La IA ha llegado para revolucionar el mundo en todos los sentidos, aportando grandes beneficios a la ciencia y a la investigación tecnológica y trayendo consigo avances importantes con el OpenAI. Es cierto que son muchas las voces de expertos que exigen una regulación de ésta, pero gracias a su aplicación se puede lograr que tareas manuales y repetitivas como la gestión de procesos documentales queden completamente automatizadas.

La digitalización documental no consiste únicamente en pasar un archivo en formato físico o pdf a la nube del sistema de gestión, sino en extraer esos datos para procesarlos, reduciendo así la tasa de error y obteniendo una mayor productividad, rendimiento y eficiencia.  Hay muchas aplicaciones de procesamiento de documentos que se valen del Machine Learning y de la IA para extraer datos de los documentos y formularios, reconociendo automáticamente el texto escrito.

Gracias a la IA se pueden tomar datos de documentos digitalizados como facturas, recibos y pedidos de entrega, almacenándose en un formato de base de datos perfectamente estructurada. Se consigue que la información sea extraída e indexada para buscar patrones de comportamiento que optimizan los procesos de captura.

Una vez obtenidos los datos se clasifican por tipologías de documentos, siendo la IA la herramienta clave para reconocer la estructura y el contenido de cada uno de ellos sin necesidad de configurar previamente las plantillas.

Todos esos datos se importan en un sistema de destino como una planificación de recursos empresariales (ERP) o una solución de administración de relaciones con los clientes (CRM). De este modo, las empresas ahorrarán dinero y tiempo, liberarán a los empleados de tareas sin importancia y optimizarán la calidad de sus servicios.

El proceso de digitalización con IA

El mecanismo es bien sencillo si se consigue aplicar correctamente la herramienta a los recursos de la empresa. Se clasifica en diferentes etapas a tener en cuenta.

Clasificación de datos

Gracias a la IA se pueden leer, evaluar y clasificar los datos de un documento, reconociendo errores, falta de datos y caracteres, clasificando y descartando otros elementos de forma automática. La organización se vuelve más precisa y se interpretan de forma efectiva elementos como la fecha de creación, el código de serie o el número de lote.

Digitalización automatizada

A partir de la aplicación de la IA se puede desarrollar un proceso de digitalización por lotes a gran velocidad, evaluando rápidamente los documentos escaneados y mejorando la depuración de datos y los resultados de búsqueda.

Extracción de datos transformados

Mediante la IA se pueden extraer datos de los documentos sin necesidad de intervención humana, reduciéndose considerablemente tanto la mano de obra como el tiempo invertido.

Análisis detallado de datos

Gracias a un análisis cuidadoso se pueden vincular datos para obtener información sobre los usuarios y tomar como consecuencia las mejores decisiones en pro de aumentar los ingresos de los negocios.

Seguridad de datos avanzada en el proceso

La incorporación de la IA en el proceso de digitalización documental requiere también de una férrea protección de los datos y de los archivos confidenciales. Con la IA se garantiza la detección automática de amenazas sin la intervención humana, reportando el máximo beneficio posible.

Ventajas del procesamiento documental automatizado

La velocidad, la precisión y la escalabilidad en las tareas cotidianas están garantizadas gracias a la aplicación de la IA, generando un impacto muy positivo en determinados sectores. Entre sus ventajas destacan:

• Seguridad y privacidad eficientes: Las empresas pueden cifrar sus archivos y asignarles niveles de seguridad mayores.
• Ahorro de inversión: Se eliminan los gastos económicos y de tiempo que suponen la administración de archivos físicos, centrándose los trabajadores en otras tareas más productivas.
• Rápida recuperación: Gracias a la aplicación de la IA en la digitalización de documentos se puede acceder a ellos en cualquier momento y de manos de cualquier persona autorizada.
• Reducción del riesgo de error humano: Sin necesidad de introducir los datos manualmente, mejorando la precisión y la calidad de los documentos.
• Mayor colaboración: Los empleados pueden compartir los documentos en los que trabajan en tiempo real.
• Plantillas estandarizadas: Cuando se aplica la IA a la automatización de documentos se garantiza la estandarización de plantillas y estructuras aplicadas a los flujos de trabajo de forma continua.

La apuesta de Google

En este sentido, Google lanzó Document AI en septiembre de 2020 como una solución de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) de Google Cloud Platform basado en la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Vision. Este nuevo servicio es capaz de reconocer textos, imágenes y caracteres en más de 200 idiomas. Se pueden extraer datos no estructurados a partir de una simple imagen de un documento concreto.

Su método de funcionamiento es a través de Machine Learning y garantiza desde la localización de documentos a través de sus datos a la creación de estadísticas e identificación de patrones o tendencias. De este modo, los procesos de extracción de información, clasificación y almacenaje se optimizan y ganan escalabilidad.

La apuesta de Kernel Doc, sumarse a las tecnologías que nos ayudan a garantizar los mejores resultados.