A IA generativa está transformando o IDP: veja como desbloquear novos valores
A IA generativa tornou-se rapidamente uma força transformadora em muitos setores, e um dos avanços mais significativos é sua integração com o software Intelligent Document Processing (IDP), ampliando os limites do que as soluções de IDP podem alcançar e expandindo seus casos de uso para empresas de todos os tipos. A IA e seus recursos relacionados podem ser intimidadores, e muitos líderes empresariais não sabem ao certo como usá-la para maximizar o valor e manter a competitividade.
A evolução da automação de documentos
Há muito tempo, as soluções de IDP são a pedra angular dos esforços de transformação digital, principalmente em setores como finanças e bancos, seguros, transporte e logística e saúde, em que grandes volumes de dados não estruturados precisam ser processados com eficiência. A maioria dos sistemas de IDP utiliza OCR, ICR, modelos de aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP) para extrair e processar automaticamente informações de documentos como faturas, contratos e formulários. Essas tecnologias e serviços de IA são a pedra angular da automação de processos de documentos para integrar dados críticos em CRM, ERP, BPM, EHR e outros sistemas comerciais importantes.
"É como ter um gênio incansável de um analista ao seu lado, dedicado em tempo integral a tirar o máximo proveito de seus dados."
Ao adicionar recursos de IA generativa à combinação, o IDP está dando outro salto significativo. Com a ajuda de modelos de linguagem ampla (LLMS), como o Azure OpenAI Service da Microsoft, os sistemas de IDP podem extrair informações de documentos longos e não estruturados e fornecer insights mais profundos sobre os dados como parte de um processo de tomada de decisão. Ao ir além do aprendizado de máquina determinístico que depende de modelos pré-treinados ou modelos personalizados, a IA generativa traz a síntese criativa e a adaptabilidade dinâmica, permitindo que as empresas solicitem respostas relativas a dados em documentos complexos ou resumam documentos longos e não estruturados para que as partes interessadas possam entender melhor e transmitir o que os dados significam para seus negócios.
Gateways convencionais para IA
O Copilot da Microsoft é um exemplo de como a IA generativa está sendo democratizada, tornando-a acessível aos usuários corporativos comuns. Ao incorporar a IA em ferramentas conhecidas, como Microsoft Word, Excel e PowerPoint, o Copilot permite que os usuários produzam rapidamente cópias de e-mails ou campanhas, analisem códigos, criem gráficos originais e executem outras tarefas usando simples comandos de texto. Embora o Copilot tenha sido aclamado como um divisor de águas para a produtividade, seus aplicativos atuais se concentram nos benefícios de economia de tempo para os indivíduos, em vez de fornecer resultados comerciais mensuráveis.
Por exemplo, os CFOs e outros executivos costumam ser céticos em relação às ferramentas que oferecem métricas de ROI "suaves", como o tempo economizado. Quando as empresas estão investindo milhões em soluções de IA, é mais provável que priorizem aplicativos que gerem resultados comerciais essenciais, como crescimento da receita, eficiência operacional ou experiência do cliente, em vez daqueles que apenas aumentam a conveniência para indivíduos e equipes.
No contexto da IDP, a IA generativa está evoluindo para além de meros aprimoramentos de produtividade e está desempenhando um papel fundamental na automação das principais tarefas de negócios, especialmente em processos críticos que dependem muito de dados não estruturados de documentos.
Desbloqueie o ROI difícil com a IA generativa
A capacidade da IA generativa de entender e sintetizar tarefas complexas e automatizar fluxos de trabalho com uso intensivo de documentos está abrindo novas possibilidades para que as empresas obtenham um ROI "sólido" de seus investimentos em IA. Por exemplo, as empresas agora podem usar a IA generativa para redigir automaticamente documentos jurídicos, resumir contratos ou processar reivindicações de seguro - tudo isso mantendo um alto grau de precisão e conformidade.
No setor financeiro, a IA generativa pode analisar balanços, produzir relatórios financeiros e criar projeções com base em dados históricos. A capacidade de automatizar esses processos comerciais essenciais, que tradicionalmente envolvem horas de trabalho manual, traduz-se em economia de custos tangível e maior eficiência operacional.
"Com a IA generativa na mistura, praticamente tudo é possível."
Nossa plataforma de IDP, KODAK Info Input Solution, integra-se aos serviços dos principais hiperescaladores de IA como Microsoft, Amazon e Google, incluindo seus serviços de IA generativa. Ao aproveitar esses serviços de IA na nuvem por meio da Info Input Solution, as empresas podem coordenar sem esforço várias técnicas de IA - como PNL, reconhecimento de manuscrito e compreensão de dados por meio de IA generativa -, permitindo assim uma gama mais ampla de recursos de automação para dar suporte a qualquer processo centrado em documentos, desde a integração do cliente até o gerenciamento de contratos e muito mais. Com a IA generativa no mix, praticamente tudo é possível.
Expansão dos casos de uso comercial do IDP
Alimentado por IA, o IDP está expandindo rapidamente as possibilidades de novos casos de uso comercial. Por exemplo, no setor de saúde, a IA generativa pode ajudar a resumir registros de pacientes ou sintetizar pesquisas médicas, reduzindo significativamente o tempo que médicos e profissionais de saúde gastam em tarefas administrativas. Na área jurídica, o processo de revisão de contratos é acelerado como resultado de análises e resumos mais rápidos e precisos de contratos jurídicos.
A IA generativa também permite que as empresas analisem rapidamente documentos não estruturados que antes tinham um custo proibitivo para serem implementados usando sistemas tradicionais de IDP. Por exemplo, cartas de correspondência de clientes, e-mails, transcrições de reuniões e relatórios financeiros agora podem ser convertidos em dados estruturados e, em seguida, analisados para obter insights de negócios. Isso abre novos caminhos para os setores que dependem muito de dados não estruturados e onde o envolvimento do cliente é fundamental para a satisfação e a fidelidade.
Desafios futuros: A previsão do Gartner e o caminho a seguir
Apesar de seu potencial, a jornada da IA generativa na IDP não está isenta de desafios. De acordo com as previsões recentes da Gartner , 30% dos projetos de IA generativa provavelmente serão abandonados até 2025. Essa alta taxa de abandono pode ser atribuída a vários fatores, incluindo a complexidade da implementação da IA, o grande investimento inicial necessário e o alto custo de licenciamento das soluções de IA generativa.
A eficácia da IA generativa ainda está sendo avaliada em muitos contextos comerciais. Embora ela possa automatizar tarefas repetitivas, seu verdadeiro valor só será percebido quando combinada com outras abordagens - como modelos de aprendizado de máquina supervisionados e sistemas baseados em regras - para formar uma solução de IDP coesa e dimensionável. Por exemplo, o KODAK Info Input Solution integra a IA generativa com modelos pré-treinados para fluxos de trabalho e tarefas específicos (e.g., por exemplo, processamento de faturas) para oferecer um nível muito mais alto de precisão e recursos de automação mais abrangentes do que a IA generativa sozinha.
Impulsionando os negócios com a automação inteligente
À medida que as empresas continuarem a explorar o potencial da IA generativa, sua função no IDP continuará a se expandir, permitindo que as empresas automatizem ainda mais os fluxos de trabalho centrados em documentos e desbloqueiem novos casos de uso de negócios. A capacidade de lidar com dados não estruturados, responder de forma produtiva a solicitações complexas e trabalhar em conjunto com outros modelos de IA torna a IA generativa uma ferramenta poderosa para a transformação dos negócios.
No entanto, a rápida expansão dessa tecnologia também está gerando confusão sobre quando, onde e como aproveitá-la da melhor forma para obter seus enormes benefícios.
Olhando para o futuro, as empresas que tiverem sucesso com a IA generativa provavelmente serão aquelas que reconhecerem seus pontos fortes e suas limitações. A IA generativa se destaca quando usada em combinação com outros processos de software e quando aplicada a fluxos de trabalho críticos para os negócios com base em regras personalizadas. A chave para as empresas é investir em plataformas escalonáveis que possam orquestrar essas tecnologias, garantindo que a IA generativa possa fornecer um valor mensurável na forma de economia de custos, maior eficiência e melhor tomada de decisões.
