En un mundo donde las organizaciones manejan diariamente millones de documentos, desde facturas y contratos hasta registros médicos y estados financieros, se estima que entre el 80% y el 90% de los datos en estos documentos son no estructurados, lo que dificulta la obtención de valiosos conocimientos. A pesar de los avances tecnológicos, muchas empresas todavía dependen de la entrada manual de datos, lo que consume enormes cantidades de tiempo y es propenso a errores. Este enfoque tradicional limita la capacidad de las organizaciones para escalar sus operaciones y adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.
La evolución hacia la inteligencia artificial generativa ha facilitado la creación de soluciones de prueba de concepto para el procesamiento de documentos. Sin embargo, la transición de estas pruebas a un entorno de producción a menudo presenta desafíos significativos. Las organizaciones a menudo se ven obligadas a reconstruir sus prototipos cuando estos no son capaces de manejar volúmenes de producción, carecen de manejo de errores adecuado o no cumplen con los requisitos de seguridad y cumplimiento empresarial.
Para abordar estos problemas, se ha lanzado el GenAI IDP Accelerator, una solución de código abierto diseñada para ayudar a las organizaciones a transformar su manera de procesar documentos. Esta herramienta permite automatizar flujos de trabajo de procesamiento documental, extrayendo información estructurada de los documentos, lo que reduce la carga del trabajo manual. Con esta solución, las empresas pueden comenzar a implementar flujos de trabajo impulsados por inteligencia artificial en días, en lugar de meses.
El procesamiento inteligente de documentos (IDP, por sus siglas en inglés) incluye tecnologías que permiten extraer y procesar datos de varios tipos de documentos. Las tareas comunes en el IDP incluyen el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la clasificación automática de documentos, la extracción de datos, la evaluación de la calidad de los datos extraídos y la creación de resúmenes de contenido. Estas capacidades son esenciales para diversas industrias, como los servicios financieros, la atención médica, la manufactura y el sector público.
Las soluciones tradicionales de IDP se basan en la extracción basada en plantillas y modelos de aprendizaje automático convencionales, que suelen tener limitaciones en términos de configuraciones y precisión. La llegada de modelos de lenguaje grandes y la inteligencia artificial generativa ha revolucionado el campo, permitiendo a las organizaciones procesar diferentes tipos de documentos con una precisión casi humana.
El GenAI IDP Accelerator ha demostrado su efectividad al transformar el procesamiento de documentos para diversas organizaciones. Por ejemplo, Competiscan, una empresa de inteligencia de marketing, logró mejorar su precisión de clasificación y extracción en un 85%, mientras que Ricoh, líder en gestión de documentos, pudo procesar más de 10,000 documentos médicos al mes con un enfoque escalable. Esta solución modular, basada en servicios de Amazon, ofrece un despliegue sencillo y un coste por uso, permitiendo a las empresas adaptarla a sus necesidades específicas sin complicaciones.
La arquitectura del GenAI IDP Accelerator es completamente modular y se beneficia de la escalabilidad y seguridad de los servicios en la nube. La capacidad de personalizar cada etapa del procesamiento permite a las organizaciones optimizar sus flujos de trabajo de acuerdo a sus requerimientos sin complicaciones.
A medida que el mundo continúa avanzando hacia la automatización y la inteligencia artificial, la implementación de soluciones como el GenAI IDP Accelerator promete revolucionar la manera en que las organizaciones procesan y manejan sus documentos, permitiéndoles obtener mejores resultados de manera más rápida y rentable.
vía: AWS machine learning blog
