L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per la gestione documentale rappresenta uno dei temi più caldi della trasformazione digitale che le aziende stanno affrontando in questa epocale svolta generazionale, per quanto riguarda le tecnologie e gli aspetti organizzativi, in grado di rendere molto più efficiente e performante il risultato del lavoro.
Molte aziende adottano soluzioni parziali senza aver ben chiaro cosa si intenda per gestione documentale, né quali vantaggi possano derivare dall’utilizzo di tecnologie come l’Intelligenza artificiale, se implementate in maniera consapevole.
Una serie di normative, aggiornate al 2014, sostengono la digitalizzazione degli archivi e l’impiego di soluzioni per modernizzare l’impiego dei documenti in azienda, favorendo di fatto la diffusione di piattaforme informatiche in grado di processare grandi quantità di dati e automatizzare l’intero flusso documentale, che spazia dall’acquisizione, alla classificazione, all’archiviazione, all’analisi e all’automazione di tutte le operazione che li vedono coinvolti a supporto di tutte le linee di business attive in azienda.
Ogni giorno le organizzazioni hanno a che fare con enormi quantità di documenti, tra contratti, fatture e comunicazioni di varia natura, come le proverbiali mail e i messaggi relativi alla comunicazione tra dipendenti, fornitori e gli stessi clienti finali, che danno linfa all’attività dei CRM (Customer Relationship Management) sin dati tempi in cui la loro azione era di natura prevalentemente analogica.
Oggi finalmente gli interi stanzoni pieni di scaffali e faldoni stanno iniziando a sparire, grazie ad una dematerializzazione degli archivi che anziché tonnellate di carta mette a disposizione degli utenti dei dati digitali di facile accesso, da qualsiasi posizione, senza dover necessariamente ritrovarsi in una condizione di prossimità fisica nei confronti del dato.
Una serie di dati, recentemente pubblicati da Adobe, rivelano come ancora nel 2019 il 46% dei lavoratori risulta ogni giorno con operazioni in cui la carta svolge un ruolo determinante e, dato forse più sorprendente in assoluto, ben undici ore del lavoro settimanale sarebbero condizionate dalla ricerca e alla gestione dei documenti. Di queste, si stima che oltre sei ore siano del tutto sprecate e potrebbero facilmente essere recuperate utilizzando moderni sistemi di gestione.
L’inefficienza nel gestire il flusso documentale non è soltanto causa di lungaggini, ma provocano effetti negativi anche alla produttività e al servizio offerto ai clienti. Un problema che, proprio grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per la gestione documentale potrebbe essere agilmente risolto.
La classica situazione in cui l’azienda sa di avere un documento ma non riesce a trovarlo, o rinviene soltanto in parte a ciò che le occorre perché nel frattempo qualcosa è sparito per sempre da un faldone di archivio, non dovrebbero più essere tollerate, soprattutto considerando che oggi esiste una grande varietà di soluzioni informatiche in grado di ovviare a questi grossolani problemi.
Per cambiare letteralmente vita e ottenere un sistema di gestione documentale, o DMS (document management system), finalmente al passo con i tempi è possibile integrare strumenti e soluzioni dotati di funzioni di Intelligenza Artificiale (AI), in grado di dare una vera svolta al modo in cui interagisce con i dati e le informazioni di cui disponiamo.
A differenza dei DMS di prima generazione, che in fondo altro non facevano che digitalizzare i processi tradizionali basati sul documento cartaceo, gli attuali sistemi dotati di AI riescono a rendere più veloce e intelligente il flusso, migliorando progressivamente la qualità del lavoro grazie alle proprie funzioni di apprendimento automatico (Machine Learning). La AI riesce infatti ad ottimizzare la gestione dell’intero flusso, riducendo sensibilmente il numero degli errori, le perdite accidentali dei dati, con l’ulteriore beneficio che deriva dal liberare l’uomo dalle operazioni di routine, a basso valore aggiunto, affinché possa concentrarsi su attività più strategiche per il business, a cominciare dalla supervisione generale.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale
Nel corso degli anni sono state coniate innumerevoli definizioni per dirci cosa sia l’Intelligenza Artificiale e la popolarità di questa tecnologia ha superato da tempo qualsiasi concetto di neologismo, tanto da entrare nell’immaginario diffuso. La verità è che non esiste una sola definizione di AI, per via di una natura estremamente eterogenea, sia dal punto di vista delle tecniche che rientrano sotto il suo ampio cappello, sia per quanto concerne la multidisciplinarità delle sue applicazioni.
Nel 2018, la Commissione Europea ha dato il via da una missione che ha visto un gruppo di ricercatori indipendenti svolgere una serie di lavori, tuttora in corso, per capire cosa sia e cosa possa fare l’Intelligenza Artificiale, cercando oltretutto di indirizzare le linee guida per la sua complessa regolamentazione.
Secondo quanto emerge dai documenti della CE, l’Intelligenza Artificiale sarebbe definibile attraverso una serie di caratteristiche fondamentali. Si tratta di una concettualizzazione che, nonostante il suo eccessivo formalismo, ci sentiamo di condividere e vi riportiamo integralmente:
- ricadono nell’ambito dell’intelligenza artificiale questi sistemi progettati dall’uomo in forma di software (ed eventualmente hardware) che agiscono nella dimensione fisica o digitale e che dato un obiettivo complesso, percepiscono il proprio ambiente attraverso l’acquisizione dei dati, strutturati o meno, interpretandoli e ragionando sulla conoscenza o elaborando le informazioni derivate da questi, decidendo le migliori azioni da intraprendere per raggiungere l’obiettivo dato;
- i sistemi di intelligenza artificiale possono usare regole logiche o apprendere un modello numerico, e possono anche adattare il loro comportamento analizzando gli effetti che le loro azioni precedenti hanno avuto sull’ambiente;
- come disciplina scientifica, l’intelligenza artificiale comprende diversi approcci e tecniche, come l’apprendimento automatico (di cui l’apprendimento profondo e l’apprendimento per rinforzo sono esempi specifici), il ragionamento meccanico (che include la pianificazione, la programmazione, la rappresentazione delle conoscenze e il ragionamento, la ricerca e l’ottimizzazione) e la robotica (che comprende il controllo, la percezione, i sensori e gli attuatori e l’integrazione di tutte le altre tecniche nei sistemi ciberfisici).
In estrema sintesi, l’Intelligenza Artificiale costiuisce un insieme estremamente vario di sistemi tecnologici in grado di agire in autonomia per soddisfare un determinato obiettivo.
Tra questi obiettivi sussiste senza dubbio anche la gestione documentale. I continui progressi della AI nell’ambito del cognitive computing mettono a disposizione delle aziende di tutto il mondo una serie di strumenti sempre più semplici da utilizzare sempre più potenti nel migliorare le performance di tutti i flussi di lavoro, considerando che ben poche operazioni possono dirsi esenti dall’accesso a file e documenti. È ciò vale a maggior ragione nell’era del digitale, dove il dato stesso è diventato la principale risorsa per generare valore in termini di business.
Come accennato, gli algoritmi su cui si basa l’Intelligenza Artificiale consentono di acquisire ed analizzare una grande quantità di dati, ormai in tempo reale, rendendo sempre più efficiente la propria azione grazie alle tecniche di apprendimento artificiale che li caratterizzano. Ecco perché l’Intelligenza Artificiale per la gestione documentale rappresenta un promettente ambito di applicazione di alcune delle tecniche di AI più diffuse e mature oggi.
Non fossero sufficienti i vantaggi derivanti a livello di incremento a livello di performance, l’implementazione di un DMS con funzionalità evolute, basate sulla AI, consente alle aziende di investire concretamente in una politica di miglioramento continuo, capace di produrre analisi descrittive e predittive per correlare dati e variabili per prevedere eventi e soluzioni agli stessi nel breve, medio e lungo periodo.
Intelligenza Artificiale per la gestione documentale: cosa è possibile fare
L’Intelligenza Artificiale consente ai DMS di effettuare un gran numero di operazioni sui documenti, ma soprattutto di segnare un vero e proprio punto di svolta a livello culturale, quando si tratta di creare valore dai dati che ogni giorno siamo in grado di acquisire da fonti sempre più eterogenee, all’apparenza del tutto slegate tra loro.
Se in primo luogo le azioni della AI potrebbero apparire in qualche modo settorializzate nel risolvere uno specifico problema, nel contesto di un’organizzazione aziendale, la capacità di automatizzare e rendere più agili e veloci tutte le fasi che costituiscono un flusso di gestione documentale, genera nella continuità digitale un impagabile valore aggiunto. È qualcosa a cui diventa sostanzialmente impossibile rinunciare, una volta che se ne comprendono effettivamente i vantaggi. Vediamo alcuni degli aspetti più diffusi in cui l’Intelligenza Artificiale è in grado di offrire un contributo decisivo in termini di efficienza e praticità.
Classificazione e dematerializzazione
Una delle principali sfide delle aziende e, forse in maniera ancora più evidente, della Pubblica Amministrazione, è relativo alla famigerata dematerializzazione degli archivi tradizionali. Il problema consiste nel cercare una soluzione pratica ad una criticità sempre più evidente. Ogni giorno che passa, un archivio diventa sempre più consistente, così come trovare spazi adeguati per la conservazione dei documenti cartacei, in molti casi soggetti ad obbligo di conservazione dalle normative vigenti.
Per lungo tempo si è cercato di porre una soluzione tampone a questa evidenza, con la disposizione di un archivio corrente, conservato al piano ed uno storico, custodito presso sedi più distaccate rispetto alla regione operativa. Oggi appare evidente che la digitalizzazione di tutti gli archivi rappresenta un passaggio fondamentale anche per garantire un futuro nella conservazione dei documenti materiali, che a lungo tempo diventano soggetti a perdite e fenomeni di oggettivo degrado.
Attraverso la scansione i DMS hanno iniziato ad acquisire e digitalizzare gli archivi, consentendo la destinazione al macero degli originali cartacei non soggetti ad obbligo di conservazione e il recupero di grandi spazi fisici, con tutto ciò che ne deriva in termini di vantaggi logistici ed economici.
La procedura di dematerializzazione costituisce un processo molto esoso in termini di tempo e vedrà impegnate aziende e PA ancora per molto tempo. Nel frattempo si è posto un altro problema, relativo al rende effettivamente fruibili le informazioni presenti sui documenti cartacei. Scannerizzare un foglio per ottenere una versione digitale dello stesso ne consente la dematerializzazione, ma al tempo stesso sarebbe un’occasione sprecata se non potessimo risalire digitalmente al testo e alle immagini che contiene.
È la ragione per cui hanno iniziato a diffondersi i sistemi OCR, basati sul riconoscimento ottico dei caratteri, capaci di sfruttare la visione artificiale per riconoscere il testo presente sui documenti e soprattutto a classificarlo automaticamente, senza rendere necessario l’intervento umano.
Un OCR basato su AI riesce a riconoscere in maniera sempre più efficiente il testo e a classificarlo in maniera funzionale rispetto agli obiettivi generali che gli indicatori del DMS gli consentono di raggiungere.
Intelligenza Artificiale per la gestione documentale: archiviazione
Un metodo di classificazione intelligente ottenuto da un sistema come la visione artificiale consente di automatizzare un’ampia serie di operazione, tra cui l’archiviazione dei documenti, secondo criteri che sappiano generare un valore aggiunto ben oltre la capacità di disporre informazioni in maniera organizzata.
Se un processo di scansione rileva campi come destinazione, partita IVA, distinta materiali e termini di pagamento è molto probabile che si tratti di una fattura. Un DMS può categorizzarla ed archiviarla come tale, a prescindere che si tratti di un documento derivante da una scansione cartacea o un pdf allegato in una mail.
L’archiviazione intelligente consente di eseguire un’ampia varietà di operazioni funzionali alla conservazione dei documenti, in un’ottica di futura fruizione, impostando differenti argomenti e gerarchie, soprattutto quando non sono precedentemente noti. Ciò è possibile grazie alla capacità della AI di comprendere nel dettaglio le relazioni tra i documenti all’interno di vari contesti riconducibili all’attività aziendale.
Archiviare un documento senza predisporlo e renderlo disponibile ai processi di analisi dei dati equivale ancora una volta a limitarsi alla pura e semplice dematerializzazione, precludendo di fatto la possibilità di estrarre valore in termini di informazione dai dati di cui si dispone.
Ricerca dei dati
Se l’archiviazione costituisce un passaggio chiave nella gestione documentale, ben più critico è l’aspetto relativo alla ricerca delle informazioni che ci interessano. Una enorme quantità di dati strutturati e non strutturati ci attende in archivi sterminati, ma cosa dobbiamo fare per trovare ciò che ci occorre? E come farlo in tempi ragionevoli, compatibili con le esigenze di business di un’azienda moderna?
Una risposta strategica e strumentale a queste domande arriva ancora una volta dall’Intelligenza Artificiale, in particolare grazie alle funzioni di Machine Learning e Data Mining.
Anche in questo caso, per garantire una efficiente fase di ricerca, non è sufficiente concentrarsi nell’interrogare i dati. È necessario classificarli e categorizzarli nella maniera più opportuna, associando loro quei metadati in grado di facilitare in maniera decisiva le operazioni di ricerca. La AI è inoltre in grado di correlare i dati facilitando anche le ricerche più complesse, che richiedono un elevato livello di contestualizzazione.
Automatizzazione dei flussi di lavoro
L’apprendimento automatico consente ai DMS di identificare ed elaborare le informazioni migliorando progressivamente le proprie capacità. Questo approccio consente di automatizzare una quantità sempre più elevata di task legati al flusso di gestione documentale, esonerando il dipendente umano soprattutto per quel che riguarda le operazioni ripetitive.
L’AI consente di impostare una serie di regole ed attuarle in modo intelligente, interpretando in maniera corretta il contesto legato agli eventi. È il caso della RPA (robotic process automation) arricchita da funzioni AI, meglio nota come hyperautomation, che si sta diffondendo in azienda grazie alle applicazioni low code / no code, che consentono anche ai dipendenti ignari di linguaggi di programmazione software di sviluppare in maniera indipendente i tool necessarie per automatizzare i processi di gestione documentale.
La RPA agisce ad alto livello, sopra le applicazioni correntemente disponibili, automatizzando l’interazione che l’utente instaura con esse. Questo consente ad esempio di estendere le funzionalità dei software comunemente utilizzati nell’ambito della produttività o delle comunicazioni email, per automatizzare la gestione degli allegati, che possono essere automaticamente classificati ed archiviati nelle posizioni previste. L’Intelligenza Artificiale consente infatti di migliorare il routing e la classificazione dei documenti in base al contenuto, ivi compreso il riconoscimento e la classificazione delle immagini e degli oggetti, senza costringere il dipendente umano nemmeno ad aprire i file in oggetto.
Tali potenzialità che l’Intelligenza Artificiale offre per automatizzare i documenti vengono enfatizzate dall’impiego di applicazioni cloud native, disponibili con un modello Software-as-a-Service (SaaS). Grazie al SaaS è possibile utilizzare un’ampia gamma di funzioni AI che che i vendor mettono a disposizione nei loro ecosistemi per rendere sempre più veloce ed efficiente l’automatizzazione intelligente della RPA.
Grazie alla hyperautomation i DMS possono automatizzare migliaia di operazioni, grazie allo sviluppo di semplici agenti con tool low code / no code, sgravando il lavoro umano dalle operazioni ripetitive e rendendo molto più efficiente la produzione degli stessi, il loro livello di motivazione e la riduzione di quegli errori che una disattenzione prima o poi finirebbe inevitabilmente per provocare. Le risorse umane diventano pertanto disponibili per svolgere compiti a più elevato valore aggiunto, aiutando l’azienda a raggiungere i propri obiettivi di business.
Intelligenza Artificiale per la gestione documentale: analisi ed estrazione
L’analisi dei dati oggi costituisce il momento cruciale per generare valore dalle informazioni digitali che le aziende generano attraverso le loro attività. In ogni istante, è possibile acquisire ed archiviare enormi quantità di dati grezzi, che vanno estratti, preparati in maniera adeguata e resi disponibili ai sistemi deputati dalla loro analisi descrittiva o predittiva.
Un DMS basato sull’intelligenza artificiale può rendere in vari modi più efficiente il modo in cui i dati vengono estratti dai sistemi di archiviazione, riconoscendo ed organizzando di conseguenza soltanto quelli che il sistema ritiene utile per lo svolgimento di una determinata operazione. Grazie alle più moderne tecniche di Machine Learning, il processo di estrazione può coinvolgere sia i dati strutturati che quelli non strutturati, agevolando le operazioni analitiche anche nei confronti dei contenuti di natura multimediale.
Sui dati strutturati, l’estrazione intelligente consente di potenziare ed elevare il livello di automatizzazione di quanto si era soliti svolgere anche con un approccio tradizionale, ad esempio analizzando automaticamente un documento per estrarre dai suoi moduli le informazioni necessarie per un processo di compilazione automatica. Tale proprietà agevola ad esempio moltissimo i reparti di amministrazione e contabilità che ogni giorno si destreggiano con un numero molto elevato di bolle e fatture.
La AI consente al tempo stesso di estendere questo livello di efficienza anche per l’analisi e l’estrazione di dati non strutturati, con un approccio semantico, tipico del cognitive computing, che abilita la comprensione di quanto presente nei file audio e video delle videocall sui canali aziendali. Questa capacità dell’Intelligenza Artificiale ci offre la capacità di rendere disponibili i dati estratti a quelle applicazioni in grado di effettuare analisi predittive, utili ad esempio per disegnare specifici scenari di marketing e personalizzare le comunicazioni con i clienti, migliorando l’efficienza delle loro conversioni.
Sicurezza dei dati
Ad oggi nessuna azienda può prescindere da sistemi di sicurezza in grado di proteggere in maniera scrupolosa i dati a sua disposizione. Tali piattaforme, che comprendono un’ampia varietà di tool, che spazia dai tradizionali antivirus ai software in grado di analizzare il comportamento nella rete attraverso tutti i log disponibili, fanno tesoro delle funzioni di Intelligenza Artificiale.
L’analisi comportamentale, operabile sia a livello di visione artificiale che di monitoraggio dei log di sistema, consente alla AI di rilevare quei comportamenti anomali su dati e documenti e che potrebbero facilmente sfuggire all’attenzione di un sorvegliante umano, soprattutto quando si ha a che fare con grandi numeriche di eventi. È il caso di un accesso da una posizione insolita o da una macchina che di base non è stata programmata per eseguire l’operazione che cerca di effettuare, nel tentativo di risalire a documenti che potrebbero rivelare informazioni sensibili a soggetti malintenzionati.
Un corretto workflow di gestione documentale deve pertanto integrare le funzioni di sicurezza necessarie per garantire la protezione dei dati e, di conseguenza, la conformità con le normative in vigore in materia di conservazione e trattamento degli stessi. Garantire ai sistemi di sicurezza un’adeguata visibilità su quanto accade a livello DMS, oltre a rivelarsi decisamente auspicabile, risulta decisamente più agevole se ci si avvale di tool di moderna generazione, disponibili in cloud e dotati di funzioni di Intelligenza Artificiale.
