Beneficios del IDP.
Al automatizar el procesamiento de documentos, el IDP reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para localizar, validar e ingresar datos para los procesos de negocio, lo que permite a los empleados enfocarse en trabajos de mayor valor.
Elimine los cuellos de botella que surgen durante los procesos
Optimice los flujos de trabajo empresariales y evite las demoras mediante la automatización de la extracción de datos de documentos, lo que permite a los equipos avanzar con mayor rapidez, adaptarse de manera ágil y concentrarse en decisiones de alto valor.
Haga que cada decisión cuente
Permite entregar datos precisos, validados y enriquecidos directamente en sus sistemas y procesos. Con el contexto completo al alcance de la mano, los responsables de la toma de decisiones actúan con confianza, lo que mejora los resultados del negocio y minimiza errores costosos.
Proteja su empresa
Garantice el cumplimiento y proteja la información confidencial mediante el procesamiento automatizado y registros de auditoría completos, lo que minimiza el riesgo y evita que los empleados se encarguen de las revisiones manuales.
Simplifique el cambio, maximice el ROI
Realice una implementación con mayor rapidez y reduzca la complejidad con IA generativa para la extracción. Reduzca los costos de implementación, acelere el tiempo para obtener valor y facilite las iniciativas de transformación para sus equipos.
Escale sin límites
Expanda de miles a millones de documentos sin perjudicar la precisión. Adáptese de inmediato a innumerables variaciones de documentos, lo cual le permitirá mantener la empresa ágil y resiliente.
¿Cómo funciona el procesamiento inteligente de documentos?
Los datos están en el centro de la transformación digital, pero la mayoría de los datos empresariales son inaccesibles y están integrados en documentos, correos electrónicos, imágenes y archivos PDF. El procesamiento de documentos con IA hace que todos los datos sean accesibles para el procesamiento empresarial mediante la conversión de documentos no estructurados y semiestructurados en información utilizable para impulsar la automatización de los procesos de negocio centrados en los documentos. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza tecnologías de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por computadora, el aprendizaje automático (ML) y la IA generativa, para clasificar, categorizar y extraer información pertinente, así como para validar los datos extraídos. Las herramientas del IDP no son invasivas en absoluto; son fáciles de integrar y funcionan perfectamente con la automatización de procesos con agentes para optimizar las operaciones digitales.
Entrada de documentos
Primero, los documentos se asimilan desde múltiples canales, incluidos dispositivos móviles, correos electrónicos, carpetas compartidas, escáneres de red y conexiones directas a sistemas empresariales mediante API o conectores preconfigurados. Esta flexibilidad permite a los usuarios apoyar de manera eficiente diversos procesos empresariales, los cuales se adaptan a sus necesidades específicas y optimizan las operaciones desde cada punto de entrada.
Preprocesamiento de imágenes
El segundo paso en el procesamiento inteligente de documentos es el preprocesamiento. Este paso implica la binarización, la reducción de ruido, la corrección de distorsiones y la eliminación de manchas. Estas técnicas contribuyen a optimizar la calidad de las imágenes de los documentos antes de que los modelos de OCR e IA las procesen. Esto garantiza que los datos extraídos sean lo más precisos posible, minimizando los errores en los procesos posteriores.
OCR
El siguiente paso utiliza tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) basadas en IA para digitalizar texto impreso y escrito a mano, y lo prepara para su procesamiento posterior. Estas tecnologías son capaces de reconocer la estructura lógica de todo el documento, incluidos ciertos elementos complejos, como tablas, lo que permite la clasificación de documentos, la extracción de datos y la exportación de alta calidad a formatos digitales.
Armado y clasificación de documentos
El siguiente paso es la clasificación y armado inteligentes de documentos. Este paso implica analizar tanto las características del texto como las de la imagen, aprendizaje no supervisado y supervisado, a través de aprendizaje multimodal. Esto permite un enrutamiento más eficiente de los documentos a los flujos de trabajo de procesamiento adecuados. Al incorporar la intervención humana, los modelos de clasificación aprenden de las correcciones de los usuarios y se ajustan automáticamente, por lo que mejoran de forma continua con el paso del tiempo.
Extracción y validación de datos
El cuarto paso es la extracción de datos de documentos empresariales estructurados, semiestructurados y no estructurados, donde se utilizan IA y aprendizaje automático para extraer datos pertinentes en más de 200 idiomas. Esto puede incluir texto, tablas complejas, escritura a mano, códigos de barras e, incluso, firmas. La extracción de datos utiliza modelos entrenados previamente para documentos específicos, modelos entrenados a medida, modelos de lenguaje extenso (LLM) e IA generativa para la extracción.
La validación específica del dominio verifica la información en bases de datos y sistemas mediante la aplicación de lógica difusa, expresiones comunes (RegEx), reglas y secuencias de comandos para evaluar, comparar y gestionar los datos extraídos. De esta forma, se garantiza su precisión y relevancia para la industria o el contexto empresarial correspondiente. Además, la validación mejorada dentro de un flujo de trabajo de automatización de procesos con agentes puede verificar con mayor precisión la adecuación de los datos extraídos para la finalidad o el proceso establecido.
Intervención humana y aprendizaje continuo
La validación con intervención humana (HITL) es otro componente del IDP que permite a los usuarios empresariales participar en la revisión manual y mejora la calidad del procesamiento automatizado de datos. Este paso opcional ofrece un ciclo de retroalimentación rápido y permite ajustar los modelos de entrenamiento de IA corrigiendo los datos mediante la intervención humana.
Integración de datos
El paso final consiste en exportar los datos extraídos en el formato requerido, como JSON, CSV o XML, y transferirlos a los agentes para realizar la siguiente acción más conveniente. Los datos se envían de manera fluida a sus sistemas de automatización y aplicaciones empresariales mediante una sencilla API REST o conectores preconfigurados. Los agentes pueden adoptar medidas sobre los datos para tomar decisiones.
Cómo aprovechar el IDP con automatización de procesos con agentes
La automatización solo puede avanzar hasta donde lo permita la disponibilidad de datos con los que cuenta. En los entornos modernos de automatización, los datos procesados por IDP suelen convertirse en parte de un flujo de trabajo más amplio, donde se utilizan para informar decisiones y activar los próximos pasos.
Extraer y estructurar información de manera efectiva es la clave para automatizar la mayor parte de los procesos empresariales que aún dependen de entradas manuales en la actualidad. Cuando el IDP se incorpora en un entorno de automatización integral con agentes, las organizaciones pueden superar la extracción de documentos de forma aislada y comenzar a automatizar procesos de principio a fin, mientras la extracción de datos y las acciones posteriores funcionan en sincronía.
Pase de la configuración a la producción más rápido
En entornos de automatización de procesos con agentes, el IDP puede implementarse mucho más rápido que los sistemas tradicionales de procesamiento de documentos, lo que permite que los flujos de trabajo impulsados por IA comiencen a utilizar los datos de los documentos casi de inmediato.
Transforme documentos en flujos de trabajo orquestados
Los datos extraídos de los documentos circulan directamente por flujos de trabajo coordinados, donde los agentes de IA, las herramientas de automatización, los sistemas y las personas desempeñan cada uno un rol fundamental para impulsar el avance del trabajo.
Escale sin agregar trabajo manual
A medida que los agentes de IA observan los resultados e incorporan retroalimentación humana, los procesos basados en documentos se vuelven más confiables, requieren de menos intervenciones manuales y mantienen un desempeño consistente, incluso cuando aumentan los volúmenes y los formatos.
Procese datos en contexto
En lugar de aislar el manejo de documentos en otra etapa, el IDP puede mostrar los datos extraídos directamente dentro de las aplicaciones, flujos de trabajo y soluciones de IA conversacional donde se toman las decisiones, lo que permite que los usuarios revisen y corrijan la información como parte integral del propio proceso.
Adapte los flujos de trabajo sin necesidad de correcciones
La automatización con agentes se beneficia de configuraciones del IDP que son fáciles de ajustar a medida que los flujos de trabajo evolucionan, lo que permite a los equipos perfeccionar los tipos de documentos, las reglas y la lógica de validación sin necesidad de rediseñar por completo los procesos.
Gestione cualquier documento
Los agentes de IA dependen de un acceso constante a información estructurada. Gracias al IDP moderno, esto es posible, incluso cuando las entradas van desde formularios estandarizados hasta correos electrónicos poco estructurados y documentos de formato libre.
Proteja los datos sensibles y cumpla con lo establecido
Cuando los datos de los documentos se convierten en parte de la toma de decisiones automatizada, la gestión coherente y la trazabilidad son importantes. El IDP permite garantizar que la información sensible se procese de manera precisa y de formas que respalden las necesidades de auditoría y cumplimiento.
Mejore los resultados con el paso del tiempo
En los sistemas con agentes, el procesamiento de documentos mejora junto con los flujos de trabajo que respalda. A medida que los agentes aprenden de nuevos escenarios y de la intervención humana, la calidad y el uso de los datos extraídos aumenta con el paso del tiempo.
Integre los datos de documentos en todos sus sistemas
Para respaldar los procesos impulsados por agentes, el IDP debe integrarse fácilmente con otros sistemas, modelos y herramientas de automatización, de modo que los datos de los documentos puedan reutilizarse dondequiera que se tomen decisiones y se realicen acciones.
Casos de uso de aplicaciones de IDP en diferentes sectores
El software inteligente de procesamiento de documentos está listo para extraer y organizar datos en todas las industrias y funciones empresariales, desde el primer momento.
Banca y Finanzas
Automatice la verificación de conocimiento del cliente (KYC), los paquetes de préstamos, los documentos de servicio de cuenta y los estados financieros para ofrecer una experiencia bancaria más inteligente y ágil.
Atención de la salud
Digitalice las historias clínicas de los pacientes, gestione la admisión de pacientes, procese las reclamaciones de seguros (EOB) y extraiga datos de los formularios médicos para mejorar la precisión y agilizar el proceso de facturación.
Seguros
Automatice el procesamiento de reclamaciones de seguros de propiedad y accidentes, agilice la emisión de pólizas, extraiga datos de los documentos de pólizas y optimice la detección de fraudes.
Fabricación
Automatice procesos que requieren de muchos documentos, desde la gestión de la cadena de suministro hasta el procesamiento de facturas y los documentos de control de calidad.
Logística
Acelere la modalidad de su cadena de suministro automatizando la extracción de datos de conocimientos de embarque, declaraciones de aduana y facturas comerciales, lo que agiliza las entregas y minimiza los errores.
Contabilidad y Finanzas
Impulse la eficiencia y reduzca costos al optimizar los flujos del trabajo administrativo para documentos comunes, como facturas, órdenes de compra, informes de gastos y otros documentos financieros.
Recursos Humanos
Acelere los procesos de incorporación de empleados, gestione currículums y solicitudes de empleo, y extraiga datos de los formularios de Recursos Humanos.
La evolución del procesamiento inteligente de documentos.
Entrada de datos
El procesamiento de documentos ha sido durante mucho tiempo una tarea que consume mucho tiempo y mano de obra para las organizaciones. La entrada de datos representaba un esfuerzo de tiempo completo en sí mismo. Durante décadas, los sistemas de captura tradicionales basados en OCR ofrecieron la única solución para la extracción de datos, lo que permitió la automatización parcial de la captura de información mediante la conversión de imágenes en texto. Las soluciones de OCR implementaban plantillas y reglas de extracción para transformar el texto extraído en un formato estructurado y utilizable.
OCR simplificado
Con el auge de la informática y los documentos digitales, la cantidad de datos empresariales aumentó astronómicamente. Las soluciones iniciales de procesamiento de documentos proporcionaban interfaces fáciles de usar además de la funcionalidad de OCR. Esto aportó accesibilidad, lo que facilitó la conexión de la salida de OCR con los campos de datos deseados, pero aún así el tiempo de configuración y el mantenimiento requerían de un conjunto de habilidades técnicas avanzadas.
Ingreso del IDP
El IDP recibe su nombre de las tecnologías de IA que impulsan sus capacidades de extracción y transformación de datos, ampliando la automatización más allá de los documentos estructurados y semiestructurados a información no estructurada. En el centro de la mayoría de las soluciones de IDP se encuentran los modelos de ML que abordan una gama específica de casos de uso, como facturas o documentos hipotecarios, lo que permite la extracción y el procesamiento de datos con gran precisión, pero requiere un entrenamiento exhaustivo.
El IDP se potencia con modelos de lenguaje extenso (LLM) e IA generativa
Mientras que las herramientas tradicionales de procesamiento de documentos dependían de plantillas, reglas e, incluso, modelos de aprendizaje automático que requerían grandes cantidades de datos etiquetados, los modelos de lenguaje extenso (LLM) y la IA generativa han transformado el procesamiento gracias a la flexibilidad, la inteligencia y la escalabilidad.
La aparición de la IA generativa para la extracción ha abierto un nuevo mundo de posibilidades para gestionar documentos complejos (extensos y no estructurados) sin necesidad de una capacitación exhaustiva. El uso de LLM dentro de una solución de IDP lista para implementar que proporciona la capa contextual adicional de comprensión de documentos y datos, lo que brinda un impulso adicional a la precisión.
El IDP como parte de la automatización de procesos con agentes
En la era de la automatización con agentes, los agentes de IA se están integrando con el IDP para potenciar una toma de decisiones más ágil como parte de los flujos de trabajo de documentos. Los datos que se extraen de manera inteligente utilizando modelos de ML o IA generativa se envían a agentes de IA que usan la comprensión del contenido y el razonamiento para validar y conciliar los datos, y tomar decisiones.
El futuro de la automatización de documentos está ocurriendo ahora con sistemas con agentes que no solo procesan datos, sino que los convierten en acción e impulsan la velocidad, la precisión y el valor estratégico en toda la empresa.
Saque el máximo provecho de sus datos con la automatización de procesos con agentes
Document Automation está integrado en el sistema de automatización de procesos con agentes para incorporar de manera fluida los datos de documentos a cualquier proceso y acelerar la automatización integral, ya que combina el procesamiento inteligente de documentos impulsado por IA con una orquestación de procesos sin interrupciones.
Extraiga y valide datos rápidamente, luego conéctelos a agentes, acciones y sistemas, todo en una solución unificada diseñada para ofrecer velocidad, precisión y escalabilidad.
Desarrollar frente a comprar
Crear una solución de IDP le permite tener el control total y utilizar la personalización. Pero también conlleva desafíos significativos que pueden implicar demoras y aumento de los costos. En un sistema de IDP personalizado, cada componente deberá construirse desde cero o adquirirse de varios proveedores externos.
Debe tener en cuenta los siguientes riesgos principales:
Costo, tiempo y recursos
Crear una solución de IDP personalizada no se trata solo de escribir código, es una inversión importante. Necesitará lo siguiente:
- Talento especializado en desarrollo de software y ciencia de datos (lo cual suele ser costoso y difícil de encontrar).
- Mantenimiento continuo para actualizaciones, nuevas funciones y escalabilidad, por lo que deberá apartar a los mejores trabajadores de otras prioridades.
- Costos ocultos, como la infraestructura y tarifas de licencias impredecibles.
Por último, debe considerar el tiempo. Desarrollar todos los componentes, incluida la orquestación de flujos de trabajo, el procesamiento de datos y los tableros de control, puede demorar meses. Compare eso con una plataforma lista para usar donde estas capacidades ya están integradas y listas para entregar valor de inmediato.
Complejidad para configurar y mantener
Ser propietario de cada parte de la solución suena genial, hasta que se da cuenta de lo que eso implica:
- Crear y mantener modelos de documentos requiere de gran experiencia, incluso con LLM e ingeniería de indicadores.
- Escalar a cientos de casos de uso de documentos rápidamente se vuelve abrumador
- La integración con otros sistemas y la experiencia de la intervención humana (HITL) añaden otra capa de complejidad.
Una plataforma lista para usar resuelve estos desafíos con modelos preconstruidos, integraciones sin interrupciones, experiencias de usuario optimizadas y una orquestación completa de procesos de principio a fin, lo que permite que su equipo se concentre en la innovación y no en la infraestructura ni en el desarrollo.
Riesgo de quedarse corto
Las soluciones personalizadas suelen tener dificultades para cumplir con los objetivos empresariales por los siguientes motivos:
- Los modelos fundamentales de LLM funcionan mejor cuando se fundamentan con una comprensión precisa y contextualizada del negocio a partir de documentos empresariales. Por sí solos, los LLM pueden ser impredecibles o pasar por alto detalles importantes que afectan la precisión.
- Medir el rendimiento y el ROI es difícil sin herramientas integradas de evaluación y monitoreo de modelos de aprendizaje que guíen a los usuarios para ajustar las instancias de aprendizaje.
Las soluciones de IDP listas para implementar vienen con una capa adicional de comprensión contextual de los datos, aprendizaje continuo y análisis integrados, lo que le permite alcanzar sus objetivos de precisión y maximizar el ROI.
Falta de controles de gobernanza
Las soluciones personalizadas rara vez incluyen controles de gobernanza sólidos en las capacidades predeterminadas y requerirán de herramientas personalizadas para cumplir con los requisitos de seguridad de una empresa. Eso significa lo siguiente:
- Los datos sensibles pueden no estar completamente protegidos. Considere los tipos de documentos y datos que se están procesando, y los datos se protegerán en cada paso dentro del proceso.
- La trazabilidad y el uso responsable de la IA son difíciles de hacer cumplir. La capacidad de auditar y monitorear los procesos de documentos, el uso de herramientas y las tendencias de rendimiento es importante para detectar desviaciones o anomalías en los resultados.
- Aplicar el cumplimiento a cientos de procesos de documentos se convierte en un gran desafío. Es fundamental contar con herramientas para evaluar agentes y modelos en cuanto a precisión, consistencia y rendimiento antes de su implementación a gran escala.
Comprar una solución de IDP le brinda seguridad, cumplimiento y gobernanza de nivel empresarial desde el primer día, lo que reduce el riesgo y brinda tranquilidad.
Preguntas frecuentes.
¿Cuál es la diferencia entre el OCR y el IDP?
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es solo un componente del procesamiento inteligente de documentos (IDP). El OCR es una tecnología que reconoce y convierte texto impreso o escrito a mano en formato digital, mientras que el IDP implica un proceso más avanzado que no solo extrae datos, sino que también los clasifica, valida e integra para su uso en procesos empresariales. El OCR por sí solo no puede proporcionar el mismo nivel de precisión y eficiencia que la combinación de tecnologías utilizadas en el IDP. Además, el IDP ofrece escalabilidad y automatización, lo que lo hace más adecuado para gestionar grandes volúmenes de documentos en diversas industrias.
¿Qué tan preciso es el IDP?
El IDP es conocido por su alto nivel de precisión, con soluciones que alcanzan tasas de precisión de hasta el 99%. Esto se debe al uso de múltiples tecnologías avanzadas, como PNL, OCR, modelos de lenguaje extenso (LLM), IA generativa y aprendizaje automático, que trabajan conjuntamente para extraer y validar los datos de los documentos. Además, la validación HITL puede mejorar aún más la precisión al permitir retroalimentación y correcciones a partir de la intervención humana. En general, el IDP ofrece una solución muy precisa para gestionar grandes volúmenes de documentos con datos complejos.
¿Cómo mejora el IDP la precisión y la eficiencia de los datos?
Como tecnología impulsada por IA, el software de IDP aprende continuamente a medida que procesa los datos para mejorar la precisión y la eficiencia con el tiempo. Además, la validación HITL puede aumentar aún más la precisión al permitir la revisión y la intervención humana.
¿Puede el IDP procesar texto escrito a mano?
Sí, el IDP puede procesar texto escrito a mano empleando tecnología de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) para descifrar texto difícil de leer.
¿Qué áreas funcionales dentro de las empresas se benefician más del IDP?
El IDP tiene amplias ventajas en todas las áreas funcionales de las empresas. Algunas de las áreas funcionales que pueden beneficiarse más del IDP incluyen Finanzas, Asuntos Legales y Recursos Humanos al automatizar los flujos de trabajo basados en documentos y mejorar la eficiencia. Cualquier función que gestione grandes volúmenes de documentos y datos complejos es un candidato ideal para optimizar los procesos a través del IDP.
¿Cómo funciona el IDP junto con la automatización de procesos con agentes (APA)?
El IDP extrae y valida los datos del documento y, luego, los entrega a los agentes de IA para su razonamiento, toma de decisiones y ejecución de acciones. Dado que conectan información a agentes de IA como parte del Sistema de automatización de procesos con agentes, los agentes de IA pueden analizar los datos con mayor precisión, sugerir acciones e, incluso, actuar de forma autónoma para ejecutar tareas deterministas y cognitivas, lo que genera una mayor eficiencia y mejores resultados.
