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La información no estructurada es contenido que carece de un modelo o esquema de datos predefinido, como documentos, imágenes, vídeos o audio, a diferencia de la información estructurada que encaja perfectamente en filas y columnas de bases de datos. Por lo general, constituye la gran mayoría del contenido de una organización, y la IA es lo que permite realizar búsquedas en ella al extraer su estructura (etiquetas, texto, transcripciones) a posteriori.
Las estimaciones sitúan habitualmente la información no estructurada en el 80% o más del contenido total de una organización, pero es la parte que los sistemas tradicionales gestionan peor: una base de datos puede consultarse con precisión porque su estructura se conoce de antemano, pero una carpeta de archivos PDF, imágenes y vídeos no tiene tal esquema. Sin una estructura añadida, el contenido no estructurado está técnicamente almacenado, pero es prácticamente imposible de encontrar a gran escala.
En lugar de forzar el contenido no estructurado a entrar en campos rígidos, la IA extrae su estructura a posteriori: el OCR convierte imágenes de documentos en texto buscable, la visión artificial identifica objetos y escenas en imágenes y vídeos, y la transcripción convierte el habla en texto con códigos de tiempo. El resultado, metadatos ricos y buscables, se almacena junto al archivo original no estructurado, lo que permite que los sistemas de búsqueda y flujo de trabajo puedan acceder a él sin cambiar la naturaleza del contenido.
La gestión de activos digitales existe en gran medida porque el contenido no estructurado se resiste a las herramientas de búsqueda y gobernanza diseñadas para bases de datos. Cada capacidad que define un DAM maduro, como la búsqueda semántica, el etiquetado automatizado, el seguimiento de derechos o la clasificación de cumplimiento, es esencialmente el trabajo de imponer suficiente estructura al contenido no estructurado para que se comporte como si estuviera organizado, sin necesidad de que nadie lo haya organizado manualmente.
El motor de IA de ioMoVo está diseñado específicamente para contenido no estructurado, extrayendo una estructura buscable de documentos, imágenes y vídeos durante la ingesta, de modo que la mayor parte del contenido empresarial que los sistemas tradicionales pasan por alto se vuelve totalmente localizable y gobernable. Consulte la página de capacidades de IA de ioMoVo.
Las estimaciones más comunes lo sitúan en el 80% o más, aunque la cifra exacta varía según la organización y el sector.
No de forma idéntica, pero la extracción mediante IA, el OCR, la visión artificial y la transcripción cierran la mayor parte de la brecha práctica al generar automáticamente metadatos estructurados a partir de contenido no estructurado.