El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) y la Automatización Robótica de Procesos (RPA) son dos tecnologías que han ganado una popularidad significativa en los últimos años. Ambas tecnologías automatizan tareas repetitivas y manuales, pero cada una tiene habilidades y objetivos muy diferentes. En esencia, tanto el IDP como el RPA enseñan a las computadoras a realizar tareas relacionadas con datos en nuestro nombre. Pueden ayudar a su organización a lograr objetivos similares:
Aumentar la precisión
Reducir la dependencia de métodos manuales de entrada de datos costosos y que consumen muchos recursos
Mejorar la eficiencia
Mejorar los tiempos de respuesta
Mejorar el cumplimiento normativo
Extraer información valiosa de los datos existentes
Estandarizar procesos
Si bien comparten similitudes estratégicas generales, las principales diferencias entre RPA e IDP radican en los diferentes enfoques para la automatización de tareas.
¿Qué es la automatización robótica de procesos?
La automatización robótica de procesos (RPA) es la mascota de su pila tecnológica. Dele las reglas para una tarea y seguirán las órdenes a la perfección. RPA prefiere datos estructurados, o documentos donde la información aparece religiosamente en una ubicación fija. Puede examinar rápidamente hojas de cálculo, extractos bancarios y recibos. No es solo un as en la extracción de datos, RPA también puede realizar otras secuencias de acciones. Una institución financiera puede enseñar a un escuadrón de bots de RPA a iniciar sesión en una base de datos de lucha contra el lavado de dinero y buscar los nombres de los solicitantes de préstamos. Si hay un proceso respaldado por una receta muy prescrita, RPA puede seguirla.
Ejemplos de casos de uso de RPA
RPA se obsesiona con las reglas. Puede imitar casi cualquier tarea realizada a través de una receta de clics y pulsaciones de teclas. Las organizaciones están utilizando RPA para:
Copiar y pegar información entre dos hojas de cálculo o aplicaciones
Mover archivos entre sistemas
Administrar bases de datos
Raspado de pantalla
Rellenar formularios
Preparar informes estándar
Desde ventas hasta operaciones, RR. HH. hasta contabilidad, la automatización robótica de procesos reduce en gran medida el trabajo administrativo manual de "silla giratoria".
RPA se ve inmediatamente afectado por las excepciones: los diseños atípicos no son su especialidad.
A los bots de RPA les encanta su zona de confort: el software RPA es más hábil con documentos estructurados. Los documentos no estructurados, donde la información puede aparecer en varias ubicaciones (como correos electrónicos, presentaciones o libros), están fuera del alcance de RPA.
RPA funciona mejor con texto claro y escrito a máquina: la escritura a mano y las fuentes poco comunes no son lo ideal para RPA.
Las organizaciones están superando estas limitaciones aprovechando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. A medida que estas nuevas tecnologías toman protagonismo, herramientas avanzadas y más sofisticadas "tipo RPA" están evolucionando hacia el procesamiento inteligente de documentos.
¿Qué es el procesamiento inteligente de documentos?
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) es una tecnología que automatiza el proceso de extracción de información de documentos estructurados y no estructurados. Aquí es donde RPA e IDP comienzan a ramificarse en su propia experiencia: el IDP acepta documentos no estructurados que no se adhieren a formatos estandarizados. Es mucho más difícil establecer reglas para documentos no estructurados. Un punto de datos no se encuentra en un lugar definido, sino que puede estar disperso en diferentes lugares en cada documento. Es por eso que, en comparación con RPA, el IDP tiene mente propia. No solo sigue instrucciones, sino que también puede "pensar fuera de la caja" para comprender tipos de documentos más complicados.
Documentos estructurados vs. no estructurados: ¿Cuál es la diferencia?
Documentos estructurados
Documentos no estructurados
Hojas de cálculo
Archivos PDF
Estados de cuenta bancarios
Correos electrónicos
Etiquetas de dirección o postales
Mensajes de texto o Slack
Recibos
Archivos de Word
Conjuntos de datos de CRM
Notas escritas a mano
Facturas
Imágenes
Listas de información de contacto
Publicaciones en redes sociales
Base de datos de inventario
Registros de pacientes
Números de serie
Estudios de investigación
El IDP no solo extrae datos de un documento, sino que aprende de él. El IDP utiliza el aprendizaje automático para familiarizarse con los patrones y aprender más sobre la estructura de sus documentos. La información extraída se procesa y organiza, lo que facilita su gestión y análisis. El IDP es particularmente útil en organizaciones que manejan un gran volumen de documentos.
Ejemplos de casos de uso de IDP
El IDP puede examinar documentos largos y complejos para encontrar los datos en cuestión. La información, como el nombre de un cliente, no necesita estar vinculada a un campo estricto de "nombre del cliente". La tecnología detrás del IDP comprende el contexto general de un documento para extraer un punto de datos de "aguja en un pajar" de un cúmulo de información. Esto lo convierte en un as en casos de uso como:
Convertir palabras, números y caracteres de un escaneo o imagen en texto editable
Identificar y extraer información de documentos no estructurados y de formato libre (como una fecha de nacimiento enterrada en el texto de un correo electrónico)
Preparar datos más limpios corrigiendo caracteres borrosos o faltantes y reformateando inconsistencias
Ir más allá de las consultas de búsqueda tradicionales para ayudarle a encontrar el documento adecuado utilizando un lenguaje más matizado
IDP mejora las limitaciones de RPA, permitiendo una gestión y procesamiento de documentos más sofisticados.
Limitaciones de IDP
Las limitaciones del IDP se están reduciendo a un ritmo vertiginoso. Los avances en las tecnologías de IA que sustentan su magia son los favoritos de la industria de las startups tecnológicas emergentes e innovadores. En un futuro cercano, las máquinas solo mejorarán en la interpretación de la información, aumentando también el coeficiente intelectual de documentos del IDP.
IDP vs. RPA: Diferencias clave
Una de las diferencias clave entre IDP y RPA es su nivel de inteligencia. Si RPA es la fuerza bruta, IDP es la fuerza bruta y el cerebro. La capa adicional de inteligencia hace del IDP un estudiante hábil y continuo.
El IDP tiene la capacidad de comprender el contenido de los documentos y extraer información relevante, lo que lo convierte en una tecnología más inteligente.
RPA se limita a realizar las tareas para las que ha sido programado. No tiene la capacidad de comprender el contexto de la información que está procesando.
Considere este ejemplo. Alimentaremos un documento con una fecha de nacimiento, nombre y apellido, lugar de nacimiento, el nombre de un médico y el nombre de dos padres. Así es como cada tecnología trataría el archivo:
RPA extrae una fecha de nacimiento de un documento. No tiene idea de qué es el documento, solo tiene ojos para la información que usted le indicó que buscara.
El IDP extrae la fecha de nacimiento. Pero también comprende el contexto del documento para saber que, sí, este documento es un certificado de nacimiento.
A diferencia del IDP, el RPA no funciona con una mayor potencia cerebral. RPA opera con contenido, mientras que IDP amplía estas capacidades con conocimiento del contexto. En términos de costo, la inversión inicial del IDP puede ser más alta que la del RPA. ¿Por qué? Porque la IA está en constante evolución y requiere un mayor nivel de desarrollo y mantenimiento. RPA, por otro lado, es como una calculadora: es relativamente estancada en términos de innovación. Es barata de implementar y mantener, lo que la convierte en una opción atractiva para las organizaciones que buscan automatizar sus procesos con un presupuesto limitado.
Un análisis más detallado de la tecnología detrás del procesamiento inteligente de documentos
Si su organización aún no se ha lanzado de lleno al procesamiento inteligente de documentos, puede parecer una experiencia ajena. ¡Pero interactúa sin saberlo con el IDP todos los días!
¿Se saltó un semáforo en rojo o una cabina de peaje de alta velocidad? Abróchese el cinturón; la multa está en camino. Las autoridades utilizan el IDP para extraer números de matrículas de cámaras de tráfico e identificar a los conductores distraídos.
¿Recibe una asignación por trabajar desde casa? Su empleador podría pedirle que tome una foto de los recibos de equipos de oficina. El IDP puede extraer los datos para completar automáticamente un informe de gastos.
¿Se enamoró de un pasaje cautivador de un nuevo libro? Tómale una foto con tu smartphone. Algunas cámaras ahora usan IDP para transformar palabras impresas en texto que puedes editar y enviar a tus amigos.
Dos tecnologías hacen posible esta magia de software: el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural
Para muchas personas, su primera interacción memorable con el PLN fue con Amazon Alexa. Nos encantaba molestar al pequeño dispositivo para obtener informes meteorológicos, chistes de papá e historias para dormir. El procesamiento del lenguaje natural hizo posible la conversación. Entrena a las máquinas en las peculiaridades, tics y señales emocionales del lenguaje humano para que no solo puedan entendernos, sino también responder. Las computadoras entienden la gramática: cómo identificar verbos, adjetivos y sustantivos. Pueden desentrañar el contexto de una oración para saber cuál de las 430 definiciones de la palabra inglesa "set" estamos usando. El PLN también puede descifrar nuestras actitudes para saber si nuestro tuit sobre el último episodio de The Mandalorian fue positivo o negativo.
Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres
Juntos, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y su compañero más astuto, el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), son un golpe de uno-dos. Estas dos tecnologías trabajan mano a mano para automatizar el procesamiento de documentos. El OCR potencia el ejemplo anterior sobre la conversión de un extracto de libro en un mensaje de texto. Es una potencia para extraer texto escrito a máquina de imágenes o escaneos, como recibos y códigos de tarjetas de regalo. Cuando está más allá de las fuentes convencionales como Times o Calibri, el ICR es su opción. La caligrafía fluida, las fuentes artísticas de Canva, las firmas, incluso la escritura a mano de nivel "garabato de pollo", todo está en el ámbito del ICR. Es una excelente manera de extraer texto de registros de atención médica, notas escritas a mano o gráficos de redes sociales.
IDP o RPA: ¿Cuál es el adecuado para usted?
Usar RPA si…
Necesita extraer información de documentos simples y con formato consistente.
Los documentos entrantes rara vez cambian de formato y su industria no está sujeta a regulaciones cambiantes: RPA se basa en la precisión. Cualquier cambio de reglas requiere un reentrenamiento significativo.
La entrada de datos de "silla giratoria" está arruinando la eficiencia: si los empleados realizan tareas altamente repetitivas, de "copiar y pegar", día tras día, puede beneficiarse de una receta de RPA.
Usar IDP si…
Los datos no estructurados son un desafío para su organización para gestionar y procesar: ¡No está solo! La mayoría (¡80-90%!) de un los datos de la organización no están estructurados, y el IDP es la mejor manera de aprovechar sus conocimientos.
Su industria está plagada de cambios regulatorios que alteran frecuentemente los diseños de los documentos: el IDP es un aprendiz agudo y autodirigido. No necesita reinventar la rueda para cada cambio de diseño.
Su organización depende de un flujo creciente de datos complejos y sofisticados: Los analistas estiman que los datos no estructurados se duplican cada 90 días. ¡Afortunadamente, el IDP es un verdadero autoiniciador: aprovecha cada acción para expandir su conocimiento. Esto significa que puede escalar rápidamente para mantenerse al día con el auge de los macrodatos!
Estas tecnologías pueden convertirse en puntos de control en sus flujos de trabajo. Por ejemplo, puede configurarlas para que se activen automáticamente cada vez que un cliente envía una solicitud o carga un documento. Además, los datos extraídos se convierten en un punto de datos dinámico y en vivo en un flujo de trabajo. Páselo entre un CRM, ERP o su solución preferida. Recuerde, tanto RPA como IDP son imprescindibles en cualquier proceso empresarial bien engrasado. Los beneficios reales radican en el uso de ambos simultáneamente.
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