Seguritecnia 508

Protección contra Incendios Información del equipo (modelo, nú- mero de placa, ubicación, fabricante). Fecha de la revisión. Operaciones de mantenimiento rea- lizadas y resultados de las mismas (presión, estado del sello, fecha de caducidad). Acciones propuestas para subsanar incidencias encontradas. Recomendaciones de mantenimiento o reemplazo. IA para digitalizar los datos Tradicionalmente, los empresarios han tenido que poner en la balanza tanto la inversión en tiempo de pasar a un for- mato legible la información como otros factores (resistencia al cambio de sus trabajadores, inversión económica, etc.) frente a los beneficios por la automati- zación y la digitalización de las tareas y operaciones del día a día. Una migra- ción de datos de una pyme del sector puede dilatarse semanas o meses en el tiempo. Estas incluyen un factor huma- no importante de preparación, estruc- turación y verificación de los datos, y a menudo las tareas rutinarias no permi- ten hacerlas. Los modelos de IA no solo no repre- sentan una amenaza, sino que pueden representar el salvoconducto para nave- gar a través de la brecha digital. Pero, ¿cómo se digitalizan esos da- tos con IA? Los modelos de aprendizaje profundo son programas con inteligen- cia de propósito general o específico que representan herramientas muy poderosas para manejar y transformar datos desestructurados, lo que facilita la gestión y el análisis de informes de revisión. A continuación, explicaremos cómo podemos usar estos modelos para las migraciones de conjuntos de datos com- plejos y desestructurados: Entender la estructura de documen- tos de la empresa PCI. Analizar el for- mato y contenido de los informes de revisión. Identificar la información relevante. Determinar qué datos deben extraerse de cada documento. Extracción de datos en masa. Utilizar un modelo de IA para extraer la infor- mación necesaria de múltiples docu- mentos simultáneamente. Agrupar la información. Organizar los datos extraídos en archivos corres- pondientes a las distintas entidades de una empresa PCI (clientes, locali- zaciones, equipos). Procesar y almacenar los datos. Con- vertir estos archivos en bases de datos estructuradas que puedan ser integra- das en un software de gestión. Comprobación y limpieza de da- tos. Los modelos de IA identifican y sugieren correcciones para los erro- res, inconsistencias o lagunas en los datos. Conclusión La IA representa una oportunidad única para digitalizar y devolver la competitivi- dad a muchas pymes. En algunos casos, representa el último barco para navegar hacia la otra orilla de la brecha digital. La IA acelera los procesos de migración, a la vez que los hace más robustos y precisos. Pero la migración de datos no es el fin. Es un medio para permitir a la industria adoptar los avances que traigan (o ya hayan traído consigo) la IA y otras tec- nologías, como, por ejemplo, la optimi- zación de rutas y sugerencia de trabajos alternativos para los técnicos y la incor- poración del internet de las cosas (IoT), entre otros muchos aspectos. Creamos Cofrai para ayudar a las empresas de PCI en esta etapa históri- ca. Queremos digitalizar y empoderar a una industria fundamental, ayudando a todas las empresas a adoptar soluciones tecnológicas avanzadas que les permi- tan prosperar en un entorno cada vez más digitalizado. / Julio-Agosto 2024 57