Reconocimiento de documentos e IA: ¿espectacular o impresionante?
Leer y utilizar la información y los datos de los documentos no supone un gran reto para nosotros como humanos. Somos capaces de clasificar y separar fácilmente una pila de documentos diferentes en función de su disposición y de capturar toda la información necesaria.
Para las soluciones de software, este procesamiento es cualquier cosa menos mundano. La extracción eficaz de información de los documentos empresariales entrantes, como los pedidos de compra, es crucial para las empresas que se enfrentan a innumerables documentos cada día.
Sobre todo porque el escaneado y la captura de documentos son mundos distintos. Cuando se escanea un documento, se almacena digitalmente en el ordenador. Ahí se detiene el proceso.
El expediente está digitalizado, pero los usuarios no pueden hacer gran cosa con la información contenida en el documento. Sin embargo, esta información es muy valiosa y las empresas la necesitan para utilizarla y procesarla posteriormente en su sistema SAP.
Por lo tanto, es esencial establecer un software o proceso para la captura de documentos de contenido. Pero esto no es ni mucho menos el final de la tarea.
A pesar de la constante mejora de las tecnologías, la exhaustiva corrección semántica de la extracción de datos sigue siendo un reto, especialmente cuando se analiza el contenido de las tablas para reconocer los artículos pedidos o facturados, ya que los documentos suelen tener estructuras complejas y ambiguas.
Se puede confiar en procesos de reconocimiento similares al reconocimiento facial. En combinación con un gran número de plantillas de diseño y un aprendizaje automático continuo, se pueden generar altos índices de automatización para el reconocimiento y la captura de documentos como pedidos o facturas.
Este método puede completarse con una extracción inteligente del contenido de las tablas que vaya más allá del mero reconocimiento de las estructuras físicas.
Se trata de un enfoque basado en Deep Learning que permite reconocer posiciones en diferentes disposiciones que no necesariamente se tienen en cuenta en el reconocimiento puro de estructuras o no se enseñan al algoritmo de antemano.
El nuevo enfoque, basado en Deep Learning, entrena el algoritmo utilizado con una gran cantidad de datos reales procesados, que se anonimizan por motivos de protección de datos y se ponen a disposición de una red neuronal.
Este algoritmo es ahora capaz de generar elevadas tasas de captura incluso para la captura inicial de pedidos o facturas gracias a la "experiencia" y a la red correspondientemente amplia.
Es posible reconocer no solo texto y números, sino también contenidos complejos de tablas en pedidos iniciales. El aprendizaje profundo como subconjunto de la inteligencia artificial ayuda a aumentar considerablemente la productividad y la eficiencia operativa.
El nuevo método de reconocimiento es especialmente interesante porque su lógica de análisis es genérica en principio y, por tanto, puede adaptarse fácilmente a otros tipos de documentos. Se basa sólo en una pequeña parte en un tratamiento específico del texto basado en el diseño.
Estas tecnologías demuestran lo excepcionalmente eficaz que puede llegar a ser la inteligencia artificial. Actualmente se está trabajando en la próxima generación de servicios de IA que pronto podrán extraer datos precisos y fiables de pedidos, facturas y otros documentos comerciales con un simple gesto.
Lo que resulta especialmente emocionante es que los mejores enfoques de IA se adaptan excepcionalmente bien al procesamiento del lenguaje natural en el ámbito de los documentos empresariales y representan un enorme potencial de innovación en el futuro.
Por poco espectacular que nos pueda parecer a los humanos la captura de documentos, los procesos que se esconden tras el tratamiento automatizado no sólo demuestran de forma impresionante los obstáculos, sino también el rápido desarrollo técnico y los fascinantes enfoques de las soluciones: un reto impresionante de dominar.
