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Solución

Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine

Reúne imágenes, texto, audio, documentos, metadatos, tesauros y relaciones en una capa de conocimiento buscable. La Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine hace que el conocimiento existente sea utilizable para buscar, enriquecer, conectar y consultar.

Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine

Muchas organizaciones ya poseen conocimiento valioso, pero está disperso entre registros de colección, documentos, escaneos, imágenes, audio, vídeo, metadatos, tesauros y archivos separados. La Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine reúne estas fuentes en una capa de conocimiento multimodal. Puedes buscar por palabras, significado y contenido visual, descubrir relaciones, encontrar material similar y hacer preguntas a tu propia información. Cuando procede, los resultados siguen siendo trazables hasta la fuente original.

Adecuada para colecciones existentes y nuevas

La capa de conocimiento configurada puede utilizarse para mejorar colecciones existentes y describir nuevas colecciones con mayor rapidez.

Cuando se añaden nuevas imágenes o documentos, la plataforma puede compararlos automáticamente con datos, metadatos y tesauros existentes. Esto hace que la nueva información sea más fácil de encontrar y quede inmediatamente mejor conectada con el resto de la colección.

¿Para quién es la plataforma?

La Plataforma de Conocimiento IA de Datamachine es adecuada para organizaciones con grandes volúmenes de datos de imagen, documentos o colecciones, como:

  • museos;
  • archivos;
  • organizaciones patrimoniales;
  • bancos de imágenes;
  • instituciones de investigación;
  • empresas de medios;
  • organizaciones con colecciones fotográficas, escaneos, documentos o material visual sensible en términos de derechos.

De datos separados a conocimiento conectado.

Construido alrededor de tu conocimiento, no de un único modelo de IA

La solución no depende de un único modelo de IA ni de un proveedor. Se pueden seleccionar distintos modelos para tareas de imagen, texto, audio, extracción y búsqueda. Cuando aparece un modelo mejor o más adecuado, puede incorporarse sin reconstruir las fuentes, metadatos, relaciones, derechos y reglas de calidad subyacentes.

Control y calidad

La IA realiza el trabajo preparatorio. Los resultados siguen siendo verificables y se configuran según tus fuentes, campos, terminología y criterios de calidad. Cuando procede, la fuente o el pasaje sigue siendo trazable. Tu organización decide qué se corrige, aprueba y utiliza finalmente.