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La captura inteligente de datos, pilar de la buena gestión

AdeA   septiembre 2021

La cantidad de información que continúa llegando a las empresas en formato papel o por correo electrónico es muy elevada. Por este motivo, la necesidad de disponer de sistemas automatizados de captura de datos resulta tan esencial, más aun considerando que de la explotación de esos datos depende la toma de buenas decisiones, a veces en tiempo real. Los llamados datos no estructurados, es decir, todos aquellos que no se almacenan en un formato de base de datos estructurado (mensajes de correo electrónico, documentos de texto, audio, vídeo, etc.), continúan representando un auténtico desafío para muchas empresas.

En la actualidad y dependiendo de la industria, este tipo de contenido puede llegar a representar entre el 80%-90% del total, por lo que si no se cuenta con las aplicaciones adecuadas para poder procesarlo se puede estar desperdiciando información de valor incalculable para la organización. En plena era big data, continuar anclados a los procesos manuales para introducir la información en nuestros sistemas nos penaliza en costes, rendimiento y eficiencia.

Rápidos avances tecnológicos

Si echamos la vista atrás, los inicios en reconocimiento óptico de caracteres (OCR) pueden encontrarse en el siglo XIX, con los primeros escáneres de retina de Charles Carey en 1870. Podría situarse en esa fecha el punto de partida de una tecnología cuyos avances han sido extraordinarios, siendo ya en la década de 1970 cuando la tecnología en el reconocimiento de caracteres había evolucionado tanto que era capaz de leer texto manuscrito.

Los sistemas OCR más avanzados a finales del siglo XX se basaban en plantillas para ofrecer resultados consistentes en el reconocimiento de caracteres. Entre las desventajas de este modelo destacaba la cantidad de configuración previa que era necesario realizar, indicando, entre otras, las áreas exactas en las que se encontraba el texto, de manera que a cada cambio en el diseño de los textos era necesario reconfigurar las plantillas, para lo que se requería de personal cualificado.

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La captura inteligente

La incorporación de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático (Machine Learning, ML) a los sistemas OCR ha sido lo que ha marcado un antes y un después en lo que a captura de datos se refiere. Pasamos de un mero reconocimiento óptico de caracteres a una tecnología de captura inteligente de datos que, obviamente, es un campo mucho más amplio de recopilación y análisis de información.

Si un sistema OCR era capaz de introducir en el sistema resultados como fechas con formato “02-03-2021” con una precisión del 100%, la tecnología de captura inteligente proporciona significado al texto extraído a partir de todo tipo de contenido no estructurado, contextualizando fechas de vencimiento de pago, fechas de entrada o salida de pedidos, etc.

Los nuevos sistemas de captura de datos leen y comprenden los documentos digitales prácticamente del mismo modo que los seres humanos y, como ellos, tienen ‘capacidad de aprender’. En la actualidad, podemos entrenar algoritmos inteligentes para buscar entidades específicas como fechas, números de contrato o números de órdenes de compra en diferentes documentos. Estos sistemas entrenados producen regularmente niveles de precisión de más del 90%. Por lo tanto, uno puede analizar de manera eficiente cientos y miles de documentos por minuto.

Para que estas capacidades cognitivas y de Machine Learning sean una realidad, no solo son precisos los algoritmos inteligentes y planes específicos de entrenamiento de los mismos, sino también la aplicación del procesamiento de lenguaje natural (PNL), es decir, el lenguaje humano cotidiano. Gracias a ello, un sistema debidamente entrenado es capaz de extraer la información requerida de un correo electrónico o, incluso, de redes sociales, dando un paso de gigante en lo que a reconocimiento de datos no estructurados se refiere.

Asimismo, la tecnología de captura de datos ha trascendido al mundo de los documentos y al de las imágenes estáticas, pudiendo aplicarse a formatos de audio y vídeo. Los análisis a los que se puede someter a estos elementos audiovisuales son diversos, desde análisis de algoritmos fijos –para captar elementos basados en reglas fijas–, aprendizaje de IA –que contextualiza– y, cómo no, al reconocimiento facial o vocal.

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Mayores niveles de automatización

Cuando hablamos de los nuevos sistemas de captura inteligente de datos no solo hablamos de la mera introducción de información en los sistemas de gestión empresarial –algo que, como hemos visto, supone importantes beneficios para las organizaciones– sino de una mejora integral de la información. Las carencias que arrastraban los sistemas tradicionales de captura de datos a la hora de contextualizar han sido superadas mediante estas tecnologías que pueden reconocer automáticamente errores de escritura y corregirlos para su procesamiento.

Además, y mediante su combinación con otras tecnologías como RPA (Robotic Process Automation), las empresas han alcanzado niveles de automatización, en lo que a entrada de información se refiere, nunca antes vistos. De un modo totalmente desatendido y dado que este software no solo reconoce, sino que interpreta los datos que captura, es capaz de establecer flujos automáticos de clasificación de los mismos, agilizando el proceso al tiempo que incrementa su eficiencia.

De un modo totalmente desatendido, y dado que este software no solo reconoce sino que interpreta los datos que captura, pueden establecerse flujos automáticos de clasificación que agilicen el proceso al tiempo que se incrementa la eficiencia.

Podría decirse que la captura inteligente de datos es la antesala del procesamiento inteligente de la información hasta tal punto que la frontera entre ambos cada vez es más difusa. Documentos como facturas, contratos, pedidos, etc., sea cual sea su procedencia, son clasificados, verificados e integrados con otras aplicaciones de gestión esenciales para el negocio, tipo ERP o CRM. La consecuencia directa de ello es disponer de una única fuente de información, cuya calidad y fiabilidad han aumentado significativamente.

Beneficios inmediatos

De este modo, cualquier empresa que apueste por una solución OCR de última generación percibirá los beneficios desde el principio, comenzando por el área administrativa que, sin un apoyo de estas características, invierte más tiempo en extraer y capturar la información que en analizarla, con el perjuicio que ello le acarrea a la organización. En cambio, con los sistemas de captura inteligente de datos no solo se centraliza toda la información en un único repositorio, sino que es accesible y reutilizable, permitiendo todo tipo de búsquedas y cruces de datos, con la tranquilidad de que estos son más consistentes al haber reducido el margen de error humano en su captura.

Después de identificar la información útil y validarla, la solución es capaz de redireccionarla automáticamente a los usuarios que la necesitan. No resulta complicado imaginar cómo se pueden llegar a agilizar los procesos comerciales con esta optimización o el abanico de oportunidades que esta eficiencia en el procesamiento de las facturas puede abrir al área de cuentas por pagar, por ejemplo, lo que redunda en la misma rentabilidad de la empresa.

En esencia, se trata de sacar el máximo partido a toda la información con que cuenta la empresa, lo que impacta en el servicio y retención de los clientes, así como en una mejora de las relaciones con los proveedores, fruto de la visión 360º que la organización termina obteniendo. Dicho de otro modo, se crea verdadero valor a partir de la información.

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