La carrera armamentista de IA llega a la gestión de contenido empresarial

Las plataformas de administración de contenido empresarial (ECM) que históricamente se han utilizado para administrar archivos, gracias al auge de la IA, están a punto de evolucionar hacia repositorios centrales para rastrear las relaciones entre una gama mucho más amplia de tipos de datos.

Recién recaudado $ 80 millones adicionales en fondos, M-Files está ampliando los metadatos que creó para rastrear los datos almacenados en su repositorio de ECM utilizando algoritmos de aprendizaje automático y otras formas de inteligencia artificial. Este enfoque permitirá a la compañía avanzar en el desarrollo de una plataforma de gestión de información inteligente de próxima generación que se entrega a través de una plataforma de Software-as-a-Service (SaaS), dijo el CEO de M-Files, Antti Nivala en una entrevista con VentureBeat.

La financiación liderada por Bregal Milestone, una firma de capital de riesgo con sede en Londres, se utilizará para contratar ingenieros de software adicionales y ampliar la presencia de M-Files en América del Norte. Originaria de Finlandia, Nivala se mudó recientemente a Austin, Texas para liderar el esfuerzo. Los inversores actuales que participaron en esta última ronda de financiación incluyen Partech, Tesi y Draper Esprit.

Actualmente, M-Files está compitiendo para expandir sus capacidades de inteligencia artificial, ya que rivales directos como OpenText, Hyland, Alfresco, IBM, Oracle y otros realizan inversiones similares en inteligencia artificial. El objetivo es llevar las plataformas ECM más allá de la simple administración de archivos mediante la aplicación de inteligencia artificial a los metadatos que describen la relación entre múltiples tipos de contenido.

Sin embargo, esta capacidad no se limitará a los datos almacenados en la plataforma ECM. En cambio, M-Files podrá aplicar IA a los metadatos independientemente de la plataforma en la que se almacenen los datos, dijo Nivala.

Por lo tanto, Nivala dijo que M-Files ahora muestra repositorios de documentos como Box y Dropbox como fuentes adyacentes de metadatos en los que aplicar algoritmos. Esta capacidad de inteligencia artificial facilitará a las organizaciones la gestión de datos en el contexto de los procesos comerciales digitales que abarcan múltiples plataformas, señaló Nivala.

“Lo que realmente importa para una empresa es el nivel de gestión”, dijo.

De hecho, los proveedores de plataformas ECM se encuentran ahora en una carrera armamentista de IA para proporcionar plataformas de gestión de información que van mucho más allá de un solo tipo de datos. A medida que la TI continúa evolucionando, los tipos de datos utilizados por las organizaciones se han expandido más allá de los archivos. Los proveedores de la plataforma ECM deben poder administrar todos los datos estructurados y no estructurados con los que interactúa una organización para seguir siendo relevantes, ya sea que los datos residan en un archivo, un sistema de almacenamiento basado en objetos en la nube o un base de datos relacional.

Desafortunadamente para muchas empresas, la forma en que muchas de ellas han manejado históricamente los datos se ha convertido en un gran obstáculo en el camino hacia la transformación empresarial digital. Gran parte de esto no solo reside en silos aislados, sino que a menudo es conflictivo. Las organizaciones de TI ahora dedican una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo a tratar de normalizar los datos dentro de un lago de datos para resolver este problema de coherencia. M-Files, sin embargo, ve una oportunidad para aplicar IA y metadatos en combinación entre sí para acelerar ese proceso utilizando herramientas que, por ejemplo, automatizan la clasificación de datos, dijo Nivala.

Por el momento, no está tan claro hasta qué punto los procesos de gestión de datos y almacenamiento podrían eventualmente converger. Históricamente, los datos se han gestionado independientemente de las plataformas, como las matrices de almacenamiento utilizadas para alojar datos. Sin embargo, a medida que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo continúan evolucionando, es posible que el día en que la administración de datos y almacenamiento finalmente converja no esté tan lejos como parecía.