AI práce s dokumenty: proč AI selhává tam, kde je chaos v dokumentech

AI práce s dokumenty dnes slibuje revoluci v tom, jak firmy pracují s dokumenty. Chatboti nad dokumenty, automatické analýzy smluv nebo generování textů – to všechno zní velmi lákavě.

V praxi se ale často ukazuje, že mnoho AI projektů nad dokumenty nepřináší očekávaný přínos. Technologie funguje, model odpovídá na otázky a generuje texty. Přesto mají firmy pocit, že se jejich práce s dokumenty zásadně nezlepšila.

Důvod bývá překvapivě jednoduchý:

AI nedokáže nahradit pořádek v dokumentech.

Text vychází ze zkušeností s návrhem a rozvojem DMS v prostředí velkých organizací.

AI potřebuje kontext dokumentu

Když lidé pracují s dokumenty, většinou nevnímají jen samotný text. Vnímají také kontext:

• zda je dokument aktuální
• kdo ho vytvořil
• k jakému projektu patří
• jestli jde o návrh, nebo schválenou verzi
• jestli je dokument stále platný

Tyto informace obvykle nejsou v samotném textu dokumentu. Jsou v metadatech, klasifikaci dokumentu nebo historii práce s dokumentem.

Právě proto mají systémy pro správu dokumentů (DMS) ve firmách takovou hodnotu. Uchovávají nejen dokument samotný, ale také kontext, který umožňuje dokument správně interpretovat.

Umělá inteligence tento kontext potřebuje stejně jako člověk.

Co se stane, když dokumenty nemají strukturu

Problém nastává ve chvíli, kdy dokumenty ve firmě nejsou dobře organizované. Typické situace vypadají například takto:

• existuje několik verzí stejného dokumentu
• staré dokumenty nejsou označené jako neplatné
• dokumenty nemají metadata
• dokumenty jsou uložené na různých místech bez jasného systému

Pro člověka může být relativně snadné tyto rozdíly rozpoznat. Zkušený zaměstnanec si často pamatuje, která verze smlouvy je aktuální nebo který dokument už není relevantní.

AI ale takovou zkušenost nemá.

Pokud dokumenty nemají jasný kontext, AI může pracovat s dokumentem, který je textově správný, ale není správný z hlediska rozhodování.

Příklad ze smluvní dokumentace

Představme si situaci, kdy má AI pomoci s analýzou smlouvy nebo s přípravou rozhodnutí ve workflow.

Ve firmě existují:

• aktuální verze smluv
• starší verze smluv
• pracovní návrhy smluv
• historické smlouvy z minulých projektů

Pokud tyto dokumenty nejsou jasně označené, AI může analyzovat například starou verzi smlouvy, která už byla dávno nahrazena novou.

Výsledná analýza pak může být textově správná, ale založená na dokumentu, který už není relevantní pro současné rozhodování.

Příklad z interních dokumentů

Podobný problém se objevuje i u interních dokumentů.

Firma může mít například:

• aktuální procesní dokumentaci
• starší verze procesů
• pracovní návrhy dokumentů
• dokumenty označené jako „archiv“

Pokud tyto dokumenty nejsou správně klasifikované, AI může při hledání odpovědi pracovat s dokumentem, který:

• patří k jinému oddělení
• popisuje starý proces
• nebo nikdy nebyl schválen

AI v takovém případě analyzuje správný text, ale nesprávný dokument.

Proč je DMS pro AI tak důležitý

Právě zde se ukazuje význam systémů pro správu dokumentů.

DMS obvykle obsahuje informace, které AI potřebuje, aby dokázala dokumenty správně interpretovat:

• metadata dokumentů
• klasifikaci dokumentů
• historii verzí
• informace o tom, kdo s dokumentem pracoval
• oprávnění a přístupová práva

Tyto informace vytvářejí kontext, který umožňuje rozlišit například:

• aktuální dokument od historického
• schválený dokument od návrhu
• relevantní dokument od dokumentu z jiného projektu

Bez tohoto kontextu AI pracuje jen s textem.

Proč export dokumentů mimo DMS často nepomáhá

Některé organizace se snaží problém vyřešit tak, že dokumenty exportují do samostatného AI nástroje.

Tím ale často ztratí právě ty informace, které jsou pro správnou interpretaci dokumentů nejdůležitější:

• metadata
• klasifikaci dokumentů
• oprávnění
• historii práce s dokumentem

AI pak pracuje s izolovanými soubory bez kontextu. Výsledkem mohou být odpovědi, které vypadají správně, ale nejsou založené na správných dokumentech.

AI nedokáže napravit chaos v dokumentech

V projektech, kde firmy zkoušejí nasadit AI nad dokumenty bez jasné struktury dokumentů a metadat, se opakovaně ukazuje, že největším limitem není samotná technologie, ale kvalita správy dokumentů.

AI dokáže velmi dobře analyzovat dokumenty. Nedokáže ale sama rozhodnout, které dokumenty jsou důležité a které už ne.

Pokud je ve firmě chaos v dokumentech, AI ho většinou jen zrychlí.

Jak začít s AI prací s dokumenty realisticky

To ale neznamená, že AI nemůže být při práci s dokumenty velmi užitečná. Bez struktury dokumentů ale AI práce s dokumenty většinou nepřinese očekávaný přínos.

Naopak. Největší přínos má ve chvíli, kdy dokáže:

• analyzovat dokumenty ve workflow
• pomoci s tvorbou nových dokumentů
• připravit shrnutí nebo kontext pro rozhodování

Klíčem je začít tam, kde už existuje struktura dokumentů – tedy v prostředí dokumentových systémů, kde jsou dokumenty:

• klasifikované
• verzované
• propojené s procesy
• a kde existuje historie práce s dokumentem

Teprve v takovém prostředí může AI skutečně pomoci lidem pracovat s dokumenty rychleji a efektivněji. Právě tehdy může AI práce s dokumenty přinést firmám skutečný přínos.

Typické signály, že AI práce s dokumenty ve firmě nebude fungovat

Než začne organizace investovat do AI nad dokumenty, stojí za to podívat se na několik jednoduchých otázek. Pokud na většinu z nich odpovíte „ano“, je pravděpodobné, že problém není v technologii, ale ve způsobu správy dokumentů.

1. Existuje více verzí stejného dokumentu a není jasné, která je aktuální.
Uživatelé si často ukládají dokumenty lokálně nebo posílají upravené verze e-mailem. V systému pak zůstává několik variant téhož dokumentu.

2. Dokumenty nemají metadata nebo klasifikaci.
Pokud dokumenty nejsou označené například podle typu, projektu nebo stavu, AI nedokáže spolehlivě rozlišit, které dokumenty jsou relevantní.

3. Dokumenty jsou uložené na více místech.
Například část dokumentů je v DMS, část na sdíleném disku, část v e-mailu nebo v cloudových úložištích.

4. Historické nebo neplatné dokumenty nejsou jasně označené.
Staré smlouvy, archivní dokumenty nebo pracovní návrhy mohou být textově velmi podobné aktuálním dokumentům.

5. Není jasné, kdo za dokument odpovídá.
Pokud není u dokumentů zřejmé, kdo je jejich vlastník nebo garant, je obtížné určit, které dokumenty jsou důvěryhodné.

Konkrétním scénářům, kde má AI při práci s dokumenty skutečný přínos, se věnujeme také v článku AI a dokumenty: 3 scénáře, kde má umělá inteligence skutečný přínos.

Pokud vás zajímá, jak AI zapojit do práce s dokumenty v rámci dokumentových systémů, podívejte se také na článek AI document management: jak zapojit AI do práce s dokumenty.