AHRC implementa un EDRMS totalmente automatizado en SharePoint usando inteligencia artificial y aprendizaje automático

Resumen

La Comisión Australiana de Derechos Humanos (la Comisión) es la institución nacional de derechos humanos de Australia, una organización estatutaria independiente en la cartera del Fiscal General que promueve y protege los derechos humanos. Aunque es una agencia pequeña, AHRC tiene una reputación de adopción estratégica temprana de nuevas tecnologías. En los últimos años, AHRC ha sido líder en el gobierno con su migración a Microsoft Office 365 y Azure. 

Según los Archivos Nacionales de Australia (NAA, por sus siglas en inglés), la Comisión es el actual líder intelectual en gestión de registros en el gobierno australiano. A través de una asociación corporativa con RecordPoint, la Comisión implementó un sistema de gestión de registros y documentos electrónicos (EDRMS) en SharePoint con RecordPoint Records365, utilizando las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático de RecordPoint para clasificar registros sin necesidad de participación del personal. 

Desafío

Antes de esta nueva solución EDRMS, en producción desde febrero de 2019, la Comisión se ahogaba en un mar de duplicados, enredada en carpetas anidadas y perpleja por los documentos perdidos. Los déficits de financiación y otros desafíos hicieron que la Comisión no pudiera implementar una solución EDRMS que fuera viable. 

Al investigar opciones, la Comisión encabezada por Ron McLay, Director de Información y Ryan McConville, Gerente de Información, incorporó el estudio del Departamento de Finanzas sobre las fallas del EDRMS tradicional. En particular, el informe sugirió que la gestión de registros debería automatizarse, en lugar de ser una tarea manual para los servidores públicos. Inspirándose en el informe, la Comisión se dispuso a implementar un EDRMS totalmente automatizado, utilizando inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Esto formaría la base de RADICAL - Innovación y captura de registros y documentos - Aprendizaje artificial. 

Una implementación de EDRMS con IA aborda los problemas clave que se enfrentan al ejecutar un EDRMS efectivo. AI reduce el alcance del error humano, al tiempo que aumenta el volumen, la precisión y la coherencia de la clasificación de registros. La sencilla interfaz de usuario ha impulsado una gran aceptación por parte de los usuarios y el personal la considera una herramienta útil en lugar de una carga. 

La Comisión evitó la personalización y los complementos para RecordPoint y SharePoint, centrándose en su lugar en la configuración. Un problema común que han experimentado las agencias es la personalización y el uso de complementos de terceros para adaptarse a los procesos comerciales existentes u obsoletos. Esto a menudo resultó en sistemas que eran difíciles de usar, ineficientes y poco confiables, y difíciles de actualizar con la absorción del usuario sufriendo en consecuencia. 

Aprovechar la funcionalidad nativa de RecordPoint y SharePoint traducida a procesos comerciales mejorados. La Comisión también incorporó una navegación simple para navegar fácilmente por los registros, respaldada por una potente función de búsqueda en Records365. La solución RADICAL ha estado en producción desde febrero de 2019 y actualmente se encuentra en preparación para su implementación en toda la organización. 

Estrategia

El enfoque de la Comisión fue 'configuración sobre personalización' como lo recomienda el DTA, centrado en el diseño centrado en el ser humano. Se consultó ampliamente al personal sobre las necesidades actuales y los puntos débiles. Cuando fue posible, se conservó la funcionalidad nativa de Records365 y SharePoint, lo que limitó la necesidad de capacitación del usuario final y la administración de cambios engorrosa. 

Al planificar RADICAL, un objetivo clave era eliminar las decisiones de gestión de registros del personal y permitirles concentrarse en su trabajo principal. RADICAL necesitaba proporcionar una 'gestión de registros transparente' y limitar el potencial de clasificación inexacta o inconsistente. 

Tradicionalmente, el proceso de clasificación ha sido realizado manualmente por oficiales de registros. El elemento manual de la clasificación puede consumir mucho tiempo, puede conducir a la inexactitud y puede ser perjudicial para el personal. Las metodologías anteriores para automatizar la clasificación de registros utilizan árboles de reglas que clasifican los registros en función de sus metadatos y la ubicación guardada. Sin embargo, los árboles de reglas deben ser creados y mantenidos por oficiales de registros experimentados y depender de los usuarios finales para aplicar metadatos precisos y guardarlos en ubicaciones específicas. 

Aprovechar la IA en este proceso resuelve muchos de estos problemas al combinar un árbol de reglas mínimas con un modelo de aprendizaje automático. Si un registro no se puede categorizar mediante una regla, el modelo de aprendizaje automático clasifica el registro en función de su contenido. Este sistema elimina la necesidad de mantener árboles de reglas complejos, la dependencia de los metadatos y la ubicación de los registros. 

El equipo del proyecto RADICAL trabajó con los desarrolladores de IA de RecordPoint para crear un modelo estadístico que pueda clasificar registros contra AFDA Express y la autoridad de eliminación de registros específica de la agencia de la Comisión. 

El modelo estadístico se desarrolla tomando un conjunto de registros que han sido clasificados manualmente y aplicando técnicas de procesamiento de lenguaje natural para normalizar el contenido del documento en vectores. Luego, el modelo se entrena usando algoritmos. 

Después de un período de entrenamiento inicial, el modelo estadístico RADICAL puede categorizar registros individuales con una precisión de 80%. La Comisión espera que esta precisión aumente con el tiempo. RADICAL también vuelve a clasificar los registros cada vez que se editan, lo que garantiza que la clasificación esté siempre actualizada. 

Aunque el modelo de aprendizaje automático inicialmente funcionará junto con un árbol de reglas, a medida que aumente la precisión del modelo, las reglas se eliminarán gradualmente y la Comisión se basará únicamente en el aprendizaje automático para administrar sus registros corporativos. 

La fase de implementación involucró: 

• realizar un análisis detallado de los sistemas existentes y las existencias de registros 
• desarrollar un nuevo marco de gobernanza de la información y una autoridad de eliminación de registros específica de la agencia 
• desarrollar e implementar una estrategia de migración de registros 
• amplia colaboración y pruebas con los desarrolladores de RecordPoint AI 
• desarrollo y prueba de la plataforma de SharePoint que administra Records365 
• trabajar con un facilitador especialista en gestión del cambio 
• capacitar a los usuarios finales y brindar soporte continuo en la puesta en marcha 
• implementar un modelo de seguridad acordado 
• obtener la aprobación de toda la agencia para el sistema, incluidas las reglas comerciales y para el uso de los algoritmos de aprendizaje automático 
• entrenar los algoritmos de aprendizaje automático 
• implementar y desplegar el sistema 

Resultados

Dado que la mayoría de las agencias gubernamentales australianas comparten los mismos requisitos de gestión de registros, la Comisión considera que el modelo de aprendizaje automático proporcionado por RecordPoint y utilizado por RADICAL es un "cambio de juego genuino" y permitirá que otras agencias experimenten "ganancias equivalentes en eficiencia, productividad y reducciones de costes.' La Comisión se ve a sí misma como pionera en el gobierno en el uso de IA en la gestión de registros y está emocionada de compartir sus experiencias como los líderes de pensamiento actuales de la gestión de registros del gobierno australiano. 

RADICAL brinda múltiples beneficios tangibles a la Comisión, tales como: 

• gestión automatizada de registros que es precisa, consistente y compatible 
• cumplimiento de DC2020 
• control de versiones de documentos, lo que reduce la duplicación 
• colaboración y uso compartido mejorados 
• manejo simplificado de solicitudes de libertad de información (FOI) 
• Informes de Power BI para altos ejecutivos 
• reducción del tiempo del personal dedicado a la gestión de registros 
• búsqueda y recuperación de registros eficaz y eficiente 
• transcripción de video en tiempo real 
• catalogación automatizada de imágenes 

RADICAL ha tenido un impacto positivo en la Comisión y sus partes interesadas al: 

• Cumpliendo con el objetivo de 'gestión transparente de registros' 
• aumentar la precisión y el cumplimiento de las prácticas de gestión de la información al reducir el alcance del error humano 
• reducir el tiempo y los costos asociados con la respuesta a las solicitudes de FOI a través de una búsqueda y recuperación mejoradas 
• reduciendo gradualmente los costos de almacenamiento físico, actualmente con un promedio de $17,000AUD por año 
• reducir los costos de almacenamiento digital 
• aumentar la colaboración entre las unidades de negocio de la Comisión a través de bibliotecas de documentos compartidos y el establecimiento de una política de acceso a la información 'abierta por defecto', donde el acceso a los registros está restringido solo para proteger la privacidad personal o la información confidencial 
• mejorar los procesos comerciales a través de flujos de trabajo electrónicos, versiones de documentos y etiquetado automatizado de metadatos 
• minimizar el impacto de posibles filtraciones de datos a través de la eliminación periódica de registros programados 

Las estimaciones iniciales de la Comisión sugieren que el personal que usa RADICAL está viendo un aumento de productividad de al menos 5%. Además, la precisión de captura y clasificación de los algoritmos está mejorando y, según las estimaciones, "ya supera la precisión de nuestra clasificación manual". 

Por último, la Comisión muestra que se puede implementar una solución tecnológicamente avanzada sin costos significativos. "Estimamos que un EDRMS tradicional le habría costado a la Comisión 3 o 4 veces más que RADICAL".