A digitalização e disponibilização de um arquivo em papel é parcialmente uma tarefa para IA. A IA é boa a reconhecer texto numa digitalização e a sugerir metadados, mas o trabalho físico de retirar dossiês de um armário, ordená-los, remover agrafos e passá-los pelo scanner continua a ser trabalho humano. Depois segue-se o controlo de erros de reconhecimento, e é exatamente essa a parte com supervisão humana: a IA faz uma sugestão, um humano aprova ou rejeita, com fundamento.
O eixo físico pontua baixo aqui (1 em 5), e essa é a principal razão pela qual esta tarefa não se enquadra na categoria 1. O papel tem de passar primeiro por um scanner. Isso não é trabalho intelectual mas sim trabalho manual: levantar dossiês, ordená-los sequencialmente, separar páginas danificadas, verificar documentos frente e verso. Um gestor de arquivo que percorre mil pastas dedica grande parte do tempo a esta fase física prévia, não à parte digital seguinte. Nenhum modelo de IA, por muito bom que seja no reconhecimento de texto, levanta um dossiê de uma prateleira.
Numa empresa onde o arquivo já chega maioritariamente em formato digital — pense em faturas que já são recebidas em PDF em vez de em papel — este obstáculo físico desaparece por completo. Isto relaciona-se com uma questão semelhante à de a IA pode assumir a troca de faturas digitais através de faturação eletrónica, onde o documento já parte em formato digital e a automatização pode, por isso, ir muito mais longe. A presença de papel físico não é, portanto, uma característica fixa de 'digitalizar arquivo' em geral, mas sim da situação específica em que o papel ainda tem de ser digitalizado.
O volume pontua alto (4 em 5): num arquivo, trata-se muitas vezes de centenas a milhares de documentos com uma estrutura semelhante. É exatamente o tipo de repetição em que a automatização se destaca. Assim que um documento é digitalizado, o software com reconhecimento ótico de caracteres (OCR) consegue ler o conteúdo, reconhecer palavras-chave e fazer uma primeira sugestão de metadados, como data, número de dossiê ou tipo de documento. Com um volume baixo — por exemplo, uma transferência única de vinte dossiês pessoais num escritório pequeno — esse ganho é praticamente inexistente, e digitalizar manualmente e inserir dados à mão é muitas vezes tão rápido quanto configurar e testar um sistema.
A estruturação pontua na média (3 em 5). Alguns arquivos são bastante previsíveis: formulários padronizados, contratos com formatação fixa, faturas com campos fixos. Outros arquivos são uma mistura de notas manuscritas, correções riscadas, cópias vagas e documentos em diferentes idiomas ou tipos de letra. Quanto mais desorganizado o arquivo, mais vezes o reconhecimento OCR falha e mais um humano tem de verificar. Um gestor de arquivo que processa sobretudo formulários padronizados terá resultados diferentes de alguém que tem de disponibilizar correspondência manuscrita com décadas de existência.
Os custos de erro e a conformidade pontuam ambos na média (3 em 5). Uma palavra mal reconhecida num texto pesquisável geralmente não é um desastre — a função de pesquisa simplesmente não encontra o documento de imediato. Mas em arquivos com obrigação legal de conservação, processos médicos ou documentos jurídicos, um erro nos metadados (data errada, número de dossiê errado) pode levar a que um dossiê não seja encontrado a tempo ou seja destruído indevidamente. Se o arquivo estiver sujeito a uma obrigação de conservação ou outro regime legal, aplicam-se aí requisitos legais próprios; isso não é uma questão que se resolva com uma escolha de automatização.
A combinação destes eixos significa que a função de gestor de arquivo ou office manager não desaparece, mas transforma-se. O trabalho físico de digitalização e o controlo final permanecem; a transcrição manual de cada campo desaparece em grande parte. As condições prévias mencionadas não são, nesse contexto, opcionais: o equipamento de digitalização e a qualidade do reconhecimento OCR têm de estar em ordem, e tem de existir um controlo por amostragem de erros de reconhecimento antes de os documentos serem marcados como definitivamente pesquisáveis. Sem esse controlo, pequenos erros de reconhecimento acumulam-se até se tornar um arquivo pouco fiável para consultar.
Este padrão — uma tarefa física ou muito variável que pode ser parcialmente assumida, mas não totalmente — também se observa em setores completamente diferentes, como em o que pode a IA assumir no setor dos transportes, onde as ações físicas também determinam o limite do que um sistema pode assumir. É uma comparação útil para lembrar que o eixo físico pesa muitas vezes mais do que o grau de sofisticação do software de reconhecimento.
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