La IA Generativa está transformando el IDP: así se desbloquea un nuevo valor
La IA generativa se ha convertido rápidamente en una fuerza transformadora en muchos sectores, y uno de los avances más significativos es su integración con el software Intelligent Document Processing (IDP), ampliando los límites de lo que pueden lograr las soluciones de IDP y expandiendo sus casos de uso para empresas de todo tipo. La IA y sus capacidades relacionadas pueden intimidar, y muchos líderes empresariales no están seguros de cómo utilizarla para maximizar el valor y seguir siendo competitivos.
Evolución de la automatización de documentos
Las soluciones de IDP son desde hace tiempo la piedra angular de los esfuerzos de transformación digital, sobre todo en sectores como las finanzas y la banca, los seguros, el transporte y la logística, y la sanidad, donde deben procesarse de forma eficiente volúmenes masivos de datos no estructurados. La mayoría de los sistemas de IDP aprovechan el OCR, el ICR, los modelos de aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer y procesar automáticamente la información de documentos como facturas, contratos y formularios. Estas tecnologías y servicios de IA son la piedra angular de la automatización de procesos documentales para incorporar datos críticos a CRM, ERP, BPM, EHR y otros sistemas empresariales clave.
"Es como tener a tu lado a un genio incansable del análisis, dedicado a tiempo completo a sacar el máximo partido de tus datos".
Al añadir capacidades de IA generativa a la mezcla, IDP está dando otro importante salto adelante. Los sistemas de IDP, basados en grandes modelos lingüísticos (LLMS) como Azure OpenAI Service de Microsoft, pueden extraer información de largos documentos no estructurados y ofrecer una visión más profunda de los datos como parte de un proceso de toma de decisiones. Al ir más allá del aprendizaje automático determinista que depende de modelos preformados o personalizados, la IA generativa aporta síntesis creativa y adaptabilidad dinámica, lo que permite a las empresas solicitar respuestas relativas a datos en documentos complejos o resumir documentos largos y no estructurados para que las partes interesadas puedan comprender y transmitir mejor lo que significan los datos para su negocio.
Puertas de acceso a la IA
Copilot de Microsoft es un ejemplo de cómo se está democratizando la IA generativa, haciéndola accesible a los usuarios empresariales cotidianos. Al integrar la IA en herramientas tan conocidas como Microsoft Word, Excel y PowerPoint, Copilot permite a los usuarios redactar rápidamente mensajes de correo electrónico o textos para campañas, analizar código, crear gráficos originales y realizar otras tareas mediante simples mensajes de texto. Aunque Copilot ha sido aclamado como un cambio de juego para la productividad, sus aplicaciones actuales se centran en los beneficios de ahorro de tiempo para los individuos en lugar de ofrecer resultados empresariales medibles
Por ejemplo, los directores financieros y otros ejecutivos suelen mostrarse escépticos ante las herramientas que ofrecen métricas de ROI "blandas", como el tiempo ahorrado. Cuando las empresas invierten millones en soluciones de IA, es más probable que den prioridad a las aplicaciones que impulsan los resultados empresariales críticos, como el crecimiento de los ingresos, la eficiencia operativa o la experiencia del cliente, frente a las que simplemente aumentan la comodidad para las personas y los equipos.
En el contexto de la IDP, la IA generativa está evolucionando más allá de las meras mejoras de productividad y está desempeñando un papel fundamental en la automatización de tareas empresariales clave, especialmente en procesos críticos que dependen en gran medida de datos no estructurados procedentes de documentos.
Desbloquear el ROI con IA generativa
La capacidad de la IA generativa para comprender y sintetizar tareas complejas y aautomatizar flujos de trabajo con gran cantidad de documentos está abriendo nuevas posibilidades para que las empresas obtengan un ROI "real" de sus inversiones en IA. Por ejemplo, ahora las empresas pueden utilizar la IA generativa para redactar automáticamente documentos legales, resumir contratos o procesar reclamaciones de seguros, todo ello manteniendo un alto grado de precisión y cumplimiento.
En el sector financiero, la IA generativa puede analizar balances, elaborar informes financieros y crear proyecciones basadas en datos históricos. La capacidad de automatizar estos procesos empresariales críticos, que tradicionalmente implican horas de trabajo manual, se traduce en un ahorro de costes tangible y en una mejora de la eficiencia operativa.
"Con IA generativa de por medio, prácticamente todo es posible".
Nuestra plataforma IDP, KODAK Info Input Solution, se integra con los servicios de los principales hiperescaladores de IA como Microsoft, Amazon y Google, incluidos sus servicios de IA generativa. Al aprovechar estos servicios de IA en la nube a través de Info Input Solution, las empresas pueden coordinar sin esfuerzo múltiples técnicas de IA, como PNL, reconocimiento de escritura a mano y comprensión de datos a través de IA generativa, lo que permite una gama más amplia de capacidades de automatización para apoyar cualquier proceso centrado en documentos, desde la incorporación de clientes hasta la gestión de contratos y más allá. Con la IA generativa, prácticamente todo es posible.
Ampliación de los casos de uso empresarial del IDP
Impulsada por la IA, IDP está ampliando rápidamente las posibilidades de nuevos casos de uso empresarial. Por ejemplo, en el sector sanitario, la IA generativa puede ayudar a resumir historiales de pacientes o sintetizar investigaciones médicas, reduciendo significativamente el tiempo que médicos y profesionales sanitarios dedican a tareas administrativas. En el ámbito jurídico, el proceso de revisión de contratos se acelera gracias a análisis y resúmenes más rápidos y precisos de los contratos legales.
La IA generativa también permite a las empresas analizar rápidamente documentos no estructurados que antes resultaba prohibitivo implementar con los sistemas de IDP tradicionales. Por ejemplo, las cartas de correspondencia con los clientes, los correos electrónicos, las transcripciones de reuniones y los informes financieros pueden convertirse en datos estructurados y analizarse para obtener información empresarial. Esto abre nuevas vías para los sectores que dependen en gran medida de datos no estructurados y en los que el compromiso del cliente es fundamental para su satisfacción y fidelidad.
Desafíos futuros: Predicción de Gartner y camino a seguir
A pesar de su potencial, el camino de la IA generativa en IDP no está exento de desafíos. Según las recientes predicciones de Gartner , es probable que el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonen de aquí a 2025. Esta elevada tasa de abandono puede atribuirse a varios factores, como la complejidad de la implantación de la IA, la fuerte inversión inicial necesaria y el elevado coste de las licencias de las soluciones de IA generativa.
La eficacia de la IA generativa aún se está evaluando en muchos contextos empresariales. Aunque puede automatizar tareas repetitivas, su verdadero valor sólo se apreciará cuando se combine con otros enfoques -como los modelos de aprendizaje automático supervisado y los sistemas basados en reglas- para formar una solución IDP cohesiva y escalable. Por ejemplo, KODAK Info Input Solution integra IA generativa junto con modelos preentrenados para flujos de trabajo y tareas específicas (e.g., por ejemplo, procesamiento de facturas) para ofrecer un nivel de precisión mucho mayor y capacidades de automatización más completas que la IA generativa por sí sola.
Impulsar el negocio con la automatización inteligente
A medida que las empresas sigan explorando el potencial de la IA generativa, su papel en IDP seguirá ampliándose, permitiendo a las empresas automatizar aún más los flujos de trabajo centrados en documentos y desbloquear nuevos casos de uso empresarial. La capacidad de manejar datos no estructurados, responder de forma productiva a solicitudes complejas y trabajar en conjunción con otros modelos de IA hace de la IA generativa una poderosa herramienta para la transformación empresarial.
Sin embargo, la rápida expansión de esta tecnología también está generando confusión sobre cuándo, dónde y cómo aprovecharla mejor para obtener sus enormes beneficios.
De cara al futuro, las empresas que triunfen con la IA generativa serán probablemente las que reconozcan sus puntos fuertes y sus limitaciones. La IA generativa destaca cuando se utiliza en combinación con otros procesos de software y cuando se aplica a flujos de trabajo críticos para la empresa basados en reglas personalizadas. La clave para las empresas es invertir en plataformas escalables que puedan orquestar estas tecnologías, garantizando que la IA generativa pueda ofrecer un valor medible en forma de ahorro de costes, aumento de la eficiencia y mejora de la toma de decisiones.
