La inteligencia artificial está en boca de todos. Como cualquier tecnología que pretende revolucionar la forma en que trabajamos, es fuente de nuevos desafíos que afrontar. Echemos un vistazo al lugar que ocupa la IA en la gestión del conocimiento antes de ver cómo utilizarla de forma inteligente, ahora y en el futuro.
Tecnologías para procesar más datos, más rápido
La inteligencia artificial ya está a la vanguardia del procesamiento de la información, al menos en los medios de comunicación y en las mentes. Desde hace varias décadas, hemos implementado toda la tecnología que nos permite procesar volúmenes cada vez mayores de información. Hemos multiplicado por diez la cantidad de información procesada y hemos mejorado constantemente el motor de búsqueda asociado: procesamiento del lenguaje (lematización, distancia de Levenshtein), uso combinado de conceptos y texto completo, teniendo en cuenta aproximaciones, ordenación de los resultados por relevancia teniendo en cuenta el perfil.
La inteligencia artificial ya está presente en nuestras soluciones en diferentes formas. Traducción automática a través de un conector DeepL que permite consultar la base de información en los idiomas elegidos por el administrador. Búsqueda de entidades nombradas en los textos: nombres de personas, empresas o incluso ubicaciones geográficas. Identificación automática de la calidad de los textos a través de un análisis del tiempo de lectura que cada persona ha dedicado a ellos. Sugerencias automáticas mediante la búsqueda de documentos cercanos a las lecturas ya realizadas por cada persona o por personas cuyo perfil sea similar.
Aproveche la IA a partir de hoy
Para aprovechar todo este conjunto ya disponible, el paso a dar es pasar de una lógica de análisis de textos a una lógica de análisis de vocabulario: proporcionar al sistema los medios para reunir, vincular, los textos gracias a las equivalencias establecidas en las expresiones.
De este modo, hoy en día podemos reducir drásticamente el tiempo que se dedica a la indexación de textos y ofrecer resultados relevantes en los primeros puestos de las listas. Además, podemos anticiparnos a las preocupaciones de todos y ofrecer información específica.
Nuevos desafíos que deben abordar las herramientas de IA
El gran reto que tienen las tecnologías de inteligencia artificial es reducir el tiempo dedicado a la lectura. Para ello, hay que dar dos pasos: poder resumir un único texto y sintetizar un conjunto de textos, ya sea al final de una búsqueda o al elaborar un boletín de seguimiento.
Las tecnologías avanzan rápidamente en estos ámbitos y seguimos siendo conscientes de la confianza que podemos depositar en ellas. Los dos puntos principales de atención, y con los que no podemos hacer concesiones, son: no inyectar en un resumen información que no se encuentre en el texto original (es decir: ninguna alucinación), no desviarnos de la seguridad absoluta que debemos garantizar para cada pieza de información confiada a nuestra solución Kentika. Seguridad interna: no transmitir información confidencial a una persona no autorizada; seguridad externa: no alimentar un modelo que pueda utilizar la información para otros fines.
El debate entre LLM (Large Language Models) y SML (Small Language Model) en aplicaciones de gestión del conocimiento aún no está resuelto, pero en los próximos meses deberían surgir soluciones que respeten las reglas expuestas anteriormente.
Cuando introdujimos la EDM en nuestras soluciones en 1989, sabíamos que tardaríamos unos años en alcanzar la madurez y, a mediados de los años 90, fuimos reconocidos como una solución EDM de primer orden. Estamos convencidos de que la inteligencia artificial permitirá pronto que todos adquieran cada vez más conocimientos en tiempos cada vez más limitados.
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De Gilles Batteuxpresidente y fundador de de Kent
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