En un mundo donde la gestión documental se vuelve cada vez más compleja, el procesamiento inteligente de documentos (IDP) ha emergido como una solución clave. Esta tecnología permite la extracción, clasificación y procesamiento automatizado de datos a partir de una variedad de formatos documentales, tanto estructurados como no estructurados. Uno de los elementos centrales en este campo es la extracción de información clave (KIE), que permite a los sistemas identificar y extraer puntos de datos críticos con mínima intervención humana.
Diversas organizaciones en sectores como los servicios financieros, la salud, el ámbito legal y la gestión de cadenas de suministro están adoptando cada vez más estas soluciones de IDP. La automatización de procesos no solo optimiza la eficiencia operativa, sino que también permite flujos de trabajo más sofisticados, donde los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar datos extraídos y tomar acciones pertinentes. Esto es particularmente relevante en la gestión de documentos como facturas, contratos, expedientes médicos y documentos regulatorios, donde la capacidad de procesar información de manera precisa se ha convertido en una necesidad empresarial.
Para desarrollar soluciones efectivas de IDP, es fundamental contar con capacidades robustas de extracción y marcos de evaluación adaptados a las necesidades específicas de cada industria. Un estudio práctico utiliza modelos de Amazon Nova a través de Amazon Bedrock para demostrar un enfoque integral para construir y evaluar una solución KIE. Este proceso abarca tres fases críticas: preparación de datos, desarrollo de la solución e implementación de lógica de extracción, y medición del rendimiento. A través de un ejemplo de trabajo práctico utilizando el conjunto de datos FATURA, que incluye 10,000 documentos de facturas con distintas configuraciones, se muestran las consideraciones esenciales para seleccionar y evaluar modelos fundamentales para tareas de procesamiento de documentos.
Para los científicos de datos, desarrolladores y analistas de negocio, este enfoque ofrece valiosas perspectivas para comprender las posibilidades de automatización en sus respectivos campos. Se resaltan habilidades prácticas para la extracción de documentos utilizando modelos de lenguaje grandes, además de establecer métricas de evaluación significativas y tomar decisiones fundamentadas sobre la selección de modelos en función del rendimiento y las consideraciones comerciales.
El conjunto de datos FATURA ofrece un escenario realista para demostrar la solución KIE. Al analizar este conjunto, se identificaron variaciones en las etiquetas de verdad fundamental que requerían estandarización, lo que refleja la naturaleza imprecisa y variada de los documentos en el mundo real. La incorporación de metodologías de evaluación robustas que trasciendan las métricas básicas de precisión es crucial para cumplir tanto con requisitos técnicos como con objetivos comerciales.
Por último, la medición del rendimiento, que abarca la precisión de la extracción, la velocidad de procesamiento y los costos operativos, resulta fundamental. La evaluación de modelos de IDP en función de estas métricas, junto con un enfoque en la relevancia de cada campo dentro de un documento, facilitará una comprensión más clara y matizada de cómo optimizar y adaptar las soluciones de procesamiento de documentos a las necesidades específicas de cada organización.
vía: AWS machine learning blog
