L\u2019intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il modo in cui le organizzazioni elaborano i documenti. Nell\u2019elaborazione intelligente dei documenti (IDP), modelli linguistici avanzati fanno la differenza tra una semplice automazione e flussi di lavoro end-to-end realmente scalabili, garantendo tassi di automazione pi\u00f9 elevati, una migliore qualit\u00e0 dei dati e tempi di ciclo pi\u00f9 rapidi.<\/p>\n\n\n\n
Ma pi\u00f9 l\u2019intelligenza artificiale diventa avanzata, pi\u00f9 la questione diventa cruciale: Dove finiscono i dati e chi ne mantiene il controllo? \u00c8 proprio qui che adottiamo una posizione chiara. La nostra soluzione<\/a> IDP \u00e8 progettata attorno a Mistral<\/a>, un modello di intelligenza artificiale europeo di riferimento che coniuga elevate prestazioni e sovranit\u00e0 dei dati.<\/p>\n\n\n\n Molte soluzioni IDP usano “l\u2019intelligenza artificiale\u201d, ma falliscono quando si confrontano con documenti del mondo reale: formati eterogenei, strutture incoerenti, sfumature specifiche del dominio, voci di riga complesse e dipendenze contestuali. Il motivo \u00e8 semplice: le prestazioni, da sole, non bastano. Ci\u00f2 che conta \u00e8 che un modello sia in grado di comprendere la complessit\u00e0 semantica, anzich\u00e9 limitarsi a riconoscere schemi.<\/p>\n\n\n\nPerch\u00e9 la sola intelligenza artificiale non basta e perch\u00e9 l\u2019architettura conta<\/strong><\/h2>\n\n\n\n