IDP para Empresas: Guía para Adoptar el Procesamiento Inteligente de Documentos

Para extraer datos no estructurados de documentos, el procesamiento inteligente de documentos usa diferentes tecnologías para aprender, reconocer, interpretar, procesar y automatizar la extracción.

La visión artificial opera con datos visuales dentro de los documentos, interpretando logotipos, firmas, marcas de agua e imágenes. Utiliza algoritmos para extraer elementos visuales y clasificar documentos.

El aprendizaje automático PLN permite a las computadoras interpretar el lenguaje humano. Las tecnologías de PLN también pueden enseñar a las máquinas a generar lenguaje humano y procesar estructuras lingüísticas complejas.

La automatización robótica de procesos (RPA) extrae, centraliza y recibe un alto volumen de datos. La combinación de RPA con componentes basados en IA ofrece nuevas oportunidades para diseñar soluciones complejas en el procesamiento de documentos.

Los documentos sin estructura están presentes en varias actividades empresariales y, por tanto, su campo de aplicación es extenso.
Lee sus aplicaciones y analiza cuál puedes adoptar para hacer más eficientes tus procesos.

¿Necesitas extraer diversos puntos de datos como nombres, direcciones, fechas, totales de facturas, detalles de productos?
Con IDP puedes extraer datos con mayor precisión, mitigar la necesidad de ingresar datos manualmente para ahorrar tiempo y minimizar errores.

¿Recibes documentos de diferentes tipos como facturas, contratos, recibos y debes categorizarlos?
Con IDP puedes agilizar la organización de los documentos y simplificar la recuperación de información específica.

¿Necesitas acceder a datos específicos de una amplia colección de documentos?
Con IDP puedes localizar rápidamente información relevante sin tener que examinar manualmente cada documento.

¿Deseas identificar tendencias, realizar un seguimiento de los patrones de gasto y mejorar su toma de decisiones?
Algunas soluciones te ofrecen funciones de análisis integradas que le permiten analizar los datos extraídos y obtener información valiosa.

Los sistemas de identificación de datos pueden resaltar posibles inconsistencias o errores en los datos extraídos, lo que permite una fácil revisión y corrección. Esto garantiza la precisión y confiabilidad de la información procesada.

Las funcionalidades específicas que ofrece una solución de automatización de procesamiento de documentos variarán según la plataforma elegida y sus capacidades.

Intelligent Document Processing (IDP) en la nube revoluciona la gestión documental al ofrecer una solución flexible y escalable para automatizar la captura y procesamiento de datos, pues te permite extraer información relevante de documentos estructurados y no estructurados con alta precisión y eficiencia.

Su adopción es sencilla, ya que se basa en una infraestructura en la nube que elimina la necesidad de inversiones en hardware y mantenimiento continuo.

Puedes comenzar con una implementación gradual, ajustando el sistema a tus necesidades específicas.

Los beneficios de esta modalidad es la flexibilidad de escalar según el crecimiento de tu empresa y procesos, pues se adapta a cambios en el volumen de documentos sin comprometer el rendimiento.

Esta solución optimiza los procesos internos y abre nuevas posibilidades para innovar en la gestión documental y elevar la eficiencia operativa a niveles superiores.

Desde que el IDP llegó al mercado, muchas personas suelen confundir su alcance y uso con otras tecnologías que también tratan documentos y logran extraer o digitalizar información. 

¿Te sucede lo mismo? 

El siguiente cuadro comparativo presenta una visión general de tecnologías como el OCR, ICR, IDR, y otras herramientas avanzadas. Cada tecnología se describe en términos de su definición, uso, alcance y ejemplos específicos en áreas de trabajo, ofreciendo una guía clara para entender sus aplicaciones y beneficios potenciales.

Tratar documentos no estructurados y los datos sensibles indexados te puede generar ahorros sustanciales, más productividad y precisión. 

Veamos que tratan los beneficios generales del Intelligent Document Processing

Menos horas de trabajo y menos errores significan mayor productividad y seguridad, evitando posibles sanciones legales y monetarias.

Gartner informa de que las herramientas IDP y RPA pueden ahorrar a los departamentos de finanzas por sí solos 25.000 horas de retrabajo causadas por errores humanos a un coste de 878.000 dólares al año para una organización con 40 empleados de contabilidad a tiempo completo.

Al introducir datos automáticamente, la posibilidad de error se disminuye y además, evita posibles problemas derivados de imprecisiones, lo que protege los procesos empresariales posteriores contra interrupciones.

Nuestras capacidades humanas van más allá de extraer datos durante horas, al automatizar estas tareas el perfil de cada rol se puede impulsar, lo que  una fuerza laboral más motivada y comprometida.

Al procesar grandes volúmenes de documentos, permite una toma decisiones basada en datos actualizados y precisos. Su capacidad para integrar datos de múltiples fuentes y analizarlos en tiempo real aumenta la eficiencia y efectividad en la toma de decisiones empresariales.

Para evaluar si la adopción de IDP es rentable y cumple con los requisitos de tu empresa, debes responder las preguntas que te permitirán analizar los factores de adopción exitosa.

¿Qué precisión y rapidez se requieren para el procesamiento de datos?

• Propenso a automatizar: se requiere alta precisión y rapidez en el procesamiento de datos para cumplir con los estándares operativos y las expectativas del cliente.
• No propenso a automatizar: no se requiere alta precisión ni rapidez en el procesamiento de datos; los procesos manuales actuales son suficientes para cumplir con los estándares operativos.

¿Cuál es el volumen de datos que recibes, con qué frecuencia y qué cantidad necesitas automatizar?

• Propenso a automatizar: recibes grandes volúmenes de datos diariamente y necesitas automatizar una gran cantidad para mantener la eficiencia.

• No propenso a automatizar: recibes pequeños volúmenes de datos de manera esporádica y no justifica la inversión en automatización.

¿Qué nivel de integración es necesario con otros sistemas y plataformas existentes en la organización?

• Propenso a automatizar: es necesario un alto nivel de integración con varios sistemas y plataformas existentes, como CRM, ERP, y sistemas de gestión documental.

No propenso a automatizar: no es necesario integrar con otros sistemas y plataformas; los datos se manejan de manera aislada o con poca interconexión.

¿Cuáles documentos requieren mayor cantidad de tiempo para procesarse manualmente?

• Propenso a automatizar: documentos complejos y voluminosos, como contratos legales o facturas detalladas.

• No propenso a automatizar: documentos simples y breves, como notas de reuniones o emails cortos.

¿Qué errores se cometen con mayor frecuencia durante el procesamiento manual?

• Propenso a automatizar: errores frecuentes y críticos, como de transcripción en facturas o datos sensibles.

• No propenso a automatizar: errores infrecuentes y menores, como tipográficos en notas internas.

¿Cuántos recursos humanos dedican el procesamiento manual y cuánto tiempo se dedica a estas tareas?

• Propenso a automatizar: una gran cantidad de personal dedicado y un tiempo significativo invertido.

• No propenso a automatizar: pocos recursos humanos dedicados y tiempo mínimo invertido.

¿Qué impacto tendría la automatización en la eficiencia operativa de la organización?

• Propenso a automatizar: un impacto positivo en la eficiencia y productividad.

• No propenso a automatizar: un impacto mínimo o insignificante en la eficiencia y la productividad.

¿Qué nivel de seguridad y confidencialidad se requiere para el procesamiento de estos documentos?

• Propenso a automatizar: alto nivel, como en documentos financieros o legales.

• No propenso a automatizar: bajo nivel, como en documentos de marketing o comunicaciones internas.

• ¿Cuál es el nivel de precisión esperado en comparación con los índices de error manuales? ¿Se puede mejorar?
• ¿La tecnología IDP subyacente se basa en plantillas o puede manejar formatos de datos complejos que no siguen ninguna estructura prescrita?
• ¿Puede el software IDP leer y comprender todos los tipos de datos y documentos con los que trabaja actualmente?
• ¿El software se integra fácilmente con las herramientas empresariales que elijas? Si no es así, ¿es posible personalizar esa función para su caso de uso?
• ¿Puede manejar el volumen de datos esperado? ¿Se puede ampliar aún más?
• ¿Cuánto tiempo llevará la instalación? ¿Y qué nivel de soporte se puede esperar?

Es común que en cada sector, área de trabajo y rol se manejen documentos no estructurados.

Para identificar si puedes aplicar IDP es clave que analices la cantidad de datos no estructurados que usas diariamente y el tiempo que ocupa la manualidad de su extracción.

Te comparto las aplicaciones más comunes:

• En finanzas puedes automatizar flujos de trabajo de contabilidad, teneduría de libros, procesamiento de préstamos, suscripción y cuentas a pagar.
• En atención médica puedes automatizar la extracción de datos de registros médicos, recetas, reclamos de seguros, resultados de laboratorio y formularios de información de pacientes.
• En empresas de seguros puedes verificar y analizar datos de documentos KYC, archivos adjuntos de correo electrónico, transcripciones y acuerdos escaneados para procesar reclamos un 80% más rápido.
• En recursos humanos, puedes mejorar la velocidad de procesamiento de candidatos, extrayendo información de contacto, educación, experiencia laboral, habilidades y calificaciones de los CV e importándolas a un ATS.
• Para agencias gubernamentales, IDP permite archivar y verificar documentos gubernamentales, declaraciones de impuestos, licencias, pasaportes y permisos.
• En logística puedes automatizar flujos de trabajo de adquisiciones, cadena de suministro, gestión de inventario y logística, involucrando múltiples documentos como facturas, recibos, conocimientos de embarque y notas de embalaje.
• Para bufetes de abogados, se pueden extraer o archivar información de contratos complejos, acuerdos, presentaciones regulatorias y órdenes judiciales.
• Las empresas inmobiliarias extraen datos de títulos de propiedad, contratos de compra, contratos de arrendamiento y los incorporan a otro software empresarial.