Cómo funciona el etiquetado automático por IA de Fabric

Cuando la gente oye que Fabric tiene "etiquetado automático por IA", normalmente asumen que hacemos lo que la mayoría de las demás herramientas hacen: escanear sus documentos y colocarles unas cuantas etiquetas de palabras clave. "Notas de reunión", "actualización del proyecto", "comentarios del cliente". Ese tipo de cosas.

Entendemos por qué la gente piensa esto. Es lo que hace la mayoría de las herramientas en realidad. Pero no es así como funciona Fabric, y este es nuestro intento de explicarlo mejor.

Por qué la mayoría de los etiquetados automáticos no funcionan

La cuestión sobre el etiquetado por palabras clave es la siguiente: descarta casi todo lo que hace que su contenido sea valioso. Es una representación increíblemente con pérdidas.

Digamos que tiene un documento de investigación muy completo sobre las tendencias del trabajo remoto. Un sistema de etiquetado automático típico podría etiquetarlo como "investigación" y "trabajo remoto". Técnicamente preciso, pero completamente inútil. No le dice nada sobre los conocimientos que descubrió, las preguntas que planteó o cómo se conecta con el resto de sus reflexiones.

Es como describir una película diciendo "tiene actores y diálogos". Es cierto, pero no capta el sentido en absoluto.

Qué ocurre realmente en Fabric

Cuando añade algo a Fabric, no extraemos palabras clave. En su lugar, creamos lo que se llama una representación vectorial, imagínelo como una huella dactilar muy detallada del significado de su contenido.

Imagine que en lugar de archivar documentos en carpetas sencillas, pudiera colocar cada uno exactamente en el lugar correcto en un espacio de 12.000 dimensiones diferentes. Cada dimensión captura algo distinto: el tema, por supuesto, pero también el tono, la complejidad, el estilo de escritura, cómo se relaciona con otras ideas, incluso detalles sutiles como las premisas subyacentes o el registro emocional.

Los documentos sobre temas similares acaban cerca unos de otros en este espacio, pero también lo hacen los textos que comparten una forma de pensar, un enfoque particular de los problemas o incluso una vibración similar. El resultado es que Fabric comprende su contenido de una forma mucho más rica de lo que cualquier sistema de palabras clave podría lograr.

La parte difícil: hacer que la búsqueda centrada en el ser humano funcione de verdad

Crear estas ricas representaciones es solo el principio. El verdadero reto es utilizarlas bien cuando realiza búsquedas o utiliza el asistente.

Cuando escribe algo en la búsqueda de Fabric, no solo estamos comparando palabras. Intentamos comprender qué es lo que realmente busca y encontrar contenido cuya "huella dactilar" sugiera que le será de utilidad. Esto es realmente difícil: ajustamos constantemente nuestros algoritmos para interpretar mejor su intención y mostrarle el material adecuado. Nuestra última actualización fue hace solo tres días.

A veces busca "reunión con cliente", pero lo que realmente desea es ese documento en el que resolvió una situación difícil con un cliente, aunque nunca mencione las reuniones. A veces busca "estrategia" pero en realidad desea detalles tácticos de un proyecto que implementó bien el pensamiento estratégico. Lograr esto correctamente es un desafío continuo que requiere un esfuerzo de ingeniería real.

Pero ¿qué pasa con las etiquetas manuales de Fabric?

Es posible que haya notado que Fabric dispone de una función de etiquetado. Se trata de una herramienta manual, algo adicional que creamos para las personas a las que les gusta organizar las cosas con sus propias categorías. No es jerárquica, por lo que puede etiquetar de la forma que tenga más sentido para usted.

Pero aquí está el detalle importante: las etiquetas manuales no potencian la inteligencia de Fabric. No tiene por qué utilizarlas nunca. La comprensión de la IA se produce por completo a través de esas representaciones vectoriales de las que hemos hablado. Las etiquetas solo están ahí por si desea utilizarlas.

Por qué es importante

Comprender cómo funciona realmente Fabric explica por qué se siente diferente de otras herramientas. No está gestionando un sistema de archivos ni intentando recordar cómo etiquetó algo hace seis meses. Está trabajando con un software que realmente comprende su contenido y puede encontrar lo que necesita basándose en lo que está pensando, no solo en las palabras que recuerda.

Así que no, Fabric no hace "etiquetado automático" de la forma en que la mayoría de la gente imagina. Hace algo considerablemente más interesante.