El procesamiento inteligente de documentos (IDP) continúa evolucionando más allá de la captura de documentos para convertirse en una parte clave de la transformación empresarial.
por David Barry
El humilde documento está viviendo su momento de gloria. Durante décadas, las facturas, los contratos y los formularios se relegaron a tareas administrativas rutinarias: se archivaban, se procesaban manualmente y, en gran medida, eran ignorados por la alta dirección. Este papeleo consumía horas de trabajo humano y generaba escaso valor estratégico.
Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) está convirtiendo estos mismos documentos en activos estratégicos. Lo que antes requería grandes equipos de empleados y especialistas en procesamiento, ahora lo gestionan sistemas inteligentes de procesamiento de documentos (IDP) que no solo extraen datos, sino que también comprenden el contexto, generan información valiosa y activan acciones automatizadas en toda la organización.
La revolución no se trata solo de agilizar los trámites burocráticos. Se trata de redefinir la forma en que se realiza el trabajo.
IDP pasa de las operaciones a la oportunidad
Si bien antes la protección de identidades (IDP) se utilizaba en el departamento de TI como medida de ahorro de costes, ahora está captando la atención de la alta dirección como una forma de competir.
«La industria por fin se ha dado cuenta de que la gestión de identidades (IDP) es mucho más que la simple captura y extracción de documentos. Es una parte fundamental de las transformaciones empresariales a gran escala», afirmó Adam Field , director global de gestión de productos de Tungsten Automation, empresa líder en el Cuadrante Mágico de Gartner para IDP. En lugar de automatizar tareas aisladas, «las empresas están integrando la IDP en flujos de trabajo de extremo a extremo», añadió.
La gestión de identidades y procesos (IDP) está evolucionando, según un estudio reciente encargado por SER Group y realizado por Deep Analysis y la Asociación para la Gestión Inteligente de la Información. El estudio, que abarcó a 600 empresas, reveló una expansión de su uso en diversos sectores.
“Lo que impulsa este cambio es el auge de nuevas aplicaciones de identificación de proveedores (IDP)”, explicó John Bates , director ejecutivo de SER Group. “Si bien el procesamiento de facturas ha dominado el sector durante mucho tiempo, ahora estamos viendo una adopción generalizada para licencias, permisos, documentos de incorporación de KYC, contratos e incluso flujos de trabajo de recursos humanos”.
Según Bates, las implicaciones van más allá de la eficiencia operativa. Cuando un banco agiliza sus procesos de verificación de identidad, genera confianza en sus clientes y ahorra tiempo. Cuando una agencia gubernamental reduce los trámites de aprobación de licencias, no solo disminuye costos, sino que también mejora la satisfacción ciudadana. Cuando un departamento de recursos humanos automatiza la documentación de los empleados, mejora la experiencia laboral y elimina el trabajo manual.
El gran avance de la IA generativa para el procesamiento de documentos
Detrás de este cambio estratégico se encuentra una revolución tecnológica que ha transformado las posibilidades del procesamiento de documentos. La IA generativa ha llevado el procesamiento de identidades más allá de la simple extracción de datos, adentrándose en la comprensión de los documentos.
«La IA generativa amplía las capacidades de los sistemas de procesamiento de identidades (IDP) más allá de lo básico, incluyendo la generación de resúmenes y la respuesta a preguntas», afirmó Field. «Permite a las organizaciones gestionar una mayor variabilidad de documentos y obtener información mucho más rápido que los enfoques tradicionales de OCR o aprendizaje automático».
Para las organizaciones que lidian con la complejidad del procesamiento de documentos, esta es una buena noticia. Anteriormente, los equipos dedicaban días a crear plantillas para cada tipo de documento, explicó Suvrat Joshi , vicepresidente sénior de producto de Nintex. «Hoy en día, los grandes modelos de lenguaje están listos para usar sin necesidad de entrenamiento previo. La IA generativa permite la comprensión contextual del contenido, facilitando la generación de resúmenes, la traducción y las consultas en lenguaje natural de formas que los métodos tradicionales nunca pudieron», añadió.
Esto transforma la naturaleza de los documentos dentro de una organización. Geoff Webb , vicepresidente de marketing de productos y cartera de Conga, explica este cambio en términos de utilidad fundamental. «La tecnología que no solo procesa documentos, sino que además los analiza, compara y genera información valiosa de forma activa, representa un cambio mucho más profundo que cualquier otro que hayamos visto hasta ahora», afirmó. «GenAI está convirtiendo documentos estáticos en datos comprensibles y con capacidad de búsqueda».
Quienes adoptan estas tecnologías desde sus inicios están explorando aplicaciones que parecían imposibles hace tan solo unos años: resumir contratos, generar informes de cumplimiento y traducir materiales de incorporación. Cada una de ellas representa una forma de hacer más accesible el conocimiento organizacional.
Arquitectura para la escala
Con la ampliación de las capacidades surge el reto de la implementación a nivel empresarial. El éxito depende cada vez más de la creación de sistemas que crezcan y se adapten a las necesidades de la organización.
«Las organizaciones deben evolucionar el procesamiento de documentos, pasando de tareas aisladas a una estrategia de inteligencia empresarial», afirmó Philip Brittan , CEO de Bloomfire. Esto implica eliminar los datos redundantes, obsoletos e irrelevantes (ROT, por sus siglas en inglés) y «considerar los documentos como parte de un ecosistema de conocimiento conectado», añadió.
Por supuesto, esto requiere tecnología. «Los sistemas IDP escalables requieren arquitecturas modulares, basadas en API, que puedan integrar cualquier modelo de IA necesario, independientemente del tipo de documento o los datos requeridos», afirmó Joshi. Esta flexibilidad permite que las organizaciones no queden atadas a tecnologías o proveedores específicos a medida que evolucionan las capacidades de IA.
Field afirmó que también se requiere una integración práctica. «La plataforma de identificación de usuarios (IDP) debe ser modular, conectarse fácilmente con otros sistemas y funcionar en nubes de proveedores o clientes», explicó. Para lograrlo, Tungsten indicó que se necesitan «API, SDK y conectores preconfigurados que faciliten una integración fluida».
Esta base arquitectónica distingue las implementaciones empresariales exitosas de los proyectos piloto estancados. Sin una integración sólida, las empresas no pueden esperar mucho ni siquiera de la IA más sofisticada.
Medir más allá de la eficiencia
A medida que se expanden las aplicaciones de IDP, las métricas de éxito tradicionales resultan insuficientes para captar su valor empresarial. Las organizaciones están descubriendo que la reducción de costes y la eliminación de personal solo cuentan una parte de la historia.
El enfoque de Field respecto a la medición refleja esta perspectiva más amplia: “Medimos el éxito analizando la precisión, por supuesto, pero también la velocidad, la reducción de costes y el cumplimiento normativo”, afirmó. “Las métricas clave deben incluir las tasas de procesamiento directo, la reducción de excepciones, el tiempo de obtención de valor, el cumplimiento normativo y la adopción por parte del usuario”.
El cambio en las prioridades organizacionales se evidencia en los resultados de la investigación de Bates. Su encuesta reveló que las motivaciones tradicionales de reducción de costos están perdiendo relevancia. “Solo 167 de las 600 organizaciones encuestadas identificaron la reducción de personal como un beneficio principal”, informó. “Muchas más hicieron hincapié en la mayor agilidad en los procesos, la mejora del retorno de la inversión y una mayor flexibilidad empresarial”.
Esta evolución refleja la comprensión del papel de la automatización en las empresas actuales. «El éxito debe medirse en función de indicadores clave de rendimiento (KPI) del proceso, como el tiempo de toma de decisiones, la reducción del riesgo de incumplimiento y la adopción o satisfacción del usuario», afirmó Webb. «La tecnología solo es eficaz si acelera el ritmo de los negocios».
El mensaje es coherente: el valor de la automatización no reside en reemplazar a los trabajadores humanos, sino en ayudarlos a concentrarse en actividades de mayor valor, al tiempo que contribuye a que la organización en su conjunto funcione mejor.
Hacia las operaciones autónomas
Ahora, IDP está evolucionando con agentes autónomos capaces de iniciar y orquestar flujos de trabajo complejos.
«En los próximos cinco años, IDP se convertirá en la base de la IA agentiva», predijo Field. «Estamos desarrollando agentes de IA pioneros que orquestan flujos de trabajo, interactúan con sistemas y colaboran con personas. Esto transformará el procesamiento de documentos, que pasará de ser una función de apoyo a un elemento clave para las operaciones empresariales».
Sin embargo, el camino hacia la automatización no está exento de desafíos. A pesar de los avances tecnológicos, la investigación de Bates revela que la mayoría de las organizaciones aún gestionan la mayor parte de los documentos manualmente. «Incluso las organizaciones con el 56 % de sus procesos automatizados gestionan decenas de miles de documentos manualmente», señaló. «La automatización completa es técnicamente posible, pero los sistemas deben gestionar las excepciones de forma inteligente y derivar los casos dudosos a revisores humanos».
Webb predijo que, con el tiempo, los elementos con capacidad de acción podrían impulsar la actividad, en lugar de simplemente responder a los empleados. «Eso supone un cambio profundo en la forma en que trabajamos con la tecnología», afirmó.
Mientras tanto, Joshi relaciona estos avances con el panorama más amplio de la automatización. “La gestión de identidades y documentos se convertirá en una parte fundamental de las plataformas de automatización, ya que los sistemas de IA con agentes gestionan flujos de trabajo cada vez más complejos basados en documentos”, afirmó.
¿Ventana de oportunidad?
La convergencia de las capacidades avanzadas de IA, los requisitos de la arquitectura empresarial y las necesidades cambiantes del negocio crea una oportunidad. Las organizaciones que reconocen el procesamiento de documentos como una capacidad estratégica, en lugar de una carga operativa, se posicionan para aprovecharla.
El éxito requiere más que la mera implementación de tecnología. Exige alineación del liderazgo, adaptación cultural e inversión en plataformas escalables. Los factores humanos son tan importantes como los técnicos, enfatizó Brittan.
Para adoptar una mentalidad de inteligencia empresarial, es necesario preparar a los empleados para trabajar de forma diferente, con la IA como colaboradora en lugar de como una misteriosa caja negra. Esto requiere gestión del cambio, formación y voluntad para replantear los roles tradicionales.
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Acerca del autor
David es un periodista europeo con 35 años de experiencia que ha dedicado los últimos 15 años a seguir el desarrollo de las tecnologías en el entorno laboral, desde los inicios de la gestión documental, la gestión de contenido empresarial y los servicios de contenido. Ahora, con el auge de los nuevos modelos de trabajo remoto e híbrido, cubre la evolución de las tecnologías que facilitan la colaboración, la comunicación y el trabajo, y recientemente ha dedicado mucho tiempo a explorar los límites de la IA, la IA generativa y la IA general.
Fuente: https://www.reworked.co/information-management/whats-next-for-intelligent-document-processing/