Una Guía Completa Para El Procesamiento Automatizado De Documentos

By: Carlos Eduardo Rueda Martell
noviembre 9, 2024
- automatizacion
79 Views

El procesamiento automatizado de documentos (ADP) es una tecnología que aprovecha la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para extraer información de diversos documentos digitales o físicos de forma inteligente. Puede procesar múltiples formatos de datos, como imágenes, archivos PDF, documentos escaneados, etc., para extraer solo la información relevante.

Tecnologías utilizadas por ADP

ADP generalmente se basa en tres tecnologías principales:

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Aprendizaje automático (ML)

LOC

El reconocimiento óptico de caracteres es una tecnología capaz de extraer texto de documentos e imágenes escaneados. Puede convertir texto escrito a mano (incluso en cursiva), texto impreso o texto mecanografiado presente en imágenes y documentos escaneados en formatos legibles por máquina.Esto hace que el texto sea editable, copiable y buscable. Agiliza el almacenamiento, el acceso y la exportación a otras aplicaciones, lo que permite una gestión eficiente de los datos.

PNL

El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Puede localizar y extraer conceptos en los documentos y resumir la información compleja en un formato simple y requerido.

Ml

El aprendizaje automático es también un subconjunto de la IA que ayuda a las computadoras a identificar palabras clave y patrones, y a tomar decisiones sin necesidad de ser programadas. Puede simular la toma de decisiones humana y reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para extraer y clasificar la información necesaria de datos documentados complejos.

Tareas bajo el dominio ADP

La tecnología de procesamiento automatizado de documentos puede realizar diversas tareas, como por ejemplo:

Extracción de datos
Clasificación de documentos
Validación de datos
Recuperación de información específica
Generación de nuevos informes documentados

Extracción de datos

La extracción de datos de documentos físicos se hace más sencilla con la tecnología OCR con IA Tesseract. Está incorporada en múltiples herramientas de OCR como Imagetotext.io. Extrae texto de imágenes borrosas, distorsionadas y de baja resolución con gran precisión. Con esto, la extracción de datos ya no es una tarea difícil y que requiere mucho tiempo, además de que no es propensa a errores como la de los humanos.

Clasificación de documentos

Con la ayuda de la IA, los documentos se pueden clasificar según su contenido, tamaño, importancia y otros atributos. Se utilizan modelos entrenados, como las redes neuronales recurrentes, en función de la complejidad y la naturaleza de los documentos.

Recuperación de información específica

Una de las funciones principales del ADP es la recuperación de información específica de documentos, conjuntos de datos y bases de datos de gran tamaño. Puede basarse en múltiples factores, como palabras clave, texto completo, metadatos, contexto y atributos similares (autores, categoría). Varias herramientas comerciales y de código abierto pueden realizar esta tarea, incluidas Apache Solr y Google Cloud Search, respectivamente.

Validación de datos

Los datos extraídos se pueden validar automáticamente mediante IA y ML. Verifica que los datos estén dentro de los rangos correctos y correspondan al tipo de datos necesario, que incluye texto, números y fechas. Además, verifica si los datos requeridos son consistentes dentro del texto extraído o fuentes externas para garantizar su validez. Las herramientas de código abierto como Pandas y las herramientas comerciales como Microsoft Azure Machine Learning son capaces de hacer esto.

Generación de informes documentados

Una vez extraídos, recuperados y validados los datos, se pueden generar informes basados en ellos con la ayuda de la IA generativa. Hay varias herramientas disponibles que pueden generar informes documentados basados en los datos proporcionados. Una de esas herramientas de código abierto es Pandas y una herramienta comercial es Microsoft Power BI.

Beneficios del ADP

Hay múltiples beneficios, entre ellos:

Mayor eficiencia
Precisión mejorada
Ahorro de costes

Mayor eficiencia

El procesamiento automatizado de documentos es sustancialmente más rápido que los procedimientos manuales tradicionales. La automatización de las tareas rutinarias manuales ahorra mucho tiempo, desde la extracción de datos hasta la recuperación de información relevante y la validación posterior.

Todos los procesos, incluida la presentación de dicha valiosa información en forma de informes, se pueden automatizar con la ayuda de ADP.

Precisión mejorada

La precisión del ADP es mucho mayor que la de los procesos manuales. Cada paso del ADP es menos propenso a errores, ya sea la extracción de datos de documentos escaneados o fotografías de documentos escritos a mano. La clasificación de datos, la recuperación de información específica y la generación de informes basados en esos datos son 100% precisos si se toman ciertas precauciones.

Ahorro de costes

El coste de ADP es mucho menor que el de los métodos manuales o convencionales. La mayoría de las herramientas son de uso gratuito. Desde extractores de imágenes y texto hasta la generación de informes mediante Pandas, la mayoría de ellas son software de código abierto.

Incluso si se utilizan los comerciales, costarán menos que el proceso manual. Harán el trabajo de meses en días y minutos, por lo que el coste del ADP es insignificante en comparación con sus beneficios.

Aplicaciones del ADP en el mundo real

Existen múltiples aplicaciones del procesamiento automatizado de documentos en el mundo real, entre ellas:

Finanzas
Legal
Cuidado de la salud
Servicio al cliente
Recursos humanos

Se trata de sectores en los que siempre hay un exceso de documentación y la necesidad de un procesamiento más rápido de los documentos. Por ello, ADP ha transformado el procesamiento de la información en estos campos. El mundo avanza hacia el uso de estas soluciones rápidas, de fácil acceso y rentables para el procesamiento de la información.

Palabras finales

El procesamiento automatizado de documentos (ADP) utiliza IA y ML para extraer información de forma inteligente de la documentación digital o física.

Tareas como la extracción de datos, la clasificación, la validación, la recuperación de información específica y la generación de informes se simplifican con ADP. Los beneficios incluyen una mayor eficiencia, una mayor precisión y ahorro de costos, lo que lo hace adecuado para diversos sectores como finanzas, derecho, atención al cliente y recursos humanos.

En definitiva, ADP ha revolucionado el procesamiento de información en estos campos, ofreciendo soluciones rápidas, accesibles y rentables para el procesamiento de documentos en la era digital.