¿Qué es Document AI?

Document AI gestiona datos estructurados, como hojas de cálculo, datos no estructurados, como correos electrónicos y contratos, y documentos semiestructurados, como formularios, facturas e informes financieros. Dichos documentos contienen información valiosa, pero sus formatos a menudo requieren técnicas avanzadas de machine learning para extraer conocimiento de manera eficiente.

Cuando los humanos extraen información manualmente de grandes volúmenes de documentos, es un proceso lento que invariablemente causa imprecisiones. Por el contrario, los sistemas de Document AI "leen" los documentos de forma similar a los humanos y tienen una comprensión contextual del material. Por lo tanto, pueden interpretar el significado y las relaciones de la misma manera que lo haría un humano, aunque a un ritmo más rápido y a mayor escala y con resultados sin errores humanos.

Document AI simula la lectura humana mediante el uso de una combinación de tecnologías para consumir, procesar e interpretar muchos tipos de documentos con un alto nivel de comprensión.

En el núcleo de la IA documental, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte el texto escaneado o escrito a mano en texto legible por máquina. Este proceso permite a Document AI "leer" varios formatos, incluidos PDF, documentos personalizados, imágenes y formularios, independientemente de si el texto está escrito o escrito. Una vez digitalizado, el texto se puede buscar y editar, lo que hace que el documento sea más accesible para su posterior análisis o uso en diversos procesos empresariales.

El OCR solo gestiona el reconocimiento de caracteres, no interpreta el significado del texto. Aquí es donde el procesamiento del lenguaje natural (PLN) desempeña un papel clave. El PLN permite a Document AI interpretar el significado y el contexto dentro del texto, como un lector humano. Al aplicar modelos de lenguaje, Document AI puede identificar relaciones entre diferentes partes de un documento para reconocer nombres, fechas y direcciones, incluso sin etiquetas explícitas.

Los modelos de machine learning, en particular el deep learning, mejoran la precisión de Document AI. Estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos, utilizando técnicas de ciencia de datos que les permiten reconocer patrones complejos dentro de los documentos. De forma similar a como el cerebro humano procesa la información, las redes neuronales de Document AI analizan el diseño, las fuentes y los idiomas de los documentos, adaptándose continuamente a diversos formatos. Esta flexibilidad permite a Document AI gestionar múltiples escenarios del mundo real, desde simples facturas hasta complejos contratos legales, y mejorar sus capacidades mediante el aprendizaje continuo.

Los metadatos también desempeñan un papel importante al proporcionar información adicional, a menudo oculta, sobre un documento. Los metadatos incluyen detalles como la fecha de creación del documento, el autor, el formato de archivo y las palabras clave que describen con más detalle su contenido. Mediante el uso de metadatos, Document AI funciona para organizar, gestionar y recuperar mejor los documentos, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo.

Las interfaces de programación de aplicaciones (API) son esenciales para conectar los modelos de Document AI con otros sistemas. Las API de Document AI facilitan la integración perfecta de Document AI con las plataformas empresariales, automatizando los flujos de trabajo relacionados con los documentos y ayudando a la extracción y el análisis de datos en tiempo real. Estas API ayudan a Document AI a escalar, haciéndola adaptable a una amplia gama de tareas empresariales al tiempo que se integra con infraestructuras de TI más amplias.

Las plataformas de Document AI también utilizan procesadores como intermediarios entre los archivos de documentos y los modelos de machine learning. Estos procesadores son responsables de acciones específicas como clasificar, dividir, analizar y analizar documentos, lo que ayuda a garantizar que el sistema procese y comprenda correctamente cada documento.

El analizador estudia e interpreta la estructura de datos. Desglosa los documentos en sus componentes fundamentales, comprende las relaciones entre estos elementos y convierte los datos no estructurados o semiestructurados en formatos que el sistema de IA puede procesar.

Además de comprender el texto, Document AI puede analizar la estructura y el diseño de los documentos. Reconoce elementos como encabezados, párrafos, tablas y listas, lo que ayuda a la IA a comprender la jerarquía y el contexto del documento. Este análisis estructurado resulta útil para identificar pares clave-valor, como en las facturas, donde Document AI extrae los importes adeudados y las fechas de pago para reducir la necesidad de introducirlos manualmente.

La mayoría de los modelos estándar de Document AI vienen preentrenados para numerosos tipos de documentos, pero las empresas suelen utilizar documentos especializados con formatos, terminología o diseños únicos específicos de su ámbito. El fine-tuning de los modelos de Doc AI permite adaptarlos a necesidades específicas. Por ejemplo, una firma legal podría afinar un modelo para comprender mejor la jerga legal, las cláusulas contractuales y las peculiaridades de formato, haciendo que la IA sea más precisa.

Los sistemas avanzados de Document AI van más allá de la simple extracción de datos y proporcionan resúmenes de documentos extensos. Al resaltar los puntos clave del documento, estos sistemas permiten a los usuarios captar rápidamente la información esencial sin tener que leer todo el documento.

Document AI suele integrarse con el almacenamiento en la nube y los sistemas empresariales para agilizar la gestión y el análisis de documentos en toda la organización, dando a los usuarios adecuados acceso a los documentos y la información que necesitan, cuando lo necesitan.

Las soluciones tradicionales de Document AI dependen en gran medida del OCR, los sistemas basados en reglas y los modelos de machine learning para la extracción, clasificación y procesamiento de datos. Muchas plataformas de IA para documentos no utilizan de forma inherente la IA generativa (IA gen) o los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), especialmente cuando las tareas se centran en la extracción y clasificación sencillas de datos de los documentos.

Sin embargo, la IA generativa ha demostrado ser eficaz para mejorar Document AI. Cuando se integra con la IA generativa, un sistema de Document AI puede dirigirse a redactar nuevos documentos basados en plantillas de datos extraídos. Por ejemplo, en la tramitación de reclamaciones de seguros, una vez extraídos los datos de los formularios de reclamación, un modelo de IA generativa integrado en la plataforma de Document AI puede ayudar al agente a redactar un seguimiento, un informe sobre la reclamación o recomendaciones basadas en los datos introducidos.

Aunque los sistemas tradicionales de Document AI pueden extraer datos de manera fluida en la mayoría de los casos, pueden quedarse cortos cuando se enfrentan a la interpretación de un lenguaje ambiguo, a la realización de razonamientos de varios pasos o al reconocimiento de caracteres en imágenes ruidosas y de baja calidad. Los modelos generativos ayudan a llenar estos vacíos corrigiendo errores, proporcionando una interpretación contextual más profunda y mejorando la capacidad del sistema para manejar documentos legales, médicos o técnicos que exigen una comprensión matizada.

IBM® Automation Document Processing es una solución low-code que utiliza IA y deep learning para clasificar y extraer información de documentos estructurados y no estructurados. Su interfaz low-code permite a los usuarios automatizar los flujos de trabajo relacionados con los documentos con un esfuerzo de programación mínimo, lo que mejora la productividad y la eficiencia.

Google Cloud Document AI es una plataforma empresarial que ofrece un conjunto completo de herramientas para automatizar el procesamiento de documentos. Utiliza IA generativa para extraer datos y clasificar documentos sin necesidad de ningún entrenamiento previo del modelo, lo que lo hace accesible para una implementación y despliegue rápidos. Los usuarios pueden gestionar y monitorizar sus modelos de Document AI a través de Google Cloud Console, que proporciona una interfaz fácil de usar.

BigQuery de Google Cloud es un almacén de datos totalmente gestionado, sin servidor y escalable. Admite el análisis rápido de grandes conjuntos de datos mediante el lenguaje de consulta estructurado (SQL). BigQuery es ideal para manejar big data, donde las bases de datos tradicionales tienen dificultades para procesar conjuntos de datos a gran escala de manera eficiente.

Vertex AI es una plataforma unificada diseñada para agilizar todo el ciclo de vida del machine learning, desde la preparación de los datos hasta la implementación y la monitorización de modelos. Al ofrecer herramientas para AutoML y desarrollo de modelos personalizados, Vertex AI se adapta a usuarios con diferentes niveles de experiencia, desde principiantes hasta científicos de datos experimentados, lo que la convierte en una solución versátil para crear e implementar modelos de machine learning.

Document AI ofrece una amplia gama de beneficios en múltiples casos de uso del sector al automatizar la entrada de datos y mejorar los procesos empresariales. La capacidad de Doc IA para extraer datos de varios documentos es útil en salas de correo, astilleros, procesamiento de hipotecas y compras, donde grandes volúmenes de papeleo requieren un manejo eficiente.

En el sector de los seguros, Document AI ayuda a procesar reclamaciones y aplicaciones de pólizas extrayendo datos importantes, reduciendo los tiempos de procesamiento y mejorando la eficiencia operativa.

En sector editorial, Document AI puede digitalizar publicaciones físicas, convirtiéndolas en formatos compatibles con lectores electrónicos, lo que hace que el contenido sea más accesible, buscable y más fácil de gestionar.

En el sector sanitario, Document AI agiliza el procesamiento de los formularios de admisión médica en las consultas médicas, lo que reduce la carga de trabajo administrativa y ayuda a garantizar la captura precisa de los datos de los pacientes. En los ensayos clínicos, Document AI mejora la supervisión extrayendo con precisión los datos de los documentos de los ensayos, garantizando el cumplimiento normativo y acelerando el proceso de elaboración de informes.

En finanzas y contabilidad, Document AI analiza eficientemente recibos y facturas, lo que permite una validación eficiente de los informes de gastos, ahorra tiempo y mejora la precisión. Además, puede analizar documentos de identidad y otros documentos oficiales para ayudar en la autenticación de la identidad, confirmando la verificación segura. Document AI también puede extraer detalles sobre los ingresos de los formularios fiscales, lo que simplifica los procesos de aprobación de préstamos y las evaluaciones financieras. En contabilidad, Document AI automatiza el procesamiento de facturas, mejorando la precisión y acelerando los flujos de trabajo para una gestión financiera más eficiente.

La tecnología también puede analizar documentos financieros para detectar divisas falsificadas y cheques fraudulentos, lo que mejora las medidas de seguridad dentro de las instituciones financieras. Document AI mejora la eficiencia operativa al extraer datos esenciales de los correos electrónicos y SMS de los clientes, lo que acelera los tiempos de respuesta. Mejora la detección del fraude automatizando el análisis de documentos, lo que permite a las organizaciones identificar rápidamente las actividades sospechosas.

En cuanto a los documentos legales y comerciales, Document AI ayuda a las empresas a analizar contratos, identificar términos y cláusulas clave, acelerar el proceso de revisión y confirmar el cumplimiento de los acuerdos. También puede detectar irregularidades en las facturas, señalando posibles errores o fraudes. Document AI también automatiza la revisión de documentos legales, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para evaluar contratos y acuerdos, al tiempo que mejora la precisión y la escalabilidad.

En los sectores de cumplimiento y regulación, Document AI ayuda a automatizar la evaluación de los cambios normativos y su impacto en los contratos, simplificando la gestión del cumplimiento.

En el sector hipotecario, Document AI acelera los flujos de trabajo extrayendo y procesando rápidamente la información esencial de las aplicaciones. También automatiza la monitorización de los portfolios, lo que ayuda a una gestión más eficiente del riesgo crediticio y a la identificación oportuna de posibles problemas. En el sector inmobiliario, estandariza la clasificación de documentos y automatiza la extracción de información crítico de contratos, arrendamientos y otros documentos relacionados.

Otro beneficio clave es su capacidad para extraer datos valiosos de los silos de documentos, desbloqueando información que antes era inaccesible y que permite tomar decisiones empresariales mejor informadas. Para las organizaciones que operan a nivel mundial, Document AI simplifica el procesamiento de recibos en diferentes países, reduciendo las complejidades asociadas con las transacciones internacionales. La tecnología también transforma documentos PDF estáticos en flujos de trabajo que se pueden ejecutar mediante la automatización de tareas como el establecimiento de fechas de vencimiento, la gestión de aprobaciones y la asignación de responsabilidades.