Salida de datos
La combinación de una plataforma de procesamiento inteligente de documentos (IDP) específica con la flexibilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) le permite ir más allá de la extracción de datos estándar. Este enfoque híbrido permite funciones avanzadas como la síntesis, el razonamiento contextual y la comunicación automatizada. Integrar un LLM de su elección con el IDP le permite mejorar sus flujos de trabajo de documentos existentes, manejar contenido no estructurado con mayor precisión y alcanzar nuevos niveles de eficiencia, todo ello en un entorno seguro, controlado y escalable.
Exportaciones estructuradas de datos de campo en formato JSON o CSV, depuradas, validadas y listas para su uso inmediato en sistemas ERP, bases de datos o flujos de trabajo de agentes.
DocLang proporciona una representación legible por máquina del documento completo, que incluye metadatos sobre la estructura, el diseño y la gobernanza, de modo que los modelos de lenguaje grande (LLM) y los agentes de IA trabajen a partir de datos verificados, y no de aproximaciones deducidas.
El texto reconocido se exporta a DOCX, XLSX, HTML y otros formatos editables, conservando la estructura original del documento.
Las imágenes procesadas se exportan como archivos PDF con función de búsqueda y PDF/A para su recuperación y archivo a largo plazo, y se envían directamente a SharePoint o a un almacenamiento compartido. Los campos confidenciales pueden ocultarse de forma permanente antes de la exportación cuando así lo exijan las normas de cumplimiento.
Los datos validados deben llegar a su destino, ya sea un sistema ERP con décadas de antigüedad, una plataforma desarrollada internamente, una aplicación especializada para un área de negocio concreto o un coordinador de flujos de trabajo basado en agentes. Los conectores preconfigurados cubren los sistemas empresariales más habituales con un esfuerzo de integración mínimo. Para cualquier otra cosa, una API abierta ofrece a los equipos de desarrollo la flexibilidad necesaria para crear lo que se necesite. En cualquier caso, los datos llegan en el formato que espera el sistema receptor.
La mayoría de los procesos empresariales comienzan con un documento: una factura que debe aprobarse, un contrato que da lugar a una obligación o un formulario que da inicio a un expediente. Cuando los datos estructurados se exportan directamente a los sistemas que los procesan, el documento se convierte en el evento que impulsa el proceso. Se tramitan las autorizaciones, se abren los expedientes y se realiza un seguimiento de las obligaciones, creando así un proceso integral basado en los datos que figuran en el documento.
Los datos se cifran durante la transmisión y se validan según sus reglas de negocio antes de su exportación, lo que garantiza que solo lleguen a los sistemas posteriores datos limpios y conformes, y que las discrepancias se señalen para su revisión manual. Si es necesario, se pueden ocultar de forma permanente determinados campos antes de la exportación, de modo que los datos subyacentes no se puedan recuperar del archivo exportado. Los registros de auditoría se mantienen intactos y se cumplen las obligaciones normativas, como el RGPD, la CCPA y los requisitos específicos del sector, sin necesidad de una supervisión manual.
Para los equipos de producto y desarrollo, las funciones de salida de ABBYY pueden integrarse de forma nativa en su propia aplicación, de modo que los datos estructurados lleguen a los usuarios finales como parte de la experiencia de su producto, y no como un sistema conectado al mismo.
La exportación de datos es el paso final del proceso de ABBYY IDP. Una vez que los documentos se hayan procesado, clasificado y validado, los datos estructurados estarán listos para salir del sistema y ponerse en marcha.
Es aquí donde la extracción aporta su valor empresarial. Los datos validados se formatean automáticamente según el destino al que se dirigen y se exportan a los sistemas, flujos de trabajo y procesos de inteligencia artificial que los procesan, completando así el recorrido desde el documento hasta la decisión.
Una IA diseñada específicamente para este fin extrae datos de cualquier tipo de documento y los valida según sus reglas de negocio. Las discrepancias se señalan; los datos válidos pasan automáticamente a la siguiente fase.
Los datos validados se estructuran en el formato de salida que necesite —JSON, CSV, DocLang u otros— y quedan listos para el sistema o flujo de trabajo específico que los vaya a recibir.
Los datos se exportan de forma segura al destino que elija —API REST, carpeta compartida SFTP, base de datos ODBC, SharePoint o un sistema externo a través de un conector de Marketplace o un script personalizado— y se inicia el siguiente paso sin intervención humana.
Mejora de la imagen 
Intervención humana (HITL) y aprendizaje continuo 
Salida de datosLa introducción de documentos desde múltiples canales, como dispositivos móviles, correo electrónico, carpetas compartidas, escáneres de red y conexiones directas a sistemas empresariales mediante API o conectores preintegrados, garantiza una integración perfecta en sus flujos de trabajo, independientemente de cómo entren los documentos en su organización. Esta flexibilidad permite ajustarse eficazmente a diversos procesos de negocio, adaptándose a sus necesidades específicas y agilizando las operaciones desde todos los puntos de entrada.
La calidad de las imágenes de los documentos puede variar significativamente debido a problemas como la mala iluminación y las distorsiones de las cámaras de los móviles, o bien porque las imágenes se acompañen de múltiples elementos auxiliares, como fondos estampados, marcas de protección, marcas de campo, líneas y guías, que ocultan la información importante.
Los algoritmos de mejora de imágenes de ABBYY basados en IA optimizan cada imagen para una extracción de datos precisa. La IA corrige las distorsiones y separa el texto del fondo, limpiando incluso los documentos más complejos y visualmente más recargados, como documentos de identidad, certificados de nacimiento y formularios, para lograr resultados fiables y altos índices de procesamiento directo.
La IA ha transformado la capacidad de leer e interpretar contenidos que antes se consideraban imposibles de procesar y ha ampliado drásticamente los casos de uso de la automatización. ABBYY IDP utiliza tecnologías avanzadas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento inteligente de caracteres (ICR, ambas por sus siglas en inglés) basadas en IA para digitalizar texto impreso y manuscrito, preparándolo para su posterior procesamiento. Estas tecnologías son capaces de reconocer la estructura lógica de todo el documento, incluidos elementos complejos como tablas, lo que permite la clasificación de documentos, la extracción de datos y la exportación de alta calidad a formatos digitales.
Automatice la clasificación y el enrutamiento de documentos con modelos de clasificación de IA que analizan características tanto de texto como de imagen mediante aprendizaje multimodal para reconocer y organizar documentos. Una vez clasificados, se asigna automáticamente a los documentos un modelo de extracción de IA para su procesamiento. Al incorporar la intervención humana, los modelos aprenden de las correcciones de los usuarios y se ajustan automáticamente, mejorando continuamente su rendimiento a lo largo del tiempo.
Extraiga datos de documentos empresariales estructurados, semiestructurados o no estructurados utilizando IA avanzada y aprendizaje automático que imitan la comprensión humana. ABBYY IDP lee y comprende documentos en más de doscientos idiomas y trabaja sin esfuerzo con tablas complejas, escritura a mano, marcas de verificación, códigos de barras, firmas y mucho más.
La validación automática coteja la información con las bases de datos y garantiza el cumplimiento de las normas de validación incorporadas. Nuestro enfoque de diseño low-code ofrece la flexibilidad de utilizar modelos preentrenados disponibles en ABBYY Marketplace, de ajustar estos modelos listos para usar a las necesidades únicas de su organización o de entrenar modelos personalizados para adaptarlos a sus documentos específicos.
Combine la IA especializada con la flexibilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para optimizar los flujos de trabajo de documentos. Este enfoque híbrido permite resúmenes avanzados, razonamiento contextual y comunicación automatizada, desbloqueando nuevas eficiencias en un entorno seguro y escalable.
Siga perfeccionando sus procesos mediante la revisión con intervención humana (HITL, por sus siglas en inglés), que permite a los expertos en la materia intervenir para comprobar y corregir manualmente las clases de documentos, así como los datos extraídos, a través de una cómoda interfaz. Este paso opcional es crucial cuando se requiere una precisión absoluta o cuando un documento no cumple las normas de validación específicas establecidas para cada modelo de IA. Cada vez que se hace una corrección, los modelos de IA mejoran mediante el aprendizaje continuo y se vuelven más precisos.
Los avanzados análisis de calidad proporcionados por ABBYY IA documentos permiten comprender claramente el rendimiento del procesamiento de documentos y realizar un seguimiento de las mejoras en las tasas de procesamiento directo a lo largo del tiempo. Con información práctica y recomendaciones personalizadas, usted puede identificar las causas de los problemas y tomar medidas eficaces para mejorar la calidad de la extracción de datos de los modelos y obtener mejores resultados empresariales en su flujo de trabajo de IDP.
ABBYY IA documentos exporta automáticamente los datos en el formato requerido para satisfacer sus necesidades, ya sea JSON, CSV, XML u otro. A continuación, los datos se envían sin problemas a sus sistemas de automatización y aplicaciones empresariales a través de sencillas API en REST o conectores preintegrados en los procesos posteriores.
Cómo la combinación de la IA para documentos, diseñada específicamente para este fin, con los modelos de lenguaje grande (LLM) permite crear flujos de trabajo integrales que son a la vez precisos y ricos en contexto.
Por qué unos datos de documentos limpios y estructurados son un requisito imprescindible para que los agentes de IA sean fiables, y cómo la mejora continua hace que el sistema sea cada vez más inteligente.
¿Qué ocurre cuando IDP no se limita a extraer datos, sino que dota a los agentes autónomos de la capacidad de decidir qué hacer con ellos, de forma automática, a lo largo de flujos de trabajo de principio a fin?
Cómo la combinación de la IA para documentos, diseñada específicamente para este fin, con los modelos de lenguaje grande (LLM) permite crear flujos de trabajo integrales que son a la vez precisos y ricos en contexto.
Por qué unos datos de documentos limpios y estructurados son un requisito imprescindible para que los agentes de IA sean fiables, y cómo la mejora continua hace que el sistema sea cada vez más inteligente.
¿Qué ocurre cuando IDP no se limita a extraer datos, sino que dota a los agentes autónomos de la capacidad de decidir qué hacer con ellos, de forma automática, a lo largo de flujos de trabajo de principio a fin?
Las exportaciones se dividen en cuatro categorías.
DocLang es un formato de documento abierto y nativo para la inteligencia artificial, desarrollado por un grupo de trabajo del sector en el que participan ABBYY, IBM, Nvidia y Red Hat. A diferencia de los archivos PDF o HTML, define explícitamente la estructura, el diseño y el significado semántico del documento en un formato legible por máquina, lo que lo convierte en el formato de salida preferido cuando los datos de los documentos se utilizan para alimentar modelos de lenguaje grande (LLM) o flujos de trabajo de IA. Reduce las alucinaciones al basar las entradas del modelo en contenido verificado e incorpora metadatos de gobernanza, como indicadores de datos personales (PII) y políticas de uso del modelo, directamente en el archivo.
Los datos se cifran durante la transmisión y se comprueban según sus reglas de negocio antes de salir de la plataforma. Se pueden ocultar de forma permanente determinados campos antes de la exportación, de modo que aparezcan como zonas tachadas en las imágenes exportadas y los datos subyacentes resulten irrecuperables. Esto garantiza el cumplimiento del RGPD, la CCPA y los requisitos específicos del sector sin necesidad de supervisión manual en el momento de la exportación.
Sí. Los flujos de trabajo de exportación pueden configurarse para iniciar acciones posteriores —rutas de aprobación, generación de informes, señalización de incumplimientos— en función del contenido y el estado de los datos exportados, ampliando así la automatización desde el procesamiento de documentos hasta los procesos empresariales que dependen de él.
Los datos se validan según sus reglas de negocio antes de la exportación. Si se detecta alguna discrepancia —un campo sin rellenar, un valor fuera de rango o una infracción de las normas—, el documento se marca para su revisión manual en lugar de pasar a la siguiente fase del proceso, lo que garantiza la integridad de los datos en todos sus flujos de trabajo.
Programe una demostración y vea cómo la automatización inteligente de ABBYY puede cambiar su forma de trabajar, para siempre.
Cómo la combinación de la IA para documentos, diseñada específicamente para este fin, con los modelos de lenguaje grande (LLM) permite crear flujos de trabajo integrales que son a la vez precisos y ricos en contexto.
Por qué unos datos de documentos limpios y estructurados son un requisito imprescindible para que los agentes de IA sean fiables, y cómo la mejora continua hace que el sistema sea cada vez más inteligente.
¿Qué ocurre cuando IDP no se limita a extraer datos, sino que dota a los agentes autónomos de la capacidad de decidir qué hacer con ellos, de forma automática, a lo largo de flujos de trabajo de principio a fin?
