4 claves de un sistema inteligente de gestión de información

22 de Febrero de 2017

En la era del conocimiento, la gestión de la información supone un gran desafío para la mayoría de las organizaciones. El volumen, la variedad y la velocidad de transformación de la información que está al alcance de las empresas ha superado en muchos casos las capacidades de las herramientas tradicionales. La solución pasa por sistemas inteligentes que sean capaces de ofrecer a cada usuario, en cada momento, la información que necesita.

Para dotar a un sistema de la inteligencia necesaria se pueden aunar distintas soluciones, tales como el Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing o NLP), Redes Semánticas para la desambiguación de palabras, estadística vectorial de N-gramas, máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machine o SVM) o algoritmos de clasificación y agrupamiento (clusterización). Su selección o combinación depende de los objetivos y necesidades de cada organización. No obstante, hemos seleccionado 4 pilares que sustentan la inteligencia de un sistema avanzado de gestión de información. Correctamente aplicadas, estas claves permiten maximizar las ventajas competitivas que explicamos en este artículo .

Buscador inteligente

La capacidad de recuperar información de forma rápida y precisa resulta clave para gestionar el conocimiento. Un buen sistema de gestión de información necesita un buen motor de búsqueda; es decir, uno capaz de entender la verdadera intención detrás de cada consulta.

Fenómenos como la polisemia y la sinonimia provocan que un mismo término se pueda interpretar de formas diversas. El proceso de desambiguación consiste en identificar cuál de todos los significados posibles es el correcto para un contexto determinado. La desambiguación se realiza gracias a las Redes Semánticas, que tienen en cuenta la jerarquía y las relaciones entre los distintos términos que componen una frase o un texto.

Un motor de búsqueda inteligente es capaz también de realizar segmentación de usuarios y, ante la misma pregunta, ofrecer respuestas diferentes. La aplicación de sistemas de machine learning permite adaptar los resultados en función qué usuario, desde qué lugar o en qué momento realiza la búsqueda.

Etiquetado

Los grandes volúmenes de información resultan inmanejables sin un sistema de etiquetado que los identifique, categorice y jerarquice. Las soluciones de clasificación de información resultan fundamentales para conseguir rapidez en la recuperación de la información, precisión en los resultados de búsqueda, facilidad en la navegación, seguridad en la protección de datos o exactitud en las recomendaciones.

Un sistema de etiquetado avanzado permite aunar la inteligencia propia con la inteligencia social de sus usuarios. Con este objetivo se pueden sumar sistemas de clasificación automáticos y manuales:

  • Etiquetado automático: El sistema es capaz de extraer la información más relevante de cada contenido para formar grupos, señalar relaciones y establecer jerarquías.
  • Etiquetado manual: Los usuarios categorizan los contenidos con sus propias etiquetas. Esta opción redunda en beneficio del propio usuario, que puede adaptar la clasificación a sus criterios, y en beneficio colectivo, ya que el sistema de clasificación se enriquece con la suma de las aportaciones individuales.

Sistema social

Las funcionalidades sociales de un sistema de gestión de información fomentan el intercambio de conocimiento entre los trabajadores de una empresa.

Las redes sociales verticales permiten generar sinergias productivas, reducir los silos de información y maximizar el aprovechamiento de los recursos. Esta herramienta se puede emplear para resolver dudas, colaborar en la realización de tareas, recomendar contenidos, aprender colectivamente, compartir buenas prácticas, advertir de riesgos o intercambiar reflexiones.

A través de un sistema de grupos es posible conectar usuarios con necesidades u objetivos comunes. Un sistema de grupos redunda también en la inteligencia del sistema, ya que otorga información valiosa para la segmentación de usuarios.

La posibilidad de valorar los contenidos con funcionalidades como “me gusta”, puntuaciones o favoritos facilita la selección de información y ayuda a poner en valor los recursos existentes. Gracias a las soluciones de machine learning  un sistema inteligente es capaz de aprender de la actividad social de los usuarios y adaptarse cada vez mejor a las necesidades de cada uno de ellos.

Sistema de recomendaciones

Un gestor de información avanzado no solo ayuda al usuario a encontrar lo que busca, sino que le muestra también contenidos de su interés cuya existencia desconocía. A través de un sistema de recomendaciones es posible aprovechar mejor los recursos existentes en una organización y a eliminar la duplicación innecesaria de tareas.

Para lograr eficacia en las recomendaciones, el sistema debe ser capaz de ponderar toda la información disponible sobre el usuario (variables demográficas, historial de búsqueda, información consumida, contenidos valorados, actividad social…), así como las preferencias de otros usuarios de características similares. A través de soluciones de machine learning el sistema es capaz de aprender de la experiencia y ajustar constantemente sus recomendaciones.