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

Todo lo que debes saber sobre esta inteligencia artificial

Automatizar la extracción de datos desde documentos en papel o imágenes y combinarlos con otros procesos empresariales digitales es posible gracias al procesamiento inteligente de documentos (IDP). ¿De qué trata, cómo funciona y cómo puedes usar esta tecnología? Te lo explico en el ABC para entender y adoptar IDP en tu empresa.

Hablemos desde lo básico hasta lo general

¿Qué es IDP?

Imagina que recibes más de 50 documentos PDF, imágenes y escaneos cada día. Debes buscar datos en cada uno, copiarlos y pegarlos en otro archivo manualmente. ¿Engorroso, verdad?

El IDP combina inteligencia artificial y automatización para gestionar y procesar estos documentos de manera eficiente y precisa. El mercado de la IA se valoró en 1,400 millones de dólares en 2022. Esta cifra aumenta constantemente y se prevé que alcance los 12,800 millones de dólares en 2032.

¿Cómo funciona el IDP?

Te presento un flujo de trabajo típico de procesamiento de documentos no estructurados automatizado:

1. Carga documentos no estructurados

  • Los usuarios cargan los archivos a analizar en formatos como PDF, imágenes escaneadas y correos electrónicos.
  • El sistema realiza comprobaciones iniciales en el documento cargado, garantizando que tenga un formato compatible y esté libre de daños significativos.
  • Se optimiza el documento: rotación de imágenes o reducción de ruido para una extracción más precisa.

2. Clasifica documentos y extrae datos

  • Los modelos de aprendizaje automático analizan el documento para identificar su formato, ya sea factura, una orden de compra, un contrato u otra categoría predefinida.
  • Los algoritmos impulsados ​​por el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) extraen datos específicos del documento que pueden incluir nombres, direcciones, fechas, cantidades, detalles de productos y otra información relevante según el tipo de documento.

3. Valida datos y maneja errores

  • Los datos extraídos se validan para garantizar su precisión. Esto puede implicar el uso de reglas predefinidas, la comparación de datos o incluso la integración con bases de datos externas para su verificación.
  • El sistema puede marcar posibles errores para revisión humana o sugerir correcciones automáticamente según patrones de datos establecidos.

4. Procesamiento de datos

Los datos extraídos pueden requerir un postprocesamiento para garantizar su precisión y usabilidad. Esto puede implicar una verificación humana para validar la información extraída, corregir inconsistencias y entrenar el modelo de IA para mejorar el rendimiento futuro.

Aquí te explicamos el paso a paso de un caso de éxito de embargos y desembargos que extrae datos no estructurados de más de 40 oficios mensuales.

Por razones de privacidad YouTube necesita tu permiso para cargarse. Para más detalles, por favor consulta nuestra Política de privacidad.
I Accept

Conoce su propuesta

¿Qué tecnologías componen el IDP?

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

¿Cómo el IDP identifica elementos?

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.

¿Cómo el IDP interpreta el lenguaje humano?

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.

¿Cómo el IDP procesa los datos?

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.

¿Cuáles son las principales aplicaciones del IDP?

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.

Extracción de datos con IDP

¿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.

Clasificación de documentos con IDP

¿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.

Búsqueda inteligente con IDP

¿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.

Análisis avanzado de datos con IDP

¿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.

¿Cuáles son las diferencias de IDP, Document Capture, OCR y otras tecnologías de digitalización de documentos?

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.

Tecnología Qué es Uso Alcance Ejemplos en áreas de trabajo
OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) Tecnología que convierte texto en imágenes en texto digital. Digitalización de documentos impresos. Limitado a texto impreso y mecanografiado. Digitalización de archivos antiguos, reconocimiento de texto en facturas.
ICR (Reconocimiento Inteligente de Caracteres) Versión avanzada de OCR que reconoce escritura a mano. Captura de formularios escritos a mano. Escritura a mano y texto en diversos estilos. Procesamiento de cheques, formularios de inscripción.
IDR (Reconocimiento Inteligente de Documentos) Tecnología que clasifica y extrae datos de documentos. Automatización de la entrada de datos. Documentos estructurados y no estructurados. Gestión de contratos, procesamiento de facturas.
Intelligent Document Processing (IDP) Combina OCR, ICR y AI para procesar documentos automáticamente. Captura, clasificación y extracción de datos de documentos. Amplitud de documentos variados y fuentes de datos. Gestión de correspondencia, automatización de procesos legales.
RPA (Automatización Robótica de Procesos) Software que automatiza tareas repetitivas. Automatización de procesos empresariales. Integración con múltiples tecnologías y sistemas. Procesamiento de solicitudes de crédito, atención al cliente.
Data Extraction Tools Herramientas que extraen datos de documentos para su uso empresarial. Integración de datos en sistemas empresariales. Extracción de datos de documentos digitales y físicos. Migración de datos, análisis de datos de mercado.
Machine Learning Tecnología de AI que aprende y mejora a partir de datos. Procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos. Aplicaciones amplias en múltiples campos. Predicción de tendencias, análisis de sentimientos en redes sociales.
Document Management Systems (DMS) Sistemas para digitalizar, almacenar y gestionar documentos. Gestión y organización de documentos electrónicos. Digitalización y organización de documentos corporativos. Almacenamiento de registros médicos, gestión de archivos legales.

Adopta IDP en tu empresa

¿Cuáles son los beneficios del IDP?

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

Reducción de costos para procesar documentos con IDP

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.

Precisión de los datos con IDP

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.

Mayor productividad para las personas con IDP

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.

“Con este caso de éxito, logramos en tres meses que el equipo jurídico durmiera tranquilo, dos de sus abogados estaban dedicados 100% a atender las solicitudes descuidando la naturaleza de su rol ahora están atendiendo actividades de índole legal y hemos delegado en esta solución la situación que antes era agobiante y que ahora está controlada”

Amanda Vega, Directora de Transformación de Negocios- Bancoldex
Por razones de privacidad YouTube necesita tu permiso para cargarse. Para más detalles, por favor consulta nuestra Política de privacidad.
I Accept

Mejor toma de decisiones con IDP

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.

¿Cómo identificar que procesos automatizar con IDP?

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.

1. Identifica tus requisitos de procesamiento de datos

¿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.

2. Evaluar qué conjuntos de datos serían los más apropiados para automatizar con IDP

¿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.

3. Define el software de procesamiento inteligente de documentos

  • ¿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?

Ejemplos de aplicación de IDP en las industrias

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.

¿Tienes una idea sobre como aprovechar esta tecnología?

Contáctanos y nuestro equipo te ayudará a construir el mejor Caso de Negocio para evaluar el beneficio, el costo y el riesgo de implementarla.

    ¿Qué servicio estás interesado?

    Resuelve el siguiente reto para confirmar que no eres un robot