La extracción de datos estructurados de documentos, como facturas, recibos y formularios, representa un desafío significativo para muchas empresas en la actualidad. La diversidad en formatos, diseños y lenguajes dificulta la estandarización, y los métodos manuales resultan lentos y propensos a errores. Tecnologías tradicionales como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y sistemas basados en reglas han demostrado ser insuficientes al enfrentarse a esta complejidad. Un banco regional, por ejemplo, puede tener que procesar miles de documentos diarios, 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) emerge como una solución a estos problemas, utilizando inteligencia artificial (IA) para clasificar documentos, extraer información relevante y validar los datos recogidos, simplificando así su integración en procesos empresariales. Su principal objetivo es convertir documentos no estructurados o semi-estructurados en formatos estructurados y utilizables, como JSON.
En este contexto, los modelos de lenguaje visual (VLM) suponen un avance revolucionario. Estos modelos combinan grandes modelos de lenguaje (LLM) con codificadores de imágenes especializados, proporcionando capacidades de IA multimodal que permiten un análisis tanto textual como visual. A diferencia de otras herramientas, los VLM analizan documentos de manera integral, ofreciendo una precisión y comprensión contextual sin precedentes.
La implementación de estas tecnologías a menudo se percibe como compleja, pero existen enfoques dentro del IDP que ofrecen soluciones escalables. Un método destacado es el ajuste fino, que utiliza el marco Swift para adaptar modelos de lenguaje visual y convertir documentos en formatos JSON.
La preparación de datos es igualmente crucial en este proceso. Se recomienda utilizar conjuntos de datos bien estructurados y con ejemplos anotados para que los modelos aprendan patrones específicos del tipo de documentos a procesar. Una vez ajustado un modelo, evaluar su rendimiento es esencial, utilizando medidas como la tasa de error de caracteres y el índice de coincidencia exacta para asegurar la calidad de los datos extraídos.
Las posibilidades de optimizar y expandir esta tecnología son amplias, abriendo la puerta a soluciones automatizadas que mejoran la eficiencia operativa de las organizaciones.
