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SEGULA Technologies participa en el proyecto de I+D EMPHASIS que utiliza IA para la extracción de información y datos

El 36% de las empresas españolas ya ha implementado Inteligencia Artificial y Machine Learning para la gestión de datos

Segula
Este proyecto surge con el objetivo de generar un ecosistema tecnológico a través del cual las empresas puedan extraer, entender y estructurar datos de manera automatizada que provengan tanto de textos como de voz. FOTO: SEGULA Technologies
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La digitalización de los diferentes procesos empresariales ha hecho que las compañías cuenten con una gran cantidad de datos e información que gestionar. El análisis de estos datos permite llevar a cabo una mejor toma de decisiones empresariales, pero, al mismo tiempo puede suponer un gran reto para muchas compañías. Es por ello por lo que el 60 % de las empresas españolas ha establecido un plan estratégico para la gestión de datos, según señala el último informe generado por IDC. Dicho estudio también revela que el 36% de las empresas ha implementado tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la gestión correcta del dato.

 

En este contexto, el grupo global de ingeniería SEGULA Technologies ha participado en el proyecto de I+D llamado EMPHASIS, que utiliza la inteligencia artificial y tecnología de machine learning, en concreto NPL, de tratamiento, interpretación y manipulación del lenguaje natural.

 

Este proyecto surge con el objetivo de generar un ecosistema tecnológico a través del cual las empresas puedan extraer, entender y estructurar datos de manera automatizada que provengan tanto de textos como de voz. Al mismo tiempo ofrece un servicio de segmentación de documentación. Desde 2021 y en colaboración con el centro especializado en la investigación de tecnologías digitales Vicomtech, SEGULA Technologies ha puesto en marcha el desarrollo IA para tratar el dato en todo su ciclo de vida, desde la recogida de la información hasta su clasificación, incluyendo otras funcionalidades como el tratamiento anonimizado de información para aumentar el grado de confidencialidad de documentación sensible.

 

A su vez, el proyecto EMPHASIS también plantea la automatización de los sistemas HelpDesk de clasificación de tickets para la resolución de incidencias en las empresas. De este modo, permite agilizar la atención a los clientes o empleados, evitando que el Manager tenga que elegir al técnico que debe realizar cada tarea. De este modo, la adjudicación de tareas será automática, lo que reduce el tiempo de resolución de problemas y ayuda a la gestión de los recursos técnicos y empresariales.

 

“El proyecto de I+D EMPHASIS es totalmente novedoso, gracias a que aporta distintas capas de gestión sobre herramientas de soporte técnico, sin estar enfocado a un ERP concreto, lo que permite ir cubriendo huecos en los software que ya tienen los clientes. El usuario necesita una comunicación con los sistemas de recogida de datos que sea más amigable, ágil, confidencial, segura y analítica. Por ello, cuando nos pusimos a trabajar en EMPHASIS, nos planteamos una línea de investigación centrada en el uso del lenguaje natural para integrar servicios como PoC (proof of concept). EMPHASIS ayuda a extraer la información contenida tanto en documentos textuales procedente de distintos formatos o imágenes, es capaz de entender dicha información, clasificarla y estructurarla, ofreciendo al mismo tiempo una clasificación de tareas que sea asigna automáticamente a la persona que corresponda. Esto agiliza procesos y reduce carga de trabajo” explica Jorge Martínez Santiago, R&I Manager of the IA & Industry 4.0 de SEGULA Technologies.


Además, EMPHASIS analiza el tratamiento del sonido, cogiendo patrones de voz y transformándolos en texto. En este sentido, Martínez destaca: “existen soluciones que cubren algunos aspectos de los mencionados, pero estamos realizando investigaciones que nos permitan su uso en el día a día de las empresas, reduciendo algunas debilidades que plantean estos sistemas, como la necesidad de utilizar grandes bases de datos para entrenar estos modelos”.

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