
Aunque la digitalización se está convirtiendo rápidamente en la norma entre muchas empresas con visión de futuro, a menudo es difícil llevarla a cabo por completo. Esto se debe a que la mayoría de las empresas manejan funciones que dependen del papel y de los documentos a nivel operativo. Por ejemplo, el back-office de una empresa típica que se relaciona con partes interesadas externas, como proveedores y clientes, siempre está lidiando con montañas de papel.
El papeleo del back-office puede ser engorroso y llevar mucho tiempo, y no solo por el enorme volumen de papel que se acumula con cada transacción. Las funciones típicas del back-office que dependen de documentos, como las cuentas por pagar y el procesamiento de pedidos de venta, implican manejar una gran cantidad de documentos no estructurados y semiestructurados. Los documentos no estructurados, como las facturas de proveedores y los recibos, no son párrafos de texto ordenados. Los datos de estos documentos son precisamente eso: no estructurados, lo que significa que se requiere una gran cantidad de trabajo manual de captura de datos para trasladarlos de estos documentos a una aplicación empresarial, donde se realiza la mayor parte del trabajo con esos datos.
Muchas empresas dependen de aplicaciones de línea de negocio como ERP, CRM y software de contabilidad para realizar su trabajo. A su vez, estos sistemas dependen de los datos de los documentos de transacciones u origen entrantes, como facturas de proveedores, notas de crédito, pedidos de venta de clientes, estados de cuenta, recibos, albaranes, etc. Todos estos documentos suelen ser no estructurados o semiestructurados.
Además, una empresa puede recibir datos a través de numerosos canales, como recursos compartidos de archivos, impresoras multifunción (MFP), escaneo, fax, correo postal, correo electrónico, etc. Clasificar, categorizar y realizar la captura de datos para trasladar la información de estos documentos a una aplicación de línea de negocio puede requerir mucho esfuerzo manual, tiempo y costos. Estos desafíos suelen ser aún más pronunciados cuando las organizaciones trabajan con grandes volúmenes de archivos PDF que deben limpiarse, estandarizarse o ajustarse antes de su procesamiento. En muchos casos, los equipos deben preparar primero los documentos entrantes eliminando secciones irrelevantes o estandarizando los diseños. Por ejemplo, es posible que los empleados necesiten aprender cómo recortar archivos PDF, a veces con herramientas como Smallpdf, para crear documentos más uniformes para la extracción de datos y la automatización posteriores. Cada vez que una empresa interactúa con sus partes interesadas externas, se generan datos. Estos datos son, en su mayoría, no estructurados. Realizar la captura de datos y trasladar solo los datos necesarios de los documentos no estructurados a, por ejemplo, una aplicación ERP requiere tiempo, conocimientos y esfuerzo manual.
Supongamos, por ejemplo, que necesita ingresar los detalles de la factura más reciente de un proveedor en un sistema de contabilidad para las conciliaciones finales y para realizar los pagos al proveedor. Para ello, necesita saber exactamente qué detalles de la factura debe ingresar en el software de contabilidad, como los detalles de las partidas y la información del encabezado y pie de página, como el TOTAL. Además, conciliar los pagos a proveedores implica, en primer lugar, validar la factura contra la orden de compra correspondiente y verificar el número de artículos y el TOTAL en ambos documentos. Otros requisitos de validación pueden incluir muchas reglas de negocio, como verificar los datos del proveedor y asegurarse de que los pagos de la factura no se hayan realizado ya al proveedor. Las comprobaciones de validación de datos como estas son importantes para eliminar los pagos duplicados o los pagos insuficientes al proveedor. Muchos participantes intervienen en el trabajo de captura y validación de datos. Además, cuando se trata de aprobar pagos de una factura, las facturas deben enviarse al gerente de verificación correspondiente para su inspección y aprobación final. Todos estos pasos llevan tiempo, y un error humano en uno o más de ellos puede retrasar el procesamiento de las facturas de días a semanas.
La tecnología de captura tradicional emplea OCR para extraer automáticamente los detalles de documentos de transacciones como una factura, lo que ahorra a las empresas tiempo en el trabajo de captura de datos.
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Sin embargo, el alcance de esta tecnología está limitado por su capacidad para procesar diversos tipos de documentos. Esta tecnología se basa estrictamente en plantillas, lo que significa que el software está preprogramado para localizar datos en regiones específicas de una factura, como la esquina inferior derecha para el «TOTAL» de la factura y la «lista de artículos» en el cuerpo de la factura, y extraer esos detalles. El procesamiento inteligente de documentos, por otro lado, se adapta a la variabilidad de los documentos.
El software de procesamiento inteligente de documentos está preprogramado para permitir la extracción de datos de formatos de factura conocidos. Además, el software también tiene capacidades de autoaprendizaje. Esto significa que, en caso de que el software deba extraer los detalles de una factura nueva para la que no tiene la lógica de captura integrada y no sabe en qué parte de la factura localizar y extraer los detalles necesarios, recurre al autoaprendizaje. El autoaprendizaje significa que el software aprende las pulsaciones de teclas que realiza el usuario para extraer los datos de una factura nueva la primera vez. Luego, el software recupera y aplica este aprendizaje cuando necesita extraer datos de un documento de factura con un formato similar la próxima vez. De este modo, el software de procesamiento inteligente de documentos amplía su creciente base de datos de lógica de captura con cada nuevo tipo de factura, creando así una amplia base de datos de definiciones de captura para extraer datos de un conjunto diverso de tipos de documentos.
Además de eliminar el trabajo manual de captura de datos, esta tecnología también reduce de forma drástica y progresiva el número de veces que un usuario tiene que intervenir para realizar la captura de datos de nuevos tipos de documentos, ya que se crea automáticamente una nueva definición de captura mediante el autoaprendizaje con cada nuevo tipo de documento. El software de procesamiento inteligente de documentos aplica la «inteligencia» que adquiere para procesar nuevos tipos de documentos, ampliando así el alcance y la variabilidad de los documentos que puede capturar.

El procesamiento inteligente de documentos crea un back-office prácticamente sin papel y sin intervención manual. Las ventajas de adoptar esta tecnología para su trabajo crítico son acumulativas y pueden observarse en muchos sectores diversos que implican un trabajo intensivo de procesamiento de documentos. Veremos algunos de ellos.
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