¿Qué es la comprensión de documentos? El procesamiento de documentos de IA en detalle

Nunca nadie ha pronunciado las palabras "quiero dedicar tiempo a leer información en un documento en papel o PDF y escribirla en una aplicación de contabilidad". Por ese motivo la comprensión de documentos basada en IA es tan útil, asume el tipo de trabajo engorroso que las personas están encantadas de ceder. Y como lo hace, puede acelerar el procesamiento de documentos y ayudar a reducir costos al tiempo que mejora la precisión. A menudo encontrarás tecnologías de comprensión de documentos incorporadas en los flujos de trabajo de tus aplicaciones SaaS. Además, últimamente se le ha encargado etiquetar el texto para los datos de entrenamiento de IA y proporcionar la información que los agentes de IA necesitan para completar sus tareas de varios pasos. De esa manera, las personas pueden volver a dedicarse al trabajo de pensar, crear y comunicar que disfrutan.

¿Qué es la comprensión de documentos?

La comprensión de documentos es un proceso automatizado que extrae información de un archivo de texto, como un PDF o un escaneo de un documento en papel, y lo pasa a una aplicación empresarial. Ayuda a minimizar, y potencialmente incluso eliminar, la entrada manual de datos al tiempo que mejora la precisión. La comprensión de documentos es posible gracias a sofisticados algoritmos de aprendizaje automático (ML). El aprendizaje automático es clave para la ejecución de múltiples pasos, comenzando por el procesamiento de imágenes, donde la información relevante, como el precio, el nombre y el número de factura u orden de compra (PO), se detecta, extrae y almacena en una base de datos para su integración en los sistemas de negocio relevantes.

Por ejemplo, un fabricante puede utilizar la comprensión de documentos para extraer información de las PO e introducirla automáticamente en un libro mayor contable y un sistema de control de inventario, lo que aumenta considerablemente la velocidad y precisión de un proceso de ventas. Del mismo modo, una empresa puede desplegar un sistema de reembolso de gastos para extraer información relevante de las imágenes de los recibos y, a continuación, crear automáticamente un informe de gastos para un empleado.

La comprensión de documentos ha sido un caso de uso temprano y exitoso de IA y ML. Lo encontrarás integrado en las aplicaciones empresariales para automatizar los flujos de trabajo, devolviendo tiempo a los profesionales que de otro modo estarían haciendo de forma manual la introducción de datos y procesamiento de documentos. Cuando se combina con el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la generación aumentada por recuperación (RAG), la comprensión de documentos puede ser una parte integral de un sistema que ayude a captar el significado semántico de los documentos, ayudando a clasificar los documentos y descubrir información.

Conclusiones clave

• La comprensión de documentos es un proceso basado en IA que extrae información de una variedad de archivos de texto para ayudar a automatizar la entrada de datos y el procesamiento de documentos.
• Los campos estructurados, como precios, fechas, nombres, firmas y números de orden, pueden facilitarse con precisión para integrarlos en flujos de trabajo empresariales.
• Las capacidades de reconocimiento de documentos a menudo se integran en aplicaciones empresariales populares, incluidos los sistemas ERP, CRM y específicos del sector.
• Entre los usos de la comprensión de documentos en la IA incluyen ayudar a automatizar la recopilación de datos y el etiquetado de conjuntos de datos de entrenamiento y proporcionar información que los agentes de IA necesitan para realizar tareas complejas.

Procesamiento de documentos en detalle

El procesamiento de documentos es un componente básico de la comprensión de documentos: extrae datos de una variedad de tipos de archivos, los coloca en un formato estructurado y los clasifica en una base de datos donde se pueden utilizar para rellenar campos en formularios en línea y se pueden incluir en funciones de negocio, como la gestión de facturas, nóminas, ventas y contabilidad de gastos.

Para ello, un sistema de procesamiento de documentos necesita reglas predefinidas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar y extraer datos de bloques de texto, tablas y campos que contienen precios, fechas, nombres, direcciones, notas relevantes, números de cuenta y otros datos empresariales. Al automatizar los procesos manuales de entrada de datos, las organizaciones pueden acelerar drásticamente las funciones empresariales al tiempo que reducen los errores.

Cómo funciona la comprensión de documentos

El software de comprensión de documentos y los servicios en la nube utilizan el aprendizaje automático avanzado y la IA para extraer datos de varios tipos de documentos, como facturas y recibos, y facilitarlos a aplicaciones y flujos de trabajo que informan los procesos empresariales. Esta automatización aporta nuevos niveles de eficiencia y precisión a tareas como la clasificación de documentos y la entrada de datos.

Un proceso de comprensión de documentos puede identificar y extraer texto, tablas y firmas de diferentes formatos, incluidos PDF, escaneos y JPEG. Los datos extraídos se devuelven en un formato estructurado, como una carga útil de JSON, que incluye el tipo y el valor del campo, de modo que facilita su integración en aplicaciones y flujos de trabajo. La comprensión de los documentos se ha vuelto importante en los servicios de GenAI y para los agentes de IA porque convierte los documentos en texto legible y editable por máquina que esos sistemas de IA pueden usar para sus resultados.

Los agentes de IA son entidades de software a los que se pueden asignar tareas, examinar sus entornos, emprender acciones según lo prescrito por sus funciones y ajustarse en función de sus experiencias. Estas tareas pueden resultar complejas, constar de múltiples pasos y, a menudo, depender de tener acceso a datos basados en texto. Un agente de gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, podría tener la tarea de ayudar a optimizar la logística mediante el análisis de órdenes de compra de una variedad de fuentes y en múltiples formatos, como formularios en papel escaneados.

Los servicios de comprensión de documentos también pueden alimentar una herramienta de etiquetado de datos, que permita a los usuarios resaltar y etiquetar visualmente campos específicos directamente en muestras de documentos —un paso vital para crear un conjunto de datos de entrenamiento que se pueda utilizar para ajustar grandes modelos de lenguaje (LLM) personalizados. Se trata de un círculo virtuoso que mejora la capacidad del modelo para comprender y extraer información de documentos similares en el futuro.

Por lo general, se accede a la comprensión de los documentos a través de ERP, cadena de suministro, CRM y otras aplicaciones empresariales, en particular los sistemas SaaS, y es una forma clave de impulsar la eficiencia para los usuarios. Los creadores de aplicaciones pueden acceder a los servicios en la nube de comprensión de documentos a través de API, como una API de extracción de texto, una API de identificación de tablas y una API de clasificación de documentos, lo que les permite automatizar las tareas de procesamiento de documentos dentro de las aplicaciones que crean.

Ventajas de la comprensión de documentos para las empresas

Las empresas implementan la comprensión de documentos para reducir costos y minimizar el riesgo de errores humanos al acelerar el procesamiento. A continuación, se muestra cómo se obtienen estos beneficios.

• Activación de la automatización de procesos: con las estrategias y herramientas adecuadas, incluida la comprensión de los documentos, los equipos disponen de la capacidad de crear, desplegar y gestionar flujos de trabajo automatizados. El acceso sencillo a datos es un elemento clave para crear un entorno donde la automatización se pueda aplicar a todas las esferas de la empresa.
• Mejora de la eficiencia y reducción del trabajo manual: permitir que las empresas extraigan y clasifiquen automáticamente datos de una serie de documentos, como facturas, contratos y formularios, reduce la necesidad de introducir datos manualmente y libera a los empleados para que se centren en tareas más estratégicas.
• Mejora de la precisión y la confiabilidad de los datos: al automatizar el proceso de extracción y clasificación de datos, tedioso y propenso a errores, la comprensión de los documentos ayuda a acelerar las operaciones y puede conducir a datos más coherentes y confiables. Cuando se demuestra que un sistema automatizado de comprensión de documentos procesa texto con un alto grado de precisión, los líderes empresariales son más propensos a usarlo para la toma de decisiones.
• Tiempos de procesamiento más rápidos: una de las principales ventajas de un sistema de documentos automatizado es que maneja los documentos mucho más rápido que los trabajadores humanos, lo que ayuda a acelerar muchos procesos empresariales, como la entrada de facturas, los gastos y el procesamiento de reclamaciones.
• Ahorro de costos de la automatización: el principal ahorro de costos de la automatización proviene de la eficiencia, aunque la reducción de errores también resulta útil a este respecto. La gestión automatizada de documentos permite a los empleados evitar la introducción y el procesamiento manuales de datos, lo que redunda en menos costos de mano de obra. La automatización contribuye a realizar operaciones más fluidas, rápidas y eficaces y precisas, lo cual puede resultar en un incremento de la rentabilidad.
• Mejor cumplimiento y gestión de riesgos: la comprensión de los documentos puede contribuir a una mayor precisión, minimizando los posibles riesgos legales y financieros y el riesgo de incumplir los requisitos normativos.
• Integración del sistema: en la mayoría de los casos, la comprensión de documentos se utiliza con en una aplicación de negocio para mejorar los flujos de trabajo de documentos. Al integrarse con sistemas ERP, plataformas CRM y otras herramientas empresariales, las soluciones de comprensión de documentos ayudan a mantener múltiples sistemas funcionando a partir de los mismos datos precisos y actualizados. Esta integración de aplicaciones, que los desarrolladores pueden incorporar a través de API a un servicio en la nube del que ya dispongan, contribuye a garantizar que la información extraída y procesada esté disponible de inmediato dentro de la infraestructura actual de la empresa.
• Despliegue flexible: la comprensión de documentos se puede implementar en configuraciones en la nube, locales o híbridas para adaptarse a diferentes necesidades de negocio. Las implementaciones en la nube ofrecen escalabilidad y una amplia accesibilidad, mientras que las configuraciones locales ofrecen mayor control y menos preocupaciones de seguridad para los sectores con estrictas regulaciones de privacidad de datos. Los modelos híbridos permiten a las empresas aprovechar la escalabilidad de la nube al tiempo que mantienen bajo control los datos confidenciales.
• Procesamiento en tiempo real: establecer la comprensión de documentos como parte de un proceso en tiempo real, las empresas pueden acceder y actuar inmediatamente sobre la información extraída, lo que ayuda a reducir los retrasos y mejorar la capacidad de respuesta. Esto puede tener un valor incalculable en entornos donde el tiempo es dinero, como logística, fabricación y finanzas.

Tecnologías clave implicadas

La GenAI ha impulsado la comprensión de los documentos, de manera significativa, al complementar los métodos tradicionales, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y los sistemas basados en reglas. Pero no es la única tecnología nueva que se ha hecho notar en este ámbito.

• Inteligencia artificial generativa: la GenAI permite que la comprensión de documentos no se limite a extraer texto de campos para alimentar una base de datos. Permite la creación de contenido nuevo y contextualmente relevante basado en los datos extraídos y puede generar resúmenes, informes e incluso documentos completamente nuevos. Esta capacidad ampliada para automatizar la creación de contenido derivado está encontrando usos en múltiples disciplinas. Además, la RAG proporciona una forma de recuperar información relevante de un grupo de documentos en función de una consulta, en lugar de extraerla de un campo concreto para conectarla a un proceso definido. La RAG permite a un LLM ir más allá de la simple extracción de palabras clave para proporcionar un contexto más rico y propiciar la comprensión semántica del texto en un documento o un grupo de documentos.
• Procesamiento de lenguaje natural para el análisis de texto: el NLP permite al sistema comprender e interpretar el contenido de los documentos de forma similar a la comprensión humana. Las técnicas de PNL pueden identificar la información clave; extraer datos como números, fechas y nombres; e incluso comprender el contexto y el sentimiento o intención del texto. Estas funciones ayudan al sistema a clasificar documentos para su almacenamiento y recuperación, extraer datos relevantes y resumir contenidos.
• Aprendizaje automático para la extracción de datos: el aprendizaje automático permite a los sistemas aprender y mejorar con el tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar para reconocer patrones y extraer tipos específicos de información de documentos con alta precisión, incluso con amplias variaciones de formato o contenido. Esta singular capacidad de extracción de datos —que es una competencia central de comprensión de documentos— puede reducir la necesidad de intervención manual a lo largo del tiempo, acelerando el procesamiento al presentar datos extraídos confiables y consistentes.
• Reconocimiento óptico de caracteres para convertir texto: el OCR es otra tecnología fundamental en la comprensión de documentos, ya que se ha utilizado durante mucho tiempo para convertir imágenes escaneadas de texto en texto legible por máquina. Por ejemplo, puede tomar un documento físico que se ha digitalizado y hacer que el texto dentro de él se pueda buscar y editar. El OCR ha permitido a muchas empresas realizar la transición a flujos de trabajo digitales e integrar el texto extraído en una amplia variedad de procesos automatizados. Los avances en OCR basados en IA incluyen un mejor reconocimiento de la escritura a mano, un procesamiento más rápido y soporte multilingüe.

Principales usos de la comprensión de documentos

A medida que la GenAI y el NLP refuerzan las capacidades de los sistemas de comprensión de documentos —admitiendo las imágenes insertas en los documentos, entendiendo diseños complejos, extrayendo información con buena precisión, incluso de datos no estructurados—, esta comprensión más humana está expandiendo significativamente la gama de casos de uso. A continuación se presentan algunas áreas en las que vemos un mayor uso de los sistemas de comprensión de documentos.

• Clasificación de documentos: la clasificación de documentos en clases o categorías predefinidas ayuda a gestionar grandes volúmenes de documentos de forma eficaz. Mediante la identificación y ordenación automáticas de documentos, una organización puede trasladarlos rápidamente a la persona, el departamento o el proceso de negocio adecuado, lo cual ahorra tiempo y esfuerzo en la ordenación manual y mejora el flujo de trabajo general.
• Extracción de información: aquí es donde un proceso de comprensión de documentos identifica y extrae puntos de datos específicos de los documentos, obteniendo información importante, como nombres, fechas, direcciones, precios y otros detalles relevantes, y conectándolos a los procesos de negocio adecuados. Esto ayuda a reducir el riesgo de errores, acelerar el procesamiento de datos y transmitir información precisa y confiable.
• Análisis semántico: aplicación más sofisticada de la comprensión de documentos. Implica interpretar el significado y el contexto del texto dentro de los documentos e implica pasos adicionales, como RAG, y el uso de LLM más sofisticados para ir más allá del mero reconocimiento de palabras clave para comprender los matices y las implicaciones del contenido. Esto resulta útil cuando, por ejemplo, una organización desea determinar el tono emocional de un documento o identificar relaciones y patrones complejos para llegar a una interpretación más precisa del contenido.

Casos de uso comunes y aplicaciones de la comprensión de documentos

Independientemente del sector, cuando una empresa puede procesar y comprender con precisión el contenido de los documentos, mejora las funciones empresariales a través de una toma de decisiones más informada, flujos de trabajo eficientes, un servicio al cliente mejorado y la capacidad de descubrir insights valiosos ocultos dentro de los datos textuales. En última instancia, la comprensión eficaz de los documentos se traduce en un ahorro de tiempo y costos, reducción de errores y una organización más competitiva y basada en datos.

• Automatización del procesamiento de facturas y reportes en finanzas
  La comprensión de documentos se utiliza para automatizar la extracción y validación de datos de extractos, facturas y otros documentos financieros para reducir el tiempo y los errores asociados con la entrada manual de datos. Esto puede acelerar los procesos de aprobación y pago y ayudar a que los informes financieros sean precisos y estén actualizados. Al integrarse con los sistemas financieros existentes, la comprensión de los documentos puede mejorar el cumplimiento y proporcionar insights en tiempo real sobre el rendimiento financiero.
• Optimización de los registros de pacientes y la facturación en el sector sanitario
  Un proceso automatizado de comprensión de documentos ayuda a hospitales y clínicas a gestionar y procesar los registros de pacientes, los formularios médicos y los documentos de facturación. Para ello, extrae y organiza los datos de los pacientes para que se registren con precisión y sean fácilmente accesibles para el equipo de proveedores de un paciente, lo que en última instancia conduce a una prestación de atención médica más eficiente y efectiva.
• Gestión de contratos y documentos normativos en el ámbito legal
  Un proceso de comprensión de documentos puede ayudar a los bufetes de abogados y departamentos legales a analizar, categorizar y extraer información clave en documentos, como contratos, acuerdos y presentaciones normativas. Al automatizar estos procesos, los equipos legales pueden reducir el riesgo de errores, mejorar la gestión de documentos y dar a los profesionales legales más tiempo para las tareas orientadas al cliente y el pensamiento estratégico.
• Optimización de documentos de inventario y cadena de suministro en el sector minorista
  Las organizaciones logísticas y minoristas utilizan la comprensión de documentos para procesar y analizar listas de inventarios, órdenes de compra y documentos de la cadena de suministro. Esto permite a los minoristas realizar un seguimiento automático de los niveles de inventario, supervisar las actividades de la cadena de suministro y ayudar a garantizar que las órdenes se procesen de forma rápida y precisa, lo que mejora la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.

Mejora la eficiencia del procesamiento de documentos con las soluciones avanzadas de Oracle

Si deseas incorporar la comprensión de los documentos a tu aplicación, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understanding puede proporcionarte una solución potente pero rentable. A través de sencillas API y herramientas de interfaz de línea de comandos, tu aplicación puede extraer texto, tablas y otros datos clave de documentos en varios idiomas con modelos de IA predefinidos, y hay disponibles herramientas de extracción de documentos más personalizables para satisfacer tus necesidades.

OCI Document Understanding se basa en las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y visión informática de Oracle, que se utilizan para las tareas empresariales básicas, como el procesamiento de cuentas por pagar, los gastos y la gestión de contenido. Para ayudar a tu organización a aprovecharlo, Oracle Cloud proporciona una interfaz intuitiva para que cargues y etiquetes datos para entrenar modelos personalizados en un servicio de IA de vanguardia. La comprensión de documentos es solo una oferta que ofrece un conjunto de servicios de IA disponibles en Oracle Cloud Infrastructure, que tienen un precio competitivo para que todos los usuarios de tu aplicación puedan usarlo.

La comprensión de documentos fue un éxito temprano del uso del aprendizaje automático para automatizar los procesos de negocio. En un contexto en que el volumen de información en todos los sectores de la economía no para de crecer, ayudará a las empresas a procesar y utilizar de manera eficiente los datos y liberará a los profesionales para que hagan un trabajo más valioso. Y seguirá desempeñando un papel vital en hacer que la GenAI sea más útil, tanto como parte de su régimen de entrenamiento como en la mejora de los resultados, especialmente a medida que los agentes de IA asuman más tareas.

Preguntas frecuentes sobre la comprensión de documentos

¿En qué se diferencian la comprensión de documentos y el OCR tradicional?

El OCR es una capacidad central que hace posible un proceso de comprensión de documentos: es lo que convierte el texto de una imagen o PDF en texto editable. A partir de ahí, el proceso de comprensión de documentos hace que el texto esté disponible para las aplicaciones de negocio.

¿Qué tipos de documentos se pueden procesar mediante la comprensión de documentos?

Un proceso de comprensión de documentos escanea documentos, como archivos PDF o de imagen, como archivos .jpg o .png, y convierte el texto que encuentra en un formulario editable. Examina los campos de documentos, como recibos, facturas o solicitudes de préstamo; reconoce nombres, importes, fechas y otros detalles importantes; y pone esa información a disposición de las solicitudes de negocio.

¿En qué medida son seguros los datos procesados con soluciones de comprensión de documentos?

La seguridad de los datos en un proceso de comprensión de documentos está influida por la arquitectura y las medidas de seguridad de los datos tomadas como parte del proceso. ¿Los datos están cifrados de forma estática y en tránsito? ¿Se realiza una copia de seguridad? ¿Existen controles de acceso adecuados? Todo esto puede hacer que cualquier proceso de datos sea más seguro.