La extracción de datos estructurados de documentos como facturas y formularios sigue siendo un desafío considerable para muchas empresas. La diversidad en formatos y lenguajes complica la estandarización, mientras que los métodos manuales son lentos y propensos a errores. Tecnologías tradicionales como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) a menudo no bastan para abordar esta complejidad. Un banco regional, por ejemplo, podría enfrentar la ardua tarea de procesar miles de documentos diversos, como solicitudes de préstamo y declaraciones de impuestos, donde los métodos manuales generan cuellos de botella y aumentan el riesgo de errores.

El procesamiento inteligente de documentos (IDP) emerge como una solución al utilizar inteligencia artificial (IA) para clasificar documentos, extraer información relevante y validar datos, facilitando su uso en procesos empresariales. El objetivo principal es transformar documentos no estructurados o semi-estructurados en formatos utilizables y estructurados, como JSON, conteniendo campos y tablas específicos.

Un progreso significativo en esta área son los modelos de lenguaje visual (VLM). Estos modelos combinan grandes modelos de lenguaje (LLM) con codificadores de imágenes especializados, ofreciendo capacidades de IA multimodal que permiten tanto el razonamiento textual como la interpretación visual. A diferencia de las herramientas tradicionales, los VLM analizan los documentos de manera más integral, extrayendo significado con una comprensión contextual y precisión extraordinarias.

Implementar estas tecnologías implica varios desafíos. Sin embargo, dentro del IDP se presentan métodos de ajuste fino que ofrecen una solución escalable recomendada. Este proceso utiliza un marco conocido como Swift, que facilita el ajuste fino de modelos de lenguaje visual para transformar documentos en formatos JSON.

La preparación de datos es igualmente vital. Para ajustar los modelos, se recomienda emplear conjuntos de datos bien estructurados con ejemplos anotados, permitiendo a los modelos aprender patrones específicos relacionados con el tipo de documentos que se procesarán. Evaluar el rendimiento del modelo ajustado es esencial, utilizando medidas como la tasa de error de caracteres y el índice de coincidencia exacta, para asegurar que se cumplan los estándares empresariales.

Las posibilidades para optimizar y expandir esta tecnología son vastas, abriendo la puerta a soluciones automatizadas en el procesamiento de documentos y la generación de información estructurada, impactando positivamente en la eficiencia operativa de las organizaciones.