Dokumentudtræk er GenAI’s Killerapp

Artiklen drøfter udviklingen af og effekten af generativ AI (GenAI) i automatiseringen af komplekse kontoropgaver, især dokumenthåndtering. Forfatteren reflekterer over sine erfaringer som Machine Learning Engineer på LinkedIn, hvor nøjagtig fortolkning af stillingsbetegnelser på forskellige sprog og i forskellige regioner var en udfordrende opgave. Med fremkomsten af store sprogmodeller (LLM'er) såsom GPT-4 er opgaver, der engang var vanskelige, såsom at forstå og standardisere CV'er, blevet trivielle. GenAI's virkelige potentiale ligger i automatisering af kontorarbejde, der involverer udtræk af indsigt fra dokumenter, en opgave, der udgør en betydelig del af globalt BNP. Eksempler omfatter udgiftsstyring, afgørelse af sundhedskrav og lånegaranti. Selvom LLM'er er kendt for at hallucinere i nogle sammenhænge, er de fremragende til at ræsonnere om tekst, når de baseres på specifikke inputdokumenter. Nøglen til vellykket dokumentekstraktion ved hjælp af LLM'er er ren tekstkonvertering og robust skemadesign, der sikrer ensartede og nøjagtige output. Forfatteren fremhæver vigtigheden af korrekt tekstbehandling, hvilket involverer håndtering af kompleks formatering og annotationer. De deler deres erfaring med at opbygge Docupanda.io, en SaaS-løsning, der er designet til at håndtere udfordringerne ved dokumentforståelse ved at generere rene tekstrepræsentationer og overholde foruddefinerede skemaer. Artiklen understreger, at definition af disse skemaer er afgørende, og at AI kan hjælpe med at raffinere dem gennem iterativ feedback. Endelig opfordrer forfatteren til at udforske brugen af LLM'er til regulering af dokumentbehandling og foreslår, at GenAI's sande "killerapp" er dets evne til at transformere dokumentbaseret kontorarbejde.