Indexar Documentos Usando Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que indexamos documentos desde la entrada del documento físico al escáner, su digitalización hasta el formato final de almacenamiento. Es muy importante que el proceso se complete a la perfección desde el origen de la indexación para obtener un resultado optimo y preciso al momento de digitalizar y extraer la data en diferentes formatos para su uso en variedad de plataformas.

¿Qué Es La Indexación De Documentos?

La indexación de documentos es similar al proceso de crear un índice de un libro, el orden definido nos permite encontrar rápidamente la información deseada.

Uso De Inteligencia Artificial En La Indexación De Documentos:

Con la Inteligencia artificial se han desarrollado herramientas que nos ayudan a sortear los datos de manera automática y en muy poco tiempo. Un ejemplo de esto es el PLN o Procesamiento del Lenguaje Natural que se basa en una combinación de técnicas de aprendizaje automático y lingüística computacional.

Algunas de las aplicaciones más comunes del PLN incluyen:

• Asistentes virtuales (como Siri o Alexa)
• Traducción automática
• Análisis de sentimientos
• Chatbots
• Indexación y búsqueda de información

Beneficios Clave: La tecnología reforzada con Inteligencia Artificial provee la automatización, la precisión, la eficiencia y la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos al momento o en tiempo real.

Técnicas De Inteligencia Artificial Para La Indexación: Las técnicas son un conjunto de herramientas y métodos que buscan optimizar y automatizar el proceso de organizar y clasificar la información contenida en documentos. Estas técnicas permiten que las máquinas comprendan, interpreten y categoricen el contenido de manera más eficiente y precisa que los métodos tradicionales.

• Procesamiento Del Lenguaje Natural (PLN):
  • El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo principal es permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de manera similar a como lo hacen las personas.
  • Algunas técnicas utilizadas para la indexación lo son; el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), la Clasificación de Texto y la Extracción de Palabras Clave.
• Aprendizaje Automático (ML):
  • Los algoritmos del aprendizaje automático o ML aprenden de los datos para mejorar la precisión de la indexación. Los tipos de algoritmos del aprendizaje automático los son:
    • El Aprendizaje Supervisado es cuando el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos “etiquetados”, es decir, datos donde se conoce la respuesta correcta.
    • El Aprendizaje No Supervisado es cuando el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos “no etiquetados”, es decir, datos donde no se conoce la respuesta correcta.
    • El Aprendizaje por Refuerzo es cuando un “agente” aprende a tomar decisiones en un “entorno” para maximizar una “recompensa”.
• Características Del Reconocimiento Óptico De Caracteres (OCR):
  • El OCR convierte imágenes de texto en texto legible por máquina.
  • La IA mejora la precisión del OCR al permitir que los sistemas reconozcan patrones complejos, mejoren la calidad de la imagen, aprendan y se adapten, y comprendan el contexto del texto.

Uso de Inteligencia Artificial en el Proceso de Indexación

Algunas industrias se benefician del uso de IA al momento de indexar sus documentos por el gran volumen de documentos que generan constantemente. A continuación, industrias que se benefician del uso de IA para indexar de forma automatizada:

• Industria Legal: Gestión de documentos legales
• Industria de la Salud: Archivos médicos
• Bibliotecas: Bibliotecas y archivos
• Negocios: Servicio al cliente

Riesgos de un Mal Uso de la Inteligencia Artificial Durante el Proceso de Indexación:

• Sesgos en los datos de entrenamiento: Los algoritmos de IA aprenden de los datos. Si estos datos contienen sesgos (por ejemplo, datos históricos que reflejan discriminación), la IA puede perpetuar y amplificar esos sesgos en el proceso de indexación. Esto puede llevar a resultados inexactos o injustos.
• Ambigüedad del lenguaje natural: El lenguaje humano es inherentemente ambiguo. Una misma palabra o frase puede tener múltiples significados dependiendo del contexto. La IA puede tener dificultades para desambiguar el significado correcto, lo que afecta la precisión de la indexación. Por ejemplo, la palabra “banco” puede referirse a una institución financiera o a un asiento.
• Variedad de formatos y fuentes de documentos: Los documentos pueden venir en una amplia variedad de formatos (PDF, Word, imágenes, etc.) y fuentes (documentos escaneados, correos electrónicos, páginas web, etc.). La IA debe ser capaz de manejar esta diversidad y extraer información precisa de cada formato.
• Errores de OCR: Si se utiliza OCR para digitalizar documentos, pueden producirse errores en la conversión de imágenes a texto. Estos errores pueden afectar la precisión de la indexación, especialmente si el texto es complejo o de mala calidad.
• Necesidad de actualización constante: Los algoritmos de IA requieren una actualización constante para mantener su precisión. El lenguaje evoluciona, y nuevos tipos de documentos y fuentes surgen continuamente. La IA debe adaptarse a estos cambios para seguir siendo eficaz.
• Evaluación y métricas de precisión: Es crucial establecer métricas claras para evaluar la precisión de la indexación con IA. Sin embargo, definir qué se considera “preciso” puede ser complejo, especialmente en casos donde la información es subjetiva o ambigua.
• La sobre dependencia de la IA: Es importante no depender completamente de la IA. La supervisión humana y la validación de los resultados son esenciales para garantizar la precisión y corregir posibles errores.
• Violación de la privacidad: La IA puede extraer información personal identificable (IPI) de los documentos, como nombres, direcciones, números de teléfono o información financiera. Esto puede llevar a la exposición no autorizada de datos sensibles y a la violación de la privacidad de las personas.
• Uso indebido de datos: Los datos indexados por la IA podrían ser utilizados para fines no autorizados, como la discriminación, el perfilamiento o la vigilancia. Esto puede tener consecuencias negativas para las personas y las organizaciones.
• Ciberataques: Los sistemas de IA que indexan documentos pueden ser vulnerables a ciberataques, lo que podría resultar en la pérdida o el robo de datos sensibles. Los atacantes podrían aprovechar las vulnerabilidades de la IA para acceder a información confidencial.’
• Cumplimiento normativo: El uso de la IA para indexar documentos debe cumplir con las leyes y regulaciones de protección de datos, como por ejemplo el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa.
• Integración con sistemas existentes: Puede ser complicado el integrar soluciones de IA con sistemas de gestión de documentos existentes.

Gestión de Registros Para la Manufactura Moderna

Utilice este libro electrónico para liberar el potencial de sus operaciones de gestión de registros de su manufactura mediante la digitalización de sus procesos de documentos críticos.

eBook ›

El Futuro de la Indexación de Documentos

La inteligencia artificial (IA) ha impulsado el desarrollo de varias herramientas poderosas que pueden optimizar significativamente el proceso de indexación. A continuación, algunas categorías y ejemplos:

1. Plataformas de Búsqueda Empresarial con IA:

• • Lucidworks Fusion: Esta plataforma utiliza IA para conectar a los usuarios con datos relevantes, rompiendo los silos de información. La misma puede indexar diversas fuentes de datos en un índice de búsqueda unificado, mejorando la precisión y la relevancia de los resultados.
  • Glean: Ofrece tecnología de búsqueda impulsada por IA diseñada para ayudar a los empleados a encontrar información relevante dentro de los sistemas y contenidos de una empresa. Esta puede proporcionar resultados personalizados y contextualmente relevantes.

2. Herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN):

• • Google Cloud Natural Language API: Esta herramienta le permite extraer información valiosa de textos, como entidades, sentimientos y sintaxis. También puede utilizarse para enriquecer los índices con metadatos relevantes.
  • Amazon Comprehend: Similar a la API de Google, ofrece capacidades de PLN para analizar texto y extraer información clave. Esta herramienta también es muy útil para poder analizar grandes cantidades de información en tiempos muy reducidos.

3. Motores de Búsqueda con IA:

• • Waldo: Es un motor de búsqueda que utiliza índices de las principales plataformas, como Google y Bing, y luego ofrece resultados personalizados. Muy útil para investigadores, ya que puede compilar información en documentos útiles.
  • You.com: Este motor de búsqueda presenta herramientas para la escritura de contenido, así como la búsqueda de información en diferentes formatos, como imágenes, texto, etc.

4. Herramientas de OCR con IA:

• • Las soluciones de OCR modernas, como las ofrecidas por Google Cloud Vision API y Amazon Textract, utilizan IA para mejorar la precisión en la conversión de imágenes de texto a texto legible por máquina. Estas herramientas son esenciales para indexar documentos escaneados o imágenes con texto.

Consideraciones Importantes Durante Proceso de Indexación con IA:

• La elección de la herramienta adecuada dependerá de tus necesidades específicas, el tipo de documentos que estés indexando y el volumen de datos.
• Es importante evaluar la precisión, la escalabilidad y la facilidad de integración de cada herramienta antes de tomar una decisión.
• La importancia del PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural):
  • El PLN es fundamental para la indexación inteligente, ya que permite a las máquinas comprender el significado del texto, no solo las palabras. Esto es crucial para extraer información relevante y crear índices precisos.
  • Herramientas como las API de Google Cloud Natural Language y Amazon Comprehend son muy valiosas para aplicar el PLN en la indexación.
• La evolución del OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres):
  • El OCR ha mejorado enormemente gracias a la IA, lo que permite digitalizar y indexar documentos que antes eran inaccesibles.
  • Esto es especialmente útil para bibliotecas, archivos y empresas que manejan grandes volúmenes de documentos en papel.
• • • Las herramientas de búsqueda con IA, como Lucidworks Fusion y Glean, ofrecen resultados personalizados y contextualmente relevantes, lo que mejora la eficiencia y la productividad.
    • Esto es un cambio muy grande con respecto a los motores de busqueda tradicionales.La personalización de la búsqueda con IA.

En resumen, al indexar documentos con IA se recomienda:

• • Seleccionar una herramienta de IA para indexación teniendo en cuenta factores como la precisión, la escalabilidad, la facilidad de integración, el costo y la seguridad de los datos.
  • Siempre es bueno realizar pruebas con pequeños grupos de información antes de implementar un producto nuevo en grandes cantidades de datos.

Para proyectos de indexación de documentos usando inteligencia artificial de manera segura y siguiendo los protocolos de cumplimiento consulte con representante de Access. Contamos con vasta experiencia y la tecnología de punta necesaria para preservar la privacidad y el cumplimiento en el manejo de sus documentos.

Cómo Access Le Puede Ayudar