Digital Office Company (DOC), proveedor finlandés de soluciones y servicios de gestión de la información, ayuda a las empresas a encontrar y gestionar grandes volúmenes de documentos a gran velocidad y escala, permitiéndoles identificar, clasificar y extraer información de sus documentos.
La mayoría de las veces, los sistemas automatizados de clasificación de documentos proporcionan una visión superficial de la naturaleza de los documentos mediante etiquetas genéricas o enriquecimientos de metadatos. Esta clasificación superficial no tiene plenamente en cuenta el contenido del propio documento, lo que significa que no se puede aprovechar el verdadero valor de los datos a menos que se evalúe manualmente cada documento.
La conclusión es que un proceso de evaluación manual de documentos para identificar tipos de documentos, detectar documentos extraviados y extraer detalles cruciales sería muy laborioso y consumiría mucho tiempo. Además, la falta de una gestión adecuada de los metadatos plantea posibles problemas relacionados con el RGPD y afecta negativamente a la calidad de los datos para las tareas posteriores. Si no se resuelven, estos desafíos pueden amenazar la ventaja competitiva y la eficiencia de los clientes de DOC debido a estos problemas de calidad de los datos y cumplimiento normativo.
Para hacer frente a estos obstáculos, DOC colaboró con IBM Ecosystem Engineering Build Lab, IBM Client Engineering e IBM Technology Expert Labs para desarrollar un piloto que aprovecha una combinación de machine learning tradicional e IA generativa (modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)) con IBM watsonx.ai e IBM watsonx Discovery.
A través de un piloto de cocreación de 6 semanas, DOC desarrolló una solución de canalización de datos impulsada por la plataforma IBM watsonx Discovery que utiliza modelos de machine learning personalizados junto con Mixtral-8x7B LLM de Mistral AI para clasificar documentos con etiquetas personalizadas y etiquetas de metadatos. El enfoque del piloto se centró en la industria inmobiliaria debido a la variedad de tipos de datos y requisitos regulatorios que enfrentan los clientes de DOC en este dominio. Este enfoque sectorial condujo a la creación de una capacidad adicional que amplió el alcance de la solución: el uso de LLM para extraer información detallada, como las decisiones del consejo de administración, de los documentos de las actas de las reuniones.
El proyecto piloto demostró ser un gran éxito en cuanto al aumento de la velocidad y la calidad de la clasificación de documentos y la comprensión de grandes volúmenes de documentos. Además, los resultados de la prueba piloto proporcionan una clara indicación de los beneficios de un enfoque combinado de machine learning tradicional e IA generativa, en el que las deficiencias de cada enfoque se cubren con las fortalezas del otro. Lo que antes llevaba unos minutos a una persona examinar manualmente un documento y clasificarlo puede llevarle sólo 2 segundos por documento mediante un proceso automatizado que requiere una evaluación humana sólo para los documentos que el sistema señala como atípicos.
De cara al futuro, DOC tiene como objetivo ampliar este piloto desarrollando aún más su solución para expandirla a otras industrias y segmentos de clientes.
Digital Office Company (DOC) (enlace externo a ibm.com) es una empresa finlandesa fundada en 1996 que ofrece soluciones modernas de gestión de la información para organizaciones de diferentes tamaños. Las oficinas se encuentran en Espoo, Hämeenlinna, Lahti y Lappeenranta, Finlandia.
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