Las 5 principales tendencias en procesamiento inteligente de documentos (IDP)
El procesamiento inteligente de documentos alivia a las organizaciones de un problema que afecta a todas. Atención médica, comercio minorista, bancos, gobiernos, casi todas las industrias luchan con él. The Hill incluso lo encontró en la Casa Blanca, donde la publicación se atreve a decir que clasificados los documentos no son el problema. Pero el verdadero problema es que hay demasiados. Y es un problema con el que la mayoría de las organizaciones lidian todos los días. Según Accenture, el 80% del contenido de una organización no estructurado. Esto significa correos electrónicos, currículums, documentos de texto, acuerdos, notas escritas a mano, informes legales, casi cualquier cosa que no tenga el formato prescriptivo de una hoja de cálculo o un recibo. Demasiados documentos no estructurados con muy pocas estrategias de gestión conducen a una sobrecarga de datos que se sale de control. Estas son las cinco tendencias que las organizaciones están observando en 2023 para mejorar el procesamiento automatizado de documentos.
IA en la automatización de documentos
La IA se ha convertido en la fuerza impulsora detrás de las tecnologías de procesamiento de documentos. Toma prestado de tecnologías que usa todos los días, como Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Muchos centros comerciales y estadios deportivos se han actualizado a estructuras de estacionamiento inteligentes. ¿Cuántas veces ha regresado al estacionamiento solo para olvidar por completo dónde estacionó su automóvil? Camine hasta una cabina especial y escriba su matrícula: OCR escanea todas las matrículas para localizar la suya. De manera similar, en los EE. UU., puede registrarse en el Servicio Postal para Informed Delivery. Este es otro truco mágico de OCR. Las cámaras leen la dirección en los sobres y paquetes y transmiten la información a los sistemas de clasificación. No solo los datos extraídos ayudan a dirigir el correo de manera más precisa, sino que también puede recibir un resumen fotográfico de todas las cartas en camino a su hogar o negocio. OCR convierte el IDP en un megaescáner, capaz de ingerir y procesar todos los documentos que respaldan sus operaciones. Las aplicaciones, los formularios y los contratos son solo algunos ejemplos. Las tecnologías de visión por computadora como OCR, y su compañero ligeramente más avanzado, Intelligent Character Recognition (ICR), son dos tecnologías detrás de la automatización de documentos. OCR maneja lo básico: imágenes o escaneos de texto escrito en documentos estandarizados como facturas, recibos o sobres. ICR se encarga de los valores atípicos: fuentes peculiares, notas tomadas a mano o la escritura descuidada característica de un médico son donde brilla ICR.
Pero la IA no se detiene en la ingesta de documentos. Juega un papel fundamental en el enrutamiento de documentos. La inteligencia artificial desarrolla un conjunto de ojos para leer documentos digitales. Por ejemplo, aprende la diferencia entre un formulario W-4 del IRS y una orden de compra. A partir de ahí, puede agruparlo con documentos similares o enviarlo al gerente adecuado para su revisión. El IDP impulsado por IA hace que la información contenida en sus documentos esté disponible para su uso en sus procesos.
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A través de los procesos de negocio, El IDP puede recurrir a otras tecnologías inteligentes de extracción de documentos como la automatización robótica de procesos (RPA). Cuando se trata de replicar una receta estricta de clics y pulsaciones de teclas, RPA es un as. Involucre a un escuadrón de bots para realizar diversas tareas basadas en documentos, como completar una hoja de cálculo. En este ejemplo sencillo, RPA puede extraer todos los nombres de candidatos y números de teléfono de cientos de solicitudes y colocarlos en una hoja de Excel. En un ejemplo más complejo, RPA puede iniciar sesión en una base de datos de fraude, consultar cada uno de los nombres y dirigir las señales de alerta a un tomador de decisiones. Si el proceso implica una serie de instrucciones claras y excesivamente repetitivas, RPA puede ejecutarlo sin problemas.
El IDP incorpora humanos al proceso
La inteligencia artificial puede ser un acertijo misterioso. A veces, parece que extrae sus respuestas como un conejo de un sombrero, dejando a los humanos para desentrañar su proceso de toma de decisiones. A veces, la IA crea sus propias reglas. Le pedimos que "se mantenga viva el mayor tiempo posible en un videojuego". Pone el juego en pausa infinita, retrasando eternamente la muerte. Un equipo de científicos quería entrenar a una IA para clasificar quistes benignos de tumores malignos, solo para que se convirtiera en experta en detectar reglas. ¿Por qué? Cada imagen en su conjunto de entrenamiento incluía una pequeña regla médica que medía el tamaño del crecimiento. La IA decidió que ese era el punto culminante de la imagen. Si bien estos ejemplos son un poco divertidos y peculiares, la IA sin supervisión puede generar problemas menos cómicos. Depende de humanos para establecer algunas salvaguardas y asegurarse de que las IA estén en sintonía. Por eso, los principales proveedores de IDP incluyen una capa de supervisión humana.
Los humanos proporcionan un conjunto de entrenamiento inicial hasta que tanto los humanos como la IA estén satisfechos con la precisión
Un puñado de resultados se pasan intermitentemente a los humanos para su revisión manual
Los humanos establecen un umbral de precisión. Si la IA no se siente segura de su opinión, la envía a un humano para que la revise.
En cualquiera de estos casos, la IA recibe entrenamiento continuo. Absorbe la retroalimentación humana para mejorar su rendimiento y proporcionar mejores resultados la próxima vez.
Computación en la nube
Las soluciones de IDP basadas en la nube tienen grandes beneficios para sus capacidades de gestión de documentos:
Escalabilidad: Aproveche la potencia informática más allá de su infraestructura de TI interna. Las grandes organizaciones pueden procesar millones de documentos por semana y el IDP en la nube es lo que lo hace rápido, confiable y, sobre todo, posible. Gestione los períodos de máxima demanda, adapte el crecimiento del negocio y satisfaga las demandas de procesamiento de documentos de manera más efectiva.
Accesibilidad: En la era del trabajo remoto e híbrido, los empleados necesitan acceso a documentos vitales desde cualquier parte del mundo. Los miembros del equipo pueden encontrar información y datos en cualquier lugar y en cualquier momento, siempre que haya una conexión a Internet. Este alto nivel de accesibilidad apoya a equipos y oficinas geográficamente diversos. Múltiples usuarios pueden trabajar en documentos simultáneamente, mejorando la productividad y la colaboración.
Seguridad y cumplimiento: Los proveedores de la nube implementan sólidas medidas de seguridad para proteger sus datos. Socios de IDP con certificación ISO 27001 defienda sus datos con cifrado de datos de primer nivel, controles de acceso y actualizaciones de seguridad periódicas.
La computación en la nube ha abierto varias industrias, y el IDP no es una excepción.
Análisis avanzado
El IDP se está moviendo hacia el análisis predictivo y prescriptivo. Estas dos tendencias están revolucionando la generación de informes a la antigua. Utilizando métodos convencionales, una empresa podría descubrir una oportunidad, o una trampa peligrosa, después de meses de análisis de datos. Los análisis avanzados dirigen la mirada hacia el futuro, convirtiendo su repositorio de datos en una especie de bola de cristal.
Análisis predictivo: Va más allá de la generación de informes sobre datos históricos y tiene como objetivo hacer predicciones sobre el futuro. El análisis predictivo aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático y la IA para identificar patrones, tendencias y relaciones dentro de su ecosistema de datos. Los sistemas de IDP utilizan esta información para clasificar mejor los documentos, mejorar la precisión y advertirse sobre posibles anomalías.
Análisis prescriptivo: Toma análisis predictivo un paso más allá. El análisis prescriptivo sugiere acciones basadas en los conocimientos obtenidos de los datos. Los algoritmos de ML optimizan los flujos de trabajo o mejoran la toma de decisiones. Por ejemplo, un IDP impulsado por análisis avanzados podría recomendar un flujo de trabajo más eficiente para procesar un tipo de documento específico.
Con análisis avanzados, el IDP puede dar un sentido más valioso a sus datos. Las empresas lo están utilizando para identificar sentimientos de los clientes, analizar datos de facturas o detectar actividades fraudulentas en documentos financieros. Si bien estas cinco tendencias lideran la carga, docenas más están surgiendo. El Internet de las cosas (IoT) está generando más información que nunca, extrayendo puntos de datos de relojes inteligentes y refrigeradores, incluso cartones de huevos de alta tecnología. Los modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT o Google Bard, están ayudando a los proveedores a crear nuevas herramientas conversacionales. La capacidad de hablar con su ecosistema de documentos está en aumento. Solicite documentos que contengan términos específicos o extraiga un punto de datos en particular. Si una empresa de tamaño mediano ignorara el problema durante solo dos años, todos sus trámites sin archivar se apilan más alto que la trayectoria de vuelo de un avión. Así que considere qué tendencias puede implementar su organización para adelantarse.
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