Personalizzazione dell’Intelligenza Artificiale nei Sistemi di Document Management: Un Vantaggio Competitivo per le Aziende

La gestione documentale nelle medie e grandi aziende da tempo non consiste più in una semplice questione di archiviazione elettronica, ma ricopre un ruolo fondamentale per l’efficienza, la conformità normativa e l’analisi strategica dei dati. L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA), in questo settore come in molti altri, ha rappresentato un passo in avanti considerevole e l’AI è diventata sempre più centrale nell’evoluzione dei DMS, contribuendo ad automatizzare compiti complessi come il riconoscimento del contenuto, la classificazione documentale, l’estrazione di metadati e il controllo degli accessi. 
Tuttavia un utilizzo approssimativo o grossolano dell’intelligenza artificiale limita moltissimo le potenzialità di cui potremmo disporre; l’efficacia dell’IA in un Document Management System (DMS) dipende fortemente dalla sua capacità di adattarsi alle specifiche esigenze aziendali.

Perché la personalizzazione dell’IA è cruciale nei DMS

Ogni azienda gestisce una mole eterogenea di documenti: contratti, fatture, ordini, report tecnici, comunicazioni interne, policy di sicurezza, ecc. La struttura, il linguaggio e il significato di questi documenti variano notevolmente da un contesto all’altro, rendendo inefficaci soluzioni IA generiche. Un modello preaddestrato su dataset pubblici o generici può funzionare in modo accettabile per documenti standard, ma spesso fallisce nell’interpretare correttamente strutture documentali personalizzate, terminologie di settore o formati aziendali proprietari.
Un DMS che permette la personalizzazione dei modelli di intelligenza artificiale consente di ottimizzare la precisione della classificazione documentale, ridurre drasticamente gli errori nell’estrazione automatica dei metadati, adattare i flussi di lavoro documentali al linguaggio specifico dell’azienda e automatizzare controlli e verifiche interne in base a protocolli aziendali unici.
 Il Machine Learning consente alle aziende di analizzare grandi quantità di dati per scoprire tendenze, modelli e informazioni preziose che sarebbero impossibili da individuare manualmente. Ciò permette di realizzare workflow più accurati, a supporto di decisioni aziendali più informate.

Principali tipologie di modelli di Intelligenza Artificiale nel Document Management

Nel contesto dei DMS, l’intelligenza artificiale può essere implementata attraverso diverse architetture modellistiche, ognuna con i propri punti di forza e ambiti di applicazione. Comprendere queste differenze è fondamentale per realizzare una personalizzazione efficace.
1. Reti Neurali Artificiali (Neural Network)
Le reti neurali, in particolare le reti neurali profonde (Deep Neural Networks), sono modelli ispirati alla struttura del cervello umano. In un DMS, sono impiegate principalmente per compiti complessi come:
•    OCR intelligente e rilevamento del layout di documenti non strutturati.
•    Comprensione semantica del testo (Natural Language Understanding).
•    Analisi predittiva, ad esempio per suggerire l'archiviazione automatica o prevedere la categoria di un nuovo documento.
Grazie alla loro capacità di apprendere rappresentazioni astratte dai dati, le reti neurali sono potenti ma richiedono grandi quantità di dati di addestramento e un tuning specifico per garantire l’accuratezza in contesti aziendali verticali.

2. Classificatori (Classifier)
I classificatori sono modelli IA supervisionati (come SVM, decision tree, random forest) progettati per assegnare etichette predefinite ai documenti in base a caratteristiche note (feature-based learning). Possono essere utilizzati per:
•    Classificazione automatica (es. fattura vs contratto).
•    Routing documentale, ossia instradare automaticamente i documenti ai reparti o ai flussi di approvazione appropriati.
Sono meno "intelligenti" delle reti neurali in termini di comprensione del linguaggio naturale, ma molto più veloci da addestrare e configurare per casi specifici.

3. Rilevatori di Token (Tokens Detector)
I tokens detector sono modelli specializzati nell’identificazione di pattern ricorrenti nel testo, come numeri di fattura, date, codici fiscali, part number, ecc. Lavorano sulla base di regole, espressioni regolari o modelli ibridi IA+logica, e sono fondamentali per:
•    Estrazione automatica di campi chiave da documenti semi-strutturati (es. bolle, ricevute).
•    Popolamento automatico dei metadati nel DMS.
•    Verifica automatica della presenza o della correttezza di informazioni critiche.
I tokens detector, se personalizzati, sono estremamente precisi e rapidi, e forniscono un’alta affidabilità su documenti ricorrenti.

Il valore aggiunto della personalizzazione rispetto a modelli IA generici. Alcuni esempi

un sistema che consente l’addestramento di modelli IA personalizzati può riconoscere che una specifica struttura e diversi formati e sulla base di ciò organizzare una gestione mirata.
Ad esempio un’azienda nel settore sanitario può addestrare un classificatore per distinguere tra “Referto clinico”, “Richiesta di esame”, “Scheda paziente” e “Modulo di consenso”, mentre un tokens detector può essere configurato per estrarre con precisione i codici ICD-10, le date di refertazione e i numeri identificativi dei pazienti, garantendo sia l’accuratezza sia la conformità normativa.
Nel contesto legale un tokens detector configurato ad hoc potrebbe estrarre in automatico il numero di registro dell’atto, il nome delle parti coinvolte, la data di firma o validità del contratto e infine le clausole critiche, come quelle di risoluzione anticipata o penali.
Contemporaneamente le reti neurali, se addestrate su documenti storici dello studio legale, potrebbero addirittura suggerire automaticamente modelli di documenti ricorrenti o evidenziare anomalie rispetto a precedenti simili.
Questi sono solo alcuni piccoli esempi delle infinite possibilità che potrebbe offrire una personalizzazione dei modelli AI all’interno del proprio DMS.
Inoltre l’integrazione in document management system offre un vantaggio distintivo: la possibilità di accedere e sfruttare grandi volumi di dati per l'addestramento dei modelli e l'apprendimento continuo. 
In questo modo l’addestramento mirato su documenti storici aziendali consente di migliorare progressivamente la precisione con l’uso, rispettare senza sforzi protocolli e policy aziendali e normative di settore, ma soprattutto di Integrare l’IA nei processi esistenti in azienda, invece di dover al contrario adattare i propri processi alla tecnologia!

Possibilità di LogicalDOC

LogicalDOC contiene un motore di intelligenza artificiale general purpose con il quale è possibile risolvere anche problematiche non strettamente legate alla gestione documentale, ma con il vantaggio di poter sfruttare tutte le potenzialità di un Document Management System per gestire grandi volumi di dati necessari alla formazione.
LogicalDOC supporta questo set di modelli:
•    Rete neurale: utile per predire la categoria o la natura di un oggetto sulla base dei dati di input
•    Classificatore: utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per catalogare un testo scritto in modo naturale
•    Rilevatore di token: utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre token da un testo scritto in modo naturale
Inoltre LogicalDOC fornisce un robot predefinito chiamato Mentor che svolge la funzione da interfaccia  tra l'utente e il motore di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), utilizzando modelli addestrati per classificare le query ed estrarre informazioni chiave. Quando un utente pone una domanda, il robot:
•    Classifica la frase utilizzando il classificatore.
•    Estrae i token utilizzando il rilevatore di token.
•    Esegue uno script di automazione corrispondente (chiamato "risposta") associato alla categoria identificata.
Ma il vero grande vantaggio di LogicalDOC è che oltre ai modelli predefiniti ogni azienda sarà in grado di personalizzare i propri robot specifici secondo le peculiari aree e settori del proprio business. 

Conclusione

In un’epoca in cui l’IA sta ridefinendo le dinamiche aziendali, la personalizzazione dei modelli di intelligenza artificiale rappresenta un vantaggio competitivo cruciale per ogni organizzazione che adotta un sistema di gestione documentale. Un DMS che consente il controllo diretto e la configurazione dei modelli IA — dalle reti neurali ai rilevatori di token — non solo migliora le performance operative, ma offre anche una flessibilità indispensabile per affrontare la complessità reale del mondo documentale aziendale.
Scegliere un software DMS come LogicalDOC 9.2 che consente la personalizzazione dei modelli di intelligenza artificiale non è un lusso, ma una necessità strategica per garantire efficienza, compliance e scalabilità nel tempo.