Bedrijfsinformatie activeren: blijf de concurrentie voor met AI-gestuurde documentverrijking

Van de lasten van gegevenstransformatie tot de lusten van AI-gereedheid

In de hele onderneming hebben fysieke en digitale gegevensassets enorme, onbenutte concurrentievoordelen. Toch blijft deze informatie vaak gevangen in silo’s, opgeslagen in ongestructureerde formaten of anderszins lastig toegankelijk. Deze assets spelen ook een cruciale rol bij elke succesvolle AI-strategie. Voor de leidinggevenden van tegenwoordig is deze combinatie van potentieel en obstakel bepalend voor het gegevenstransformatietraject.

De belangrijkste vragen zijn:

• hoe kunnen gegevens op een kosteneffectieve, snelle en schaalbare manier toegankelijk worden gemaakt?
• Hoe kan een organisatie zichzelf nu voorzien van gegevens die klaar zijn voor AI?

Het antwoord ligt in AI-gestuurde documentverrijkingstechnologieën zoals intelligente documentverwerking (IDP) en agentic AI. Met IDP automatiseert u documentclassificatie en voert u gegevensextractie uit met hoge nauwkeurigheid, waarbij digitaal en fysiek assetmanagement wordt geïntegreerd om alle gegevens voor te bereiden op AI. Hierdoor kunnen organisaties ongestructureerde gegevens snel omzetten in bruikbare inzichten en intelligente besluitvorming mogelijk maken.

De noodzaak van AI beantwoorden met documentgerichte procesautomatisering en innovatie

Elke IT-transformatie brengt complexiteit met zich mee. Door de druk om AI-oplossingen snel in te zetten, staan organisaties voor een dilemma: toepassingen voeden met onvoldoende data of achterop raken in de race naar AI-gedreven efficiëntie.

Er bestaat een duidelijke weg voorwaarts. Door AI-gestuurde documentverrijking toe te passen, kunnen organisaties hun assets strategisch transformeren. Deze aanpak vergemakkelijkt de naadloze integratie van fysieke en digitale content, tilt documentgerichte procesautomatisering naar een hoger niveau en zorgt voor een rijk fundament van ongestructureerde gegevens voor baanbrekende AI-innovatie. Deze strategie leidt tot betere bedrijfsresultaten, waaronder kortere verwerkingstijden, lagere kosten en verbeterde schaalbaarheid.

Het gegevenstransformatietraject volgt een duidelijk pad: ongestructureerde gegevens worden gestructureerde gegevens, die in combinatie met andere gegevens intelligentie teweegbrengt. Deze intelligentie ontwikkelt zich uiteindelijk tot kennis. Deze kennis wordt het geheugen van AI-agenten, waardoor ze kunnen functioneren als agentic AI-systemen die zelfstandig de besluitvorming ondersteunen en complexe operationele doelstellingen uitvoeren. Het verandert AI van een concept in digitaal personeel dat bedrijfsactiviteiten versnelt en uitdagingen op het gebied van schaal, kosten en naleving overwint.

Deze flow is alleen mogelijk met een flexibele, volledig uitgeruste en veilige oplossing. De oplossing moet gebruiksvriendelijk zijn en zowel modelevaluatie als HITL-workflows (Human-in-the-Loop) ondersteunen.

Iron Mountain, een bedrijf met een decennialange reputatie als de gouden standaard op het gebied van informatiebeheer, vervult deze behoefte. In dit artikel bespreken we de belangrijkste overwegingen, bekijken we hoe de oplossing werkt en tonen we welk rendement op investering (ROI) organisaties zien wanneer ze samenwerken met Iron Mountain om gegevenstransformatie te realiseren en waarde te benutten.

Leidinggevenden die een AI-strategie ontwikkelen, stellen uiteraard fundamentele vragen:

• Welke gegevens hebben we nodig?
• Hoe worden deze opgeslagen?
• Hoe gaan we de kwaliteit en beveiliging van gegevens beheren?
• Welke procesaanpassingen zijn er nodig?
• Hoe capabel is onze interne infrastructuur en expertise?
• Hoe kunnen we de samenwerking tussen afdelingen bevorderen en de ROI bewijzen?

Ze overwegen deze vragen terwijl ze een strategie met een laag risico ontwerpen die ook flexibiliteit voor marktintroductie biedt en de capaciteit voor AI-innovatie verhoogt. Digitale medewerkers kunnen daarbij zelfstandig volledige workflows beheren. We bekijken zeven veel voorkomende knelpunten waar organisaties mee te maken krijgen om beter inzicht in de obstakels te krijgen.

Gegevenskwaliteit

Onnauwkeurige of inconsistente gegevens, zoals ontbrekende waarden en dubbele documenten, belemmeren effectief leren voor AI-modellen. Uit onderzoek blijkt dat bedrijven gemiddeld 15 miljoen dollar per jaar verliezen door een slechte gegevenskwaliteit. Organisaties staan ook voor de uitdaging om enorme volumes ongestructureerde gegevens te beheren, waaronder onbewerkte tekst, afbeeldingen en video's. Het is van essentieel belang om deze gegevens op te schonen en de vooroordelen te beperken die de AI-uitvoer kunnen vertekenen.

Gegevensintegratie

Gegevenssilo's vormen een aanzienlijke uitdaging. Deze zijn vaak het resultaat van verschillende afdelingen die tientallen jaren ongelijksoortige systemen hebben gebruikt. Verouderde databases en oude software zijn mogelijk niet compatibel met moderne AI-kaders, wat de samenvoeging van gegevensbronnen ingewikkelder maakt. Het ontbreken van gestandaardiseerde indelingen en naamgevingsregels leidt tot verdere integratieproblemen

Schaalbaarheid en infrastructuur

AI-modellen vereisen krachtige computerprestaties en enorme, toegankelijke gegevensopslag. In sommige gevallen betekent dit dat gegevens in real-time worden opgenomen en worden verwerkt voor een snelle analyse. De vraag komt ook naar voren in prognoses die voorspellen dat de capaciteit van datacenters die geschikt zijn voor AI tot 2030 met gemiddeld 33% per jaar zal toenemen.

Naleving en gegevensbeheer

Privacyvoorschriften, veiligheidsrisico's en ethische overwegingen zijn van het allergrootste belang. 88% van de leidinggevenden in data noemt gegevensbeveiliging zelfs als een steeds hogere prioriteit vanwege AI. Gegevens voorbereiden op AI vereist de naleving van nalevingsvereisten en robuuste gegevensbescherming door geavanceerde versleuteling, toegangscontrole en continue bewaking.

Talent en expertise

Er is behoefte aan vaardigheden op het gebied van gegevens- en databasebeheer, en veel leidinggevenden vragen zich af of hun huidige personeel aan die behoefte kan voldoen. Bijna 37% van de leidinggevenden meldde dat hun organisaties slechts weinig of helemaal niet klaar waren om zorgen over talent met de betrekking tot de innovering van AI aan te pakken.

Kosten en ROI

Het voorbereiden van gegevens voor AI-innovatie vereist een investering in technologie, tools en talent. Het kwantificeren van de potentiële zakelijke voordelen en het rechtvaardigen van lopende uitgaven kan uitdagend zijn

Wijzigingsbeheer

Succesvolle gegevensvoorbereiding vereist coördinatie tussen alle teams, waaronder IT-, datascience-, juridische en bedrijfsgroepen. Hoewel werknemers optimistisch zijn over het potentieel van AI, blijkt uit onderzoek dat zeven op de tien het nooit gebruiken.

AI-gestuurde documentverrijking kan deze knelpunten omzetten in vooruitgang. Download onze whitepaper en ontdek hoe.