La información que hoy parece poco importante puede ser clave mañana
¿Qué pasa con toda la información que una empresa genera y después necesita recuperar?
¿Qué pasa con toda la información que una empresa genera y después necesita recuperar?
Decisiones, proyectos, conversaciones, documentos y experiencias generan información todos los días. Algunas cosas parecen importantes en el momento y otras pasan casi desapercibidas. El problema aparece cuando, meses después, necesitamos volver a ellas y no sabemos dónde encontrarlas.
Una empresa aprende todo el tiempo.
Aprende qué pidió un cliente, por qué un presupuesto no avanzó, cómo se resolvió un problema, qué decisión se tomó durante un proyecto o qué procedimiento funcionó mejor ante determinada situación.
Todo eso va dejando antecedentes. Sin embargo, muchas veces quedan repartidos entre correos, documentos, sistemas, conversaciones y carpetas. Y otra parte permanece simplemente en la experiencia de las personas que participaron.
Mientras todos recuerden dónde está cada cosa, probablemente no parezca un problema.
La dificultad aparece cuando necesitamos volver atrás.
¿Qué pasa cuando necesitamos recuperar una decisión de hace seis meses?
Imaginemos que alguien necesita entender por qué se tomó determinada decisión durante un proyecto.
Puede revisar correos, buscar documentos, entrar a distintos sistemas o empezar a preguntar quién participó en ese momento. Es probable que la respuesta exista. Lo difícil puede ser encontrarla. Y esto no sucede solamente con grandes decisiones. También pasa con antecedentes de clientes, propuestas anteriores, procedimientos, condiciones acordadas o soluciones que ya se encontraron para problemas similares.
Cuando encontrar esos antecedentes depende de recordar quién los tiene o dónde quedaron guardados, parte del tiempo de trabajo termina dedicándose a reconstruir algo que la empresa, en realidad, ya sabía.
¿Cómo saber hoy qué información vamos a necesitar mañana?
No toda la información parece importante en el momento en que se genera. Un presupuesto que no avanzó, una decisión tomada durante un proyecto o la forma en que se resolvió un problema pueden quedar rápidamente en el pasado.
Pero las situaciones se repiten, los clientes vuelven y aparecen nuevos proyectos que tienen puntos en común con otros anteriores. En esos momentos, contar con esos antecedentes puede ahorrar tiempo y ayudar a tomar mejores decisiones.
Por eso, más que intentar adivinar qué información será importante en el futuro, el desafío está en poder recuperarla fácilmente cuando vuelva a ser necesaria.
¿Y si pudiéramos preguntarle directamente a la información de la empresa?
Hasta hace poco, encontrar un dato dependía principalmente de saber dónde buscar.
¿Qué carpeta hay que abrir? ¿En qué sistema está? ¿Cómo se llamaba el archivo? ¿Quién participó de ese proyecto?
La Inteligencia Artificial abre una posibilidad diferente: hacer preguntas sobre la información que la propia empresa fue generando. Por ejemplo, consultar antecedentes de un cliente, encontrar información dentro de documentos, reconstruir lo ocurrido en un proyecto o reunir datos que están distribuidos en distintas fuentes. Eso cambia la manera de buscar.
En lugar de depender únicamente de encontrar el archivo correcto, podemos empezar por una pregunta mucho más natural:
¿Qué sabemos sobre este tema?
¿Cuánto de lo que tu empresa aprendió puede volver a utilizar?
Una empresa no empieza de cero cada mañana.
Cada cliente, proyecto, decisión y problema resuelto deja algo que puede servir más adelante.
El desafío es lograr que ese aprendizaje no dependa únicamente de la memoria de una persona o de saber exactamente dónde quedó guardado.
La Inteligencia Artificial puede ayudar a conectar y consultar ese conocimiento. Pero antes de pensar en la tecnología hay algo más simple: entender que la información que una empresa genera durante su trabajo también forma parte de lo que construye con el tiempo.
En 4WGlobal desarrollamos soluciones de Inteligencia Artificial e integración de información para que las empresas puedan aprovechar mejor los datos y el conocimiento que generan en sus propios procesos.
Porque incorporar IA no siempre significa generar algo nuevo. También puede significar recuperar, conectar y aprovechar mejor todo lo que la empresa ya aprendió.
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