados entram no chat

Conteúdos, tanto em formatos estruturados quanto não estruturados, contêm os dados importantes que uma empresa coleta. No entanto, pesquisas sugerem que menos de 10% dos dados não estruturados são extrapolados para uso em processos de negócios ou tomadas de decisão, apesar de 80% das fontes de dados serem não estruturadas.

Imagine liberar todos esses dados inacessíveis e não utilizados com o uso de IA generativa. Com o crescimento esperado dos dados não estruturados, as implicações comerciais de ser capaz de aproveitar totalmente os dados que você já possui são impressionantes.

Assim que a IA tiver acesso e ativar essas fontes de dados, as organizações poderão extrair insights em grande escala e aproveitar as conexões semânticas criadas pela IA.

Por exemplo, resultados de busca mais inteligentes são possíveis graças aos recursos da IA de minerar e interpretar dados não apenas de fontes estruturadas tradicionais, mas também de documentos não estruturados mais complexos. Sem depender de metadados rigidamente definidos, uma organização pode obter uma visão mais completa das relações entre dados anteriormente desconectados, possibilitando encontrar informações com base nas relações em vez de critérios de busca específicos.

Lista de verificação de preparação para IA

A experiência da Hyland em conteúdo e IA oferece aos membros da nossa equipe de inteligência uma visão única da prontidão para a IA. Eles desenvolveram uma estrutura para sua avaliação usando cinco pilares:

1. Infraestrutura

A infraestrutura fala de uma preparação técnica. Para aproveitar a IA de forma segura, as organizações precisam de uma infraestrutura robusta e abrangente para gerenciar dados na nuvem, além das ferramentas adequadas para realizar o trabalho. Os bancos de dados onde as informações são armazenadas precisam ser seguros, conformes e escaláveis, prontos para períodos de crescimento ou declínio nos negócios.

"Com a infraestrutura adequada, você vai abrigar os elementos que processam seu conteúdo, tornando-o preparado para a inteligência artificial", afirmou Davis. “Ao fazer isso, você estabelece conexões relevantes com esse conteúdo, que é guardado com segurança em um banco de dados e fica prontamente disponível para os serviços de IA.”

Isso geralmente é difícil para as organizações fazerem sozinhas, e é por isso que a Hyland criou o Hyland Insight, disse Davis.

2. Conteúdo pronto para IA

Preparar o conteúdo para IA é um obstáculo técnico necessário para garantir a prontidão para IA. O conteúdo precisa ser selecionado para gerar uma IA de alta qualidade.

O processo de desenvolvimento de um corpus de dados apropriado tem várias etapas", afirmou Davis. "Cada parte de um documento precisa ser separada e enviada para treinamento. Isso gera incorporações que são usados posteriormente no espaço de IA generativa. É um processo que as organizações precisam compreender e estar preparadas para enfrentar."

Por exemplo, se um departamento de RH estivesse preparando seu conteúdo para uma plataforma com IA, ele poderia identificar registros com rótulos inadequados ou marcações incorretas para serem excluídos. Uma vez que o conteúdo de qualidade é inserido, o algoritmo do modelo será executado, a equipe poderá treinar o sistema classificando os resultados, e a IA começará a entender as intenções do conteúdo. Então, ele pode começar a melhorar por conta própria.

3. Governança

A governança se sobrepõe aos estados de prontidão técnica e de prontidão comercial. As organizações têm uma grande responsabilidade na governança da IA. Desde o monitoramento do acesso a dados e a detecção de incursões maliciosas até garantir práticas responsáveis de IA em toda a organização, padrões rigorosos permitem a implementação segura da IA.

Ao incorporar IA em produtos e operações diárias, as organizações devem estabelecer diretrizes claras para as equipes de produto e colaboradores, a fim de mitigar os riscos relacionados à IA em diversas áreas da empresa.

Um conselho de IA também pode ajudar a supervisionar a incorporação e implementação da IA, garantindo que as diretrizes reflitam avanços tecnológicos e mudanças nas leis.

Aderir aos padrões de segurança e conformidade de uma organização é essencial. Dado o forte uso de dados pela IA, políticas robustas e as ferramentas técnicas adequadas oferecem uma base sólida para uma implementação segura.

4. Ética

“A ética é algo que levamos muito a sério", disse Davis. "É preciso ter uma base ética sólida, isso é fundamental para garantir uma IA responsável.

Davis afirmou que a ética é uma preocupação comum entre os clientes e nas RFPs. A honestidade, a imparcialidade e a clareza são componentes centrais dessa prontidão empresarial.

"Quando um sistema de IA toma uma decisão ou faz uma recomendação, os clientes devem ser capazes de compreender como ele chegou àquela conclusão e quais benchmarks e avaliações demonstram a exatidão dessas conclusões", afirmou Davis. "Prontidão ética significa que existem diretrizes claras e bem definidas."

Os padrões de IA da Hyland incluem transparência, propriedade dos dados, honestidade, resultados verificáveis, privacidade, segurança e governança.

As empresas preparadas para IA podem garantir a saída de IA com dados éticos e supervisionar questões como viés. Os modelos de IA também precisam se defender contra situações em que usuários tentam utilizar comandos manipuladores para acessar informações que não deveriam.

As implicações são muito reais para diversas indústrias, especialmente os serviços financeiros, seguros e educação superior. Desde práticas históricas de exclusão em empréstimos até fraudes em reclamação de seguro e avaliações de estudantes, os riscos são altos, e os dados que impulsionam um modelo de IA devem ser protegidos contra vieses e dados contaminados.

5. Habilidades

Com os recursos de IA surgindo em novas e antigas tecnologias em todos os setores, as organizações não podem realizar plenamente suas ambições em IA sem as pessoas certas para levá-las à conclusão. A competição por talentos com habilidades em IA é intensa e criou uma lacuna de talentos que vai desde engenheiros e cientistas de dados até usuários de negócios que precisam de conhecimento prático em IA. As organizações estão ansiosas para contratar profissionais altamente capacitados, mas especialistas em IA sugerem a capacitação como uma alternativa.

"Acreditamos que todos na organização precisam ser capacitados no que diz respeito ao conhecimento em IA", disse Davis. "Veremos as empresas focarem mais em orçamentos, assim como no esforço e tempo necessários para capacitar seus funcionários, para que possam aproveitar a IA e obter retorno sobre o investimento."

Visão geral: a empresa pronta para IA

Uma vez que uma empresa atinge a prontidão para IA, começa o trabalho empolgante de construir um ambiente de trabalho impulsionado pela IA. Novos processos, até mesmo novas possibilidades, estão sobre a mesa. Em um nível elevado, funcionários e clientes devem se beneficiar de maior eficiência e visibilidade, incluindo:

• Entrega rápida de informações comerciais precisas.
• Capacidade de terceirizar o trabalho inteligente demorado para a IA.
• Capacidade de terceirizar o trabalho inteligente demorado para a IA
• Apoio e ampliação da força de trabalho
• Experiências mais gratificantes para o cliente

Além disso, Davis destaca essas áreas como particularmente discutidas nas visões de futuro.

Busca inteligente abrangente

"Uma busca mais inteligente é uma das coisas que as pessoas mais desejam da IA", disse Davis. "Elas querem fazer suas buscas com uma linguagem natural, de maneira conversacional." Pedir informações e receber a resposta correta, mesmo que os dados estejam em vários lugares, para obter recomendações, orientações ou até insights acionáveis.

As plataformas baseadas em IA organizam os conteúdos de uma forma mais humana, superando os rótulos e filtros limitados dos sistemas legados. Soluções como o Hyland Insight podem intuir relações mais profundas entre pontos de dados, independentemente de onde o conteúdo esteja armazenado. Além disso, a IA generativa pode intervir para levar a busca a outro nível, oferecendo insights e respostas.

Pesquisa inteligente na prática: imagine ser responsável por revisar 1.000 contratos jurídicos, procurando termos relacionados à posse de terras. Em vez de procurar por palavras-chave ou tags de metadados (ou pior, pegar um marca-texto após imprimir o documento), o trabalhador com suporte de IA pode direcionar o sistema: "Quais são os termos e condições principais relacionados à transferência de propriedade nos nossos contratos-padrão de imóveis?" Em segundos, os resultados são recuperados e o funcionário pode revisar e obter as informações mais valiosas.

"A IA oferece a capacidade de usar um assistente virtual inteligente que pode encontrar ótimas informações, fazer recomendações, fornecer orientações e resumir conteúdos", disse Davis. "As pessoas querem fazer isso de forma simples, usando linguagem natural, e querem buscar informações em múltiplos repositórios de outros sistemas."

Automação mais inteligente

Por causa dos recursos de automação nativos da Hyland, os clientes aproveitam o potencial de liberar o restante de seus dados e criar relacionamentos que possam impulsionar novos processos de negócios.

Devido às capacidades nativas de automação da Hyland, os clientes estão focados no potencial de desbloquear o restante de seus dados e criar conexões que podem impulsionar novos processos de negócios. "A IA pode desempenhar um papel em tudo isso, no processamento e na automação. Provavelmente o mais importante é que acho que as pessoas realmente entendem que muito do trabalho que elas fazem pode ser automatizado com as informações certas.”

E não é apenas automação pura de processos. A IA pode amplificar e potencializar as pessoas que trabalham nesses processos para que sejam mais rápidas e eficazes. Os modelos de IA podem até entender como um processo funciona e recomendar mudanças no fluxo do processo com base no que foi aprendido.

Inteligência além dos metadados

Com o conteúdo preparado para IA, todo o ciclo de vida da informação é aprimorado. As relações estabelecidas entre os pontos de dados e compreendidas pela IA criam oportunidades para um gerenciamento de conteúdo, processos, buscas e governança aprimorados. Por exemplo, a IA enriquece seu fluxo de trabalho por meio de:

• Gerenciamento de conteúdo: um maior volume e valor mais profundo de informações podem ser organizados, reconhecidos, extraídos e ativados a partir de conteúdo não estruturado, resultando em uma gestão de conteúdo mais abrangente e em melhores tomadas de decisão.
• Processos: processos mais complexos podem ser automatizados com o recursos da IA de interpretar dados conectados e relevantes de conteúdo não estruturado, além de utilizar uma inteligência similar à humana para impulsionar fluxos de trabalho.

IA em diferentes funções

Aproveitar a IA de forma eficaz em uma empresa leva tempo, educação e inovação. Muitas organizações aumentam o uso da IA à medida que ganham confiança, competência e criatividade. Davis compartilhou três cenários de execução de IA:

Nível 1: IA apoiando humanos
Considere um processo existente no qual um funcionário analisa tudo e toma a decisão. A IA pode entrar em ação, fornecendo respostas a perguntas sobre o conteúdo. Agora, em vez de um funcionário ler milhares de documentos, a IA pode resumir o conteúdo e fornecer as informações necessárias para uma decisão rápida e bem-informada.

Nível 2: A IA automatiza processos com revisão humana
Nesse cenário, o processo é configurado para que o modelo de IA faça o trabalho pesado e apresente seus resultados para revisão de um funcionário altamente qualificado. Por exemplo, um processo pode ter cinco decisões que podem ser automatizadas pela IA. Enquanto o modelo de IA toma essas decisões, ele pode ser revisado, mas acabará por concluir o processo. Os resultados do modelo são encaminhados para um profissional qualificado fazer a revisão. Esse aumento de trabalho inteligente e revisão qualificada gera eficiência e melhora a qualidade do trabalho no qual os humanos investem tempo.

Nível 3: 100% orientado por IA
Quando os modelos atingem 99% de precisão, são considerados totalmente operacionais. Naturalmente, a governança e o controle de qualidade ainda são necessárias, mas, nesse estágio, a IA se torna uma parte completamente automatizada da equipe.