Poder para los colaboradores: 6 formas en que el procesamiento inteligente de documentos mejora tu equipo

Resumen

La inteligencia artificial (IA) preocupa a algunas personas porque podría acabar con puestos de trabajo. Sin embargo, las soluciones de procesamiento inteligente de documentos (PID) son un ejemplo positivo de sistemas avanzados de IA. 

Utilizan la visión por computadora y el machine learning para que los colaboradores sean más productivos, librándolos de tareas tediosas. 

Una encuesta reciente de Gallup reveló que sólo el 21 % de los empleados afirma sentirse comprometido en el trabajo, un indicador del fenómeno conocido como "renuncia silenciosa" (quiet quitting). Además, el estrés está en su punto más alto, con un 44 % de trabajadores que dicen padecer un estrés diario significativo.

Transferir algunas de sus tareas más tediosas y repetitivas a sistemas inteligentes reduce el tiempo, el esfuerzo y los costos asociados al procesamiento de documentos. 

Así, aumenta el compromiso de los empleados, aliviando el estrés y permitiéndoles centrarse en aspectos más gratificantes del trabajo. El PID es una tecnología prometedora para capacitar a los colaboradores.

El procesamiento inteligente de documentos (PID) 

Las organizaciones llevan muchos años utilizando el procesamiento automatizado de documentos para mejorar la eficiencia. 

Mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los sistemas pueden extraer información de formularios muy estructurados e integrarlos en bases de datos y aplicaciones. El procesamiento inteligente de documentos lleva este tipo de automatización a un nivel completamente nuevo. 

Este aprovecha los últimos avances en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, machine learning y otras ramas de la IA para simplificar los flujos de trabajo y acelerar el proceso de convertir la información en insights.

Los analistas del sector definen el Procesamiento Inteligente de Documentos de la siguiente manera: 
"Las soluciones de procesamiento inteligente de documentos (PID) extraen datos para apoyar la automatización del procesamiento de tareas documentales repetitivas y de gran volumen para su análisis y conocimiento. El PID utiliza tecnologías de lenguaje natural y visión por computadora para extraer datos de contenidos estructurados y no estructurados, especialmente documentos, para apoyar la automatización y el aumento".

Cómo el PID capacita a tu equipo

El PID actual capacita a tu equipo de una forma distinta en comparación con las antiguas soluciones de automatización que se basaban únicamente en OCR y reglas, sin incorporar la IA. 

Estas funciones específicas impulsan la productividad y la eficiencia de tu equipo, lo que se traduce en mejoras operativas y, en consecuencia, en beneficios financieros.

1. Insights rápidos

EL PID es crucial para que las empresas se adapten al ritmo acelerado de los negocios, utilizando la IA para aumentar la velocidad y la precisión en el procesamiento de documentos. 

PWC señala que incluso las técnicas de extracción más básicas basadas en IA pueden ahorrar a las empresas entre un 30 % y un 40 % al agilizar las respuestas de semanas a días. 

Los ejemplos incluyen la expectativa de respuestas rápidas, como en el caso de una empresa de financiación inmobiliaria que compite por un préstamo. Los Smartphones, el chat en línea y la IA generativa, como ChatGPT, ilustran el cambio en las expectativas.

HITL (human-in-the-loop) capacita al personal centrándose en casos excepcionales y dejando las tareas rutinarias a la IA. Esto no sólo optimiza la eficiencia, sino que también permite a los empleados dedicarse a decisiones más complejas y relevantes.

2. Procesamiento humano en el circuito

Hay algunas tareas que las computadoras realizan mucho mejor que los humanos. Y hay algunas que los humanos hacen mucho mejor que las máquinas.

Las mejores soluciones de PID incorporan el enfoque Human-in-the-Loop (HITL), que combina habilidades humanas e informáticas para mejorar los modelos de machine learning. Esta técnica involucra a humanos que tratan con excepciones que refinan estos modelos. 

Por ejemplo, al entrenar un modelo de machine learning para identificar señales de alto en vehículos autónomos, los humanos etiquetan inicialmente las imágenes. 

A continuación, el modelo de machine learning buscaría imágenes similares a las etiquetadas por los humanos e intentaría determinar si otras imágenes incluyen o no una señal de alto. 

Posteriormente, los humanos evalúan los resultados generados por el ordenador, proporcionando feedbacks para la mejora continua. 

A pesar de la sofisticación de las soluciones de PID, el análisis de documentos complejos es un reto, como los manuscritos o los que presentan daños físicos.

3. Bajo código

Los equipos de TI se enfrentan a una sobrecarga de trabajo y a la escasez de personal, por lo que exigen herramientas accesibles. El low code (bajo código) se perfila como una solución, que permite a los científicos y analistas de datos configurar modelos y flujos de trabajo de PID sin depender de los desarrolladores. 

Según el informe «Emerging Technologies: The Future of Low Code», la transformación digital está superando las capacidades del enfoque tradicional «pro code», y el low code emerge como una herramienta crucial para facilitar la transformación de los negocios. 

Según una empresa de análisis, alrededor del 41% de los empleados se consideran «tecnólogos», capaces de utilizar herramientas de bajo código para mejorar los modelos de IDP. 

Para 2024, se espera que el 80% de los usuarios de tecnología de bajo código sean desarrolladores ajenos a los departamentos de TI, frente al 60% en 2021. 

Esta tendencia creciente resalta el rol fundamental del low code en la innovación, capacitando a los desarrolladores ciudadanos y ampliando el alcance del PID a diversos casos de uso.

4. Flujos de trabajo personalizados

Una solución avanzada de PID ofrece flujos de trabajo personalizados, permitiendo el uso de herramientas de bajo código para ajustar los modelos y procesos según sea necesario. 

La flexibilidad permite que el equipo personalice y mejore continuamente los flujos de trabajo sin depender del equipo de ingeniería para escribir código. 

Esta agilidad permite probar rápidamente los cambios, lo que aumenta la eficiencia operativa. Al liberar al equipo de tareas tediosas, se fomenta la creatividad, lo que se traduce en mejoras financieras y un alto compromiso en tareas valiosas.

5. Estándares del sector

Las mejores soluciones de PDI no son sólo software; incluyen servicios de expertos en procesamiento de datos. Trabajar con proveedores con experiencia en diversos sectores aporta valiosos conocimientos sobre las estándares del sector. 

Por ejemplo, Iron Mountain ha trabajado con varios órganos gubernamentales para ayudarles a procesar documentos como certificados y papeles de inmigración. 

Esta experiencia permite a Iron Mountain ofrecer asistencia rápida en la implantación del PID para organizaciones del sector público, aprovechando las mejores prácticas adquiridas. 

Al confiar en los conocimientos de expertos, tu equipo acelera el desarrollo de habilidades y crea modelos competitivos.

6. Capacidad de iteración y escalabilidad

El procesamiento manual de documentos tiene limitaciones de velocidad y escalabilidad, lo que aumenta los costos proporcionalmente. Los sistemas de automatización más antiguos ofrecen cierta eficiencia, pero no evolucionan con el tiempo. 

El PID, en cambio, se escala fácilmente y mejora continuamente con el machine learning, proporcionando cada vez más velocidad y precisión a medida que se utiliza. 

Estas mejoras no generan costos adicionales y, con el tiempo, le permiten al personal alcanzar los objetivos de la organización.

¡Conoce en detalle el procesamiento inteligente de documentos (PID) y descubre cómo puedes transformar el trabajo de tu equipo mediante la IA y la automatización de procesos!