Kunstmatige intelligentie bij het zoeken naar documenten Metadata filteren voor slimmere zoekopdrachten

15 oktober 2024
in AI

Nu bedrijven worden overspoeld met informatie die elke dag wordt gegenereerd, rijst er een cruciale vraag:

Hoe zetten we deze oceaan van gegevens om in bruikbare inzichten? 

Als ingenieur ligt deze uitdaging me na aan het hart. Ik heb met eigen ogen gezien hoe onze benadering van gegevensbeheer zich heeft ontwikkeld - van archiefkasten tot digitale mappen tot cloud-opslag - en toch blijft het vinden van de juiste informatie, ondanks al deze vooruitgang, een hardnekkige uitdaging.

Het antwoord ligt in een nieuwe grens: Het snijvlak van kunstmatige intelligentie (AI) en metadata filteren.

In deze bijdrage onderzoek ik hoe AI een revolutie teweegbrengt in het zoeken naar documenten door slimmere, intuïtievere systemen te creëren die niet alleen begrijpen wat we zoeken, maar ook waarom we zoeken. Ik deel ook enkele toepassingen uit de praktijk die laten zien hoe zoeken met AI bedrijfstakken verandert en, nog belangrijker, hoe het de uwe gaat veranderen.

Probleem van overvloed aan informatie

Elke CTO weet dat gegevens het meest waardevolle bezit van een organisatie zijn. Toch wordt dit vaak onderbenut, begraven onder een berg irrelevante of slecht georganiseerde documenten.

Uit een onderzoek van IDC blijkt dat kenniswerkers tot 2,5 uur per dag besteden aan het zoeken naar informatie. Dat is bijna een derde van de werkdag dat ze niet werken, maar zoeken. In mijn jaren als technisch leider heb ik deze inefficiëntie innovatie zien verstikken, besluitvorming zien vertragen en teams zien frustreren.

Stelt u zich een advocatenkantoor voor dat zich voorbereidt op een belangrijke zaak. Het team heeft tienduizenden juridische documenten, allemaal potentieel relevant, maar niet allemaal voorzien van de juiste tags of efficiënt geïndexeerd. Of stel je een organisatie in de gezondheidszorg voor waar artsen onmiddellijk toegang moeten hebben tot de medische geschiedenis van een patiënt, maar vastlopen door gefragmenteerde dossiers. Het is niet het gebrek aan informatie dat het probleem is, maar het onvermogen om de juiste informatie op het juiste moment te vinden.

Hier komt AI om de hoek kijken en verandert het paradigma van het zoeken naar documenten van reactief naar proactief.

Van metadata naar betekenis 

  • Aan de basis van AI-gestuurd zoeken ligt een eenvoudig maar diepgaand idee: machines kunnen context begrijpen.

  • Traditionele zoekmachines werken op basis van trefwoorden en scannen documenten op exacte overeenkomsten.

  • Maar AI-systemen, aangedreven door natuurlijke taalverwerking(NLP) en machinaal leren, gaan verder. Ze begrijpen intentie en betekenis.

  • Deze verschuiving is cruciaal. Het gaat verder dan "zoek alle documenten met het woord 'functioneringsgesprek'" naar"zoek relevante evaluaties met betrekking tot teamprestaties uit de beoordelingen van vorig jaar".

Het verhaal van metadata

Laat me je een verhaal vertellen uit mijn begintijd als IT-er. We beheerden een enorme documentenopslagplaats voor een wereldwijde fabrikant en op een dag ontdekten we een enorm knelpunt. Engineers konden ontwerpdocumenten niet snel vinden en veel van hen waren begonnen met het bewaren van hun eigen lokale kopieën van bestanden, wat leidde tot meerdere versies en conflicterende ontwerpen.

Ons team implementeerde een basaal systeem voor het taggen van metadata - auteurs, datums, documenttypes - maar dat hielp maar tot op zekere hoogte. We realiseerden ons dat het probleem niet alleen het taggen zelf was; het was dat mensen niet goed waren in het handmatig taggen van dingen op consistente, zinvolle manieren. Toen begon ik me te realiseren: metadata is essentieel, maar de manier waarop we het toepassen moet veranderen.

Dit is waar AI schittert. Met behulp van machine learning analyseert AI automatisch documenten en genereert rijke, gedetailleerde metadata. Het identificeert niet alleen wat een document is, maar ook voor wie het is, waarom het relevant is en het voorspelt zelfs hoe nuttig het kan zijn voor verschillende gebruikers. Het leert van de context, zoals de manier waarop documenten in de loop der tijd worden gebruikt, en werkt zijn begrip van het belang van dat document dynamisch bij.

Van informatie naar inzicht

Zie het als volgt: AI categoriseert niet alleen documenten, het interpreteert ze ook.

In de gezondheidszorg kan AI bijvoorbeeld patiëntendossiers scannen en deze niet alleen filteren op datum of arts, maar ook op de onderliggende aandoening, behandelingsvormen of relevante symptomen, waardoor artsen binnen enkele seconden een volledig beeld krijgen. 

Op dezelfde manier kunnen AI-gestuurde zoekopdrachten naar documenten in de financiële sector direct de meest relevante marktrapporten identificeren en inzichten bieden die zijn afgestemd op de specifieke behoeften van elke analist.

In de juridische sector gebruikte een bedrijf waar ik mee samenwerkte AI om hun document discovery-proces volledig te transformeren. Voorheen waren junior medewerkers dagen- soms wekenlang bezig met het doorspitten van archieven. Met AI konden ze binnen een paar minuten de meest relevante precedenten en dossiers ophalen, waarbij het systeem zelfs zaken suggereerde die ze misschien over het hoofd hadden gezien. Dit was niet alleen tijdbesparend; het veranderde ook fundamenteel de manier waarop ze juridisch onderzoek en zaakstrategie benaderden.

De toekomst van documenten zoeken is persoonlijk

De echte schoonheid van zoeken met AI ligt in het vermogen om zich aan te passen en te evolueren op basis van gebruikersgedrag.

Ik vergelijk het vaak met het hebben van een persoonlijke onderzoeksassistent die niet alleen alles weet over je documenten, maar ook begrijpt hoe je denkt, leert van je eerdere zoekopdrachten en beter wordt in het voorspellen van wat je nodig hebt. Dit is de essentie van gepersonaliseerd zoeken - eenAI die niet alleen metadata begrijpt, maar ook de gebruiker achter de zoekopdracht.

Stel bijvoorbeeld dat je een projectmanager bent die op zoek is naar rapporten met betrekking tot "feedback van klanten". Na verloop van tijd zal de AI leren dat je het meest geïnteresseerd bent in feedbackrapporten van de afgelopen zes maanden, met name die van een specifieke klant. Die resultaten worden automatisch geprioriteerd, wat tijd bespaart en irrelevante rommel voorkomt. 

Dit soort adaptieve, contextbewuste zoekopdrachten verandert de industrie nu al. 

Vooruitkijken: Een slimmere, veiligere toekomst

AI blijft zich ontwikkelen en we staan nog maar aan het begin van wat er allemaal mogelijk is. In de toekomst zullen we zoeksystemen voor documenten zien die niet alleen gegevens kunnen begrijpen en categoriseren, maar ook voorspellen wat we nodig hebben voordat we erom vragen. Stel je een wereld voor waarin je zoeksysteem anticipeert op het volgende rapport dat je nodig hebt op basis van je agenda, recente projecten of zelfs gesprekken die je met collega's hebt gevoerd.

En naarmate deze systemen slimmer worden, zullen ze ook veiliger worden. AI helpt organisaties nu al om zich aan de regels te houden door het beveiligingsbeleid dynamisch toe te passen en ervoor te zorgen dat alleen bevoegde personen toegang krijgen tot gevoelige informatie. Dit zal nog belangrijker worden naarmate bedrijven enorme hoeveelheden persoonlijke en bedrijfseigen gegevens blijven genereren.

Laten we samen bouwen aan de toekomst van slimmere, snellere en intuïtievere zoekopdrachten.

Uiteindelijk is het doel eenvoudig: mensen in staat stellen sneller betere beslissingen te nemen. Met AI en metadata filtering gaan we voorbij de chaos van informatie-overload naar een toekomst waarin de juiste gegevens altijd binnen handbereik zijn, precies wanneer we ze nodig hebben.

We hebben bedrijven in verschillende sectoren al geholpen hun documentzoekprocessen te stroomlijnen en de efficiëntie te verbeteren met behulp van AI-oplossingen, en we staan klaar om hetzelfde voor jou te doen.

Of je nu in de e-commerce, het onderwijs, de juridische sector, de gezondheidszorg of het kennisbeheer van bedrijven werkt, wij werken met je samen om een oplossing op maat te maken die past bij jouw specifieke behoeften en uitdagingen.

Over de auteur Oana Oros

VP Accountbeheer

Met een achtergrond in softwareontwikkeling, teambuilding en projectbeheer werkt Oana nauw samen met productontwikkelingsteams en belanghebbenden om uitdagingen het hoofd te bieden en hen te helpen onze technologische services in te zetten voor succes.

Bekijk de artikelen hieronder