El SDK de IA OCR más completo para desarrolladores de software

La diferencia entre el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional y el OCR con IA radica principalmente en sus bases tecnológicas, así como en su precisión, flexibilidad y capacidad de aprendizaje. El OCR tradicional se basa en el reconocimiento de patrones y la coincidencia de plantillas, escaneando los documentos píxel a píxel para hacer coincidir el texto con un conjunto predefinido de caracteres. Este método puede ser menos preciso cuando se trata de diseños complejos, fuentes variadas y documentos degradados o con mucho «ruido». También tiene una capacidad limitada para manejar diversos tipos y diseños de documentos. Además, el OCR tradicional es estático y no mejora con el tiempo con la obtención de nueva información.

Por el contrario, el OCR con IA utiliza tecnología de inteligencia artificial -en concreto, algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo- para interpretar el texto mediante la comprensión del contexto y la estructura del documento. Con este método se consigue una precisión mucho mayor, sobre todo con diseños complejos, fuentes variadas, escritura a mano e imágenes de baja calidad. El OCR con IA es muy adaptable a distintos tipos de documentos, formatos e idiomas, lo que lo convierte en una solución mucho más flexible. Además, es dinámico y aprende y mejora continuamente a partir del procesamiento de nuevos documentos, lo que aumenta su precisión y eficacia con el paso del tiempo. El OCR con IA constituye una solución más avanzada, precisa y versátil para extraer texto de documentos diversos y complejos, mejorando así la productividad y reduciendo el esfuerzo manual.

El OCR con inteligencia artificial aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para reconocer y extraer texto con precisión de diversos tipos de documentos. Así es como funciona:

1. Preprocesamiento de imágenes: La imagen del documento se procesa primero para mejorar su calidad. Este paso puede incluir la reducción del ruido, la binarización (conversión de imágenes en escala de grises o en color a blanco y negro) y la corrección de cualquier distorsión o sesgo.
2. Detección de texto: El OCR con IA identifica las regiones de la imagen que contienen texto, distinguiéndolas de las imágenes, los gráficos y los espacios en blanco.
3. Reconocimiento de caracteres: Mediante algoritmos de aprendizaje profundo, el OCR con IA reconoce caracteres individuales contenidos en las regiones de texto detectadas. A diferencia del OCR tradicional, que coteja los caracteres con un conjunto predefinido, el OCR con IA utiliza redes neuronales entrenadas con grandes cantidades de información para comprender distintos tipos de letra, estilos y caligrafías.
4. Comprensión contextual: El OCR con IA interpreta el texto reconocido teniendo en cuenta su contexto en el documento. Esto significa comprender las particularidades de la maquetación, como los párrafos, las tablas y los títulos, y las relaciones entre los distintos elementos del texto.
5. Procesamiento lingüístico y gramatical: Se aplican técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para refinar el texto extraído. La IA puede corregir errores teniendo en cuenta la estructura gramatical y las frases de uso común en el idioma reconocido.
6. Aprendizaje continuo: Los sistemas de OCR con IA aprenden y mejoran continuamente con el tiempo. A medida que van procesando documentos, mejoran en el reconocimiento y la interpretación del texto, lo que se traduce en una mayor precisión y eficacia.

Tanto el OCR con IA como el procesamiento inteligente de documentos (IDP) son tecnologías avanzadas de tratamiento de documentos, pero difieren significativamente en su alcance y funcionalidad.

El OCR con IA se centra en la conversión de texto de imágenes de documentos escaneados, PDF o fotos en información editable que permite realizar búsquedas, para lo que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para lograr una gran precisión. En cambio, el IDP automatiza los flujos de trabajo completos de procesamiento de documentos. Utilizando el texto proporcionado por el OCR con IA como base, el IDP aplica NLP, expresiones regulares de aprendizaje automático y reglas para comprender la información y extraer información etiquetada y significativa que pueda transmitirse a aplicaciones empresariales posteriores para una toma de decisiones informada.

Aunque el OCR con IA es esencial para la extracción de texto, el IDP es una solución completa para transformar la información no estructurada en información práctica que agilice los procesos de negocios. Para más información, consulta OCR vs. IDP: What’s The Difference? (OCR vs. IDP: ¿cuál es la diferencia?)

El OCR con IA y el OCR profundo son dos potentes tecnologías para convertir diversos documentos, imágenes o texto escaneado en formatos de lectura mecánica. Aunque ambos tienen objetivos similares, funcionan con metodologías distintas.

El OCR con IA utiliza una mezcla de técnicas tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres y algoritmos de inteligencia artificial para interpretar y extraer texto de imágenes o documentos. Se basa en reglas y patrones establecidos para lograr resultados precisos de forma eficaz.

Por el contrario, el OCR profundo utiliza técnicas de aprendizaje profundo, en particular redes neuronales profundas, para reconocer y extraer texto. Estos modelos se entrenan con amplios conjuntos de información, lo que les permite discernir patrones y características intrincados directamente a partir de la información de entrada, consiguiendo índices de precisión potencialmente más elevados.

Aunque el OCR profundo puede ofrecer una precisión superior, suele conllevar un aumento de los costes y la complejidad. La implantación y el mantenimiento de soluciones de OCR profundo suelen requerir importantes recursos informáticos y conocimientos especializados. Para muchas organizaciones, en especial las que tienen restricciones presupuestarias o aquellas cuyas capacidades técnicas son limitadas, la complejidad añadida del OCR profundo puede convertirlo en una opción poco práctica.

En cambio, el OCR con IA resulta una solución fiable y rentable para satisfacer las necesidades de reconocimiento de texto. Ofrece resultados precisos sin dejar de ser accesible y manejable para organizaciones de distintos tamaños y conocimientos técnicos. Las empresas que utilizan la tecnología del OCR con IA agilizan los flujos de trabajo de procesamiento de documentos, mejoran la accesibilidad a la información y aumentan la eficiencia operativa general.

La visión por ordenador es un amplio campo de la inteligencia artificial que se centra en capacitar a las máquinas para interpretar y comprender la información visual del mundo físico. Abarca una amplia gama de tareas, como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y la comprensión de escenas, entre otras. Los algoritmos de visión por ordenador analizan e interpretan la información visual de imágenes o vídeos para extraer información significativa, identificar objetos o patrones y tomar decisiones basadas en esa información.

El OCR con IA es una aplicación especializada dentro del ámbito de la visión por ordenador. En concreto, se ocupa del reconocimiento y la extracción de texto a partir de imágenes, documentos escaneados y otros medios visuales. La tecnología de OCR con IA permite a las máquinas identificar caracteres, palabras y párrafos en una imagen y convertirlos en formatos de texto editables y que permiten realizar búsquedas. Desempeña un papel crucial a la hora de digitalizar y extraer información de los documentos, automatizar los procesos de introducción de información y facilitar las búsquedas basadas en texto en los archivos digitales.

Las principales diferencias entre estas dos tecnologías son:

• Alcance: La visión por ordenador engloba un conjunto más amplio de tareas relacionadas con la comprensión de información visual, entre las que se incluye el reconocimiento de texto. El OCR con IA, en cambio, se centra específicamente en el reconocimiento y la extracción de texto de imágenes.
• Aplicación: Mientras que los algoritmos de visión por ordenador pueden aplicarse a diversas tareas, como el reconocimiento de objetos, la clasificación de imágenes y la comprensión de escenas, el OCR con IA está diseñado específicamente para el reconocimiento y la extracción de texto.
• Destino: Los algoritmos de visión por ordenador pueden producir resultados como etiquetas de objetos, cuadros delimitadores o mapas de segmentación semántica, dependiendo de la tarea. En cambio, el OCR con IA produce representaciones de texto editables y que permiten realizar búsquedas en el contenido textual de imágenes o documentos.

La tecnología de OCR con IA tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores. Algunos de los principales casos de uso son:

• Digitalización de historiales médicos:En sanidad, el OCR con IA agiliza la digitalización de historiales médicos, incluidas las historias clínicas, las recetas y los informes del laboratorio. Al extraer texto de los documentos escaneados, los profesionales sanitarios pueden crear archivos digitales con los que realizar búsquedas, recuperar la información más fácilmente y mejorar la coordinación de la atención al paciente.
• Tramitación de reclamaciones a los seguros médicos: El OCR con IA automatiza el procesamiento de las reclamaciones a los seguros médicos extrayendo la información pertinente de los formularios de reclamación, como la información del paciente, los códigos de tratamiento y la información de facturación. Esto acelera los flujos de trabajo de procesamiento de reclamaciones, reduce los errores y mejora la precisión de los reembolsos para los proveedores sanitarios y las aseguradoras.
• Automatización de cuentas por pagar: En los departamentos de cuentas por pagar, el OCR con IA automatiza los flujos de trabajo de procesamiento de facturas extrayendo información de las facturas, como los datos del proveedor, los números de factura y la información de las partidas. Esto permite aprobar las facturas más rápidamente, reduce los costes de procesamiento y mejora la precisión y el cumplimiento de las facturas.
• Tramitación de órdenes de compra: El OCR con IA mejora la gestión de la cadena de suministro automatizando las tareas de procesamiento de órdenes de compra. Tras extraer información de las órdenes de compra, como descripciones de productos, cantidades y precios, la integra en los sistemas de gestión de inventarios, lo que permite gestionar los pedidos con eficacia y realizar un seguimiento de las existencias.
• Gestión de recibos y gastos: El OCR con IA simplifica los procesos de gestión de recibos y gastos extrayendo información de los recibos y reportes de gastos, como las fechas de las transacciones, los importes y los nombres de los distribuidores. Esto permite a las empresas agilizar el seguimiento de los gastos, mejorar la visibilidad financiera y garantizar el cumplimiento de las políticas de gastos.
• Verificación de facturas de proveedores: En la gestión de la cadena de suministro, el OCR con IA verifica las facturas de los proveedores comparando la información extraída de las facturas con la información de las órdenes de compra y los recibos. Esto ayuda a las empresas a detectar discrepancias, evitar la sobrefacturación y garantizar un procesamiento preciso de los pagos, reforzando las relaciones con los proveedores y el control financiero.
• Documentación de envío y logística: El OCR con IA ayuda a procesar la documentación de envío y logística, como albaranes, conocimientos de embarque y formularios de aduanas. Al extraer información relevante de estos documentos, las empresas de logística pueden automatizar el seguimiento de los envíos, optimizar la planificación de rutas y mejorar la visibilidad de la cadena de suministro.