Las empresas necesitan navegar sus datos en tiempo real y aunque todas las organizaciones parecen tener claro que las inversiones en datos y análisis son una de sus principales prioridades, muchas están teniendo dificultades para aprovechar la información que ya poseen en sus registros. En gran parte porque mucha de esta información se encuentra almacenada en contratos, correos electrónicos, documentos y otros registros no estructurados que suelen quedar fuera del radar.
La buena noticia es que las empresas hoy pueden apoyarse en tecnologías emergentes para responder a las nuevas demandas. Y por supuesto la incorporación de la AI generativa puede aportar soluciones que aprovechan estos formatos y responden consultas en lenguaje natural.
Por ejemplo, hasta aquí, cuando hacía falta saber qué rentabilidad estaba generando un cliente, o qué contratos se habían firmado con él, lo más probable es que se accediera a un dashboard para obtener la información, o que se desplegara un reporte en algún sistema transaccional. En el mejor de los casos los colaboradores más avezados intentaban ejecutar un query (una consulta precisa) en SQL para buscar las respuestas. Siempre y cuando la esa información hubiese sido previamente sistematizada. Hoy existen opciones diferentes: las soluciones de gestión documental basadas en LLM (large language models o modelos de lenguaje de gran tamaño) combinan modelos de AI con bases de datos tradicionales para responder preguntas en lenguaje natural y gestionar datos con un enfoque diferente.
Esta combinación de LLM con una base y técnicas de gestión de datos tradicionales crea soluciones más poderosas para el análisis de documentos, para encontrar información exacta y acceder a respuestas en lenguaje natural. Una sinergia que proporciona una gestión de datos más robusta, segura y veloz, mejorando significativamente la capacidad de las empresas para manejar y aprovechar la información en diversos contextos de negocio.
Optimización de procesos
Muchas empresas tienen hoy una capacidad inédita para almacenar información. E incluso también para el procesamiento de esos datos. Pero muchas veces se ven sobrepasadas por ellos, y no logran extraerles valor. Acumulan enormes cantidades de documentos y se ven abrumadas por esta abundancia. Por eso requieren de soluciones que les ofrezcan una gestión más eficiente de la información, al proporcionar un acceso rápido y preciso a los datos relevantes.
Gracias a las nuevas herramientas de LLM y gestión documental, los colaboradores ya no necesitan ocupar mucho tiempo buscando manualmente en vastas colecciones de documentos. Como los LLMs están diseñados para entender y procesar el lenguaje natural, pueden interpretar y responder consultas de manera precisa. Esto es especialmente útil en situaciones donde se necesita información específica de manera ágil, como en procesos de atención al cliente, soporte técnico y toma de decisiones estratégicas. En estos casos la velocidad de respuesta mejora la satisfacción de los clientes y la eficiencia interna de la organización.
Por otro lado, el acceso más veloz a la información precisa facilita una toma de decisiones más informada. Los directivos y gerentes pueden utilizar estas soluciones para obtener informes, análisis y datos específicos que respaldan decisiones estratégicas, lo que reduce el riesgo de errores y aumenta la efectividad de las acciones implementadas.
Si tenemos en cuenta la automatización de la búsqueda y el análisis de documentos, las empresas pueden reducir significativamente los costos asociados con la mano de obra dedicada a estas tareas. Además, la precisión y rapidez en obtener la información disminuyen los costos relacionados con los eventuales errores y retrabajos.
Es decir que estas soluciones aportan dos beneficios fundamentales: incrementan la productividad y reducen los costos operativos.
Escala y personalización
Un software basado en modelos de lenguaje puede escalar fácilmente para manejar un creciente volumen de datos y consultas sin comprometer el rendimiento. Esta escalabilidad es vital para las empresas en crecimiento que necesitan sistemas que evolucionen con sus necesidades, sin requerir inversiones significativas en infraestructura adicional.
Además, estas herramientas pueden ser entrenadas y ajustadas para comprender terminología específica y contextos únicos, propios de diferentes industrias. Esto permite personalizar la solución para que se adapte a las necesidades particulares de cada negocio, ya sea en el sector manufacturero, financiero y otros, o en actividades como la legal, contable y más.
Ventajas clave
La implementación de un sistema de gestión documental que utiliza los LLM proporciona a las empresas una ventaja competitiva significativa. La capacidad de responder rápidamente a las consultas y obtener insights valiosos a partir de la información disponible puede diferenciar a una empresa de sus competidores, atrayendo a más clientes y fortaleciendo su posición en el mercado.
En este marco estas soluciones de gestión documental se transforman en una inversión estratégica, que como hemos visto ofrece múltiples beneficios: eficiencia, precisión, reducción de costos, escalabilidad y mejoras significativas en los procesos de toma de decisiones.
Entre otras ventajas estas herramientas aseguran:
- Indexación y consulta rápida.
- Almacenamiento eficiente.
- Integridad y consistencia de los datos.
- Actualización y mantenimiento de los datos.
- Seguridad y privacidad de los datos.
- Capacidad de manejar datos estructurados y no estructurados.
- Carga de datos asistida.
- Capacidades avanzadas de consultas y análisis.
Dónde se aplica
Las soluciones que analizan documentos y responden consultas en lenguaje natural pueden aplicarse en múltiples casos de negocio reales. Su versatilidad permite aplicarlas en diversos sectores para mejorar la eficiencia, precisión y capacidad de respuesta de las organizaciones en diferentes situaciones de negocio, en un lenguaje mucho más cercano a las personas. Por ejemplo, resultan ideales para:
- Apoyo a la atención a clientes, ya que proporcionan instrucciones detalladas y soluciones basadas en la información de manuales y bases de datos de soporte; además pueden responder preguntas frecuentes y ofrecer información sobre productos y servicios con rapidez y precisión.
- Análisis de documentos legales: pueden revisar y analizar contratos, leyes, y regulaciones, proporcionando resúmenes y respuestas a las consultas específicas de los equipos legales.
- Asesoría financiera: pueden brindar recomendaciones y respuestas a preguntas sobre inversiones, productos financieros y regulaciones fiscales.
- Asistencia en la de detección de fraude: las herramientas tienen la capacidad deanalizar grandes volúmenes de transacciones y documentos para identificar patrones sospechosos.
- Gestión de talento: pueden analizarcurrículums y perfiles de candidatos para identificar las mejores coincidencias para posiciones abiertas; y también brindan respuestas a consultas de empleadossobre políticas de la empresa, beneficios y procedimientos internos, de manera automática y precisa.
Por otro lado, estas soluciones pueden ofrecer soporte en áreas como salud y medicina (para la consulta de información médica), en educación o investigación y desarrollo (para el análisis de material educativo o científico) y en las áreas de marketing y ventas (para obtener insights sobre tendencias de mercado).
Beneficios de un modelo propio
Los modelos open source de LLM que están disponibles en la actualidad (como BERT, de Google, o Llama, de Meta) nos permiten contar con un modelo propio para este tipo de soluciones. Si bien no ofrece todas las capacidades de los modelos privados como GPT, brinda importantes ventajas, ya que puede ser entrenado con los datos y documentos específicos de la empresa, para adaptarse mejor a su negocio. Además, permiten un mayor control sobre los datos, con lo cual reduce el riesgo de filtraciones y facilita el cumplimiento de normativas y regulaciones de privacidad y protección de datos.
Al mismo tiempo un modelo propio puede ser optimizado para la infraestructura y los recursos tecnológicos específicos de la compañía. Por otra parte, asegura una reducción de costos a largo plazo: aunque la inversión inicial en el desarrollo y entrenamiento puede ser importante, a largo plazo puede resultar más económico que pagar licencias o tarifas de uso de modelos de terceros; adicionalmente las organizaciones pueden gestionar y controlar mejor sus costos de mantenimiento y la actualización.
En definitiva, un modelo de LLM propio adaptado y optimizado puede brindar diferenciales importantes frente a empresas que utilizan soluciones genéricas o de terceros. En Baufest consideramos que una solución propia adaptada a los casos de negocio adecuados puede aumentar la generación de valor, al combinar las capacidades de análisis e interacción de los LLM con la estructura y la precisión de las técnicas tradicionales de datos.
Este enfoque aumenta la productividad y reduce los costos operativos en la gestión documental y de datos. Además, deja a las organizaciones en mejores condiciones de provechar los enormes volúmenes de información que hoy están disponibles en diferentes formatos, y de usarlos para ganar competitividad para su negocio.