La extracción de datos estructurados de documentos, como facturas, recibos y formularios, sigue siendo un desafío significativo para muchas empresas. La variabilidad en formatos, diseños y lenguajes dificulta la estandarización, mientras que 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 diversos, como solicitudes de préstamo y declaraciones de impuestos, donde los métodos manuales generan cuellos de botella e incrementan el riesgo de errores.
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) busca resolver estos problemas al utilizar inteligencia artificial (IA) para clasificar documentos, extraer información relevante y validar los datos extraídos, facilitando su uso en procesos empresariales. Su objetivo principal es convertir documentos no estructurados o semi-estructurados en formatos utilizables y estructurados, 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 tanto el razonamiento textual como la interpretación visual. A diferencia de las herramientas de procesamiento de documentos tradicionales, los VLM analizan los documentos de manera más integral, lo que les permite extraer significado con una precisión y comprensión contextual sin precedentes.
La comprensión de estas tecnologías y su implementación puede parecer un desafío. Sin embargo, se presentan diferentes enfoques dentro del IDP, incluidos métodos de ajuste fino que representan una solución escalable recomendada. Este proceso implica usar un marco conocido como Swift, que facilita el ajuste fino de modelos de lenguaje visual para convertir documentos en formatos JSON.
Por otro lado, el proceso de preparación de datos es igualmente crucial. Para el ajuste fino de modelos, se recomienda emplear conjuntos de datos bien estructurados que contengan ejemplos anotados, lo cual permite a los modelos aprender patrones específicos relacionados con el tipo de documentos que se procesarán.
Finalmente, luego 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 puede repercutir positivamente en la eficiencia operativa de las organizaciones.
vía: AWS machine learning blog
