Digitalizarea și punerea la dispoziție a unei arhive pe hârtie este parțial o sarcină pentru AI. AI este bun la recunoașterea textului dintr-un scan și la propunerea de metadate, dar munca fizică de a scoate dosarele din dulap, de a le ordona, de a scoate capsele și de a le trece prin scaner rămâne muncă umană. Urmează apoi controlul erorilor de recunoaștere, și acesta este exact componenta cu supraveghere umană: AI face o propunere, un om aprobă sau respinge, motivat.
Axa fizică obține un scor scăzut aici (1 din 5), și acesta este motivul principal pentru care această sarcină nu se încadrează în categoria 1. Hârtia trebuie mai întâi introdusă într-un scaner. Aceasta nu este muncă intelectuală, ci muncă manuală: ridicarea dosarelor, sortarea în ordine, punerea deoparte a paginilor deteriorate, verificarea documentelor imprimate față-verso. Un administrator de arhivă care parcurge o mie de dosare petrece o mare parte din timp cu acest proces fizic prealabil, nu cu partea digitală ulterioară. Niciun model AI, oricât de bun ar fi la recunoașterea textului, nu ridică un biblioraft de pe un raft.
La o companie unde arhiva sosește deja în mare parte în format digital — de exemplu facturi primite deja ca PDF în loc de pe hârtie — acest obstacol fizic dispare complet. Aceasta se leagă de o problematică similară cu poate AI să preia schimbul de facturi digitale prin facturare electronică, unde documentul pornește deja în formă digitală, astfel încât automatizarea poate merge mult mai departe. Prezența hârtiei fizice nu este deci o caracteristică fixă a „digitalizării arhivei” în general, ci a situației specifice în care hârtia încă trebuie scanată.
Volumul obține un scor ridicat (4 din 5): la o arhivă este vorba adesea de sute până la mii de documente cu o structură similară. Acesta este exact tipul de repetiție în care automatizarea excelează. Odată ce un document este scanat, un software cu recunoaștere optică a caracterelor (OCR) poate citi conținutul, poate recunoaște cuvinte-cheie și poate face o primă propunere de metadate precum data, numărul dosarului sau tipul de document. La un volum redus — de exemplu un transfer unic a douăzeci de dosare personale la un birou mic — acest câștig este aproape inexistent, iar scanarea manuală și introducerea manuală sunt adesea la fel de rapide ca instalarea și testarea unui sistem.
Gradul de structurare obține un scor mediu (3 din 5). Unele arhive sunt destul de previzibile: formulare standard, contracte cu format fix, facturi cu câmpuri fixe. Alte arhive sunt un amestec de notițe scrise de mână, corecturi tăiate, copii neclare și documente în limbi sau fonturi diferite. Cu cât arhiva este mai dezordonată, cu atât mai des eșuează recunoașterea OCR și cu atât mai mult trebuie un om să verifice. Un administrator de arhivă care prelucrează în principal formulare standardizate va vedea rezultate diferite față de cineva care trebuie să pună la dispoziție corespondență veche de zeci de ani, scrisă de mână.
Costul erorilor și conformitatea obțin ambele un scor mediu (3 din 5). Un cuvânt recunoscut greșit într-un text care poate fi căutat de obicei nu este o catastrofă — funcția de căutare pur și simplu nu găsește imediat documentul respectiv. Dar la arhivele cu obligație legală de păstrare, dosare medicale sau documente juridice, o eroare în metadate (dată greșită, număr de dosar greșit) poate duce la un dosar care nu este regăsit la timp sau care este distrus în mod nejustificat. Dacă arhiva intră sub incidența unei obligații de păstrare sau a unui alt regim legal, se aplică cerințe legale proprii pentru aceasta; nu este o problemă care se rezolvă printr-o alegere de automatizare.
Combinația acestor axe înseamnă că rolul administratorului de arhivă sau al office managerului nu dispare, ci se schimbă. Munca fizică de scanare și controlul final rămân în sarcina omului; introducerea manuală a fiecărui câmp dispare în mare măsură. Condițiile menționate nu sunt însă opționale: echipamentul de scanare și calitatea recunoașterii OCR trebuie să fie la punct, și trebuie să existe un control prin sondaj al erorilor de recunoaștere înainte ca documentele să fie marcate ca fiind definitiv căutabile. Fără acest control, micile erori de recunoaștere se acumulează până când arhiva devine nesigură pentru căutare.
Acest tipar — o sarcină fizică sau foarte variabilă care poate fi preluată parțial, dar nu în totalitate — se regăsește și în sectoare cu totul diferite, precum la ce poate prelua AI în sectorul transporturilor, unde acțiunile fizice determină de asemenea limita a ceea ce poate prelua un sistem. Este o comparație utilă pentru a reține că axa fizică cântărește adesea mai greu decât gradul de sofisticare al software-ului de recunoaștere.
Doriți să știți cum stau lucrurile pentru propria dumneavoastră arhivă sau pachet de sarcini? Quickscan-ul gratuit de la ftetoai constă din douăsprezece întrebări, nu necesită cont și oferă o indicație privind ce parte din orele din profilul dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI. O analiză completă a activității, cu analiză detaliată pe sarcină, este încă în lucru; prin urmare, nu o oferim încă aici, dar quickscan-ul oferă deja acum o primă imagine onestă.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.