Para las organizaciones, organizar la información siempre ha sido una preocupación. Sin embargo, en el contexto actual -marcado por el aumento exponencial de los datos y por su altísima relevancia a la hora de tomar decisiones estratégicas para los negocios- sistematizarla se ha vuelto imprescindible. Implementar la tecnología Knowledge Mining ayuda a lograr este objetivo.
La minería del conocimiento permite extraer datos relevantes de información no estructurada y diseñar un índice de búsqueda sistematizado, brindándoles a los usuarios la posibilidad de acceder a todos los documentos indexados y de hacer pesquisas en torno a palabras claves, conceptos y metadatos de estos archivos.
¿Nunca escuchaste hablar de esta disciplina? ¿No te queda muy claro cómo funciona? A continuación, te contamos todo lo que quieres – y debes – saber sobre knowledge mining.
Queremos que comprendas el altísimo potencial que tiene esta tecnología. Por eso, te pondremos un ejemplo que estamos seguros que puede aplicarse a cualquier tipo de organización. Inclusive a la tuya.
Patrick vive en Inglaterra y acaba de hacer un análisis financiero de la próxima inversión que debe realizar la empresa para la que trabaja y lo guardó en un archivo Excel. Rodrigo, por su parte, reside en Chile y recién terminó de revisar el forecast de ventas del mes que viene, cargando sus estimaciones en una base de datos.
Del otro lado del globo está Kim, quien vive en Malasia y está intentando realizar un estudio de mercado para incursionar con un producto nuevo para los tigres asiáticos.
Volviendo al mundo occidental se encuentra Matías, quien desde Argentina tiene a su cargo un hub de desarrollo de software que carga información a repositorios específicos por cada proyecto que trabaja. En el país vecino, Brasil, vive Vitor, director general de la compañía, que está solicitando un dashboard que explique el nivel de avance de los objetivos de cada área de su empresa.
Seguramente te preguntes qué tienen estas personas en común, además de la voluntad de realizar sus tareas de la mejor manera. Todos ellos trabajan para la misma empresa, aunque dejan información desperdigada en múltiples servidores localizados alrededor del mundo.
Aquí es donde nos planteamos algunas preguntas. ¿Qué pasaría si Patrick necesita las proyecciones de Rodrigo para estimar el retorno de inversión del lanzamiento en Asia? ¿O si Patrick no conoce a Rodrigo y jamás escuchó hablar de Kim? ¿Cómo hace Patrick para conseguir la información que necesita? ¿Le toca volver a generar un análisis de cada uno de esos factores? Y ¿cómo logra Matías darle soporte a Patrick para crear la entrega que necesita Vitor?
No trabajas ni con Patrick, ni con Rodrigo ni tampoco conoces a Matías, Kim o Vitor, pero estamos seguros que atraviesas este tipo de situaciones a menudo.
Lo que describimos es un típico escenario de cualquier compañía transnacional que podría tener personas, actividades e información distribuida en múltiples locaciones. Incluso en empresas más pequeñas, con una sola locación también se dan este tipo de problemas, ya que es muy difícil darle seguimiento al conocimiento que se crea en cada una de las mentes -y en las computadoras- de los diferentes miembros del equipo.
El problema de escalabilidad del conocimiento, su manejo y gobernanza representan un reto cada vez mayor, dado que el volumen de información que se crea en el planeta entero tiende a multiplicarse cada año.
Toda problemática implica un desafío y una oportunidad, por eso este escenario es una excelente ocasión para utilizar la Inteligencia Artificial y acomodar toda esa información, generada desde muchos lugares y personas, con el objetivo de crear una base de conocimiento común y accesible para todos.
En este tipo de entornos es donde nace el concepto Knowledge Mining, o Minería del Conocimiento.
El Knowledge Mining es una disciplina emergente que se está popularizando fuertemente en el mundo entero, teniendo como principales pioneros en este movimiento países como India, Filipinas o Australia, dadas las diferencias culturales que les hacían estar buscando información de casos resueltos por otros en distintas partes del planeta. Esto se suma a gigantes más clásicos como Estados Unidos, Canadá o Inglaterra que vienen desarrollando este tipo de tecnología desde hace más de 10 años.
Consiste en técnicas de Inteligencia Artificial que apuntan a sintetizar información de múltiples maneras para traducirla en conocimiento escalable para cualquier usuario. La minería del conocimiento permite extraer datos de información no estructurada –localizada, por ejemplo, en correos electrónicos, documentos de texto, imágenes y audio, entre otros formatos– y construir índices de búsqueda para que los diferentes miembros de una organización puedan acceder a los datos que necesitan haciendo pesquisas guiadas por palabras claves, conceptos y metadatos.
De acuerdo a un informe realizado por Harvard Business Review, los datos no estructurados representan un grave problema para las empresas. El 82% de los profesionales encuestados afirmó que tiene dificultades para procesar o utilizar de forma eficiente los datos no estructurados almacenados en documentos, imágenes o archivos de audio.
¿Por qué sucede esto? Debido a que la búsqueda manual de información está asociada a la lentitud de los procesos, a una gran cantidad de errores, a retrasos y registros incompletos y a la falta de vinculación entre datos.
El Knowledge Mining les permite a las organizaciones superar obstáculos que antes eran imposibles de abordar. De hecho, el 68% de los entrevistados en el informe sostuvo que la Minería del Conocimiento ayudará a sus organizaciones a alcanzar objetivos estratégicos en los próximos años.
Hablar de Knowledge mining implica referirse a 3 fases principales:
Se trata del proceso de conexión y extracción de archivos para estandarizar su forma y combinarlos con la infraestructura tecnológica suficiente para su manipulación y escalabilidad.
Al trabajar la ingesta de datos es necesario entender sobre qué servidores quedarán los servicios, qué tipo de documentos se pueden obtener, la estandarización del método de acceso y comunicación en distintas locaciones físicas y virtualizadas para dejar una ubicación manipulable para las siguientes fases.
Este concepto hace referencia a la extracción, entendimiento y contextualización del contenido de cada archivo analizado para crear una base de conocimiento estandarizada.
En esta etapa se puede crear aplicativos que soporten y estandaricen el conocimiento desde distintas formas, como por ejemplo archivos de texto de forma estructurada (ejemplo un Excel o una base de datos SQL), así como archivos no estructurados como es el caso de PDF's, Videos, Audios, imágenes, entre otros.
Aquí se preparan las relaciones entre distintos tipos de información pertinente al output -salida del sistema que entrega el conocimiento al usuario que lo solicita-, con lo cual se establece la forma que tendrá la interacción entre la plataforma o herramienta que ayudará a las personas a que su experiencia sea tan interesante que naturalmente sirva como un punto de referencia para acceder al conocimiento de una empresa de forma fácil y ágil.
Algunas de las figuras principales que toma la interacción de una plataforma o herramienta que realice Knowledge Mining son las siguientes:
Estos métodos son los que nos llevan a pensar que la potencia del conocimiento es enorme, pero, al mismo tiempo, impulsar ese conocimiento no solo es posible, sino que nos permitirá liderar en el mediano y largo plazo.
La búsqueda de capacidades aumentadas es cada vez más intensa, los tiempos son cada vez más cortos, el nivel de excelencia necesario es cada vez más alto y el asombro por las distintas formas en que la inteligencia artificial puede mejorar nuestras vidas es cada vez más inspiradora.
¿Quieres conocer más sobre Knowledge Mining y cómo puedes aplicarlo en tu organización? Contáctanos.