La evolución del procesamiento de documentos: Del OCR al IDP
Imagine un mundo en el que las máquinas leen la escritura mejor que los humanos, en el que los datos se extraen de los documentos en un abrir y cerrar de ojos, y en el que la información no estructurada se convierte en una fuente de información empresarial. Esto no es ciencia ficción, sino la historia real del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP).
Hoy, junto con Sergey Jermakov, COO de Graip.AI, exploraremos cómo, lo que una vez fue un sueño para los más inteligentes, se ha convertido en algo cotidiano, y trazaremos la evolución del procesamiento de documentos.
Entendiendo los orígenes: Tecnología OCR
Imagine que está en una conferencia y alguien le da su tarjeta de presentación. En lugar de escribir manualmente la información de contacto en su teléfono, utiliza Google Lens. Simplemente apunta la cámara de su teléfono a la tarjeta de presentación y ¡voilá! El texto se convierte mágicamente en formato digital. Esto no solo le ahorra tiempo, sino que también reduce las posibilidades de errores de introducción manual de datos. Para que esto suceda, Google Lens emplea tecnología de reconocimiento óptico de caracteres.
El OCR tiene una historia fascinante que se remonta a 1914, cuando Emanuel Goldberg introdujo un invento revolucionario. Ideó una máquina capaz de leer caracteres y traducirlos a código telegráfico. Esta innovación utilizaba la tecnología de los proyectores de cine para manipular microfilmes y empleaba una célula fotoeléctrica de reconocimiento de patrones para identificar los registros correctos.
La dedicación de Goldberg a mejorar la tecnología OCR persistió a lo largo de los años, llevando al desarrollo de lo que puede considerarse el motor de búsqueda inaugural del mundo. Este dispositivo pionero utilizaba el OCR para examinar archivos de microfilm, buscando patrones específicos de caracteres. Sorprendentemente, la patente estadounidense de esta "máquina estadística" acabó en manos de IBM, lo que demuestra el impacto duradero del trabajo pionero de Goldberg en el campo del OCR.
El OCR supuso un avance revolucionario, ya que les permitía a las máquinas reconocer los caracteres impresos y transformarlos en texto codificado. Esta innovación sentó las bases de la digitalización de los contenidos escritos y la automatización de las tareas de entrada de datos.
Hoy en día, la tecnología OCR es versátil y se emplea ampliamente en diversas aplicaciones, desde la banca y las finanzas hasta la educación y la sanidad. Su capacidad para convertir texto impreso en caracteres codificados por máquina ha simplificado numerosos aspectos de nuestras vidas, lo que la convierte en parte integral de la transformación digital que experimentamos hoy en día.
Sin embargo, el OCR, a pesar de su importancia, se enfrentó a ciertas limitaciones. Mientras sobresalía con documentos estructurados con formatos coherentes, el OCR tenía dificultades cuando se enfrentaba a texto escrito a mano y datos no estructurados.
Automatización robótica de procesos: Automatización de tareas rutinarias
Tamaño del mercado de la RPA
Otro momento crucial en el camino de la automatización se produjo a principios de la década de los 2000 con la aparición de la automatización robótica de procesos. La RPA planteó la idea de robots de software, a menudo denominados "bots", diseñados para imitar las interacciones con los sistemas informáticos. El objetivo principal de la RPA era automatizar tareas caracterizadas por la repetición y el cumplimiento de reglas predefinidas, que abarcan diversas funciones empresariales.
Al igual que sus homólogos humanos, los robots de software son capaces de comprender información en pantalla, pulsar teclas con precisión, navegar por sistemas complejos, reconocer y extraer datos y realizar toda una serie de tareas predefinidas. La principal diferencia radica en su eficiencia y consistencia; superan a los humanos en velocidad y fiabilidad, y todo ello sin necesidad de pausas o descansos.
La adopción de la RPA está aumentando rápidamente en organizaciones de todos los tamaños para generar un mayor rendimiento de la inversión y aumentar la productividad. El tamaño del mercado de la automatización se valoró en 10.010 millones de USD en 2022. Según Fortune Business Insights, se prevé que el mercado mundial de la automatización robótica de procesos crezca de 13.860 millones de USD en 2023 a 50.500 millones de USD en 2030.
En medio de este crecimiento exponencial del mercado de la automatización robótica de procesos, es fascinante ver cómo la RPA está generando beneficios tangibles en diversos sectores. Por ejemplo, en el industria sanitaria La RPA está mejorando significativamente la atención al paciente. Los robots de RPA gestionan la programación de citas, el procesamiento de reclamaciones e incluso la gestión de datos de los pacientes. Esto no solo reduce las cargas administrativas, sino que también minimiza los errores, lo que se traduce en mejoras en la atención sanitaria.
Procesamiento inteligente de documentos: El cambio de paradigma
A diferencia del OCR y la RPA tradicional, el IDP se liberó de los confines de los datos estructurados. Poseía la notable capacidad de comprender y extraer información de documentos no estructurados como facturas, contratos, correos electrónicos, etc. Los sistemas de IDP más allá de la mera automatización; aprendían de los datos, se adaptaban a la evolución del diseño de los documentos, y mejoraban continuamente su precisión mediante el aprendizaje automático. Esta adaptabilidad y capacidad de aprendizaje cambiaron las reglas del juego y diferenciaron al IDP de sus predecesores.
La verdadera transformación llegó a finales de la década de 2010, cuando la inteligencia artificial y la automatización convergieron para dar lugar al procesamiento inteligente de documentos. El IDP hizo uso de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para procesar documentos de forma inteligente, independientemente de su formato o complejidad.
El poder del IDP hoy
Según un informe de MarketsandMarkets, se prevé que el valor del mercado del IDP alcance los 5.200 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 37.5 %. Con el rápido crecimiento de la adopción del IDP y las impresionantes proyecciones del mercado, es evidente que las empresas están adoptando soluciones innovadoras para hacer frente a sus diferentes necesidades. Sin embargo, el éxito de estas soluciones no depende únicamente de la adopción del IDP.
Las tecnologías emergentes, como la IA y el ML, han ganado una tracción significativa entre las organizaciones líderes en el terreno digital actual. Estas organizaciones están buscando activamente factores distintivos para obtener una ventaja competitiva proporcionando experiencias de cliente de primer nivel que incluyan actualizaciones en tiempo real. El enfoque ahora gira en torno a la satisfacción del cliente a través de la mejora de la productividad empresarial y de los canales de comunicación.
Cuando se trata de extracción de datos, los clientes exigen cada vez mejores resultados. El procesamiento inteligente de documentos se perfila como una alternativa superior a OCR y RPA Los retos que planteaba el manejo manual de documentos impulsaron la demanda de soluciones digitales, lo que llevó al desarrollo de herramientas automatizadas. La adopción generalizada del IDP coincide con la visión sobre la utilización generalizada de la IA, ya que resuelve numerosos problemas a los que se enfrentan los profesionales de diversos sectores.
Las soluciones modernas de IDP con IA ofrecen una amplia gama de funcionalidades, entre las que se incluyen extracción automatizada de datos, clasificación de documentos, validación de datos e incluso de la información. Industrias de todo tipo se benefician de la reducción del trabajo manual, mayor precisión y la posibilidad de extraer información valiosa de sus documentos.
Paralelamente, el tiempo dedicado a la tramitación de documentos no ha dejado de aumentar, mientras que las iniciativas de digitalización de estos procesos están rezagadas. Mientras tanto, los clientes esperan resultados más rápidos y sin errores. En consecuencia, la demanda de soluciones IDP ha experimentado un aumento sustancial.