Contexto
En la actualidad, muchas empresas se enfrentan al desafío de manejar un volumen considerable de documentos que vienen en una variedad de formatos (p.ej: PDF, excels, words, imágenes..). Esta tarea, que requiere de un procesamiento meticuloso, consume una cantidad significativa de tiempo y recursos, además de ser una actividad tediosa y poco motivadora para los empleados. La necesidad de extraer datos precisos de estos documentos, ya sea para certificar reformas de vehículos, hacer reclamaciones de siniestros o gestionar procesos en otros sectores, se convierte en un punto crítico para la eficiencia operativa.
En este contexto, trabajamos con una empresa certificadora que se encontraba en esta situación. Desde hacía tiempo, invertía una parte relevante de sus recursos en extraer y procesar información de documentación compleja. Esta documentación les llegaba al ERP proviniente de sus distintos clientes, desde donde posteriormente la procesarían los técnicos.
Objetivos
El objetivo principal de la automatización en el procesamiento de documentos es reducir la intervención manual y acelerar el trabajo, mejorando la extracción de datos y disminuyendo los errores.
En el caso de la certificadora, el objetivo era automatizar la extracción de información en distintos documentos y facilitarla a los técnicos.
Retos
Implementar la automatización en el procesamiento de documentos conlleva una serie de retos significativos:
Gestión de documentación compleja: Los documentos vienen en diversos tipos y formatos, lo que hace complicado su manejo uniforme.
Extracción de información de datos no estructurados: Muchos documentos contienen información en formatos no estructurados, como imágenes o PDF escaneados, lo que dificulta la extracción precisa de datos.
Integración con sistemas existentes: Asegurar que los nuevos sistemas de automatización se integren sin problemas con las infraestructuras tecnológicas actuales de la empresa. En nuestro caso con el ERP de la empresa certificadora.
Soluciones
Para superar estos retos, la integración de la inteligencia artificial ofrece soluciones que pueden transformar radicalmente el procesamiento de documentos:
OCR Inteligente: El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) avanzado, potenciado con técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), permite extraer información de múltiples formatos, incluyendo texto manuscrito y documentos escaneados.
Modelos de IA entrenados: Utilización de modelos de IA entrenados para reconocer patrones y extraer datos relevantes de documentos complejos.
Automatización de workflows: Implementación de sistemas que automatizan los flujos de trabajo, desde la recepción de documentos hasta su almacenamiento y utilización en sistemas internos.
Análisis y aprendizaje continuo: Aplicación de técnicas de análisis para identificar áreas de mejora y adaptar los modelos de IA a nuevas necesidades y tipos de documentos.
Resultados
La implementación de sistemas de automatización en el procesamiento de documentos con IA ha demostrado tener un impacto significativo en varias métricas. En el caso de la certificadora, estos han sido los impactos en las métricas clave:
Reducción del 40% del tiempo total del proceso: Los documentos se extraen y procesan más rápidamente y con menos error, permitiendo una mayor eficiencia operativa end-to-end.
Reducción del 90% en introducción de errores: La precisión en la extracción de datos reduce significativamente los errores introducido por los técnicos, mejorando la calidad de la información procesada.
Mejora continua: El uso de analíticas y aprendizaje automático permite una mejora continua del proceso, adaptándose a nuevas necesidades y mejorando la eficiencia global.
La automatización del procesamiento de documentos con IA no solo optimiza los flujos de trabajo, sino que también libera a los empleados de tareas tediosas, permitiéndoles enfocarse en actividades de mayor valor añadido. Con la integración adecuada, las empresas pueden lograr una transformación digital efectiva que impulse su competitividad y eficiencia.
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