Este año, el desarrollo de la inteligencia artificial (AI) se ha visto rodeado de una gran expectación, que es lo que se espera de cualquier nueva tecnología emergente en el mercado. Según el informe Hype Cycle de Gartner, las innovaciones de productos, como los biochips, los coches autónomos y los asistentes personales, han seguido “una progresión típica de la innovación, desde el entusiasmo desmesurado, pasando por un periodo de desilusión, hasta la comprensión final de la relevancia y el papel de la innovación en un mercado o dominio”.
En la actualidad, los desarrollos de inteligencia artificial más emblemáticos y prospectivos son el transformador preentrenado generativo(ChatGPT) y el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP). Según el informe de Markets and Markets, se calcula que el tamaño del mercado de chatbot aumentará de 2.600 millones de euros en 2021 a 9.600 millones de euros en 2026. Mientras tanto, según el informe de Market Research Future, se prevé que el mercado de IDP crezca de 1,35 millones de euros en 2022 a 13,58 millones de euros en 2030.
En esta publicación, estudiaremos las definiciones y características de ChatGPT e IDP y los nuevos casos de uso de estas dos tecnologías.
Contenido
Definición y características de ChatGPT
Diferentes opiniones sobre ChatGPT han inundado Internet. Mientras que algunas personas han invertido en esta tecnología y afirman que es el mejor desarrollo de la historia, otras han criticado la tecnología de la AI por quitar puestos de trabajo y destruir campos creativos. ChatGPT es un nuevo chatbot basado en un gran modelo de lenguaje (LLM) que entiende las indicaciones que dejan los usuarios y crea respuestas a sus peticiones. Para ello, se ha preentrenado con una amplia gama de vocabulario y amplios conocimientos generales. ChatGPT puede hacer predicciones, como las soluciones de AI, utilizando avisos para predecir qué información buscan los usuarios. Puede proporcionar información de nivel enciclopédico con datos listados, como números de teléfono y direcciones. Además, crea frases originales con palabras que imitan cómo escriben los humanos. Por ejemplo, entre marzo y abril de 2023, el periódico italiano Il Foglio publicó un artículo generado por ChatGPT al día en su web oficial.
Sin embargo, la exactitud de la información proporcionada por ChatGPT varía. Aunque puedes utilizar este instrumento para generar ideas en campos creativos, probablemente no quieras pedir asesoramiento jurídico. Creemos que la verdadera habilidad para utilizar este desarrollo es la calidad del aviso. Cuanto más exactamente utilices las palabras en este chatbot, más respuestas relevantes recibirás.
El impacto del ChatGPT en el mercado
El LLM puede aplicarse en diferentes sectores empresariales. El mayor impacto que han mostrado estos modelos se ha producido en los ámbitos del marketing y el periodismo, que son a la vez partidarios y detractores de ChatGPT. Las personas que suponen que el ChatGPT destruirá la necesidad de la escritura humana se equivocan. La comprobación de los hechos, la edición y la confirmación de que el tono de voz se ajusta a la estrategia de la marca son puntos débiles de esta nueva tecnología.
La AI genera textos que pueden parecer creíbles. Sin embargo, en sectores en los que la precisión es fundamental, recibir resultados inexactos que suenan como lo que alguien dijo, en lugar de citas precisas, puede causar problemas.
Definición y características de la IDP
La IDP con la red neuronal convolucional (CNN) -uno de los primeros modelos de aprendizaje profundo- se desarrolló en la década de 1990. Esta tecnología la utilizaban los bancos para procesar automáticamente los cheques y las oficinas de correos para automatizar la introducción de direcciones postales escritas a mano. Desde entonces, esta disciplina ha evolucionado hacia enfoques basados en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
En la actualidad, IDP aplica diversos instrumentos tecnológicos sinérgicos. Los sistemas modernos de IDP se basan en técnicas de visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural (NLP), aprendizaje profundo y aprendizaje automático (ML). Sirven para recoger información de un documento, comprobar que se ha analizado correctamente, extraer datos relevantes y realizar un tratamiento inteligente. Mientras que el OCR transcribe perfectamente los errores, los instrumentos de procesamiento de documentos, impulsados por la AI, son responsables de una mayor precisión y de mejoras permanentes.
Como ya se ha dicho, el objetivo principal de la IDP es transformar documentos no estructurados, semiestructurados y estructurados en datos digitales utilizables. Según las estadísticas, el 80% de los datos empresariales se presentan en formatos no estructurados, como correos electrónicos, documentos en papel, imágenes y archivos PDF. Los datos empresariales requieren la integración de distintas tecnologías para transformarlos en archivos legibles por máquinas. También hay muchas industrias en las que se puede aplicar esta tecnología, como la banca, la logística, la fabricación, la administración pública, el comercio minorista, etc. Según laEncuesta Mundial de Ejecutivos de McKinsey, el 70% de los encuestados afirmaron que sus organizaciones están al menos probando la automatización de los procesos empresariales en una o más unidades o funciones de negocio.
El impacto de la IDP en el mercado
La tecnología IDP ha tenido el mayor impacto en el sector bancario. Dependiendo de los clientes clave, una empresa bancaria típica puede tener varios departamentos, como seguros, cobro de deudas y sucursales separadas para empresas y clientes privados.
En el pasado, los procesos manuales internos relacionados con los documentos impedían la reducción de costes y la captación de nuevos clientes. La dirección bancaria indicó que les preocupaba el tiempo y que se malgastaran recursos en el procesamiento manual de los datos de los consumidores. Algunos bancos vieron reducida su cuota de mercado, perdiendo frente a alternativas modernas que captaban la atención de los clientes más jóvenes.
Hoy en día, cada vez más bancos aplican sistemas modernos de IDP para gestionar eficazmente los flujos de trabajo con documentos. Los empleados que trabajan en las sucursales ya no pasan horas introduciendo datos manualmente. La mayor parte del papeleo se digitaliza inmediatamente, sin necesidad de recoger papeles y sólo después digitalizar el papel. El procesamiento automatizado de documentos ha ayudado al sector bancario a reducir los riesgos asociados a costes irrecuperables y procesos obsoletos.
Casos prácticos de IDP y ChatGPT
Para esta publicación, hemos investigado cómo ChatGPT, el LLM de nueva generación, podría aplicarse a los mercados de IDP y de procesamiento de datos no estructurados (UDP).
Creemos que LLM puede mejorar IDP y UDP de las siguientes maneras:
- Clasificación de documentos
ChatGPT puede utilizarse para clasificar documentos en función de su estructura o contenido. Por ejemplo, puede entrenarse para distinguir entre distintos tipos de facturas. También puede reconocer si un archivo es un contrato o un correo electrónico.
- Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)
ChatGPT puede identificar y extraer entidades con nombre, como personas, organizaciones y direcciones de documentos. Esta función puede utilizarse cuando necesites identificar a los principales interesados en un contrato o extraer información de contacto de tarjetas de visita.**
- Extracción de texto
ChatGPT puede utilizarse para extraer información de imágenes o documentos escaneados mediante la tecnología OCR. Esta función puede ayudar a extraer información de formularios y digitalizar documentos en papel.
- Resumen de textos
ChatGPT puede utilizarse para crear resúmenes de documentos o correos electrónicos largos. Por ejemplo, para ofrecer una visión general de alto nivel de un contrato o para resumir un artículo periodístico. Esto podría ser valioso para las personas que necesitan comprender rápidamente de qué trata un documento sin tener que leerlo entero.
- Análisis del sentimiento
ChatGPT puede utilizarse para analizar datos de texto y obtener información. Por ejemplo, para comprender el sentimiento de los clientes en las reseñas o para identificar los temas que se debaten en las redes sociales. Esta tecnología podría proporcionar a las empresas información valiosa para ayudarles a tomar mejores decisiones.
Conclusión
El ChatGPT y la IDP han tenido un gran impacto en varios sectores empresariales en los últimos años, afectando especialmente al marketing, el periodismo, las finanzas y la logística. El uso de ChatGPT e IDP facilita el procesamiento de documentos, que requiere mucho tiempo y es monótono y agotador, y es menos propenso a errores manuales. De este modo, los datos en diversos formatos resultan más eficaces, lo que favorece el aumento de la productividad y la eficacia operativa.
La tecnología IDP responde a la necesidad del mercado de procesar grandes volúmenes de documentos semiestructurados y no estructurados con mayor precisión y rapidez. Mientras tanto, el desarrollo de chatbots tiene como objetivo proporcionar atención al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana, a un coste operativo menor, operaciones de autoservicio y participación del cliente a través de múltiples canales.
Juntos, ChatGPT e IDP pueden ofrecer grandes resultados: mejorar la precisión de la extracción de datos, responder a comandos de lenguaje natural sobre información empresarial crítica y crear fácilmente nuevas aplicaciones de UPD e AI. Además, las plataformas IDP que utilizan la funcionalidad ChatGPT también pueden mejorar la identificación de la intención del cliente, resumir las conversaciones, responder a las preguntas de los clientes y dirigirlos a los recursos.