¿Qué es la IA de documentos?

La IA de documentos maneja 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 de machine learning para extraer insight de manera eficiente.

Cuando los humanos extraen información manualmente de grandes volúmenes de documentos, es un proceso que requiere mucho tiempo y que invariablemente causa imprecisiones. Por el contrario, los sistemas de IA de documentos "leen" los documentos de una manera 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.

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

En el núcleo de la IA de documentos, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte el texto escaneado o escrito a mano en texto legible por máquina. Este proceso permite que la IA de documentos "lea" 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 de negocio.

El OCR solo maneja el reconocimiento de caracteres, no interpreta el significado detrás del texto. Aquí es donde el procesamiento del lenguaje natural (PLN) desempeña un papel clave. El PLN permite que la IA de documentos interprete el significado y el contexto dentro del texto, al igual que un lector humano. Al aplicar modelos lingüísticos, la IA puede identificar relaciones entre diferentes partes de un documento para reconocer nombres, fechas y direcciones, incluso sin etiquetas explícitas.

Modelos de machine learning, en particular el aprendizaje profundo, mejoran la precisión de la IA. Estos modelos se entrenan en vastos conjuntos de datos, utilizando técnicas de ciencia de datos que les permiten reconocer patrones complejos dentro de los documentos. De manera similar a la forma en que el cerebro humano procesa la información, las redes neuronales en la IA de documentos analizan los diseños, las fuentes y los idiomas de los documentos, adaptándose continuamente a varios formatos. Esta flexibilidad permite que la IA documental maneje múltiples escenarios del mundo real, desde facturas simples hasta contratos legales complejos, y mejore sus capacidades a través del 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 mejor su contenido. Mediante el uso de metadatos, la IA de documentos 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 IA de documentos a otros sistemas. Las API de la IA de documentos facilitan la integración perfecta de la IA de documentos 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 la IA de documentos 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 IA de documentos 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 adecuadamente cada documento.

El analizador analiza 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, la IA de documentos 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 es útil para identificar pares clave-valor, como dentro de las facturas, donde la IA de documentos extrae los importes adeudados y las fechas de pago para reducir la necesidad de entrada manual.

La mayoría de los modelos de IA vienen entrenados previamente en numerosos tipos de documentos, pero las empresas suelen utilizar documentos especializados con formatos, terminología o diseños únicos para su dominio. El ajuste de los modelos de IA de documentos permite adaptarlos a necesidades específicas. Por ejemplo, una firma legal podría ajustar 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 IA de documentos van más allá de la simple extracción de datos para proporcionar resúmenes de documentos extensos. Al resaltar los puntos clave dentro del documento, estos sistemas permiten a los usuarios captar rápidamente la información esencial sin leer todo el documento.

La IA de documentos a menudo se integra 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 los necesitan.

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

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

Si bien los sistemas tradicionales de IA de documentos pueden extraer datos perfectamente en la mayoría de los casos, pueden quedarse cortos cuando se enfrentan a la interpretación de lenguaje ambiguo, la realización de razonamientos de varios pasos o el 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 de código bajo que utiliza IA y aprendizaje profundo para clasificar y extraer información de documentos estructurados y no estructurados. Su interfaz de código bajo permite a los usuarios automatizar los flujos de trabajo relacionados con documentos con un mínimo esfuerzo de programación, lo que mejora la productividad y la eficiencia.

Google Cloud Document AI es una plataforma empresarial que ofrece una suite completa de herramientas para automatizar el procesamiento de documentos. Utiliza IA generativa para extraer datos y clasificar documentos sin necesidad de entrenamiento previo del modelo, lo que lo hace accesible para una implementación y despliegue rápidos. Los usuarios pueden gestionar y monitorear sus modelos de IA a través de la consola de Google Cloud, 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 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 optimizar todo el ciclo de vida del machine learning, desde la preparación de datos hasta el despliegue y monitoreo 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 y desplegar modelos de machine learning.

La IA de documentos ofrece una amplia gama de beneficios en múltiples casos de uso de la industria al automatizar la entrada de datos y mejorar los procesos de negocio. La capacidad de la IA de documentos para extraer datos de varios documentos es útil en salas de correo, patios de envío, procesamiento de hipotecas y adquisiciones, donde grandes volúmenes de papeleo requieren un manejo eficiente.

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

En la publicación, la IA de documentos puede digitalizar publicaciones físicas, convirtiéndolas en formatos compatibles con lectores electrónicos, lo que hace que el contenido sea más accesible, fácil de buscar y más fácil de gestionar.

En el sector de la atención médica, la IA de documentos agiliza el procesamiento de los formularios de admisión médica en los consultorios médicos, lo que reduce la carga de trabajo administrativa y ayuda a garantizar la captura precisa de los datos de los pacientes. En las pruebas clínicas, la IA de documentos mejora la supervisión al extraer 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, la IA de documentos 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 tarjetas de identificación y otros documentos oficiales para ayudar en la autenticación de identidad, confirmando la verificación segura. La IA de documentos también puede extraer detalles de ingresos de los formularios de impuestos, lo que simplifica los procesos de aprobación de préstamos y las evaluaciones financieras. En contabilidad, la IA de documentos 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 moneda falsificada y cheques fraudulentos, mejorando las medidas de seguridad dentro de las instituciones financieras. La IA de documentos 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 de 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, la IA de documentos 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, marcando posibles errores o fraudes. La IA de documentos también automatiza la revisión de documentos legales, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para evaluar contratos y acuerdos mientras mejora la precisión y la escalabilidad.

En los sectores de cumplimiento y regulatorios, la IA de documentos ayuda a automatizar la evaluación de los cambios normativos y su impacto en los contratos, simplificando la gestión del cumplimiento.

En la industria hipotecaria, la IA de documentos acelera los flujos de trabajo al extraer y procesar rápidamente la información esencial de las aplicaciones. También automatiza el monitoreo de las carteras de préstamos, 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 crítica 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 respalda decisiones comerciales mejor informadas. Para las organizaciones que operan a nivel mundial, la IA de documentos simplifica el procesamiento de recibos en diferentes países, lo que reduce las complejidades asociadas con las transacciones internacionales. La tecnología también transforma documentos PDF estáticos en flujos de trabajo procesables mediante la automatización de tareas como el establecimiento de fechas de vencimiento, la gestión de aprobaciones y la asignación de responsabilidades.