A área de Gerenciamento Eletrônico de Documentos tem sofrido grande avanço desde os tempos dos arquivos e bibliotecas com livros grossos, de capa dura e letras góticas enfeitando as páginas.
O GED é a área do conhecimento humano que congrega a Ciência da Informação por meio da Tecnologia de Informação (TI).
Para a Ciência da Computação, a informação é o objeto a ser controlado, ou seja, classificado, manipulado, armazenado, acessado, difundido e recuperado, proporcionado os melhores métodos e técnicas computacionais para cada uma destas etapas e funções.
Nesta sociedade da informação ela é tratada como elemento de valor que permite aos diversos programas computacionais processarem dados brutos e gerarem informações, a qual por sua vez, pode ser continuamente processada conjuntamente com novos dados ou informações a ponto de se estabelecer um ciclo a partir de, para, sobre e com a informação.
A atividade é sempre inclusiva, ou seja, mais e mais informações são geradas e veiculadas na sociedade contemporânea assumindo-se o bônus de uma sociedade que gira em torna da informação. Mas assume-se também o ônus do volume de informação gerado no mundo digital, no sentido de que cabe a esta mesma sociedade de informação indexar e agrupar o que é relevante.
A ênfase do GED está na gerência dos documentos, não na simples recuperação de dados.
O principal objetivo é recuperar todos os documentos que são relevantes à necessidade de informação do usuário e, ao mesmo tempo, recuperar o menor número possível de documentos irrelevantes.
A tarefa é complexa, visto que determinar o que é ou não relevante ao usuário envolve conceito subjetivo e dependente de contexto.
Por exemplo, a relevância pode mudar com o tempo, à medida que novas informações tornam-se disponíveis; com o local, a resposta mais relevante pode ser a mais próxima; ou até mesmo com o dispositivo, a resposta mais adequada pode ser um documento pequeno que seja mais fácil de ser acessado e visualizado.
É aqui que a Inteligência Artificial aplicada ao GED pode fornecer respostas mais adequadas aos usuários.
E as aplicações são muitas, de pequenas à grandes empresas, hospitais, órgãos governamentais e até mesmo o Poder Judiciário, no qual tramitam mais de 100 milhões de processos judiciais considerando-se somente o primeiro grau. Dentre a área de IA destacam-se os Sistemas Especialistas que surgiram como uma área da IA durante a década de 70.
Um sistema especialista é um software que tem uma base de conhecimento sobre um domínio, um determinado tema, assunto ou área do conhecimento humano, e utiliza o raciocínio para executar tarefas que seres humanos especialistas humanos poderiam executar.
Assim, um sistema especialista é um software que possui um corpo de conhecimento bem organizado, ao qual objetiva solucionar problemas do mundo real que envolvam habilidades de especialistas em um domínio específico. Este tipo de sistema é capaz de apresentar conclusões sobre determinado assunto neste domínio.
O desenvolvimento de sistemas especialistas não é algo trivial e sua complexidade está diretamente ligada à complexidade do tema ou assunto ao qual o software se dedica.
Outro método para solucionar problemas de IA é denominado de Redes Neurais Artificiais (RNA), as quais tem por base o desenvolvimento de sistemas que simulem o cérebro humano, inclusive seu comportamento, ou seja, aprendendo, errando e fazendo descobertas.
A abordagem da RNA é diferente dos sistemas especialistas, pois nessa abordagem não existe uma base de conhecimento explícita, e sim um conjunto de relações derivadas entre dados. As RNA’s não possuem conhecimento sobre um domínio específico.
A área de IA inclui ainda o estudo e desenvolvimento de Agentes Inteligentes, sendo que um agente inteligente é um sistema computacional situado em algum ambiente e que é capaz de executar ações autônomas neste ambiente para atingir os objetivos para os quais ele foi planejado. Assim, o agente pode reagir, por exemplo, de modos distintos de acordo com a entrada de um conjunto de dados. Os agentes são dotados de uma grande quantidade de conhecimento, experiências profissionais e crenças que eles usam para realizar suas tarefas.
Acredita-se que em tempos de Big Data, sistemas interativos, mineração de dados, sistemas distribuídos e Internet das Coisas, a associação entre GED e IA será benéfica para classificar, agrupar e recuperar o que é ou não é relevante neste vasto oceano de informações em que navegamos. Pariser (2012, p. 16) menciona que a “tarefa de examinar essa torrente cada vez mais ampla em busca das partes realmente importantes, ou apenas relevantes, já exige dedicação em tempo integral”, de modo que “somos cada vez mais incapazes de dar conta de tanta informação”.
Queremos crer que daqui em diante surgirão inúmeros sistemas específicos para cada segmento, atualmente são muitas as questões que implicam a execução de GEDs e, por exemplo uma das mais complexas é sobre o descarte de originais em papel.
A resposta atual é muito específica para cada cliente e mesmo sendo em atividades comuns, a cada cliente pode haver uma resposta.
As máquinas, cada vez mais, se especializam no “aprendizado” e cognição. Portanto, que venham os sistemas especialistas, as redes neurais artificiais e os agentes inteligentes.
