Inovação na digitalização de acervos históricos Automatização na pesquisa e catalogação Escalabilidade por meio de inteligência artificial
Resumo gerado por IA:
Uma empresa brasileira especializada em automação digital e gestão documental implementou, com apoio da BlueMetrics, uma solução inovadora de IA para modernizar o acesso a acervos históricos de instituições de ensino superior. O projeto automatiza a extração, organização e pesquisa de documentos históricos, utilizando técnicas avançadas de busca semântica e processamento de imagens para estruturar informações de forma contextualizada.
Visão geral
O cliente em questão é uma empresa de tecnologia com mais de 20 anos de experiência no mercado, oferecendo soluções inovadoras em automação digital para processos e documentos. A empresa é referência em automação digital e gestão documental no Brasil, destacando-se por apoiar grandes instituições de ensino superior em sua transformação digital.
O projeto de Pesquisa Inteligente em Acervos de Jornais foi criado para atender à crescente demanda de digitalização e acesso eficiente a informações históricas. Essa solução endereça diretamente desafios enfrentados por bibliotecas, arquivos públicos, universidades e organizações de mídia.
Contexto do mercado:
Aumento da demanda por digitalização e organização de acervos históricos.
Necessidade de preservar documentos únicos e valiosos.
Busca por maior agilidade e precisão na pesquisa documental.
Problema: como melhorar a experiência de pesquisa em acervos históricos?
A pesquisa em acervos históricos apresenta desafios complexos que afetam diretamente a eficiência operacional, a qualidade da informação e o potencial de crescimento das organizações. Entre os principais entraves estão a deterioração de documentos físicos, sistemas tecnológicos obsoletos e a dificuldade em oferecer resultados precisos e contextualizados. Esses obstáculos resultam em processos lentos, custos elevados e uma experiência de usuário aquém do ideal, além de limitar a escalabilidade e a competitividade dos serviços oferecidos.
Segundo Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics, “Este é mais um exemplo prático onde a IA pode de fato fazer a diferença no dia a dia, agilizando processos e liberando equipes para trabalhos de cunho mais estratégico e menos braçal.”
Principais desafios:
Operacionais:
Documentos deteriorados ou de baixa qualidade digital.
Busca limitada a palavras-chave exatas, sem contextualização.
Dificuldade em relacionar informações entre edições diferentes.
Pesquisas manuais demoradas.
Baixa capacidade de atender múltiplas demandas simultâneas.
Perda de contexto histórico.
Dificuldade em validar fontes e referências.
Tecnológicos:
Falta de extração estruturada de dados.
Sistemas de busca com baixa precisão e relevância.
De negócio:
Retrabalho para validação de dados.
Limitação na expansão dos serviços oferecidos.
Alto custo com mão de obra especializada.
A solução: automatização e escalabilidade com o uso de IA
A partir desta necessidade, a BlueMetrics implementou uma solução robusta que combina tecnologias de ponta para modernizar o acesso a acervos históricos.
Segundo Diórgenes Eugênio, Head de Gen AI da BlueMetrics, “Sem dúvida, esse foi um dos projetos mais desafiadores do ano. Além da complexidade de lidar com a deterioração do material original, tivemos que lidar com o desafio de organizar os textos mantendo a relação entre o título da matéria e o texto da matéria. Esse foi o grande desafio, uma vez que a extração é feita de maneira desestruturada: ou seja, cada palavra é extraída sem relação nenhuma com as demais. Para vencer esse desafio, pensamos em algumas estratégias, como o uso das coordenadas das palavras extraídas para montar o texto com uma sequência lógica. Além disso, utilizamos os tamanhos das caixas de texto identificadas para tentar separar os textos das matérias dos textos dos títulos. Essa última abordagem melhorou significativamente o processamento dos grandes modelos de linguagem na correlação dessas relações. Esses foram os principais desafios do primeiro componente desse projeto, a extração da informação. Após superar essa etapa, nos deparamos com os desafios do segundo componente, a busca. Na busca, o grande obstáculo era garantir que todas as matérias tivessem de fato uma correlação semântica relevante. Para isso, buscamos na literatura algumas abordagens, principalmente utilizando score de confiança nos vetores retornados.”
Principais características
Preservação contextual: manutenção do contexto histórico e documental.
Busca semântica avançada: resultados mais precisos e relevantes.
Automatização de processos: redução do tempo de busca e aumento de eficiência.
Escalabilidade digital: infraestrutura preparada para grande volume de dados.
Componentes tecnológicos:
Sistema de extração inteligente:
Processamento de imagens e organização automática de textos.
Estruturação de dados com relações hierárquicas entre títulos e conteúdos.
Motor de busca semântica:
Pesquisa contextual com alta precisão.
Correlação de termos e identificação de fontes relevantes.
Filtragem por relevância mínima.
Inovações tecnológicas:
Uso de bounding box para organização espacial.
Banco de dados vetorial com embeddings e metadados.
Processamento em larga escala.
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Resultados:
A solução desenvolvida trouxe avanços significativos, gerando impactos expressivos em eficiência operacional, qualidade da informação e estratégia comercial. Com tecnologia de ponta, foi possível otimizar os processos de pesquisa, preservar o contexto histórico dos dados e ampliar a escalabilidade das operações. Esses resultados transformaram os desafios enfrentados em vantagens competitivas, consolidando a modernização e o valor estratégico do acesso a acervos históricos.
Segundo Gabriel Casara, “Esta é uma solução que tem um enorme potencial para a resolução de problemas semelhantes em outros tipos de empresas e segmentos de negócios, podendo ser adaptada com facilidade no contexto do nosso método proprietáeio de trabalho, o blue4AI.”
Benefícios operacionais:
Redução de até 80% no tempo de pesquisa documental.
Automatização da extração de dados estruturados.
Aumento significativo na capacidade de atendimento simultâneo.
Benefícios tecnológicos:
Modernização do acesso a acervos.
Infraestrutura escalável para grandes volumes de dados.
Preservação de documentos históricos em formatos padronizados.
Benefícios estratégicos:
Diferenciação competitiva no mercado.
Potencial para novos modelos de negócio e parcerias.
Melhoria na experiência do usuário final.
Tecnologias utilizadas
A solução foi projetada utilizando diversas tecnologias AWS, incluindo:
Serviços AWS
Textract
Lambda
Bedrock
S3
DynamoDB
Linguagens, Libs e Frameworks
Python
Pillow
Fitz
FPDF
Conclusão:
Graças à solução desenvolvida, o cliente foi capaz de superar desafios significativos na digitalização e pesquisa de acervos, e consolidou ainda mais sua posição como líder no segmento de transformação digital ao proporcionar para clientes do segmento de ensino superior uma experiência de pesquisa mais rápida, precisa e escalável. Com a combinação de automação, inteligência artificial e preservação contextual, a empresa transformou a maneira como as informações históricas são acessadas e utilizadas.
Esse modelo não só beneficia as instituições de ensino, arquivos públicos e bibliotecas, mas também abre a possibilidade de que outras organizações públicas e privadas, dos mais diversos segmentos, possam aproveitar o potencial da IA para aprimorar seus próprios processos e serviços.
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Sobre a BlueMetrics
A BlueMetrics foi fundada em 2016 e já conta com mais de 160 entregas bem-sucedidas nas áreas de Data & Analytics, GenAI e Machine Learning para mais de 70 empresas nos Estados Unidos, Brasil, Argentina, Colômbia e México. Conta com uma metodologia própria e uma equipe multidisciplinar focada na entrega de soluções para desafios reais do mundo dos negócios.
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