Desde facturas en PDF a facturas hechas a mano, pasando por fotocopias en papel o fotos de iPhone, los documentos llegan a las empresas hoy en día en una variedad de formatos cada vez mayor. De hecho, ha surgido toda una industria para automatizar la forma en que leemos, clasificamos y procesamos los documentos.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional se basaba en la capacidad de reconocer patrones visuales en texto impreso e imágenes y convertirlos en datos legibles por máquina. En su momento, esto revolucionó la forma en que las empresas manejaban los documentos, eliminando la reintroducción manual y permitiendo la digitalización a gran escala.
Hoy en día, el concepto ha evolucionado. Lo que ahora se conoce como «IA OCR» u «OCR inteligente» va mucho más allá del reconocimiento de texto. Al incorporar IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, puede comprender el contexto, extraer información importante de varios formatos de documentos y desencadenar acciones posteriores. De hecho, IA OCR se ha convertido en sinónimo de procesamiento inteligente de documentos (IDP): una función esencial en los flujos de trabajo de automatización modernos.
Veamos cómo funciona hoy en día el OCR inteligente y por qué desempeña un papel fundamental en la racionalización de las operaciones empresariales.
¿Qué es IA OCR?
IA OCR está mucho más avanzado que el reconocimiento óptico de caracteres (OCR, por sus siglas en inglés) tradicional, que lee y convierte texto impreso en formatos estructurados legibles por máquina. También aplica la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para comprender la estructura y el contexto de los documentos. Para el contenido manuscrito, se utiliza el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR, por sus siglas en inglés), una extensión del OCR basada en la inteligencia artificial, que permite interpretar con precisión la escritura manuscrita y aprender de ella con el tiempo. Gracias a estas tecnologías, el denominado «IA OCR» puede clasificar documentos, extraer y normalizar datos y facilitar la toma de decisiones inteligentes.
¿Cómo funciona IA OCR?
Los sistemas OCR inteligentes destacan sobre todo en los sectores con gran volumen de documentos, ya que automatizan la lectura, la comprensión y el procesamiento de los documentos. Estos sistemas siguen un proceso estructurado y mejorado por IA que comienza con la entrada de documentos y termina con la salida de datos estructurados. A continuación, explicamos cómo funciona paso a paso.
1. Captura de documentos y mejora de imágenes
El proceso comienza con la captura de un documento, que puede ser cualquier cosa, desde un formulario escaneado a un PDF o una foto tomada con un teléfono inteligente. Los documentos pueden introducirse desde dispositivos móviles, correo electrónico, carpetas compartidas, escáneres de red y conexiones directas a sistemas empresariales mediante una API o conectores preinstalados.
La calidad de las imágenes de los documentos puede variar considerablemente debido a problemas como la mala iluminación y las distorsiones de las cámaras de los móviles, o bien estas pueden acompañarse de múltiples elementos auxiliares, como fondos estampados. Se aplican técnicas de mejora de la imagen, como el ajuste del contraste, la mejora de la nitidez de los bordes y la eliminación del ruido, para mejorar la calidad del documento.
2. Análisis del diseño
El sistema realiza un análisis del diseño para detectar elementos estructurales como tablas, bloques de texto, imágenes, códigos de barras, marcas de verificación y firmas. Este paso preserva la estructura lógica del documento durante el procesamiento.
3. Reconocimiento de texto
A continuación, el sistema utiliza OCR e ICR para digitalizar el texto impreso y manuscrito, preparándolo para su posterior procesamiento. Estas tecnologías son capaces de reconocer la estructura lógica de todo el documento, lo que permite su clasificación, la extracción de datos y la exportación de alta calidad a formatos digitales.
4. Clasificación de documentos
Los modelos de clasificación de IA analizan las características tanto del texto como de la imagen para reconocer y organizar los documentos, clasificando cada documento por tipo. De esta manera, cada documento se puede enviar a través del flujo de trabajo de procesamiento adecuado.
5. Extracción y validación de información
Ahora es posible extraer datos con precisión de documentos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos clave, como nombres, fechas y números de referencia, se extraen del documento mediante IA avanzada y aprendizaje automático que imita la comprensión humana. A continuación, los datos extraídos se cotejan con las normas empresariales o los sistemas de la empresa para asegurarse de que todo concuerda.
6. Comprensión del contexto
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) se utiliza para interpretar el significado y el contexto de la información extraída. Por ejemplo, el sistema puede determinar si la palabra «mercurio» se refiere a un elemento químico o un planeta y si «capital» alude a una suma de dinero o a la ciudad en la que reside el Gobierno de un país.
7. Integración de la IA generativa
Una vez que los datos se extraen del documento de forma fiable, pueden enviarse aquellos que correspondan a un modelo de lenguaje grande para que realice tareas específicas, como clasificar el tipo de contrato y resumir sus principales obligaciones en un lenguaje sencillo para agilizar su revisión.
8. Intervención humana
Si algo parece incorrecto o falta, el sistema lo envía a una persona para que lo revise, proceso denominado verificación con intervención humana (HITL, por sus siglas en inglés). Cada vez que se hace una corrección, los modelos de IA mejoran mediante el aprendizaje continuo y se vuelven más precisos. Este paso 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.
9. Salida e integración de datos
Por último, los datos limpios y estructurados se pueden exportar al tipo de archivo adecuado conforme a las necesidades empresariales, ya sea JSON, CSV, XML u otro. A continuación, se envía a sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), softwares de gestión de relaciones con los clientes (CRM, ambos por sus siglas en inglés), plataformas de automatización de flujos de trabajo u otras aplicaciones empresariales a través de REST API o conectores preinstalados. Una vez que se dispone de los datos, el siguiente paso del proceso se puede realizar automáticamente.
Ventajas de IA OCR
En muchos sectores, las empresas están adoptando IA OCR para realizar el trabajo más rápido y con menos errores, además de aprovechar sus muchas otras ventajas. Esto es lo que aporta el OCR inteligente.
- Eficiencia: IA OCR reduce la introducción manual de datos y el tiempo de procesamiento. En algunos casos, la tecnología puede reducir los plazos de entrega hasta en un 90 %.
- Mayor precisión: Con OCR e ICR mejorados con IA, las empresas obtienen una extracción de datos más precisa, también a partir de diseños complejos o documentos manuscritos. Esto mejora la coherencia y ayuda a reducir errores costosos.
- Mejor servicio al cliente: Un tratamiento más rápido de los documentos y unos datos más precisos se traducen en unas respuestas más rápidas y fluidas a las necesidades de los clientes.
- Toma de decisiones más rápida: Una vez que las tecnologías OCR e ICR han extraído la información clave y el procesamiento inteligente de documentos impulsado por IA la ha interpretado, los equipos pueden avanzar más rápido y tomar decisiones mejor informadas.
- Mayor seguridad y cumplimiento de la normativa: Cuando se integran en una solución de IDP, los resultados de OCR e ICR pueden validarse con respecto a normas internas y estándares externos para cumplir normativas como el RGPD o MiFID.
- Escalabilidad: Las soluciones de OCR inteligente, también conocidas como plataformas IDP, pueden gestionar grandes volúmenes de documentos sin necesidad de contar con más personal o invertir más recursos.
- Fácil integración: Las plataformas de Document AI más avanzadas ofrecen una variedad de opciones de implementación. Además, estas soluciones también pueden integrarse casi sin generar perturbaciones en sistemas existentes como ERP, CRM y plataformas de flujo de trabajo.
Cómo IA OCR/ICR está transformando el OCR tradicional
IA OCR está transformando el papel del OCR tradicional, que ha pasado de ser una simple herramienta de digitalización a convertirse en un elemento fundamental de la automatización de documentos a gran escala dentro de las soluciones de procesamiento inteligente de documentos. Veamos cómo se compara con el OCR tradicional:
| AI OCR | OCR tradicional | |
|---|---|---|
| Capacidades básicas | Clasifica documentos, extrae datos estructurados de documentos no estructurados y los valida en función de las normas de la empresa para introducirlos en las siguientes fases de los sistemas empresariales | Convierte texto impreso en formato legible por máquina |
| Tecnologías empleadas | OCR, ICR, AI, ML y NLP | OCR, ICR |
| Clasificación de documentos | Clasifica automáticamente los documentos por tipo | Sin capacidad de clasificación |
| Tratamiento de errores | Aprende de la validación con intervención humana para mejorar la precisión a lo largo del tiempo | Puede marcar caracteres inciertos, pero no mejora con la corrección manual a lo largo del tiempo |
| Reconocimiento del contexto | Comprende el significado y las relaciones entre los datos mediante procesamiento del lenguaje natural | Solo reconoce los caracteres; no comprende el significado |
Cómo ABBYY IA OCR está impulsando el futuro del trabajo
En todos los sectores, las empresas están abandonando la introducción manual de datos y adoptando soluciones más inteligentes que leen, comprenden y enrutan la información automáticamente.
Con el OCR inteligente de ABBYY, hacer ese cambio es fácil. Gracias a una combinación de inteligencia artificial, aprendizaje automático, reconocimiento óptico de caracteres, reconocimiento inteligente de caracteres y procesamiento del lenguaje natural, la tecnología de ABBYY extrae datos con precisión y conserva la estructura lógica de los documentos. Estas funciones forman parte de la plataforma general Document AI de ABBYY para la automatización de alta calidad centrada en documentos en todos los flujos de trabajo empresariales.
La configuración de ABBYY Document AI es sencilla, ya que la plataforma está diseñada para que las empresas puedan implantarla de forma inmediata en la nube, en sus instalaciones o a través de una API. Al combinar una precisión de OCR comprobada con funciones avanzadas de IA, ABBYY le permite extraer de cualquier documento datos críticos para los procesos que podrá utilizar para tomar decisiones más rápidas y realizar operaciones más eficientes.
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