La extracción de datos estructurados de documentos como facturas, recibos y formularios sigue siendo un reto importante para numerosas empresas. La diversidad en los formatos, diseños y lenguajes complica la estandarización, mientras que los métodos manuales resultan lentos y propensos a errores. Las tradicionales tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y los sistemas basados en reglas no son suficientes para manejar esta complejidad. Por ejemplo, un banco regional podría enfrentarse a la necesidad de procesar miles de documentos variados, como solicitudes de préstamo y declaraciones de impuestos, donde los procedimientos manuales generan cuellos de botella e incrementan el riesgo de errores.
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) busca solucionar estos problemas mediante el uso de inteligencia artificial (IA) para clasificar documentos, extraer información relevante y validar los datos extraídos, facilitando así su uso en procesos empresariales. Su objetivo principal es convertir documentos no estructurados o semi-estructurados en formatos más usables y organizados, como JSON, que integran campos, tablas u otra información específica.
Un avance revolucionario en esta área son los modelos de lenguaje visual (VLM). Estos modelos combinan grandes modelos de lenguaje (LLM) con codificadores de imágenes especializados, proporcionando capacidades de IA multimodal que permiten tanto el razonamiento textual como la interpretación visual. A diferencia de las herramientas tradicionales de procesamiento de documentos, los VLM analizan los documentos de manera más integral, permitiendo extraer significado con precisión y comprensión contextual sin precedentes.
Aunque la comprensión e implementación de estas tecnologías puede parecer un desafío, existen diversos enfoques dentro del IDP, incluyendo métodos de ajuste fino que ofrecen una solución escalable recomendada. Este proceso utiliza un marco conocido como Swift, que facilita el ajuste fino de modelos de lenguaje visual para transformar documentos en formatos JSON.
Además, el proceso de preparación de datos es crucial. Para el ajuste fino de modelos, se recomienda utilizar conjuntos de datos bien estructurados que contengan ejemplos anotados, lo que permite a los modelos aprender patrones específicos relacionados con el tipo de documentos que se procesarán.
Finalmente, después de ajustar un modelo, es esencial evaluar su rendimiento. Medidas como la tasa de error de caracteres y el índice de coincidencia exacta son fundamentales para entender la calidad de los datos extraídos y asegurar que se cumplan los estándares empresariales requeridos.
Las posibilidades para optimizar y expandir esta tecnología son vastas, abriendo la puerta a soluciones automatizadas en el procesamiento de documentos y la generación de información estructurada que puede tener un impacto positivo en la eficiencia operativa de las organizaciones.
