AACS: IA Generativa aplicada a la gestión documental

La IA generativa se presenta como una tecnología innovadora que promete revolucionar la manera en que manejamos y procesamos documentos.



Por Tartesia Technologies para Füture. Blog de innovación para el sector asegurador

La gestión documental es una función esencial en cualquier organización, ya que abarca la organización, almacenamiento y recuperación eficiente de documentos. Con la aparición de la inteligencia artificial (IA), nuevas herramientas y técnicas han surgido para optimizar estos procesos. En particular, la IA generativa se presenta como una tecnología innovadora que promete revolucionar la manera en que manejamos y procesamos documentos.

Las herramientas de software actuales para la gestión documental, como los sistemas de gestión de documentos (DMS) tradicionales, dependen en gran medida de enfoques basados en reglas y procesos manuales para la clasificación y extracción de datos. Estas herramientas requieren una configuración extensa y actualizaciones continuas para adaptarse a nuevas necesidades, lo que puede ser costoso y consumir mucho tiempo. En contraste, la IA generativa ofrece una solución más dinámica y adaptable. Los modelos de IA generativa disponibles en el mercado pueden ser utilizados sin necesidad de entrenamiento previo, ya que en la mayoría de las áreas poseen un nivel de conocimiento por defecto suficiente para realizar tareas de clasificación y extracción de información. Con un buen contexto e indicaciones, estos modelos pueden resolver tareas complejas que de otro modo requerirían un gran esfuerzo de tiempo y recursos.

La extracción de datos es un área donde la IA generativa destaca significativamente. Los métodos tradicionales de extracción suelen requerir la programación de reglas específicas y plantillas para identificar y extraer la información relevante de los documentos. Este enfoque es rígido y puede ser ineficaz cuando se enfrenta a documentos no estructurados o a datos que no se ajustan a las reglas predefinidas. La IA generativa, por otro lado, puede comprender el contexto y el contenido de los documentos, permitiendo una extracción de datos más flexible y precisa. Utilizando modelos de lenguaje natural, la IA puede interpretar y extraer información relevante incluso de textos complejos y variados, reduciendo la necesidad de intervención humana y aumentando la eficiencia.

Además de las tareas de clasificación y extracción, los procesos de generación mejorada por recuperación (RAG) nos permiten realizar búsquedas inteligentes en nuestra base de datos documental, obteniendo información combinada y resumida de diversas fuentes. Para problemas más complejos, existe la opción de afinar el entrenamiento de los modelos utilizando conjuntos de datos específicos de la organización. Sin embargo, este enfoque debe considerarse como último recurso debido a su alto costo de implementación y uso.

La IA generativa representa una revolución en la gestión documental, proporcionando herramientas más eficientes y precisas para la clasificación de documentos, la extracción de datos y búsqueda inteligente de información. Al compararla con los métodos clásicos, la IA generativa no solo mejora la velocidad y la precisión, sino que también ofrece una adaptabilidad superior y una reducción significativa de errores. A medida que las organizaciones continúan adoptando esta tecnología, se espera que la gestión documental se transforme, liberando a los empleados de tareas tediosas y permitiéndoles enfocarse en actividades de mayor valor.