Adapting inicia un piloto de machine learning en la empresa colombiana Aguas de Cartagena
En los últimos años, el avance de los métodos de Inteligencia Artificial y, en particular, las tecnologías de Machine Learning, ha sido espectacular para el descubrimiento de patrones y la clasificación automática de contenidos digitales.
En el contexto del proyecto “ICONOS: Desarrollo de un Sistema de Clasificación Automática de Documentos basado en Modelos de Machine Learning Adaptativos”, Grupo Adapting está trabajando con el apoyo de científicos y expertos en Ingeniería Artificial para lograr que sus sistemas permitan una mayor automatización de las tareas de gestión documental, incrementando productividad, evitando errores de clasificación y reduciendo así la carga de trabajo de los usuarios de su plataforma de software Abox-ECM.
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Como parte de las actividades de dicho proyecto, Grupo Adapting ha llegado a un acuerdo con Aguas de Cartagena S.A. ESP. (Acuacar), empresa de acueducto de Cartagena de Indias (Colombia), para realizar una evaluación de los nuevos métodos en dos procesos de la compañía:
- Correspondencia: incorporando un robot de clasificación que asista en el direccionamiento automático de los documentos recibidos hacia las personas que deban realizar su trámite.
- Atención al Usuario: reconociendo ciertos patrones en las PQRS que permitan automatizar y desencadenar acciones que agilicen las respuestas a los usuarios, reduciendo la alta carga manual que se está invirtiendo actualmente en estos trámites.
Con el piloto se busca optimizar una serie de tecnologías y métodos para el diseño de robots de clasificación inteligentes que aporten beneficios importantes a los usuarios de nuestra plataforma Abox-ECM, reduciendo tiempos y errores en los trámites asociados con el tratamiento de la documentación.
Estas nuevas tecnologías se integrarán nativamente con el sistema BPM de la herramienta, logrando una sistematización y automatización muy avanzadas en los procesos de la compañía.
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