Ottimizzare la classificazione dei documenti aziendali è una buona pratica che permette alle aziende di valorizzare il patrimonio informativo, migliorando la disponibilità e la condivisione della conoscenza all’interno dell’organizzazione.
L’intelligenza artificiale (AI) oggi fornisce gli strumenti per accelerare i processi di gestione documentale, riducendo gli errore di classificazione e accelerando la velocità di elaborazione delle informazioni.
Con “classificazione” si intende il processo di organizzazione dei documenti in categorie, in base al contenuto e utilizzo. Così le aziende possono gestire grandi volumi di informazioni, facilitando le attività di ricerca, archiviazione e accesso, nel rispetto della conformità normativa. Tuttavia se condotte manualmente, con metodi tradizionali, le attività di classificazione possono rivelarsi un collo di bottiglia per l’efficienza aziendale perché time-intensive, complesse e soggette a errori.
L'intelligenza artificiale invece promette di ottimizzare e trasformare radicalmente i processi di gestione documentale, incluse le procedure di classificazione, grazie all’automazione. Se opportunamente addestrati, i modelli di machine learning (ML) possono analizzare rapidamente il contenuto dei documenti per comprendere il contesto e procedere all’assegnazione delle categorie corrette. Ciò riduce drasticamente la necessità dell'intervento umano, minimizzando gli errori.
Sintetizzando, l’artificial intelligence applicata ai processi di classificazione dei documenti aziendali restituisce una serie di importanti benefici.
Innanzitutto bisogna considerare i vantaggi in termini di velocità: l’automazione intelligente infatti permette di accelerare l’elaborazione di grandi volumi di informazioni, garantendo ritmi ineguagliabili rispetto a qualsiasi procedura manuale. Così si riducono i tempi per la classificazione dei documenti e conseguentemente per il loro reperimento.
L’accuratezza e l’affidabilità sono altri elementi che connotano gli algoritmi di AI. Infatti, grazie all'utilizzo sul campo e all’iniezione continua di dati, i modelli ML apprendono automaticamente e migliorano l’efficacia nel tempo, garantendo una classificazione precisa e riducendo il tasso di errore anche nelle attività di ricerca.
La convenienza del processo di classificazione documentale, infine, è un ulteriore beneficio dell’intelligenza artificiale: le soluzioni di IA possono scalare facilmente per adattarsi al volume crescente di documenti aziendali da gestire, senza un aumento proporzionale dei costi.
Ma quali sono esattamente le tecnologie intelligenti che intervengono a supporto della classificazione dei documenti aziendali? Semplificando, i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per interpretare i contenuti e classificare i documenti.
Le funzionalità di Natural Language Processing infatti consentono di effettuare l’analisi semantica dei documenti, quindi di comprendere significato e contesto per procedere a una classificazione razionale e accurata.
Le soluzioni di Optical Character Recognition invece permettono di convertire diversi tipi di documenti come scansioni, file PDF e immagini, in formati leggibili dal sistema, che possono essere modificati, ricercati e classificati.
Grazie all’adozione delle tecnologie NLP e OCR, i sistemi di artificial intelligence possono rilevare modelli e strutture ricorrenti utili per la classificazione documenti aziendali, intercettando eventuali anomalie e riducendo i margini di errore.
Per implementare di sistema di classificazione documentale efficace, è necessario seguire una serie di passaggi procedurali.
Innanzitutto, occorre procedere alla preparazione dei dati per addestrare i modelli di machine learning. Sostanzialmente, bisogna raccogliere e organizzare un'ampia mole di documenti che verranno analizzati dagli algoritmi di intelligenza artificiale. Chiaramente, l’efficacia delle funzioni ML dipenderà dalla qualità delle informazioni utilizzate durante l’allenamento: per garantire risultati ottimali, è necessario fornire dataset puliti e ben etichettati.
La software selection è una fase altrettanto critica: bisogna infatti optare per una soluzione di intelligenza artificiale solida, basata su modelli di machine learning efficienti ma soprattutto in grado di interfacciarsi con il parco aziendale di sistemi e database. L’integrazione con le piattaforme gestionali e di document management esistenti è fondamentale per il successo della classificazione.
Una volta implementata e addestrata l’applicazione AI, bisogna assicurarsi il processo di apprendimento e aggiornamento continuo: infatti, un sistema di intelligenza artificiale deve imparare automaticamente da nuovi dati ed evolvere tecnologicamente nel tempo per mantenere la sua efficacia e migliorare i livelli di precisione.
Se adottare una soluzione AI è una scelta strategicamente conveniente per snellire, accelerare e ottimizzare la classificazione dei documenti aziendali, il processo di selezione e implementazione tecnologica non è banale.
Occorrono infatti competenze specifiche in materia di integrazione, data management e analytics, ma anche conoscenze approfondite e aggiornate sulle nuove tecnologie. Un partner esperto e referenziato può supportare il cliente in tutte le fasi, dalla scelta applicativa all'addestramento dei modelli ML fino alla messa in produzione e alla successiva manutenzione. Il consulente si occuperà anche dell’aggiornamento degli algoritmi e delle funzionalità, garantendo innovazione continua e allineamento ai desiderata. Così le soluzioni AI per la classificazione documenti aziendali potranno soddisfare le aspettative, ottimizzando la gestione delle informazioni e aumentando considerevolmente la produttività.