Ante la enorme cantidad de datos que se generan —sumándose a los ya existentes—, la capacidad de procesar toda esa información y extraer de ella conocimientos significativos se ha convertido en un desafío empresarial cada vez mayor.
El problema no radica únicamente en el volumen. Muchas organizaciones carecen de una visión clara de qué datos poseen, dónde residen o cómo deberían gestionarse. Dado que los datos no estructurados representan aproximadamente el 90% de la información generada por las empresas, para IBM, es fácil ver por qué la clasificación y la organización pueden convertirse en los mayores obstáculos para los sistemas de gestión de la información.
Este es un problema de visibilidad y control. Cuando los equipos no pueden encontrar su información con facilidad ni confiar en ella, el trabajo se ralentiza y las decisiones se basan en un contexto incompleto. Los datos que carecen de contexto organizacional resultan mucho menos útiles para generar perspectivas de negocio.
La inteligencia artificial está comenzando a ayudar a las organizaciones a organizar, recuperar y gestionar mejor la información, independientemente de su formato o ubicación. Su uso continúa en expansión, los informes de McKinsey reflejan que el 88 por ciento de las organizaciones utiliza actualmente la IA en al menos una función empresarial.
Siga leyendo para descubrir cómo es la gestión inteligente de la información en la práctica y por qué el impacto que la IA y el aprendizaje automático están teniendo en ella resulta tan relevante en este momento.
Cuando alguien menciona la IA, la mayoría pensamos en ChatGPT, Copilot o Claude, pero en el día a día empresarial, la IA adopta muchas formas diferentes.
La IA tal como la entendemos hoy en día fue impulsada por el trabajo del matemático Alan Turing, y el término IA fue acuñado posteriormente por John McCarthy, quien define la inteligencia artificial como «la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes».
La IA que se utiliza en las funciones empresariales puede clasificarse de varias maneras diferentes:
En términos generales, la IA ofrece amplias capacidades; el aprendizaje automático posibilita el reconocimiento de patrones y la automatización; y la gestión inteligente de la información aplica dichas capacidades a desafíos empresariales reales.
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La IA está mejorando la forma en que las organizaciones clasifican, recuperan, gobiernan y actúan sobre la información a lo largo de su ciclo de vida. He aquí cómo:
La IA puede clasificar, etiquetar y estructurar el contenido a medida que ingresa en un sistema, operando con una rapidez muy superior a la de los procesos manuales. Analiza documentos, correos electrónicos, imágenes y otros formatos para identificar patrones y extraer metadatos, lo que permite organizar la información en función de su contenido, en lugar de depender únicamente de las etiquetas aplicadas por los usuarios. Durante la digitalización, herramientas que combinan OCR y aprendizaje automático puede capturar metadatos en el momento del escaneo y utilizarlos para crear un índice, lo que facilita la localización y el uso de los registros desde el principio.
Para muchas organizaciones, la clasificación ha constituido durante mucho tiempo un cuello de botella. Los equipos dedican una cantidad considerable de tiempo a gestionarla manualmente o bien aceptan la existencia de brechas estructurales; ambas situaciones generan desafíos en las etapas posteriores del proceso. Cuando la clasificación mejora, las organizaciones obtienen una visión más clara de qué información poseen y de cómo debe gestionarse. La recuperación de la información se vuelve más fiable, las políticas de gobernanza se aplican de manera más coherente y los esfuerzos de gestión de la información se sustentan sobre una base más sólida.
Las herramientas potenciadas por IA pueden convertir la información física y semiestructurada en contenido digital utilizable. Las tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres, transcripción y extracción de datos pueden procesar documentos escaneados, notas manuscritas y archivos de audio con una precisión cada vez mayor.
Esto amplía el acceso a información que, a menudo, permanece subutilizada. Muchas organizaciones poseen grandes volúmenes de material archivado que contiene datos útiles, pero que requiere una revisión manual para poder ser aprovechado. La IA reduce esa barrera al hacer que el contenido sea susceptible de búsqueda y más fácil de analizar.
El beneficio trasciende la mera comodidad. Cuando las organizaciones pueden acceder a la información histórica y trabajar con ella, obtienen una visión más completa de sus operaciones, decisiones y obligaciones, lo cual favorece una mejor planificación y reduce el riesgo de pasar por alto registros importantes.
La búsqueda ha sido, desde hace mucho tiempo, un punto de fricción en la gestión de la información. Los sistemas tradicionales dependen de coincidencias exactas, campos predefinidos o etiquetas aplicadas por el usuario. Cuando estos insumos resultan insuficientes, la recuperación de información se ve afectada.
La IA mejora la búsqueda al incorporar contexto. Es capaz de interpretar la intención, vincular conceptos relacionados y mostrar resultados pertinentes, incluso cuando la consulta no coincide con los términos exactos. También puede mejorar indexación, lo cual refuerza la calidad general de los resultados de búsqueda.
Una recuperación más rápida tiene un impacto operativo directo. Los equipos dedican menos tiempo a buscar información y más a utilizarla, y las decisiones avanzan con un mejor contexto.
Las organizaciones deben gestionar sus datos en consonancia con los requisitos regulatorios, legales y operativos. Esto implica saber qué conservar, durante cuánto tiempo y cuándo desecharlo.
La IA puede respaldar los esfuerzos de gobernanza al ayudar a las organizaciones a aplicar políticas de retención, gestionar flujos de trabajo de revisión y prepararse para auditorías. Es capaz de identificar los registros que cumplen con determinados criterios, señalar excepciones y asistir en la disposición defendible cuando se combina con reglas claras.
En última instancia, reduce la dependencia de la revisión manual para las decisiones rutinarias, al tiempo que preserva la capacidad de escalar los casos complejos.
Cada vez se exige más a los profesionales de la gestión de la información: se les pide que logren más con menos recursos. Por consiguiente, las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo —y que no requieren una gran especialización—, tales como la clasificación, el etiquetado y las revisiones iniciales, constituyen actividades ideales para delegar en la inteligencia artificial (IA).
La IA actúa como ese asistente que nunca se queja de su carga de trabajo. Es capaz de realizar una clasificación preliminar, sugerir metadatos e identificar aquellos elementos que requieren una atención más minuciosa. Esto permite a los profesionales centrarse en labores de mayor valor, tales como el desarrollo de políticas, la gestión de excepciones y la planificación estratégica.
Si bien la IA tiene el potencial de transformar la manera en que las organizaciones procesan, gestionan y gobiernan su información, sus capacidades son limitadas. La IA opera únicamente dentro de los límites que nosotros le imponemos; por lo tanto, su capacidad para aplicar las normas de manera correcta depende de la existencia de políticas claras.
La IA no puede —ni debe— sustituir a los gestores de documentos; su función debe ser, más bien, la de contribuir a aumentar su eficacia. Las organizaciones se benefician cuando sus equipos experimentados pueden concentrar sus esfuerzos en tomar decisiones que exigen criterio y contextualización, en lugar de dedicarse a tareas de procesamiento rutinario.
Otra forma de concebirlo es considerar que la IA funciona de manera óptima cuando actúa como un facilitador. Brinda soporte a la ejecución, mejora la coherencia y reduce la carga de trabajo manual. No sustituye —ni debe sustituir— las estructuras ni los conocimientos especializados que definen una gestión de la información verdaderamente eficaz.
La IA está facilitando la puesta en práctica de una gestión inteligente de la información a gran escala. Ayuda a las organizaciones a obtener una mejor visibilidad de su información, a encontrar lo que necesitan con mayor rapidez y a gestionarla con mayor coherencia.
Estas mejoras se manifiestan en el trabajo diario. Los equipos dedican menos tiempo a realizar búsquedas, las políticas se aplican de manera más fiable y la información respalda la toma de decisiones en lugar de ralentizarla.
El progreso no exige una renovación integral. Muchas organizaciones comienzan con pasos concretos —como mejorar la clasificación, potenciar las capacidades de búsqueda o digitalizar registros de alto valor— para, a partir de ahí, seguir avanzando. Empezar a pequeña escala ofrece, aun así, la oportunidad de percibir resultados tangibles de inmediato.
Un enfoque práctico se centra en casos de uso reales, políticas claras y una implementación constante. La IA proporciona las herramientas, pero los resultados dependen de la forma en que estas se utilicen.
Para obtener más información sobre cómo la IA está transformando las prácticas de gestión de la información y cómo Access está ayudando a las organizaciones a pensar de manera más estratégica sobre la IA, eche un vistazo a estos recursos:
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