Digitalizacija in odpiranje papirnega arhiva je delno naloga za AI. AI je dober v prepoznavanju besedila na skenu in predlaganju metapodatkov, vendar fizično delo — jemanje dosjejev iz omare, urejanje, odstranjevanje sponk in vstavljanje v skener — ostaja delo ljudi. Sledi nadzor napak pri prepoznavanju, in prav to je del z človeškim nadzorom: AI pripravi predlog, človek ga odobri ali zavrne, z razlogom.
Os fizičnosti tu dosega nizko oceno (1 od 5), in to je glavni razlog, da ta naloga ne sodi v kategorijo 1. Papir mora najprej skozi skener. To ni miselno delo, temveč ročno delo: dvigovanje dosjejev, razvrščanje po vrstnem redu, ločeno odlaganje poškodovanih strani, preverjanje dvostranskih dokumentov. Skrbnik arhiva, ki obdela tisoč map, večino časa porabi za ta fizični predhodni korak, ne za digitalni del, ki sledi. Noben AI-model, kolikor dober je že v prepoznavanju besedila, ne dvigne mape s police.
Pri podjetju, kjer arhiv že v veliki meri prihaja digitalno — na primer računi, ki se že sprejemajo kot PDF namesto na papirju — ta fizična ovira povsem odpade. To se navezuje na podobno vprašanje, kot ali lahko AI prevzame izmenjavo digitalnih računov preko e-računov, kjer dokument že začne v digitalni obliki in avtomatizacija zato lahko gre veliko dlje. Prisotnost fizičnega papirja torej ni fiksna lastnost 'digitalizacije arhiva' na splošno, temveč konkretne situacije, v kateri je papir še treba skenirati.
Obseg dosega visoko oceno (4 od 5): pri arhivu gre pogosto za stotine do tisoče dokumentov s podobno strukturo. To je prav vrsta ponavljanja, pri kateri se avtomatizacija odlično izkaže. Ko je dokument enkrat skeniran, lahko programska opremo z optičnim prepoznavanjem znakov (OCR) prebere vsebino, prepozna ključne besede in pripravi prvi predlog za metapodatke, kot so datum, številka dosjeja ali vrsta dokumenta. Pri majhnem obsegu — na primer enkratni prenos dvajsetih osebnih dosjejev v majhni pisarni — je ta pridobitev komajda opazna, in ročno skeniranje ter ročno vnašanje je pogosto enako hitro kot vzpostavitev in testiranje sistema.
Strukturiranost dosega srednjo oceno (3 od 5). Nekateri arhivi so precej predvidljivi: standardni obrazci, pogodbe s fiksno obliko, računi s fiksnimi polji. Drugi arhivi so zmešnjava ročno napisanih zapiskov, prečrtanih popravkov, nejasnih kopij in dokumentov v različnih jezikih ali pisavah. Bolj kaotičen je arhiv, pogosteje pride do napak pri OCR-prepoznavanju in več mora preveriti človek. Skrbnik arhiva, ki obdeluje predvsem standardizirane obrazce, bo videl drugačne rezultate kot nekdo, ki mora odpreti desetletja staro, ročno napisano korespondenco.
Stroški napak in skladnost oba dosegata srednjo oceno (3 od 5). Napačno prepoznana beseda v iskalnem besedilu običajno ni katastrofa — iskalna funkcija tedaj preprosto ne najde dokumenta takoj. Toda pri arhivih z zakonsko obveznostjo hrambe, medicinskih dosjejih ali pravnih dokumentih lahko napaka v metapodatkih (napačen datum, napačna številka dosjeja) povzroči, da dosje ni pravočasno najden ali je neupravičeno uničen. Če arhiv sodi pod obveznost hrambe ali drug zakonski режим, zanj veljajo lastne zakonske zahteve; to ni vprašanje, ki bi se rešilo z izbiro avtomatizacije.
Kombinacija teh osi pomeni, da vloga skrbnika arhiva ali vodje pisarne ne izginja, temveč se spreminja. Fizično skeniranje in končni nadzor ostajata, ročno prepisovanje vsakega polja pa v veliki meri izginja. Omenjeni pogoji pri tem niso poljubni: skenerska opremo in kakovost OCR-prepoznavanja morata biti v redu, in pred oznako dokumentov kot dokončno iskalnih mora obstajati vzorčni pregled napak pri prepoznavanju. Brez tega nadzora se majhne napake pri prepoznavanju kopičijo v arhiv, ki je nezanesljiv za iskanje.
Ta vzorec — fizična ali močno spremenljiva naloga, ki jo je mogoče delno prevzeti, delno pa ne — je viden tudi v povsem drugih panogah, kot pri kaj lahko AI prevzame v transportnem sektorju, kjer prav tako fizična dejanja določajo meje tega, kaj lahko sistem prevzame. To je koristna primerjava, ki opozarja, da fizična os pogosto tehta bolj kot to, kako napredna je programska opremo za prepoznavanje.
Želite izvedeti, kako je to za vaš lastni arhiv ali nabor nalog? Brezplačni quickscan podjetja ftetoai obsega dvanajst vprašanj, ne zahteva računa in ponudi oceno, kateri delež ur v vašem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Popolna delovna analiza s podrobno analizo po nalogi je še v izdelavi; te torej še ne ponujamo, a quickscan že zdaj ponudi pošteno prvo sliko.
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.