Fusión de datos estructurados y no estructurados para el trabajo del conocimiento
Las organizaciones dependen en gran medida de los datos para tomar decisiones informadas, crear estrategias y promover la innovación. Los datos, clasificados a grandes rasgos en estructurados y no estructurados, ofrecen información valiosa que impulsa la eficiencia y el compromiso de los clientes.
Los datos estructurados son legibles por máquinas y pueden agruparse de forma eficiente, lo que simplifica el análisis y la recuperación. Los datos no estructurados carecen de organización y existen en correos electrónicos, redes sociales y documentos. Este tipo de datos complica el panorama general de los datos. Saber cómo depende cada conjunto del otro es esencial para entender por qué los datos estructurados y no estructurados son importantes en el trabajo del conocimiento.
Desentrañar los datos estructurados para un trabajo eficaz del conocimiento
Los datos estructurados son información organizada en un formato determinado, lo que facilita su procesamiento y aprovechamiento eficaz. Un ejemplo es una base de datos que contiene información en filas y columnas, lo que garantiza un almacenamiento y una recuperación eficaces. Las hojas de cálculo también utilizan datos estructurados para presentar la información de forma clara y facilitar los cálculos y la clasificación. Otros ejemplos son:
- Sistemas ERP (planificación de recursos empresariales)
- CRM (gestión de las relaciones con los clientes)
- Bases de datos SQL
- Ficheros XML (eXtensible Markup Language)
- Archivos JSON (JavaScript Object Notation)
- Tablas en documentos HTML
- Almacenes de datos
- Sistemas de metadatos
Los datos ordenados desempeñan un papel crucial en la comunicación fluida entre ordenadores. Las máquinas sobresalen a la hora de compartir información con precisión a través de diversos sistemas y plataformas de comunicación.
Los datos estructurados son cruciales para las tareas habituales de conocimiento. Mejoran de forma fiable la gestión de la información para la toma de decisiones. Los datos organizados simplifican la búsqueda, exploración y optimización de los flujos de trabajo existentes y hacen más eficientes las tareas y planes cotidianos.
Exploración de datos no estructurados para la gestión del conocimiento
Los datos no estructurados son información sin una estructura u organización establecidas. Los datos no están estructurados y abarcan varias actividades digitales cotidianas, como:
- Documentos de texto
- Correos electrónicos
- Publicaciones en redes sociales
- Archivos de audio
- Archivos de vídeo
- Imágenes
- Documentos PDF
- Presentaciones
- Blogs
- Páginas web
Para 2025, la International Data Corporation (IDC) predice que alrededor del 80% de los datos mundiales serán no estructurados. Las grandes empresas ya han superado este umbral.
Los datos no estructurados están desorganizados, lo que dificulta su comprensión. La tecnología inteligente extrae y analiza información compleja en distintos formatos de datos no estructurados. Identificar y colmar las lagunas de conocimiento en los datos desorganizados es crucial para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia.
Procesar datos desordenados ha sido históricamente un reto en el trabajo del conocimiento. Con la información física, los trabajadores tenían que clasificar y dar sentido a datos desorganizados con trabajo manual. La transformación digital creó motores de búsqueda y sistemas de gestión de contenidos para manejar más información digital.
El impacto de tecnologías emergentes como la IA y la automatización
La tecnología ha cambiado la forma en que el trabajo del conocimiento y la innovación entienden, gestionan y utilizan los datos. Un avance notable es el ascenso de los grandes modelos lingüísticos (LLM) impulsados por la inteligencia artificial (IA). Estos modelos pueden comprender y generar texto como los humanos y destacan en el manejo de información desorganizada. El software de automatización impulsado por la IA ha mejorado el procesamiento de datos, organizando los datos no estructurados en trabajos de conocimiento.
Las fronteras tradicionales entre datos estructurados y no estructurados se han vuelto fluidas gracias a la tecnología avanzada. Trabajan juntos para integrar los procesos de trabajo del conocimiento con mayor fluidez.
Los modelos lingüísticos interpretan y generan texto, conectan distintos tipos de datos y ayudan a gestionar la información con eficacia. Los profesionales, como los trabajadores del conocimiento, utilizan datos estructurados y no estructurados para resolver problemas complejos y tomar decisiones de alto nivel. Fusionarlos potencia la captación de conocimientos.
Ventajas e inconvenientes de implantar un sistema de automatización de procesos
Navegar por datos no estructurados con IA generativa tiene ventajas y obstáculos, entre ellos:
| Beneficios | Desafíos |
|---|---|
| Mejor comprensión de la información matizada | Aumento de los gastos informáticos |
| Extracción de información útil y mejora de la eficacia general | Complejidad de la formación |
| Automatización del trabajo del conocimiento para tareas repetitivas | Necesidad de conocimientos especializados para aplicar y gestionar los recursos de la IA |
| Mayor precisión en los diagnósticos sanitarios mediante el análisis de documentos clínicos | Inversión de tiempo en aprender y adaptar los modelos de IA a las necesidades de la empresa |
| Estrategias de marketing a medida basadas en los sentimientos de los consumidores extraídos de las redes sociales. | Inversión inicial en formación y aplicación |
| Automatización rentable del trabajo del conocimiento | Consideraciones éticas, incluido el tratamiento de posibles sesgos |
La aplicación y la gestión de los recursos de IA requieren colaboración e ideas compartidas, que ayuden a superar los retos y a maximizar los beneficios de la inteligencia artificial en el trabajo del conocimiento.
Gestión del trabajo del conocimiento y la innovación en la era digital
Los avances tecnológicos facilitan la combinación de datos estructurados y no estructurados en los procesos de trabajo. La transformación digital permite a los trabajadores del conocimiento utilizar la IA para los datos no estructurados. Esto configura el futuro de la automatización y proporciona a las empresas una ventaja competitiva. ¿Cómo? Mediante la gestión de decisiones, el aprendizaje automático y la automatización del conocimiento.
Los datos estructurados siguen siendo esenciales para transmitir significado e intención. Los datos no estructurados abren vías a la creatividad y la innovación. Los trabajadores del conocimiento trabajan con ambos tipos de datos. Deben comprender las diferencias.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Qué distingue a la ofimática de los sistemas de trabajo del conocimiento?
Un sistema ofimático realiza tareas básicas como el tratamiento de datos. Un sistema integral de trabajo del conocimiento gestiona tareas más complejas.
Las tareas incluyen la toma de decisiones, la resolución de problemas y la creatividad. La automatización del trabajo del conocimiento implica aprovechar los datos estructurados y no estructurados. ¿Cuál es el resultado? Conocimientos mejor informados. Combinar los dos tipos de datos permite a las organizaciones mejorar la eficiencia y la productividad.
¿Por qué debemos aceptar la automatización del trabajo del conocimiento?
La automatización del trabajo del conocimiento aumenta la eficiencia. ¿Cómo? Gestionando las tareas repetitivas. Esto permite a los profesionales centrarse en la resolución de problemas y la toma de decisiones. La automatización acelera el procesamiento de datos. También mejora los conocimientos, la productividad y la eficacia general de la organización. Esto desarrolla una sólida base de conocimientos.
¿Cómo altera la automatización del trabajo del conocimiento los flujos de trabajo tradicionales?
Mediante la introducción de tecnologías avanzadas como la IA. Esto transforma el procesamiento de la información. La disrupción aporta beneficios, como una mayor eficiencia. También plantea retos, como la falta de competencias especializadas. Por último, las organizaciones deben abordar las implicaciones éticas de la implantación de la IA.
Automatización basada en IA
M-Files ayuda a automatizar todo el proceso de trabajo del conocimiento. Esto incluye la creación y gestión de documentos, la automatización de flujos de trabajo, la colaboración externa, la búsqueda empresarial, la seguridad, la conformidad y los registros de auditoría.
Gracias a M-Files Aino , una potente tecnología de IA generativa, M-Files ayuda a organizar la información, comprender el contexto de los documentos e interactuar con la base de conocimientos de su organización utilizando el lenguaje natural.
