La extracción de datos estructurados de documentos como facturas, recibos y formularios sigue siendo un gran desafío para muchas empresas. La diversidad en formatos, diseños y lenguajes complica la estandarización, y los métodos manuales son lentos y propensos a errores. Las tecnologías tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y los sistemas basados en reglas a menudo no son suficientes para abordar esta complejidad. Por ejemplo, un banco regional podría enfrentar la necesidad de procesar miles de documentos, como solicitudes de préstamo y declaraciones de impuestos, lo que genera cuellos de botella e incrementa el riesgo de errores.
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) busca resolver estos problemas mediante el uso de inteligencia artificial (IA) para clasificar documentos, extraer información relevante y validar los datos extraídos, facilitando su uso en procesos empresariales. Su objetivo es convertir documentos no estructurados o semi-estructurados en formatos utilizables como JSON, que contienen campos, tablas u otra información específica.
Un avance revolucionario en esta área son los modelos de lenguaje visual (VLM). Estos modelos integran grandes modelos de lenguaje (LLM) con codificadores de imágenes especializados, proporcionando capacidades de IA multimodal que permiten el razonamiento textual y la interpretación visual. A diferencia de las herramientas tradicionales de procesamiento de documentos, los VLM analizan los documentos de manera integral, lo que les permite extraer significados con precisión y comprensión contextual sin precedentes.
Comprender estas tecnologías y su implementación puede parecer un desafío. Sin embargo, se presentan enfoques dentro del IDP, incluidos 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 convertir documentos en formatos JSON.
El proceso de preparación de datos es igualmente crucial. Para el ajuste fino de modelos, se recomienda emplear conjuntos de datos bien estructurados con ejemplos anotados, lo cual permite a los modelos aprender patrones específicos relacionados con el tipo de documentos a procesar.
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 requeridos por las empresas.
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 mejoran la eficiencia operativa de las organizaciones.
