Extracción Inteligente de Conocimiento con IA: Convierte datos en Decisiones

El conocimiento de tu empresa existe. El problema es que está disperso

Documentos técnicos, manuales, planos, imágenes, vídeos, correos, procedimientos, informes… La mayoría de las organizaciones ya cuentan con una enorme cantidad de información valiosa, pero distribuida en múltiples formatos, sistemas y repositorios inconexos. Cuando el conocimiento no está estructurado ni accesible, los equipos invierten tiempo en buscar, interpretar y validar información que ya debería estar disponible.

La IA ya permite entender esa información más allá del texto

Gracias a la combinación de IA tradicional e IA generativa, hoy es posible procesar y extraer conocimiento de fuentes multimodales: desde PDFs y hojas técnicas hasta planos, fotografías, diagramas o vídeos operativos. La IA no solo localiza datos, sino que identifica relaciones, contexto y significado para convertir contenido no estructurado en una fuente de información utilizable.

Pero extraer información no es suficiente: hay que hacerla fiable y reutilizable

Para que la IA genere respuestas consistentes y útiles, el conocimiento debe estar normalizado, conectado y modelado correctamente. En este webinar veremos cómo construir una base sólida mediante taxonomías, ontologías y grafos de conocimiento que permitan transformar datos dispersos en un activo corporativo escalable, trazable y preparado para automatización.

Aprende cómo gobernar el conocimiento para escalar la IA con seguridad

Uno de los grandes retos no está solo en implantar tecnología, sino en garantizar calidad, trazabilidad, control y confianza sobre la información utilizada. Abordaremos las buenas prácticas necesarias para asegurar que cada respuesta, recomendación o automatización basada en IA esté respaldada por fuentes verificables, criterios de gobierno y procesos sostenibles a largo plazo.

Agenda

• Presentación Semantic Systems
• La IA tradicional y Generativa en la Industria
• El reto del conocimiento multimodal en la empresa
• Casos prácticos
• Extracción inteligente con IA tradicional y generativa
• Normalización y modelado del conocimiento
• Activación del conocimiento para el negocio
• Conclusiones
• Preguntas y respuestas