¿Por qué usar AI y ML para mejorar su proceso de ingreso de datos?

La entrada de datos es un elemento crucial del proceso de gestión de datos de una empresa. Sin embargo, la entrada manual de datos requiere mucho tiempo y es propensa a errores, lo que dificulta el manejo de la escala y la complejidad de grandes conjuntos de datos. Además, a medida que los volúmenes de datos continúan creciendo exponencialmente, la entrada de datos humanos se vuelve cada vez más ineficiente y poco práctica.

Para hacer frente a estos desafíos, las empresas recurren a la automatización a través de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y lenguaje de máquina (ML). Al automatizar la entrada de datos, las empresas pueden mejorar la precisión, acelerar el procesamiento de datos y reducir los costos asociados con el trabajo manual.

Esta publicación detalla por qué debería optar por un proceso de ingreso de datos basado en IA y ML al exponer los beneficios ofrecidos, los posibles desafíos que uno podría encontrar y cómo puede ser necesario optar por un proveedor externo de servicios de ingreso de datos para maximizar completamente los beneficios de el enfoque de entrada de datos automatizado.

Los beneficios de usar AI y ML para la entrada de datos

La introducción de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ha abierto las puertas a los sistemas automatizados de entrada de datos, ofreciendo una multitud de ventajas.

Aquí hay algunos beneficios significativos que las organizaciones pueden obtener al utilizar herramientas automatizadas para la entrada de datos.

• Precisión inimitable

Si por algo es conocida la automatización es por su precisión a la hora de realizar funciones con parámetros predeterminados. Y eso es exactamente lo que hace que la entrada de datos sea buena. La entrada de datos automatizada mediante IA garantiza una alta precisión y fidelidad, lo que reduce el riesgo de errores que son comunes en las operaciones de entrada manual de datos. Los sistemas automatizados están capacitados para reconocer patrones y anomalías y ajustar sus procesos de entrada de datos en consecuencia. Esta adaptabilidad permite que el sistema mantenga la precisión incluso en entornos de datos dinámicos.

• Eficiencia incrementada

La entrada manual de datos es un proceso lento que requiere mucha mano de obra. Las empresas pueden reducir el tiempo necesario para ingresar datos mediante el uso de sistemas automatizados que pueden ingresar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Esto libera tiempo para que los empleados se concentren en otras tareas importantes que requieren atención humana. Al automatizar el proceso de entrada de datos, las empresas pueden aumentar su productividad y eficiencia.

• Reducción de costo

El método tradicional de ingreso manual de datos es costoso, especialmente para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos. Contratar un equipo de empleados para ingresar datos puede ser costoso y el costo aumenta con el volumen de datos. Sin embargo, la automatización del proceso ofrece una solución rentable debido al requisito de intervención humana mínima, lo que reduce la necesidad de un gran equipo de expertos en datos.

• Calidad de datos mejorada

Los sistemas habilitados para IA ofrecen beneficios significativos en términos de minimizar el riesgo de error humano inherente a los procesos de ingreso manual de datos. El proceso de ingreso de datos automatizado implementa funcionalidades de limpieza y enriquecimiento de datos para identificar y corregir errores, duplicados e inconsistencias dentro de la base de datos. Este enfoque sistemático conduce a la generación de datos más limpios y confiables, elevando en consecuencia la calidad general de los datos.

• Escalabilidad

A medida que las empresas generan y manejan grandes volúmenes de datos, trabajar con métodos manuales tradicionales puede ser abrumador e ineficiente. Las tecnologías AI y ML ofrecen la capacidad de procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, sin comprometer la calidad o la velocidad. Esta escalabilidad empodera a las empresas para manejar el crecimiento de datos de manera efectiva, respaldando sus necesidades operativas y de expansión.

• Adaptabilidad de tipos de datos múltiples

Atrás quedaron los días en que los datos solo significaban información textual. En la era multimedia actual, las empresas confían en una variedad de tipos de datos para impulsar el cumplimiento de sus objetivos. Y la entrada de datos también se ha adaptado a este requisito al permitir la inclusión de audio, video, animación, imágenes, páginas web HTML y otros tipos de datos en su ámbito. Del lado de la automatización, existen modelos de IA y algoritmos Ml que pueden ayudar a facilitar el proceso de ingreso de todo tipo de datos. Los modelos de IA desarrollados a medida se pueden adaptar para leer e ingresar con precisión diversos tipos de datos mediante anotaciones de datos.

Los desafíos de usar AI y ML para la entrada de datos

Aunque las tecnologías de IA y ML sirven para ser una bendición para la entrada de datos automatizada, están acompañadas de ciertos desafíos. Por lo tanto, sin la implementación adecuada de las herramientas de IA y ML para la entrada de datos considerando sus limitaciones, podría terminar con problemas inesperados.

• Integración con sistemas heredados

Muchas organizaciones tienen sistemas heredados que no fueron diseñados para funcionar con tecnologías de IA y ML. La integración de AI y ML en estos sistemas puede ser un desafío y requiere inversiones significativas en tiempo y recursos. Las organizaciones deben evaluar la compatibilidad de sus sistemas existentes con las herramientas de automatización antes de la implementación.

• Costo de Implementación

La automatización de los procesos de entrada de datos puede implicar una importante inversión inicial en tecnología e implementación. Las organizaciones deben invertir en hardware, software y recursos humanos para implementar el proceso de manera efectiva. Además, puede haber costos continuos de mantenimiento para garantizar que los sistemas permanezcan actualizados y seguros.

• Falta de supervisión humana

La automatización ofrece numerosas ventajas, incluida una mayor eficiencia, tiempos de procesamiento más rápidos y costos reducidos. Sin embargo, existe una desventaja potencial de confiar únicamente en la automatización: la ausencia de supervisión humana. Sin supervisión humana, existe el riesgo de que no se detecten errores o decisiones incorrectas. Para lograr un equilibrio, las organizaciones deben integrar la intervención manual para implementar medidas de control de calidad, como auditorías periódicas, controles de validación de datos y procedimientos de verificación.

• Datos de entrenamiento de mala calidad

Uno de los principales desafíos de usar AI y ML para la entrada de datos es la calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos. El rendimiento y la precisión de estos modelos dependen en gran medida de los datos con los que se entrenan. Si los datos de entrenamiento no cubren adecuadamente el rango de tipos de datos, estructuras y variaciones encontradas en escenarios del mundo real, los modelos pueden tener dificultades para interpretar y procesar con precisión los datos durante la fase de entrada. Además, sin un seguimiento y un reentrenamiento adecuados, los modelos pueden volverse obsoletos, lo que lleva a una disminución en la precisión de la entrada de datos.

• Cumplimiento de la gestión de datos

La automatización de la entrada de datos requiere el cumplimiento de las normas de manejo de datos y las leyes de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Las organizaciones deben asegurarse de que los procesos automatizados estén diseñados para cumplir con estas regulaciones, lo que incluye obtener el consentimiento necesario, implementar controles de acceso a los datos y brindar transparencia a las personas con respecto al uso de sus datos.

• Sesgo en los datos

Los modelos de IA y ML utilizados para la entrada de datos automatizada se basan en datos de entrenamiento para aprender patrones y tomar decisiones. Si los datos de capacitación están sesgados o contienen prejuicios inherentes, el sistema automatizado puede replicar y perpetuar esos sesgos durante la entrada de datos. Por ejemplo, si los datos históricos están sesgados hacia un grupo demográfico en particular o excluyen a ciertos grupos, el sistema automatizado puede discriminar a los mismos sin querer. Por lo tanto, las organizaciones deben contratar anotadores de datos experimentados para etiquetar y entrenar los modelos.

¿Cómo superar los desafíos de la entrada de datos automatizada?

Para abordar los desafíos encontrados durante la entrada de datos automatizada, existen dos enfoques viables a considerar. Una opción es establecer un equipo interno de expertos dedicado a capacitar modelos AI/ML adaptados a los requisitos específicos de la organización. La alternativa es externalizar el proceso de entrada de datos automatizado a una empresa de confianza. Si bien ambas soluciones tienen sus ventajas y desventajas, la subcontratación demuestra ser la mejor opción para las organizaciones que buscan optimizar las operaciones y minimizar los costos asociados con la creación de un equipo interno.

Estos son los beneficios de externalizar el proceso de entrada de datos automatizado:

• La experiencia de los profesionales externos en el manejo de las herramientas de IA y ML ayuda a que el trabajo sea más rápido. Con un equipo interno, es posible que deba someterlos a una fase de capacitación, lo que puede costar mucho dinero y tiempo.
• Reduce el tiempo de respuesta debido a la posibilidad de que la agencia de terceros trabaje en distintas zonas horarias.
• Los proveedores de servicios de entrada de datos externos cuentan con estrictas medidas de confidencialidad y privacidad de datos y, por lo tanto, pueden superar los problemas de seguridad de datos asociados con el uso de herramientas de IA y ML.
• Al subcontratar, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos, lo que les permite concentrarse en las actividades principales mientras los expertos en ingreso de datos manejan la carga de trabajo de administración de datos.
• Los proveedores de servicios de entrada de datos expertos garantizan un alto nivel de precisión y calidad en las tareas de entrada de datos, minimizando los errores y manteniendo la integridad de los datos.
• La subcontratación de la entrada de datos ayuda a escalar las operaciones de manera efectiva, ya que las empresas pueden aumentar o disminuir fácilmente el volumen de las tareas de entrada de datos según sus necesidades.
• Los expertos en ingreso de datos utilizan herramientas y tecnologías avanzadas para agilizar el proceso, lo que resulta en una mayor eficiencia y tiempos de respuesta más rápidos.

Conclusión

El ámbito de la entrada de datos está experimentando una rápida transformación con la integración de herramientas de IA y ML. Esta automatización permite a las empresas optimizar sus operaciones y alinearse con los estándares de la industria, logrando un mejor rendimiento. Al adoptar la automatización de la entrada de datos, su empresa puede desbloquear una multitud de ventajas que ofrecen las últimas tecnologías, incluidos tiempos de procesamiento acelerados y mayor precisión. Estos beneficios, a su vez, refuerzan sus procesos de toma de decisiones y allanan el camino para mejorar la eficiencia y la productividad. Por lo tanto, aproveche el potencial de AI y ML en la entrada de datos para impulsar su negocio y mantenerse a la vanguardia en el panorama dinámico actual.