Microsoft Syntex: Automatización de documentos en SharePoint con IA
A pesar del rápido avance mundial hacia la transformación digital empresarial, el documento sigue siendo el corazón de la mayoría de los negocios y, desafortunadamente, su gestión sigue siendo un proceso manual. Es parte de la fluidez diaria de trabajo de cada trabajador del conocimiento.
A pesar de su naturaleza estructurada, la flexibilidad de un documento dificulta la automatización de los procesos comerciales y tomar datos de múltiples aplicaciones de negocio para insertarlos en un documento implica simplemente copiar y pegar, desde la pantalla al documento y a menudo de vuelta una vez recibido el documento.
Lanzado en Ignite en octubre de 2022, Microsoft Syntex está aquí para resolver algunos de estos tediosos problemas manuales, agregando herramientas de procesamiento de documentos a SharePoint. La solución utiliza aprendizaje automático para ayudar a construir y analizar documentos, convirtiendo un proceso manual en uno en el que los humanos guían y verifican al software, y donde se cumplen los requisitos legales, reglamentarios y contractuales. En este vistazo en profundidad a Syntex, aprende más sobre la inteligencia artificial para el contenido y algunos de los casos de uso actuales de esta versión.
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- ¿Qué es la inteligencia artificial para el contenido?
- Entendimiento de documentos como un servicio
- Casos de uso de Microsoft Syntex
- El futuro de Syntex y SharePoint
¿Qué es la inteligencia artificial para el contenido?
La idea de la inteligencia artificial para el contenido es intrigante, ya que se trata de encontrar formas de trabajar con los diferentes tipos de documentos que generamos y la información a menudo no estructurada que contienen. Los sistemas como Syntex necesitan inferir el contexto de esos datos, procesarlos, extraerlos y resumirlos para entregarlos en formatos estructurados. También debe ser capaz de hacerlo al revés, utilizando documentos para producir plantillas que puedan automatizar la creación de documentos.
Vale la pena invertir en minería de datosEn el centro de este proceso se encuentran un conjunto de modelos de aprendizaje automático diseñados para el entendimiento de contenido. Diseñados para trabajar con bibliotecas de documentos de SharePoint, estos modelos predefinidos son similares a los utilizados por los Servicios Cognitivos de Azure, con modelos personalizados que pueden aprender de su propio contenido.
Modelos personalizados en Microsoft Syntex
Son los modelos personalizados los más interesantes, ya que son los que enmarcan cómo Syntex trabaja con contenido no estructurado, respaldando el procesamiento y la creación de documentos. Los modelos personalizados utilizan un método de enseñanza para entrenar el modelo, etiquetando los documentos existentes como parte del proceso de entrenamiento para identificar los elementos de contenido clave. La clave para trabajar con información no estructurada es mostrar las frases clave y los patrones que identifican los elementos importantes de un documento.
Los documentos no estructurados con los que trabajamos a menudo son cartas formales y contratos, y aunque difieren estructuralmente, tendrán frases y estructuras específicas que son comunes entre los documentos con significados comerciales específicos.
Este último punto es el más importante, ya que te da el contexto para extraer datos en un formato utilizable, como una fecha o un precio. Al enseñar a un modelo que un conjunto de palabras tiene un significado específico y está asociado con datos que deben utilizarse, se puede comenzar a construir un modelo que identifique las variaciones de las frases clave y los formatos de contenido.
Entendimiento de documentos como un servicio
Si has estado siguiendo la plataforma de IA de Servicios Cognitivos de Microsoft, habrás encontrado su servicio de entendimiento de documentos. Este fue el predecesor del modelo de procesamiento de documentos no estructurados de Syntex. Para que el entendimiento de documentos funcione, necesitarás una selección de documentos en un centro de contenido de SharePoint para entrenar tu modelo, creando dos tipos de herramientas: clasificadores y extractores.
Los clasificadores se utilizan para identificar los documentos que se cargan en una biblioteca. Como ejemplo, podrías crear uno que encuentre todos los documentos de solicitud de propuesta cargados en una biblioteca. Los extractores luego identifican los datos clave en el documento, proporcionando esos datos a aplicaciones externas. Por ejemplo, los extractores pueden utilizar el nombre de un cliente que solicita la propuesta en la biblioteca de documentos y agregar sus datos de contacto a tu sistema CRM como un cliente potencial de ventas.
Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiereCasos de uso de Microsoft Syntex
Microsoft Syntex se puede utilizar para organizar, etiquetar y comprender mejor tus documentos de diversas formas. A continuación, se presentan algunos de los casos de uso empresarial más comunes de Syntex:
Agregar aprendizaje automático a tus documentos en SharePoint
Crear un clasificador
Crear un clasificador configura un nuevo tipo de contenido de SharePoint que se adjuntará a todos los documentos identificados. El entrenamiento es bastante sencillo, comenzando con una selección de documentos apropiados que se pueden utilizar para construir el modelo. El proceso de entrenamiento te pide que etiquetes los documentos con el tipo que estás tratando de identificar; necesitas al menos cinco documentos de muestra positivos y uno negativo.
Luego, debes proporcionar una explicación de por qué esos documentos deben identificarse como un tipo específico, enumerando las frases y palabras clave utilizadas. El sistema utilizará esto como parte del modelo, comprobando si coincide correctamente con todos tus documentos de muestra. Si falla, simplemente agrega más detalles y ejecuta el proceso de entrenamiento nuevamente.
El proceso de entrenamiento es relativamente rápido. Una vez completado, puedes probar el modelo en otros documentos para ver qué tan efectivo es tu clasificador. Como la mayoría de los sistemas de aprendizaje automático, no esperes que sea correcto la primera vez: podría requerir varias iteraciones para obtener un modelo que funcione para tus documentos.
Crear un extractor
El proceso de construcción de un extractor es similar, te pide etiquetar los datos que quieres extraer de tus archivos. Aquí, debes resaltar la información en tus páginas con un modelo separado para cada pieza de información específica que desees.
Los extractores se pueden perfeccionar si necesitas reglas más complejas en tu modelo o si necesitas evitar duplicados. Los extractores en uso agregan datos a las columnas de la biblioteca de documentos de SharePoint, donde se pueden pasar a otras aplicaciones utilizando las API de SharePoint.
Los 12 errores más comunes al trabajar con el objeto Recordset en AccessAplicar plantillas de contenido
Microsoft proporciona herramientas para simplificar la construcción de explicaciones tanto para clasificadores como para extractores, utilizando plantillas que ya engloban muchos formatos de contenido comunes utilizados en los documentos. Por ejemplo, en lugar de agregar todas las diferentes variaciones de datos que aparecen en tus documentos, puedes seleccionar la plantilla de fecha adecuada y agregarla a tu explicación.
Hay una larga lista de plantillas que incluyen tipos de datos financieros importantes, así como formas de extraer números de teléfono internacionales y direcciones de correo electrónico. Para las direcciones de correo electrónico, los usuarios pueden configurarla para reconocer si los datos pertenecen a un remitente o a un destinatario.
Generar documentos utilizando Syntex y Power Platform
Los modelos de documentos de Syntex se pueden utilizar para generar documentos también, utilizando fuentes de datos familiares para rellenar lo que Microsoft llama una "plantilla moderna". Los documentos de Word existentes se pueden utilizar para generar una plantilla al cargarlos en SharePoint y utilizar Template Studio de Syntex para agregar campos a la estructura básica del documento. Luego, estos campos se pueden vincular a una lista o biblioteca de SharePoint, lo que te permite automatizar la creación de documentos.
No es una herramienta para la creación flexible de documentos; es más bien una alternativa moderna de bajo código a la combinación de correspondencia. Una plantilla moderna administrada por Syntex puede ser el resultado de un flujo de Power Automate, que toma datos de diferentes sistemas empresariales y los utiliza para generar documentos comunes, como contratos, facturas e invitaciones, donde el formato no cambia pero el contenido sí.
Una vez que se ha creado y publicado una plantilla, Syntex proporciona un marco para agregar nuevos valores desde una lista de SharePoint, así como completar automáticamente algunos valores cuando sea posible.
Además, puedes utilizar una acción de Power Automate para automatizar el proceso. Por ejemplo, puedes crear automáticamente un nuevo contrato cuando se registra una nueva venta en Dynamics 365 o generar un manual del empleado cuando se agrega un nuevo nombre al directorio activo de Azure.
Las mejores herramientas de inteligencia empresarial para tomar decisiones basadas en datosEstá claro que Microsoft tiene grandes planes para automatizar documentos en Syntex, aunque la versión actual aún es limitada en comparación con otros servicios de procesamiento de documentos impulsados por el aprendizaje automático.
Construir sobre SharePoint tiene mucho sentido. Es un importante sistema de gestión de contenido empresarial, por lo que hacerlo el hogar del procesamiento y la creación de documentos de Syntex encaja bien con su papel existente y establece una dirección interesante para el futuro de SharePoint.
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