AI content management significa risolvere la gestione di una pluralità di contenuti grazie all’ausilio delle tecnologie associate all’Intelligenza Artificiale. Il contributo dell’AI viene in soccorso alle organizzazioni che stanno letteralmente annegando nei dati. Considerando che il 90% sono dati non strutturati come documenti, immagini, e-mail, dati online e video è chiara la valenza strategica di un AI content management. La possibilità di organizzare un’eterogeneità di materiali digitali in modo tale che i computer possano elaborare facilmente le informazioni aiuta a gestire l’onda montante dei big data, estraendo valore dalle informazioni.
AI content management: a cosa serve
Il problema è che nella maggior parte delle organizzazioni i dati non strutturati non vengono analizzati. E così che si perdono informazioni preziose a meno di non utilizzare una quantità di tempo e di risorse umane dedicate all’estrazione, elaborazione e classificazione.
Questo è il motivo per cui le imprese più lungimiranti stanno sfruttando i progressi dell’AI content management. In particolare, lo sviluppo dell’apprendimento automatico e dell’Intelligenza Artificiale consente di generare modelli all’interno delle informazioni che permettono di sbloccare i contenuti grazie all’uso del linguaggio naturale, l’utilizzo del riconoscimento vocale o dell’imagine recognition nonché altre tecnologie utili all’elaborazione di dati, immagini e video.
Content intelligence: perché è importante e come funziona
Applicare tecnologie cognitive ai contenuti non richiede un cambio di passo immediato. L’AI content management, infatti, può essere introdotto attraverso una serie di passaggi graduali. Maggiore è il valore che un’organizzazione desidera ottenere dai suoi contenuti, più avanzata dovrà essere la tecnologia cognitiva da applicare. Per questo motivo, la content intelligence è un viaggio che le organizzazioni devono intraprendere, aumentando il valore dei contenuti nel tempo.
Esistono livelli diversi di content intelligence. Il primo livello è quello più elementare, dove il contenuto viene semplicemente digitalizzato, prelevato dal suo formato nativo, come foto o documenti cartacei, e archiviato in digitale. Le organizzazioni iniziano il loro viaggio partendo con processi non particolarmente intelligenti dal punto di vista dei contenuti. L’obiettivo finale, però dovrebbe essere quello di disporre di un sistema intelligente, capace di elaborare una vasta gamma di contenuti nelle forme più disparate, fornendo un grado di comprensione maggiore, per ricavare quegli smart data di cui le organizzazioni hanno tanto bisogno. I modelli di Ai content management permettono ai sistemi di generare intelligenza a valore aggiunto nel mare magnum dei contenuti senza richiedere l’intervento umano.
Salendo di grado, l’evoluzione di capacità cognitive di grado maggiore si traduce in una crescita di valore per le imprese che possono affrontare in modo strategico problemi aziendali anche molto difficili. Più un servizio di gestione dei contenuti è intelligente, più è in grado di farsi carico e risolvere attività precedentemente gestite dai dipendenti con una dispersione di fatica e ore di lavoro poco funzionale. L’obiettivo dell’AI content management è di creare automaticamente il significato di contenuti non strutturati, trasformandoli in dati strutturati che possono essere collegati in vari sistemi e processi. In questo modo, l’AI aiuta ad automatizzare accelerando i processi ed eliminando margini di errore.
Casi d’uso di Content Intelligence: amministrazione
Una vasta gamma di settori sta facendo uso dell’AI content management per trarre valore dai dati non strutturati. I processi di acquisto per i pagamenti relativi alla gestione dei crediti e dei debiti, ad esempio, sono aree in cui la content intelligence può avere un impatto enorme. Dal momento che molte aziende effettuano acquisti o ricevono pagamenti ancora basati su documenti cartacei, la loro elaborazione è un’operazione che richiede tempo e lavoro fisico da parte di più dipendenti.
Per le aziende che hanno centinaia o migliaia di fornitori, la gestione di una mole immensa di fatture cartacee comporta un grande dispendio di risorse. Applicando l’AI ai processi di contabilità,le aziende possono creare processi più efficienti, precisi e a costi inferiori. L’Ai content management permette ai sistemi di riconoscere ed estrarre dalle fatture nomi di clienti, indirizzi, termini di fatturazione e altre informazioni utili in modo automatico. Gli strumenti che, per altro, possono individuare anomalie e identificare i dati rilevanti nelle fatture, indirizzano i risultati a responsabili umani per l’approvazione o l’applicazione di codici interni per la validazione del processo di pagamento.
Casi d’uso di Content Intelligence: servizi ai clienti
Le istituzioni bancarie e finanziarie sono i player che si stanno rivolgendo maggiormente ai servizi automatizzati per sostituire tutti i processi cartacei con quelli digitali. Ma la gestione dei documenti online non significa di per sé innovazione. Molti processi bancari come l’onboarding di nuovi clienti, l’elaborazione di un prestito o la verifica di un’identità individuale o aziendale comportano l’elaborazione di una serie diversificata di contenuti. L’Ai content management permette di conoscere meglio i clienti, reali e potenziali, consentendo al mondo del finance di essere più proattivi nell’offerta. Un esempio? Analizzando velocemente una molteplicità di dati per decidere rapidamente se procedere con un prestito o un finanziamento, la content intelligence consente di fare differenza nel business.
Casi d’uso di Content Intelligence: compliance
L’Ai content management consente alle istituzioni di elaborare automaticamente politiche di conformità o normative, completando e archiviando le pratiche burocratiche necessarie per poi assicurare che non vengano violate regole e regolamenti. Quando una banca fa affari con una società o un individuo, ci sono molti passaggi che devono essere eseguiti per garantire la conformità che diventano parte di un file KYC (acronimo di Know Your Customer) e molti di questi passaggi coinvolgono contenuti di vari documenti. Per il mondo assicurativo, bancario o per le Telco, ad esempio, che devono far fronte a grandi sanzioni in caso di non conformità o che presentano altri grandi rischi potenziali, salire sulla scala dell’intelligenza cognitiva diventa una modalità strategica per garantire la qualità dell’offerta.
Evoluzione intelligente della digital transformation
Le imprese si stanno impegnando per raggiungere gli obiettivi della trasformazione digitale, combinando digitalizzazione dei delle informazioni, collaborazione, mobilità e intelligenza per aiutare le aziende a trarre vantaggio dalla data economy. Senza content intelligence, la trasformazione digitale non è proprio possibile. Combinare l’automazione dei processi, con l’intelligenza dei contenuti attraverso l’AI aiuta ad automatizzare i processi incentrati sui contenuti dando modo alle aziende di usare in modo più efficiente e costruttivo le risorse umane, che possono occuparsi dei processi di supervisione e validazione, dedicandosi a lavori di più alto valore.
L’AI content management all’interno di un’appropriata data strategy
Anche l’AI content management per essere efficace deve inserirsi all’interno di una più ampia data strategy, per definire la quale è necessario concentrarsi su alcuni elementi essenziali:
- la capacità di selezionare i dati pertinenti alle finalità analitiche, escludendo le informazioni superflue che potrebbero vanificare o falsare i risultati;
- la costruzione di pipeline decisionali basate sugli insights, con la possibilità di apprendere evidenze nascoste e automatizzare alcune attività grazie all’intelligenza artificiale;
- l’integrazione di informazioni diverse per formato e provenienza, che permetta l’applicazione dei modelli analitici in contesti differenti, secondo principi di ripetibilità e flessibilità;
- l’assunzione di responsabilità da parte dell’azienda in relazione alla sicurezza e all’utilizzo conforme dei dati, anche al fine di ottenere la fiducia degli utenti.
Bisogna poi considerare alcuni temi altrettanto fondamentali come il modo e le finalità con cui vengono utilizzati i dati, valutando ad esempio, come gli insights impattano sul decision making oppure se esistono figure specifiche preposte all’analisi.
Si ispezionano quindi i fattori culturali, verificando qual è l’atteggiamento dei dipendenti verso l’utilizzo delle informazioni e degli strumenti analitici. In seguito, si indagano aspetti come la gestione dei dati e degli accessi (il modo con cui le informazioni vengono archiviate, protette e condivise) oppure la presenza o la mancanza di competenze interne in materia di data science. Un altro criterio da osservare è la propensione dell’azienda a un utilizzo etico delle informazioni, che metta al centro la compliance normativa e la tutela della privacy.
Bisogna poi fare alcune riflessioni sul legame tra utilizzo del dato e resilienza: gli analytics hanno permesso di anticipare crisi improvvise o di rispondere con più efficacia ad eventuali criticità? Il sistema aziendale di data management è in grado di reggere l’urto di una possibile emergenza?
Tenendo uno sguardo al futuro, occorre infine interrogarsi sulla capacità della data strategy di seguire i cambiamenti del business: i processi di gestione e analisi delle informazione attualmente implementati possono soddisfare le prossime esigenze aziendali?
