El Procesamiento Inteligente de Documentos (PID) y la Automatización Robótica de Procesos (RPA) son dos tecnologías que han ganado gran popularidad en los últimos años. Ambas tecnologías automatizan tareas repetitivas y manuales, pero cada una tiene competencias y objetivos salvajemente diferentes.

En esencia, tanto IDP como RPA enseñan a los ordenadores a realizar tareas relacionadas con los datos en nuestro nombre. Pueden ayudar a su organización a lograr objetivos similares:

  • Aumentar la precisión
  • Reducir la dependencia de los métodos manuales de introducción de datos, que son costosos y consumen muchos recursos.
  • Brechas de eficiencia en los botones
  • Mejorar los tiempos de respuesta
  • Mejorar el cumplimiento de la normativa
  • Extraiga información valiosa de los datos existentes
  • Normalizar los procesos

Aunque comparten similitudes estratégicas generales, las principales diferencias entre RPA e IDP radican en los distintos enfoques de la automatización de tareas.

¿Qué es la automatización de procesos robóticos?

La automatización robótica de procesos (RPA) es la mascota del profesor de su pila tecnológica. Dale a estos robots las reglas de una tarea y seguirán las órdenes a la perfección.

RPA prefiere los datos estructurados, o documentos en los que la información aparece religiosamente en un lugar fijo. Puede examinar rápidamente hojas de cálculo, extractos bancarios y recibos.

No sólo es un as de la extracción de datos: el RPA también puede realizar otras secuencias de acciones. Una institución financiera puede enseñar a un escuadrón de robots RPA a entrar en una base de datos contra el blanqueo de dinero y buscar los nombres de los solicitantes de préstamos. Si hay un proceso respaldado por una receta muy prescrita, RPA puede seguirlo.

Ejemplos de casos de uso de RPA

La RPA está obsesionada con las reglas. Puede imitar casi cualquier tarea realizada mediante una receta de clics y pulsaciones de teclas. Las organizaciones utilizan la RPA para:

  • Copiar y pegar información entre dos hojas de cálculo o aplicaciones
  • Mover archivos entre sistemas
  • Gestionar bases de datos
  • Raspado de pantalla
  • Rellenar formularios
  • Preparar informes estándar

Desde ventas a operaciones, pasando por RR.HH. y contabilidad, la automatización robótica de procesos reduce en gran medida el trabajo administrativo manual de "silla giratoria".

Limitaciones de la RPA

  • Las excepciones despistan de inmediato a los RPA: los diseños atípicos no son su especialidad.
  • A los robots RPA les encanta su zona de confort: El software RPA es más hábil con los documentos estructurados. Los documentos no estructurados, en los que la información puede aparecer en varios lugares (como correos electrónicos, presentaciones o libros), están fuera del campo de acción de RPA.
  • RPA funciona mejor con texto claro y mecanografiado: La escritura a mano y los tipos de letra raros no son del agrado de RPA.

Las organizaciones están superando estas limitaciones aprovechando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. A medida que estas nuevas tecnologías suben al escenario, las herramientas avanzadas y más sofisticadas "similares a RPA" evolucionan hacia el procesamiento inteligente de documentos.

¿Qué es el tratamiento inteligente de documentos?

El procesamiento inteligente de documentos (PID) es una tecnología que automatiza el proceso de extracción de información de documentos estructurados y no estructurados.

Aquí es donde la RPA y la IDP comienzan a bifurcarse en su propia experiencia: IDP abarca documentos no estructurados que no se adhieren a formatos estandarizados. Es mucho más difícil establecer reglas en torno a documentos no estructurados. Un punto de datos no se sitúa en un lugar definido, sino que puede estar disperso en distintos lugares de cada documento. Por eso, en comparación con RPA, IDP tiene mente propia. No se limita a seguir instrucciones, sino que también puede "pensar fuera de la caja" para entender tipos de documentos más complicados.

Documentos estructurados y no estructurados: ¿Cuál es la diferencia?

Documentos estructurados Documentos no estructurados
Hojas de cálculo PDFs
Extractos bancarios Correos electrónicos
Etiquetas de dirección o correo Mensajes de texto o Slack
Recibos Archivos Word
Conjuntos de datos CRM Notas manuscritas
Facturas Imágenes
Listas de datos de contacto Publicaciones en redes sociales
Base de datos de inventario Historial del paciente
Números de serie Estudios de investigación

IDP no se limita a extraer datos de un documento, sino que aprende de él.

IDP utiliza el aprendizaje automático para detectar patrones y aprender más sobre la estructura de sus documentos. A continuación, la información extraída se procesa y organiza, facilitando su gestión y análisis. IDP es especialmente útil en organizaciones que manejan un gran volumen de documentos.

Ejemplos de casos de uso de IDP

IDP puede peinar documentos largos y complejos para encontrar los datos en cuestión. La información, como el nombre de un cliente, no tiene por qué estar vinculada a un campo estricto de "nombre de cliente". La tecnología detrás de IDP entiende el contexto general de un documento para extraer una "aguja en un pajar" de un grupo de datos. Esto lo convierte en un as en casos de uso como:

  • Convierta palabras, números y caracteres de una imagen escaneada en texto editable.
  • Identifique y extraiga información de documentos no estructurados y con formato impreciso (como una fecha de nacimiento oculta en el texto de un correo electrónico).
  • Prepare datos más limpios corrigiendo los caracteres manchados o ausentes y reformateando las incoherencias.
  • Ir más allá de las consultas de búsqueda tradicionales para ayudarle a encontrar el documento adecuado utilizando un lenguaje más matizado.

IDP supera las limitaciones de RPA, haciendo posible una gestión y un procesamiento de documentos más sofisticados.

Limitaciones del PDI

Las limitaciones de la PDI se reducen a un ritmo vertiginoso. Los avances en las tecnologías de IA que sustentan su magia son los favoritos de las nuevas empresas tecnológicas y los innovadores en ciernes. En un futuro próximo, las máquinas mejorarán la interpretación de la información, lo que aumentará el coeficiente intelectual de los documentos de IDP.

IDP frente a RPA: Principales diferencias

Una de las principales diferencias entre IDP y RPA es su nivel de inteligencia. Si RPA es el músculo, IDP es el músculo y el cerebro. La capa añadida de inteligencia convierte a IDP en un estudiante inteligente y continuo.

  • La IDP tiene la capacidad de comprender el contenido de los documentos y extraer información relevante, lo que la convierte en una tecnología más inteligente.
  • Los RPA se limitan a realizar las tareas para las que han sido programados. No tiene capacidad para comprender el contexto de la información que procesa.

Considere este ejemplo. Introduciremos un documento con fecha de nacimiento, nombre y apellidos, lugar de nacimiento, nombre del médico y nombre de los dos padres. He aquí cómo trataría el fichero cada tecnología:

  • RPA extrae una fecha de nacimiento de un documento. No tiene ni idea de lo que es el documento, sólo tiene ojos para la información que le has indicado que busque.
  • IDP extrae la fecha de nacimiento. Pero también entiende el contexto del documento para saber que, sí, este documento es un certificado de nacimiento.

A diferencia de IDP, RPA no zumba con una mayor capacidad cerebral. RPA juega con el contenido, mientras que IDP amplía estas capacidades con el conocimiento del contexto.

En términos de coste, la inversión inicial de IDP puede ser más elevada que la de RPA. ¿Por qué? Porque la IA está en constante evolución y requiere un mayor nivel de desarrollo y mantenimiento. En cambio, la RPA es como una calculadora: está relativamente estancada en términos de innovación. Es barata de implementar y mantener, lo que la convierte en una opción atractiva para las organizaciones que buscan automatizar sus procesos con un presupuesto limitado.

La tecnología detrás del procesamiento inteligente de documentos

Si su empresa aún no se ha lanzado de cabeza al procesamiento inteligente de documentos, puede parecerle una experiencia extraña. Pero, sin saberlo, ¡usted interactúa con IDP todos los días!

  • ¿Se saltó un semáforo en rojo o se saltó un carril de peaje de alta velocidad? Abróchate el cinturón: la multa está en camino. Las autoridades utilizan la IDP para extraer los números de matrícula de las cámaras de tráfico e identificar a los conductores distraídos.
  • ¿Recibe un complemento por trabajar desde casa? Es posible que su empresa le pida que haga una foto de los recibos del material de oficina. IDP puede extraer los datos para rellenar automáticamente un informe de gastos.
  • ¿Se ha enamorado de un pasaje apasionante de un nuevo libro? Hazle una foto con tu smartphone. Algunas cámaras utilizan IDP para transformar las palabras impresas en texto que puedes editar y enviar a tus amigos.

Dos tecnologías hacen posible esta magia del software: el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento óptico de caracteres (ROC).

Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural

Para muchas personas, su primera interacción memorable con la PNL se llamó Amazon Alexa. Nos encantaba molestar al aparatito para que nos informara del tiempo, nos contara chistes de papá y nos contara cuentos para dormir. El procesamiento del lenguaje natural hizo posible la conversación.

Entrena a las máquinas en las peculiaridades, tics y emociones del lenguaje humano para que no sólo nos entiendan, sino que nos respondan.

Los ordenadores entienden la gramática: cómo identificar verbos, adjetivos y sustantivos.

Pueden desentrañar el contexto de una frase para saber cuál de las 430 definiciones de la palabra inglesa "set" estamos utilizando.

La PNL también puede descifrar nuestras actitudes para saber si nuestro tuit sobre el último episodio de The Mandalorian fue positivo o negativo.

Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres

Juntos, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y su compañero más astuto, el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), forman un tándem. Estas dos tecnologías trabajan mano a mano para automatizar el procesamiento de documentos.

El OCR es el motor del ejemplo anterior, que convierte un extracto de un libro en un mensaje de texto. Es muy útil para extraer texto de imágenes o escaneos, como recibos y códigos de tarjetas regalo.

Cuando te encuentres más allá de los límites de las fuentes convencionales como Times o Calibri, ICR es tu opción. La caligrafía fluida, las fuentes artísticas de Canva, las firmas -incluso la escritura a mano con rasguños de pollo- están en el campo de acción de ICR. Es una forma estupenda de extraer texto de historiales médicos, notas manuscritas o gráficos de redes sociales.

IDP o RPA: ¿Cuál le conviene más?

Utilice RPA si...

  •  Necesita extraer información de documentos sencillos y con un formato coherente.
  • Los documentos entrantes rara vez cambian de formato y su sector no está sujeto a normativas cambiantes: RPA adopta la precisión. Cualquier cambio en la normativa requiere un reciclaje importante.
  • La introducción de datos en la "silla giratoria" está acabando con la eficiencia: Si los empleados realizan tareas muy repetitivas, del estilo "copiar y pegar", día tras día, puede beneficiarse de una receta de RPA.

Utiliza IDP si...

  • Los datos no estructurados suponen un reto para su organización a la hora de gestionarlos y procesarlos: No es el único. La mayoría (¡80-90%!) de los datos de una organización no están estructurados, y la IDP es la mejor forma de aprovechar su información.
  • Su sector está plagado de cambios normativos que modifican con frecuencia el diseño de los documentos: IDP aprende de forma autodidacta. No es necesario reinventar la rueda para cada cambio de diseño.
  • Su organización depende de un flujo cada vez mayor de datos complejos y sofisticados: Los analistas estiman que los datos no estructurados se duplican cada 90 días. Afortunadamente, IDP es un verdadero emprendedor: aprovecha cada acción para ampliar sus conocimientos. Esto significa que puede escalar rápidamente para seguir el ritmo del auge de los macrodatos.

Estas tecnologías pueden convertirse en puntos de referencia en sus flujos de trabajo. Por ejemplo, puede configurarlas para que se activen automáticamente cada vez que un cliente envíe una solicitud o cargue un documento. Además, los datos extraídos se convierten en un punto de datos dinámico y vivo en un flujo de trabajo. Páselos entre una solución CRM, ERP o punto favorito.

Recuerde que tanto RPA como IDP son imprescindibles en cualquier proceso empresarial bien engrasado. Los verdaderos beneficios residen en utilizar ambos simultáneamente.

451 Investigación: Informe sobre el impacto de GenAI
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