Ada minat yang semakin besar dalam membuat AI lebih praktis, terutama melalui teknik-teknik seperti Generasi Pengambilan-Pengambilan (RAG). Dan bukan hanya pengembang AI atau tim teknologi perusahaan yang melihat nilainya. Siapa pun yang bekerja dengan banyak manfaat informasi dari sistem yang dengan cepat memunculkan titik referensi yang tepat.
Dengan mengambil informasi nyata, relevan, RAG membantu AI tetap akurat, terkini, dan sadar konteks. AWS, misalnya, menyoroti Rag sebagai cara utama untuk memperkaya Genai dengan penelitian, data, dan pembaruan terbaru.
Ada banyak potensi di sini. Tetapi dari perspektif bisnis arus utama, bahkan sistem bertenaga kain paling canggih sering terputus dari inti sebenarnya dari pengetahuan perusahaan: dokumen internal, alur kerja, dan konten operasional.
Agar benar-benar kelas perusahaan, AI harus terhubung langsung ke materi yang memberi daya pada pekerjaan sehari-hari-kontrak, faktur, laporan bisnis, dokumen onboarding, catatan pelanggan. Dengan kata lain: platform manajemen dokumen (DM) Anda.
CEO Gartner DM Quadrant Leader dari SER Group.
Momentum analis
Para pemimpin industri sepakat bahwa manajemen dokumen yang kuat merupakan dasar bagi Genai perusahaan yang sukses. Gartner baru-baru ini mencatat bahwa hasil Genai mengandalkan “informasi yang relevan, berkualitas tinggi, dan aman untuk landasan,” yang semuanya bergantung pada yayasan konten perusahaan yang kuat.
Bain & Company menggemakan poin di Konferensi Pengembang AI 2025 NVIDIA, menyatakan bahwa dalam setiap penyebaran AI yang sukses, “Data tetap menjadi tantangan terbesar dan peluang terbesar.” Pesannya jelas: tanpa konten kelas perusahaan, tidak ada AI kelas perusahaan.
Siapa pun yang akrab dengan manajemen konten perusahaan (ECM) tidak akan terkejut. Sementara banyak percakapan Genai berfokus pada pemilihan model, pengubah permainan yang sebenarnya terletak pada lapisan data-dan semakin, manajemen dokumen adalah tulang punggung lapisan itu.
Manajemen dokumen modern bukan hanya tentang menyimpan atau mengindeks file. Ini tentang mempertahankan grafik pengetahuan yang langsung, kontekstual, dan dapat dilayari dari memori operasional organisasi. Perusahaan telah lama mengarsipkan, menandai, dan mendapatkan konten yang diamankan – tetapi hari ini, dokumen itu sendiri lebih dinamis, dan alat -alat yang menafsirkannya lebih cerdas dan sangat terintegrasi.
DM modern memungkinkan AI meminta data Anda
Itu karena dokumen bisnis modern dapat terstruktur atau semi-terstruktur atau tidak terstruktur, datang dalam berbagai format, dan tersebar di berbagai sistem seperti ERP, CRM, sistem hukum, sistem SDM dan platform email. Kompleksitas ini menuntut pendekatan yang lebih pintar, lebih terhubung untuk membuka kunci nilai sebenarnya.
Di sinilah AI bersinar, tetapi hanya jika dokumen Anda dapat diakses, terintegrasi, dan dikelola dengan baik. Manajemen dokumen yang kuat bukan hanya menyenangkan; Ini adalah fondasi untuk penyebaran Genai yang sukses dan bertanggung jawab.
Teknik -teknik seperti Rag memberikan nilai terbanyak saat dipasangkan dengan sistem manajemen dokumen yang kuat. Faktanya, Rag paling kuat ketika dilapisi dengan pencarian metadata, memberi pengguna cara yang tepat untuk mengebor ruang informasi organisasi mereka.
Tidak ada model bahasa besar (LLM) yang dilatih pada dokumen unik perusahaan Anda, sehingga tidak dapat memberikan jawaban khusus domain dengan sendirinya. Tetapi ketika Anda memasangkan kain dengan platform manajemen dokumen modern, AI dapat meminta data internal Anda secara langsung, mengutip sumber yang tepat, dan menjelaskan bagaimana hal itu sampai pada kesimpulannya. Itu adalah sesuatu yang tidak bisa dilakukan oleh sistem gaya chatgpt generik.
Konteks yang lebih baik melalui DM
Itu karena Rag menggabungkan kekuatan generatif dari LLM dengan data spesifik perusahaan yang nyata; Dalam hal ini, dokumen Anda, untuk membuat “pencarian manusia super.” Alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan pra-terlatih, Rag mengambil konten yang relevan dari basis pengetahuan Anda sendiri dan menyuntikkannya ke dalam respons AI secara real time.
Hasilnya? Akurasi yang lebih tajam, lebih sedikit halusinasi, dan, yang paling penting, jawaban didasarkan pada realitas bisnis Anda, bukan generalisasi internet. Semakin terorganisir, kontekstual, dan dapat diakses konten perusahaan Anda, semakin efektif implementasi Rag Anda. Tetapi nilai itu hanya terwujud jika dokumen Anda dalam kondisi yang baik untuk memulai.
Itulah mengapa manajemen dokumen yang matang sangat penting. Daripada mengejar platform AI monolitik, perusahaan terkemuka adalah membangun pipa AI modular – menggabungkan berbagai algoritma AI untuk pemahaman dokumen yang cerdas dengan intelijen dokumen, otomatisasi dokumen, kolaborasi dokumen dan tentu saja, Rag – yang dikelilingi oleh yayasan manajemen dokumen yang kuat.
Dalam model ini, manajemen dokumen bukanlah utilitas back-office. Inilah yang memungkinkan pergeseran ke pencarian manusia super ini, di mana pengguna bisnis dapat bertanya, apa persyaratan pembayaran pada lima kontrak vendor teratas kami dari tahun lalu? dan dapatkan jawaban yang tepat dan terkontekstual dalam hitungan detik.
Tapi semua ini tidak berfungsi tanpa data yang baik. Dan di perusahaan saat ini, itu dimulai dengan manajemen dokumen yang baik.
AI bukan sihir – itu tergantung pada fondasi konten yang kuat. Itu tidak dapat memperbaiki apa yang tidak terorganisir atau disembunyikan. Tetapi dengan struktur yang tepat di tempat, teknik seperti RAG membuka kunci nilai nyata, mengubah file statis menjadi percakapan yang dinamis dan cerdas.
Di dunia jenuh informasi saat ini, kemampuan untuk mengubah konten perusahaan menjadi percakapan cerdas adalah apa yang memungkinkan AI untuk memberikan keunggulan strategis yang nyata.
Kami telah menampilkan aplikasi pemindaian dokumen terbaik.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
