
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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Potencie la automatización con IA con la ayuda de un OCR fiable y preciso
Optimice el procesamiento directo de documentos con información basada en datos
Integre la fiable Document AI en sus flujos de trabajo de automatización con tan solo unas líneas de código
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Implementation
Verificación con intervención humana


La verificación HITL combina la experiencia humana con los procesos automatizados para garantizar que las decisiones del sistema de IA sean precisas y estén alineadas con los objetivos empresariales. Al integrar revisores humanos en puntos de decisión críticos, este enfoque mejora la precisión, reduce los errores y genera confianza en los flujos de trabajo impulsados por la IA.
La supervisión humana desempeña un papel clave en la validación de los resultados de la IA, ya que garantiza la fiabilidad y actúa como una red de seguridad crucial para tareas de riesgo elevado en las que los errores pueden ser costosos o delicados. Además, las aportaciones de los expertos humanos contribuyen al aprendizaje continuo y a la optimización de los modelos, lo que permite a la IA mejorar con el tiempo y adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa.
Los humanos verifican la información extraída por la IA y minimizan así los falsos positivos o negativos.
Optimice los procesos delegando las tareas repetitivas a la IA y reservando la intervención humana para las decisiones complejas.
La combinación de la automatización y la revisión humana garantiza a las partes interesadas unos resultados fiables.
Aproveche estratégicamente la experiencia humana para gestionar volúmenes de datos cada vez mayores sin sacrificar la precisión.
Los sistemas de IA evolucionan gracias a la entrada continua de datos y la retroalimentación humana, lo que garantiza una mejora y una adaptabilidad constantes.
Disponer de una interfaz de usuario y un flujo de trabajo de verificación manual listos para usar impulsa la eficiencia debido a que proporciona una interfaz optimizada para que los expertos humanos revisen y validen rápidamente los datos procesados por la IA.
La verificación HITL (Human-in-the-loop) desempeña un papel crucial en el proceso de IDP al abordar los casos extremos y garantizar la precisión cuando los sistemas automatizados se encuentran con datos inciertos o complejos, o para la resolución cuando no se cumplen las reglas de validación predefinidas.
Los sistemas de IA procesan grandes volúmenes de datos y señalan los casos que requieren mayor atención.

Los expertos en la materia revisan los datos señalados, garantizando así la alineación con los objetivos empresariales y los estándares de precisión.

La IA recibe información de los expertos para mejorar su aprendizaje y la toma de decisiones futuras. Este proceso cíclico garantiza la mejora continua y la coherencia de los resultados.

Para muchas organizaciones, la cuestión no es si invertir en innovación en IA, sino cuándo y cómo hacerlo. En este artículo, Ulf Persson, director ejecutivo de ABBYY, analiza las conclusiones de nuestro Informe sobre el estado de la automatización inteligente (State of Intelligent Automation Report).

Las soluciones de OCR han avanzado mucho, incorporando IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones modernas de procesamiento inteligente de documentos capaces de comprender y extraer datos de cualquier documento.

Esta demostración del panel de análisis de calidad de ABBYY Vantage muestra cómo realizar un seguimiento de la cadena de documentos que se procesan sin intervención humana a lo largo del tiempo. Los puntos clave incluyen el seguimiento del procesamiento de documentos, la optimización de la intervención humana, el ajuste de la configuración de la verificación de datos y el análisis de la precisión de la extracción.

Para muchas organizaciones, la cuestión no es si invertir en innovación en IA, sino cuándo y cómo hacerlo. En este artículo, Ulf Persson, director ejecutivo de ABBYY, analiza las conclusiones de nuestro Informe sobre el estado de la automatización inteligente (State of Intelligent Automation Report).

Las soluciones de OCR han avanzado mucho, incorporando IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones modernas de procesamiento inteligente de documentos capaces de comprender y extraer datos de cualquier documento.

Esta demostración del panel de análisis de calidad de ABBYY Vantage muestra cómo realizar un seguimiento de la cadena de documentos que se procesan sin intervención humana a lo largo del tiempo. Los puntos clave incluyen el seguimiento del procesamiento de documentos, la optimización de la intervención humana, el ajuste de la configuración de la verificación de datos y el análisis de la precisión de la extracción.

Algunas empresas pretenden implantar agentes de IA para tareas sencillas y repetitivas en las que un sistema basado en reglas sería más rápido y eficiente. Descubra por qué y cómo en este artículo.

Andrew Pery, experto en ética de la IA, recomienda a las organizaciones reducir la brecha entre la innovación y el cumplimiento normativo adoptando un enfoque por capas para la regulación de la IA que logre un equilibrio entre la innovación y los posibles efectos adversos.
Los agentes de IA combinan memoria, modelos de IA e integración, llevando así la automatización más lejos que nunca, lo que demuestra cuánto hemos avanzado y cuánto más aún podemos avanzar.
Algunas empresas pretenden implantar agentes de IA para tareas sencillas y repetitivas en las que un sistema basado en reglas sería más rápido y eficiente. Descubra por qué y cómo en este artículo.

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Los sistemas HITL están diseñados para equilibrar la velocidad y la precisión. Centran la intervención humana donde más se necesita y así garantizan la eficiencia sin comprometer la fiabilidad.
En el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la extracción automatizada de datos, a menudo es imposible alcanzar una precisión del 100 % solo con la automatización. En los procesos empresariales críticos en los que la precisión de los datos es innegociable, un ciclo de HITL resulta indispensable para manejar las excepciones y garantizar una precisión total. La implantación del ciclo de HITL depende totalmente del proceso empresarial concreto. Como contrapartida, esta entrada manual entrena y mejora continuamente los modelos de IA subyacentes.
El procesamiento de documentos con un ciclo de HITL combina las ventajas de la automatización con la supervisión humana. Los sistemas HITL involucran a los seres humanos en la revisión o verificación de los resultados cuando una máquina se encuentra con una incertidumbre, mientras que los sistemas totalmente automatizados dependen por completo de reglas predefinidas y datos de entrenamiento. Esto hace que la HITL sea muy ventajosa en escenarios que requieren una toma de decisiones matizada o adaptabilidad, lo que supera a las soluciones totalmente automatizadas en términos de precisión y fiabilidad.
Programe una demostración y vea cómo la automatización inteligente de ABBYY puede cambiar su forma de trabajar, para siempre.