Las empresas recopilan datos de documentos y fuentes diversas. Cuanto mayor es el volumen de datos no estructurados en una empresa, mayor es la cantidad de datos ocultos; es decir, datos que no utilizan de manera activa. Como resultado, se pierde el potencial de obtener insights y mejoras en la eficiencia. Para que los datos sean procesables, tienen que estar disponibles como información estructurada. Pero esto plantea ciertos desafíos para las empresas.

La solución: la inteligencia artificial (IA) se encarga de la extracción de datos y automatiza su registro e intercambio en los sistemas. De este modo, la inteligencia empresarial resultante consigue que los procesos sean más rápidos, más eficientes y menos propensos a errores.

Este artículo ofrece una visión general de los beneficios potenciales de la extracción de datos con IA.

Definición: ¿qué es la extracción de datos?

La extracción de datos describe el proceso de extraer datos de un documento para almacenarlos como metadatos en un formato estructurado. Este proceso permite que los usuarios extraigan información importante de fuentes de datos desestructuradas o semiestructuradas y la organicen en un formato fácilmente procesable. De esta manera, se reduce la cantidad de datos ocultos de manera significativa.

Un buen ejemplo de extracción de datos es la captura automatizada de los datos de facturas entrantes. En este caso, la información importante, como el número de factura, la fecha, el importe y la información sobre el proveedor, se extrae y se almacena en un sistema de información que facilita su accesibilidad durante los próximos pasos del proceso.

¿Qué papel desempeña el software de OCR en la extracción de datos?

El OCR es el reconocimiento óptico de caracteres. La tecnología captura el texto presente en archivos de imagen, y es una parte fundamental de los sistemas de gestión documental (DMS) de última generación. El OCR desempeña un papel clave en la extracción de datos, ya que permite que los usuarios conviertan el texto impreso o manuscrito de documentos escaneados en texto legible por máquina.

Posteriormente, los datos extraídos de este modo se almacenan en el sistema para que las personas y las máquinas puedan acceder a ellos, lo que supone la base para el procesamiento de la información. Es así como el software de OCR mejora la eficacia de la extracción de datos al facilitar el acceso a información importante de distintas fuentes documentales y reducir el registro manual.

¿Qué papel juega la inteligencia artificial (IA) en el proceso de extracción de datos?

La inteligencia artificial se utiliza para automatizar el proceso de extracción de datos. La tecnología de IA entra en juego justo después del OCR para interpretar los datos no estructurados. Es capaz de comprender de qué tipo de documento se trata en cada caso y almacena esta información en un formato estructurado y en el contexto adecuado.

Por ejemplo, cuando se recibe una factura, la IA detecta todo el contenido importante de esta, como el total, el proveedor* o el número de factura. Además, la IA reconoce qué procesos son relevantes para la información específica de la factura, tras lo que el sistema almacena dicha información en un formato adecuadamente estructurado.

De esta manera, se generan workflows más eficientes a nivel operativo y se garantiza que la información está claramente identificada y accesible. Al final, esto supone una mejora importante de la calidad de los datos.

Hola, Doxi, ¿cómo funciona la extracción de datos de documentos no estructurados?

Paso 1: Digitalización y registro de los documentos

En este paso, Doxis registra los documentos en el sistema. De hecho, Doxis tiene la capacidad de obtener documentos de forma independiente a través de interfaces, aunque también se le pueden asignar automáticamente. Sin embargo, los documentos en papel se tienen que escanear y digitalizar primero, para lo que Doxis ofrece conexiones con sistemas de escaneado masivo.

Lo ideal es que los proveedores, partners y clientes te envíen los documentos directamente en formatos de archivo digital, como PDF, archivos de imagen o documentos de Word. Por lo tanto, una parte importante de tu transformación digital sería la de pedirles que te envíen siempre archivos electrónicos, si no lo están haciendo ya.

Paso 2: Clasificación y uso de la tecnología OCR

Como el sistema no puede leer ni procesar texto en archivos de imagen (como es el caso de los documentos escaneados), es necesario preparar previamente el contenido para la máquina. La tecnología OCR utiliza el reconocimiento de patrones para capturar el contenido textual de archivos de imagen, como PDF, y almacenarlo en el documento como formato de texto.

Después, Doxis clasifica los documentos según el contenido del texto. El sistema se basa en diferentes palabras clave para asignar una clase concreta al documento. Las facturas, por ejemplo, se identifican por los números de factura o las partidas. De esta manera, aunque los documentos tramitados con frecuencia son fáciles de clasificar, aquellos que aparecen por primera vez o que son poco comunes pueden ser más complicados de identificar. Y es aquí donde entran en juego la IA y el aprendizaje automático. El programa de IA puede buscar documentos similares y conocidos para proponer una clase de documento. A partir de aquí, gracias al entrenamiento, el sistema de clasificación se va volviendo cada vez más preciso. Y esto es muy importante, ya que una clasificación correcta de los documentos proporciona la base para el siguiente paso de extracción de datos.

Paso 3: Extracción de datos y almacenamiento estructurado

En función de la clase de documento asignada, la tecnología de IA de Doxis extrae toda la información relevante en un solo clic. En el caso de las facturas, esta información incluye el número de factura, el proveedor y las partidas, mientras que en las solicitudes de clientes nos encontraremos con los datos maestros del cliente, su número y sus consultas.

La IA detecta el tipo de información del documento y la almacena como metadatos en un formato estructurado. Para ello, utiliza tecnologías como el aprendizaje automático, los modelos de lenguaje de gran tamaño y las funciones basadas en reglas. De esta manera, la IA elimina la necesidad de mecanografiar la información o de transferir los datos a formularios específicos, lo que supone un enorme ahorro de tiempo, además de aliviar la carga de trabajo de los empleados y acabar con los retrasos en el procesamiento de la información.

Tras esta aplicación de la IA, los empleados solo tienen que validar los datos. No es de extrañar que la función de extracción de datos automática de Doxis se llame Extracción Mágica.

Paso 4: Validación de los datos

Antes de enviar la información a un workflow, los datos se tienen que comprobar para garantizar que el contexto es el correcto. En este punto es importante distinguir entre métodos de validación humanos y automáticos.

En la validación humana, el empleado comprueba los datos extraídos. Esto es muy importante, ya que un escaneado de mala calidad puede provocar errores y que los datos no se transfieran en su totalidad. De la misma manera, el programa de IA podría clasificar incorrectamente la información nueva. Para garantizar unos datos de alta calidad, los empleados pueden realizar una validación rápida y comparar los datos extraídos con la información del documento.

Doxis, por su parte, también lleva a cabo una validación automática en la que el sistema coteja la información extraída con los documentos pertinentes. De este modo, por ejemplo, Doxis compara las partidas de una factura con la confirmación de recepción de cada elemento facturado. Si la información no coincide, Doxis marca los elementos correspondientes con una alerta. Esta comprobación automática permite identificar errores en los documentos durante las fases iniciales.

Paso 5: Procesos empresariales integrales

Una vez que el sistema ha capturado toda la información, Doxis guarda el documento automáticamente en el registro digital correcto. Si se trata de un contrato de trabajo firmado, el programa de IA lo guarda en el registro de empleado correspondiente y se lo notifica a un trabajador del departamento de RR. HH.

Si un documento requiere algún tipo de acción, Doxis activa el workflow y transfiere toda la información relacionada con este. En el caso de una factura, por ejemplo, se lanza el worflow de factura correspondiente. Doxis almacena la factura en el libro mayor de facturas recibidas y se lo notifica a un empleado de contabilidad. El procesamiento inteligente de documentos es solo el punto de partida para unos procesos empresariales sin fisuras de principio a fin.

Nota para los equipos de atención al cliente: la IA puede determinar el tono del contenido. Es decir, si se recibe un mensaje de un cliente molesto, el programa de IA le da prioridad sobre otros con tonos más amigables.

Las ventajas de la extracción de datos con IA

La extracción de datos con IA proporciona muchas ventajas, ya que permite automatizar prácticamente todos los procesos implicados. Interpreta los datos no estructurados, los sitúa en su contexto y los almacena adecuadamente en un formato estructurado. De esta manera, mejora significativamente la eficacia de los flujos de trabajo.

A continuación, destacamos las ventajas de la extracción de datos con IA:

• Escalabilidad: la IA puede procesar grandes volúmenes de documentos con facilidad.
• Precisión: la extracción de datos basada en IA reduce los errores manuales y mejora la precisión de la información extraída.
• Consistencia: la IA extrae los datos de forma fiable y consistente.
• Flexibilidad y adaptabilidad: la IA es flexible y adaptable. Entiende los documentos de manera intuitiva y aprende con cada procesamiento.
• Privacidad y seguridad de los datos: los registros detallados, los procesos transparentes y las funciones de seguridad garantizan que cumples todos los requisitos legales.
• Monitorización: los mecanismos de monitorización y los procesos de validación te aseguran que dispones de todos los datos sin errores.
• Ahorro de tiempo y costes: la extracción de datos automática ahorra tiempo y dinero. Procesa tus documentos más rápido para que tu equipo pueda centrarse en las actividades que realmente importan.

Extracción de datos con IA: el futuro del registro de documentos

La extracción de datos con IA minimiza en gran medida la cantidad de datos ocultos de una empresa. Al extraer los datos, haces que sean totalmente procesables, lo que favorece las decisiones basadas en datos y los análisis asistidos por IA.

El aumento de la eficacia en los workflows posteriores también es un beneficio directo de la extracción de datos basada en IA, ya que los flujos de trabajo se lanzan de manera automática. De este modo, aceleras tus procesos: eliminas los cuellos de botella en el procesamiento del correo entrante, independientemente del número de documentos que reciba la empresa. Gracias a la extracción de datos, puedes procesar los documentos mucho más rápido y tus clientes se benefician de tiempos de espera más cortos.

Preguntas frecuentes sobre la extracción de datos