Poco después de graduarme de la universidad, a finales de la década de 2010, tuve un trabajo como analista de datos que me marcó de por vida. Tenía que leer cientos de documentos, algunos de ellos escritos a mano, e introducir datos en hojas de cálculo con gran cuidado y esmero. ¿A quién no le ha marcado alguna experiencia similar? Recuerdo que, mientras invertía horas interminables copiando y pegando filas de texto de una pantalla a otra, me decía que debía haber una mejor manera de hacerlo. Y, afortunadamente, la hay.

Hablemos del análisis de documentos mediante IA.

Índice

¿Qué es el análisis de documentos mediante IA?

¿Cómo funciona el análisis de documentos mediante IA?

Ejemplos de análisis de documentos mediante IA: ¿Cómo lo usan otras personas?

Preguntas frecuentes sobre el análisis de documentos mediante IA

Cómo iniciarse en el análisis de documentos mediante IA

El análisis de documentos mediante IA, también llamado procesamiento inteligente de documentos (IDP), es una tecnología de automatización moderna que extrae, clasifica, resume y genera información significativa sobre los datos almacenados en documentos de todo tipo.

Piense en cualquier proceso que requiera extraer una gran cantidad de datos de documentos semiestructurados y no estructurados: procesamiento de reclamaciones de seguros o renovación de pólizas, procesamiento de solicitudes de tarjetas de crédito o préstamos, facturación y contabilidad, admisión de pacientes hospitalizados, contratación y procesamiento de pedidos, entre muchos otros. Una herramienta de IDP puede clasificar sus documentos en categorías, reconociendo la diferencia entre una factura, una reclamación y una orden de compra. Luego, puede extraer todos los datos que necesite y presentarlos en un formato más estructurado que pueda ser fácilmente analizado por un humano o una máquina, así como utilizarlo en workflows automatizados en el futuro.

¿Cuánto podría acelerarse su trabajo si ya no tuviera que preocuparse por el procesamiento manual de datos? ¿En qué otros proyectos más interesantes podría centrarse?

Y… ¿qué funciones debería tener una buena herramienta de IDP en 2024? Estos son los pasos básicos que siguen la mayoría de las herramientas modernas de análisis de documentos mediante IA y las tecnologías involucradas a lo largo del proceso:

Primero, la IA necesita leer el documento. Si el documento está escrito a mano o es una imagen o un escaneado de un documento físico en formato PDF, la IA utilizará el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para preparar el texto en un formato legible por máquina. El OCR es una tecnología entrenada con muchas fuentes y estilos tipográficos diferentes que puede reconocer caracteres y convertirlos en texto digital.

Una vez que los datos son legibles, la herramienta de IA de documentos los interpreta mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP), una tecnología de machine learning que permite a los ordenadores entender el lenguaje humano. Piense en un chatbot, que entiende las consultas humanas y responde a ellas adecuadamente (la mayor parte del tiempo): esa es una forma de NLP.

Ahora que la IA sabe qué pone en el documento, puede clasificarlo según el tipo de documento de que se trate. Puede organizar las facturas en una pila virtual y las órdenes de compra en otra. Algunas herramientas de IDP incluirán algunos tipos de documentos preconfigurados, mientras que otras le permiten personalizar sus categorías de documentos creando sus propias reglas de clasificación.

Los modelos de IA más avanzados van más allá de las reglas y le permiten entrenarlos con documentos que representen las categorías que le gustaría utilizar. De esta forma, aprenden automáticamente las diferencias entre categorías y las clasifican en consecuencia sin mucho esfuerzo por su parte. ​​

Sin embargo, entrenar un modelo de IA puede suponer todo un desafío si lo hace de la manera tradicional. Una plataforma low-code como Appian puede ser de gran ayuda. La plataforma Appian tiene la función Habilidades de inteligencia artificial preconfigurada que le permite evitar el complejo trabajo de desarrollo para entrenar, aprovisionar e integrar la IA. Todo se realiza en low-code, por lo que todo lo que deberás hacer es apuntar y hacer clic.

Entrenar un modelo de IA para clasificar documentos con Habilidades de inteligencia artificial de Appian

Aquí es donde empieza su pesadilla de introducción de datos y donde, por fin, el análisis de documentos mediante IA interviene para aligerar la carga de trabajo. En lugar de tener que copiar y pegar datos de cada documento en un formato más estructurado y utilizable (como una base de datos o una aplicación de la empresa), la IA lo hace por usted. El proceso de extracción de datos es similar al proceso de clasificación. La herramienta de IDP puede funcionar mediante reglas que le indican qué buscar, o puede entrenar un modelo de IA más avanzado con documentos de muestra que contengan datos similares a los que desea extraer.

Aquí es donde los humanos entran en juego, (supongo que no pensaba que ya lo tendría todo hecho, ¿no?). Una vez que la IA haya finalizado, puede configurar una tarea de «conciliación» que solicite automáticamente la participación de un humano para verificar todos o solo algunos de los datos que la IA haya clasificado y extraído. A veces, solo se someten a un proceso de conciliación aquellos documentos que parezcan inusuales por algún motivo, tal vez porque les falte información o se hayan rellenado incorrectamente.

De esta manera, involucra a un humano para que se encargue de aquellos casos excepcionales y se asegura de que la IA esté funcionando de la forma esperada. La IA no es perfecta, y la supervisión humana siempre va a formar parte del proceso: el futuro de la IA está en una autonomía mixta. Sin embargo, los modelos de IA pueden aprender de la forma en que los humanos gestionan estas conciliaciones utilizando el machine learning para mejorar sus algoritmos y así poder manejar casos similares de forma autónoma en el futuro.

Con herramientas de procesamiento inteligente de documentos más básicas, la extracción de datos es donde acaba el trabajo de la IA, pero las herramientas de IDP con capacidades de IA generativa pueden ir más allá. Una IA generativa impulsada por un modelo de lenguaje de gran tamaño podrá resumir sus documentos por usted, lo que le ofrecerá una visión panorámica de los datos y las tendencias clave. Y si está trabajando en una plataforma con un componente de chat de IA, podrá hacer preguntas sobre sus documentos y obtener información valiosa al instante.

La gente utiliza el análisis de documentos mediante IA para todo tipo de procesos, en prácticamente todas las industrias. He aquí algunos ejemplos.

¿A qué le gustaría dedicarle más tiempo si no tuviera que procesar sus facturas manualmente? Puede utilizar el análisis de documentos mediante IA para clasificar facturas y extraer datos, como información de facturación, partidas y fechas de vencimiento. Nadie debería gestionar manualmente los datos de sus facturas en 2024.

Automatice la incorporación de empleados gracias al análisis de documentos mediante IA para clasificar los documentos de incorporación y extraer datos de archivos como currículums, formularios de impuestos y documentos de identificación. Al procesar estos documentos con inteligencia artificial, evita que los trabajadores humanos tengan que pasar horas introduciendo datos en los sistemas de recursos humanos y hace que su proceso de incorporación sea más coherente y preciso, garantizando el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

Los documentos legales no son precisamente conocidos por su lenguaje atractivo y fácil de leer. Ahórreles a sus empleados la jerga jurídica gestionando los contratos automáticamente. Puede utilizar el análisis de documentos mediante IA para extraer y organizar la información clave de documentos legales, como cláusulas, obligaciones, fechas de vencimiento y partes involucradas. Por supuesto, procesos cruciales como este no se deberían dejar únicamente en manos de la IA. La autonomía mixta es el futuro, y la supervisión humana sigue siendo vital.

Para las compañías aseguradoras, que suelen ofrecer productos esenciales pero a veces difíciles de diferenciar, la experiencia del cliente es especialmente importante. Las herramientas de análisis de documentos mediante IA crean una experiencia de reclamaciones de seguros más optimizada al extraer y validar automáticamente datos de formularios de reclamación, recibos e informes médicos para agilizar la aprobación de siniestros, reducir el riesgo de errores y acelerar el proceso de reembolso o liquidación.

Que levante la mano a quien le encante ser auditado. Este, como es obvio, no es plato de gusto para nadie. Puede que no sea su tarea favorita, pero el análisis de documentos mediante IA al menos puede hacer que la preparación para la auditoría sea más rápida. Puede utilizarse para extraer y analizar automáticamente información de políticas y documentos de procedimientos, informes financieros e incluso correos electrónicos. La automatización de la parte de procesamiento de documentos de las auditorías de compliance hace que todo este desagradable proceso sea más rápido y preciso, y le ayuda a estar mejor preparado para reducir así las posibilidades de que incurra en incumplimientos.

[¿Cómo puede ayudar a su organización la reducción de los procesos manuales en papel? Hágase con el libro electrónico 6 ventajas clave de la eliminación del procesamiento manual de documentos para averiguarlo. ]

La respuesta corta es no. La mayoría de las herramientas de análisis de documentos mediante IA no requieren ninguna experiencia en IA o programación. Dado que el IDP es una tecnología low-code o sin código, toda la infraestructura de IA, machine learning y high-code está preconfigurada y ocurre en segundo plano. Aún así, los desarrolladores profesionales utilizan el IDP continuamente para trabajar más rápido y suelen ser capaces de añadirles personalizaciones codificadas a mano para adaptar la herramienta a casos de uso muy específicos.

No si elige a un proveedor con una IA privada, lo cual no todos los proveedores ofrecen. Muchos proveedores de IA toman todos los datos que les proporciona y los utilizan para entrenar y mejorar sus modelos, lo que significa que todos sus datos se están utilizando para alimentar los mismos modelos de IA que posiblemente usen sus competidores. Muchos productos de los mayores proveedores de IA funcionan así, por lo que debe tener cuidado. Lea la letra pequeña. Un tratamiento completamente privado de la IA permite que los datos se utilicen únicamente para entrenar sus modelos de IA. Tal enfoque ofrece el doble beneficio de mantener sus datos protegidos y hacer que la información que producen los modelos esté aún más adaptada a su organización.

No es necesario, pero no hay duda de que la combinación del IDP con otras herramientas como la automatización robótica de procesos (RPA) le facilitará mucho las cosas. Muchas herramientas de IDP se venden como parte de una plataforma con otras funciones de automatización integradas.

Si lo que busca es velocidad, probablemente debería optar por el uso del IDP como parte de una plataforma de automatización de procesos más grande. Cuando las funciones de análisis de documentos de IA se integran en una plataforma de automatización de procesos low-code, los usuarios pueden trabajar en un entorno visual de arrastrar y soltar, en el que pueden apuntar y hacer clic para aplicar procesamiento de documentos con IA, RPA, reglas de negocio y otros objetos diseñados para procesar modelos que organicen sus workflows. Se trata de la forma más rápida de incorporar IDP a sus procesos empresariales en lugar de intentar utilizarlo de forma aislada para tareas individuales.

Hacer clic y arrastrar para añadir una habilidad de IA a un proceso de Appian

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Si puede responder sí a dos o más de estas preguntas, debería plantearse consultar la siguiente guía que le ayudará a iniciarse en el análisis de documentos mediante IA.

1. ¿Uno o más de sus procesos empresariales implica el manejo de un gran volumen de documentos no estructurados?
2. ¿Usted o su equipo dedican parte de su tiempo cada semana a clasificar o extraer datos de documentos manualmente?
3. ¿Uno de sus objetivos es aumentar la velocidad de sus procesos empresariales?
4. ¿Le gustaría utilizar la IA en su organización pero le preocupa la privacidad de los datos?

Si dos o más de estas preguntas le hacen reflexionar, consulte la guía práctica para implementar la IA privada, que explora cómo el análisis de documentos mediante IA encaja en una estrategia más amplia de adopción de la IA.