Las empresas gestionan cada vez más documentos y datos digitales y necesitan soluciones capaces de agilizar su tratamiento y reducir el trabajo manual. Gracias a la evolución de la inteligencia artificial aplicada a la gestión documental, esto es cada vez más posible y sencillo. El procesamiento inteligente de documentos o IDP (Intelligent Document Processing) combina distintas tecnologías de inteligencia artificial para clasificar documentos, automatizar la extracción de datos y convertir su contenido en información útil para otros sistemas y procesos empresariales.
Pero ¿cómo funciona esta tecnología y en qué se diferencia de otras herramientas como el OCR? Descubre en este artículo cómo la automatización de documentos mediante IDP amplía las posibilidades de la gestión documental y ayuda a las empresas a procesar la información con mayor rapidez y precisión.
Indice:
- ¿Qué es el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)?
- Cómo funciona IDP paso a paso
- Tecnologías que utiliza IDP
- IDP vs OCR
- IDP frente al procesamiento tradicional de documentos
- Qué tipo de datos puede procesar IDP
- Aplicaciones de IDP en todos los sectores
- Cómo utiliza DocuWare el IDP
- Ventajas de IDP para las empresas
- El futuro del procesamiento inteligente de documentos
- Preguntas frecuentes sobre IDP (Intelligent Document Processing)
- Conclusión. Convierte tus documentos en información útil con IDP
¿Qué es el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)?
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) es una tecnología puntera que utiliza la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) para automatizar tareas complejas relacionadas con documentos. Como parte de los sistemas tradicionales de gestión documental, el IDP automatiza la extracción, interpretación y clasificación de datos de distintos tipos de documentos, como facturas, órdenes de compra, contratos y muchos más.
Las soluciones de IDP pueden trabajar con documentos digitales o digitalizados, como facturas, formularios, documentos legales, imágenes y archivos PDF. Estas herramientas realizan la captura de datos, identifican información contenida en campos y tablas y permiten extraer información incluso cuando el diseño cambia de un documento a otro. Por eso son tan útiles para procesar datos semiestructurados, habituales en documentos como facturas, pedidos o albaranes.
Este proceso reduce los posibles errores humanos derivados de la entrada manual de los datos y aumenta la operatividad y la eficiencia de los flujos de trabajo.
Uno de los puntos fuertes de IDP reside en el procesamiento de datos no estructurados, que representan el 90% de todos los datos generados en las organizaciones, según la Corporación Internacional de Datos (IDC). Esto refleja el enorme potencial que supone utilizar IDP, comprender y procesar la información de los documentos casi como un humano, pero de forma más rápida y precisa.
Cómo funciona IDP paso a paso
El procesamiento inteligente de documentos combina distintas tecnologías para automatizar todo el recorrido de la información, que va desde que un archivo entra en la organización hasta que sus datos se incorporan a los procesos empresariales. Aunque el funcionamiento puede variar según la solución y el caso de uso, lo más habitual es que siga estas etapas:
1. Captura o recepción del documento: el proceso comienza con la recepción de documentos procedentes de diferentes canales, como el correo electrónico, un escáner, una carpeta, un formulario, una aplicación empresarial o una plataforma de intercambio de archivos. En esta primera etapa, los archivos se incorporan automáticamente a la solución IDP para iniciar su procesamiento, sin necesidad de descargarlos, reenviarlos o cargarlos manualmente.
2. Preprocesamiento: antes de analizar el contenido, la solución prepara el documento para mejorar la calidad del reconocimiento. Puede corregir su orientación, reducir ruido, separar páginas, ajustar imágenes o normalizar formatos. Esto ayuda mucho cuando se trabaja con documentos escaneados, deteriorados o de baja calidad.
3. Reconocimiento del contenido mediante OCR y HTR: cuando el documento contiene texto en una imagen, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) identifica el contenido impreso. Si incluye escritura manuscrita, puede utilizarse el reconocimiento de texto manuscrito (HTR). Estas tecnologías convierten el contenido visual en texto procesable para que las siguientes etapas puedan analizarlo.
4. Clasificación del documento: a partir de su contenido, estructura y elementos visuales, IDP identifica el tipo de archivo recibido. De este modo, puede clasificar documentos como facturas, pedidos, contratos, formularios o albaranes y dirigirlos al flujo de trabajo correspondiente, aunque presenten diseños diferentes.
5. Extracción de los datos relevantes: una vez reconocido el tipo de documento, la solución localiza los campos necesarios, como nombres, fechas, importes, números de referencia o líneas de producto. También puede extraer información de campos y tablas y convertirla en datos estructurados que puedan utilizar otras aplicaciones.
6. Validación de los resultados: los datos extraídos se comprueban mediante reglas, niveles de confianza o comparaciones con información disponible en otros sistemas. Cuando se detecta una inconsistencia o el resultado no alcanza el nivel de confianza establecido, el documento puede enviarse a una persona para su revisión y validación manual.
7. Integración con el proceso empresarial: tras su validación automática o manual, la información se transfiere al sistema o flujo de trabajo correspondiente, como un ERP, un CRM, una aplicación contable o una solución de gestión documental. Esta integración evita volver a introducir los datos, reduce los cuellos de botella y acorta el tiempo de procesamiento de cada documento.
Tecnologías que utiliza IDP
El procesamiento inteligente de documentos no se basa en una única tecnología. Las soluciones IDP combinan diferentes capacidades de reconocimiento y análisis para interpretar el contenido, la estructura y el contexto de cada archivo. Las tecnologías utilizadas dependerán del tipo de documento y del proceso que se quiera automatizar y del alcance y funcionalidades de la herramienta que se utilice.
Estas son las más importantes:
- OCR y HTR: el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) identifica texto impreso en imágenes o documentos escaneados, mientras que el reconocimiento de texto manuscrito (HTR) permite interpretar la escritura a mano. Ambos convierten el contenido en información procesable y facilitan la creación de archivos digitales.
- Machine Learning y Deep Learning: permiten reconocer patrones, estructuras y variaciones entre documentos. De este modo, la solución puede procesar archivos con diseños diferentes sin depender únicamente de plantillas rígidas o posiciones fijas.
- Visión artificial: analiza los elementos visuales del documento, su estructura y la posición de la información. Puede identificar encabezados, bloques de texto, campos, tablas u otros componentes relevantes para su procesamiento.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL): ayuda a interpretar el significado y el contexto de determinados contenidos, especialmente cuando se trabaja con textos libres o información no estructurada.
- Modelos de IA para clasificación y extracción: identifican automáticamente el tipo de documento recibido y localizan los campos relevantes para convertir su contenido en información utilizable por otros sistemas.
- Automatización robótica de procesos (RPA): puede complementar IDP ejecutando acciones repetitivas a partir de los datos extraídos, como introducir información en determinadas aplicaciones, enviar notificaciones o iniciar tareas. No es un componente imprescindible de IDP, sino una tecnología que permite ampliar la automatización del proceso.
- IA generativa: puede complementar determinadas tareas de comprensión, consulta o análisis del contenido documental. Sin embargo, no es un requisito para que una herramienta pueda considerarse una solución IDP.
IDP vs OCR
El OCR y el IDP están relacionados y son complementarios para extraer y clasificar información, pero no tienen la misma función. El OCR reconoce el texto contenido en imágenes o documentos escaneados y lo convierte en información legible por una aplicación. IDP amplía este proceso al combinar distintas tecnologías para clasificar los documentos, extraer los datos relevantes, validarlos e incorporarlos a otros sistemas o flujos de trabajo.
El OCR convierte en texto el contenido de una imagen o un documento escaneado y el IDP interpreta esa información, identifica los datos relevantes y clasifica el documento.
En la siguiente tabla puedes ver las principales diferencias entre ambas tecnologías:
| OCR | IDP | |
| Función principal | Reconocer texto | Comprender y procesar documentos |
| Reconoce caracteres | Sí | Sí, normalmente mediante OCR/HTR |
| Clasifica documentos | No necesariamente | Sí |
| Extrae campos concretos | Limitado | Sí |
| Interpreta contexto | Limitado | Sí, mediante IA |
| Trabaja con datos no estructurados | De forma limitada | Sí |
| Activa procesos posteriores | No por sí mismo | Puede integrarlos en workflows |
| Objetivo | Convertir imágenes en texto | Convertir documentos en datos procesables |
IDP frente al procesamiento tradicional de documentos
La principal diferencia entre IDP y los métodos tradicionales de procesamiento documental está en su capacidad para adaptarse a distintos formatos y variaciones.
Esto es porque los sistemas tradicionales suelen depender en mayor medida de:
- Reglas definidas manualmente.
- Plantillas predeterminadas.
- Datos situados en posiciones fijas.
- Introducción manual de información.
- Validaciones realizadas por una persona.
Estos métodos pueden ser eficaces cuando los documentos mantienen siempre la misma estructura, pero cualquier cambio en el diseño o la ubicación de los datos puede requerir hacer ajustes o cambios en las reglas o plantillas utilizadas.
El IDP emplea modelos de inteligencia artificial para analizar el contenido y la estructura de los documentos, por lo que puede procesar variaciones en facturas, formularios, pedidos o documentos legales y reconocer la información relevante aunque no aparezca siempre en el mismo lugar.
Esto no significa que IDP elimine completamente la intervención humana. Cuando un documento presenta una excepción, contiene información ambigua o no alcanza el nivel de confianza establecido, puede enviarse a una persona para su revisión. De este modo, los equipos dedican menos tiempo a tareas repetitivas y acceden antes a información fiable para agilizar la toma de decisiones.
Qué tipo de datos puede procesar IDP
Los documentos que maneja una empresa no siempre contienen la información de la misma manera. Algunos siguen una estructura fija, mientras que otros combinan campos reconocibles con textos o diseños variables. Gracias al IDP se pueden procesar todos estos distintos tipos de datos como:
- Datos estructurados: siguen una organización predefinida y se distribuyen en campos claramente identificados, como los registros de una base de datos o determinados formularios estandarizados.
- Datos semiestructurados: mantienen cierta organización, pero su diseño o la posición de los campos puede variar. Es el caso de facturas, pedidos, albaranes o recibos emitidos por diferentes proveedores.
- Datos no estructurados: no siguen un esquema fijo y su información aparece principalmente en forma de texto libre. Algunos ejemplos son los contratos, los correos electrónicos, los informes o los documentos escaneados sin una estructura uniforme.
Una de las principales ventajas de IDP es su capacidad para identificar y extraer información de documentos difíciles de procesar automáticamente y transformarla en datos estructurados que puedan utilizar otros sistemas y flujos de trabajo.
Aplicaciones de IDP en todos los sectores
La versatilidad del IDP hace que sea perfecto para muchos sectores, especialmente aquellos que trabajan con gran cantidad de documentos y necesitan procesar datos de forma eficiente. El IDP permite capturar y extraer datos de diferentes documentos (contratos, facturas, recibos, etiquetas de precios, listados de productos, etc.) y transformarlos en formatos legibles por diferentes software empresariales.
Sus casos de uso varían según la documentación y los procesos específicos de cada sector, estos son algunos ejemplos:
Sector Financiero:
El IDP optimiza tareas clave para el sector financiero, como el procesamiento de facturas. Además, puede extraer los datos e ingresarlos en el formato de los sistemas de contabilidad. También es útil para automatizar flujos de trabajo relacionados con la gestión de compras. Además, facilita la elaboración de informes, la gestión de pagos, la administración de proveedores, el procesamiento de reclamaciones y el cumplimiento normativo.
Sector Sanitario:
El sector sanitario puede utilizar el IDP para conseguir una gestión de los registros mucho más eficiente con el Procesamiento Inteligente de Documentos. Procesa historiales clínicos, formularios y documentos relacionados con los seguros de salud, garantizando la exactitud y la privacidad de los datos. Por ejemplo, el IDP ayuda a cumplir normativas de privacidad de los datos del paciente como el RGPD, asegurando que los datos sensibles estén protegidos durante su procesamiento.
Educación:
El IDP automatiza procesos como la gestión de expedientes académicos, los trámites de admisión, formularios y documentación para becas, reduciendo significativamente los tiempos de espera. También permite digitalizar archivos históricos, mejorando la accesibilidad a la información.
Logística:
El IDP optimiza la gestión de albaranes, el seguimiento de los envíos, las órdenes de compra, los permisos de tránsito y otros documentos relacionados con la cadena de suministro. Asimismo, permite gestionar incidencias o devoluciones de manera más eficiente, mejorando la experiencia del cliente y optimizando los procesos internos.
Administración:
En la administración y servicios públicos, donde se maneja una cantidad muy importante de registros, el Procesamiento Inteligente de Documentos desempeña una labor muy importante para acelerar trámites y procesos. La automatización de declaraciones fiscales y la gestión de expedientes administrativos permiten agilizar trámites y ofrecer un mejor servicio al ciudadano.
Cómo utiliza DocuWare el IDP
Tras la adquisición de natif.ai, DocuWare incorporó nuevas capacidades de inteligencia artificial para automatizar el procesamiento de documentos.
DocuWare IDP no se limita a reconocer el texto, sino que prepara los archivos, identifica qué tipo de documento se ha recibido y extrae la información necesaria para incorporarla a los procesos de la empresa.
Estas son algunas de sus principales capacidades:
- Prepara los documentos para su procesamiento: separa lotes escaneados en documentos individuales, recorta las páginas y corrige imágenes desalineadas, sin necesidad de utilizar códigos de barras u hojas separadoras.
- Reconoce texto impreso y manuscrito: combina OCR y HTR basados en IA para leer documentos impresos, manuscritos o escaneados, incluso cuando presentan una calidad reducida.
- Clasifica automáticamente cada documento: identifica su categoría a partir del contenido y el diseño, y lo dirige al proceso correspondiente.
- Extrae los datos relevantes: localiza campos, tablas, datos posicionales e información distribuida en varias páginas para que pueda utilizarse en otros sistemas y flujos de trabajo.
- Reduce las tareas manuales: automatiza las fases repetitivas del procesamiento y permite reservar la revisión humana para las excepciones o los resultados que requieren validación.
Además, DocuWare IDP se adapta al entorno tecnológico de cada empresa con diferentes formas de uso como:
- Integrado con DocuWare Cloud: sus funciones pueden utilizarse durante la captura de documentos y dentro de los flujos de trabajo de DocuWare.
- Con instalaciones locales de DocuWare compatibles: las funciones IDP basadas en la nube pueden conectarse con entornos DocuWare instalados in situ.
- Como servicio independiente: puede integrarse mediante API o plataformas de conexión con otras aplicaciones empresariales, sin necesidad de utilizar DocuWare como sistema de gestión documental.
Esta flexibilidad permite incorporar IDP tanto a una solución completa de gestión documental como a procesos y aplicaciones que ya utiliza la empresa.
Ventajas de IDP para las empresas
Al integrar IDP con DocuWare, los clientes pueden beneficiarse de una serie de ventajas como:
- Automatización de procesos mejorada: El IDP automatiza el flujo de trabajo del procesamiento de documentos, lo que permite a los trabajadores centrarse en tareas de mayor valor.
- Mayor eficacia: La extracción y clasificación automática de datos permite a las empresas procesar documentos con mayor rapidez y precisión.
- Procesa documentos más variados: IDP puede trabajar con diferentes formatos, estructuras y diseños, además de documentos manuscritos, deteriorados o escaneados con una calidad reducida.
- Reducción de los costes operativos: Al minimizar la intervención manual, el IDP ayuda a reducir los costes de mano de obra y los gastos operativos.
- Escalabilidad: El IDP permite la escalabilidad de los procesos de gestión documental al mejorar la capacidad de las empresas de procesar volúmenes crecientes de documentos sin esfuerzo y sin recursos adicionales.
- Mejor relación con el cliente: Gracias a la gestión automatizada de peticiones y documentos, el IDP permite ofrecer servicios más rápidos y personalizados.
El futuro del procesamiento inteligente de documentos
La evolución del Procesamiento Inteligente de Documentos se dirige a soluciones más precisas, fáciles de configurar y conectadas con el resto de las aplicaciones empresariales.
Vamos a ver algunas de las características que parece que se desarrollarán más:
- Mejora del reconocimiento: la evolución del OCR, el HTR y los modelos de aprendizaje automático permitirá interpretar con mayor precisión documentos complejos, manuscritos o escaneados con una calidad baja.
- Mayor uso de modelos preentrenados: las soluciones podrán incorporar modelos ya entrenados para manejar documentos habituales, como facturas, pedidos o documentos de identidad, reduciendo el tiempo necesario para poner en marcha la automatización.
- Menos configuraciones manuales: los modelos reconocerán mejor las variaciones de diseño y estructura, lo que reducirá progresivamente la dependencia de plantillas rígidas, reglas específicas y ajustes manuales para cada proveedor o tipo de documento.
- IA generativa como tecnología complementaria: podrá facilitar la consulta, el resumen o la comprensión de determinados contenidos. Sin embargo, seguirá siendo un recurso adicional y no un requisito para que una solución pueda considerarse IDP.
- Mayor conexión con la automatización documental: la información clasificada y extraída podrá incorporarse directamente a flujos de trabajo y aplicaciones empresariales. Tecnologías complementarias como RPA podrán utilizar esos datos para ejecutar tareas repetitivas en otros sistemas.
Estos avances harán que IDP resulte cada vez más accesible y escalable para organizaciones de diferentes tamaños, al simplificar su implantación y permitir que la automatización se adapte a un mayor número de documentos y procesos.
Preguntas frecuentes sobre IDP (Intelligent Document Processing)
Te respondemos a las dudas más comunes relacionadas con qué es el IDP.
¿Qué ventajas aporta IDP frente a la introducción manual de datos?
El uso de IDP aporta numerosas ventajas frente a la introducción manual de datos, como reducir el tiempo dedicado a revisar documentos, copiar información y clasificar archivos. Además, disminuye el riesgo de errores de transcripción y agiliza los procesos posteriores. Así, los equipos pueden concentrarse en tareas que requieren análisis, criterio o atención personal.
¿Qué ocurre cuando IDP no reconoce correctamente un documento?
Las soluciones IDP pueden asignar un nivel de confianza a cada dato extraído. Cuando el resultado no alcanza el umbral establecido, contiene una posible incoherencia o presenta una excepción, el documento se envía a una persona para que revise, corrija o complete la información. De esta forma, los datos pueden validarse antes de incorporarlos al siguiente sistema o proceso.
¿Se puede integrar IDP con un ERP o CRM?
Sí. IDP puede conectarse con un ERP, un CRM, una aplicación contable, un sistema de gestión documental u otras herramientas mediante conectores, API o plataformas de integración. Esta conexión permite transferir automáticamente los datos extraídos, actualizar registros o iniciar el flujo de trabajo correspondiente sin volver a introducir la información manualmente.
¿Qué documentos son buenos candidatos para automatizar con IDP?
El IDP resulta especialmente útil para documentos que se reciben con frecuencia, contienen datos que deben incorporarse a otros sistemas o generan una gran carga de trabajo manual. Facturas, pedidos, albaranes, formularios, contratos, expedientes y documentos de transporte son algunos ejemplos habituales. También es una buena opción cuando estos archivos presentan diseños diferentes, pero contienen información que se repite.
¿Qué factores conviene valorar al elegir una solución IDP?
Es importante analizar los tipos, formatos, idiomas y volúmenes de documentos que deberá procesar la solución, así como si necesita reconocer texto impreso o manuscrito. También conviene valorar la precisión de la extracción, las opciones de validación, la facilidad de configuración y las posibilidades de integración con otras aplicaciones. La seguridad, la modalidad de implantación, la escalabilidad y el soporte disponible son otros criterios relevantes.
Conclusión. Convierte tus documentos en información útil con IDP
Como hemos visto en este artículo, el uso de IDP permite automatizar las principales etapas del procesamiento documental, desde la clasificación y la extracción de datos hasta su validación e incorporación a otros sistemas. De este modo, tu empresa puede reducir errores, agilizar sus procesos y aprovechar mejor la información contenida en todos tus documentos.
DocuWare IDP reúne estas capacidades en una solución que puede integrarse con DocuWare Cloud, conectarse con tus instalaciones locales compatibles o utilizarse como servicio independiente.
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