Cómo aprovechar OCR, IA y RPA para desbloquear insights avanzados de datos

Este artículo fue coescrito por Cosmin Nicolae. Nicolae es Product Manager en UiPath.

Los datos no estructurados están en todas partes, escondidos en documentos, archivos de audio, vídeos, correos electrónicos, imágenes y archivos de log —la lista continúa. De hecho, los datos no estructurados representan ahora aproximadamente el 80-90 % de todos los datos. Sin embargo, a pesar de su abundancia y valor, los datos no estructurados siguen siendo uno de los recursos empresariales más desperdiciados porque las empresas carecen de las herramientas necesarias para extraerlos y analizarlos.

Esto está cambiando, ya que aumenta la demanda de analítica de big data y automatización de flujos de trabajo, ambas requieren datos estructurados. Un número creciente de empresas está aprovechando una tecnología llamada reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que permite convertir texto impreso o manuscrito en texto codificado por máquina. Como tecnología independiente, el OCR es algo limitado (más sobre eso abajo). Sin embargo, a través de la trifecta de OCR, Automatización Robótica de Procesos (RPA) e inteligencia artificial (IA), las empresas pueden habilitar niveles altamente avanzados de procesamiento de datos y automatización.

El OCR es uno de los componentes clave dentro de dos soluciones de UiPath:

1. UiPath Document Understanding, que permite el procesamiento automatizado de una amplia gama de documentos

2. UiPath AI Computer Vision, que permite a los desarrolladores automatizar sobre escritorios virtuales e interfaces dinámicas

Este artículo proporciona una visión general del OCR mientras explora cómo UiPath usa la tecnología para habilitar el procesamiento y análisis de datos de próxima generación.

Primero, una breve introducción al OCR.

OCR: Una visión general

En términos sencillos, el OCR es un proceso que convierte texto de imágenes en documentos editables.

El OCR puede reducir e incluso eliminar el trabajo manual para ciertas tareas. Como resultado, puede acelerar flujos de trabajo backend mientras libera a los trabajadores para asumir responsabilidades más importantes.

Aquí hay algunas formas comunes en que las empresas usan OCR.

1. Automatizar la entrada de datos

La entrada manual de datos consume tiempo y es propensa a errores. Al usar OCR, las empresas pueden digitalizar papeleo minimizando la intervención humana e aumentando la integridad de sus datos.

2. Editar documentos (escaneados o PDF)

Los empleados a menudo reciben documentos escaneados y notificaciones de fax que no están en formato editable. Es común en departamentos como finanzas, gestión de suministros, recursos humanos, legal y cumplimiento. Los escáneres tradicionales solo pueden exportar documentos como imágenes o PDFs. Por ejemplo, no puedes escanear un contrato o una orden de compra y luego editarlo en Microsoft Word o Google Docs. Sin embargo, usando un motor OCR, es posible reconocer el texto y exportarlo a un formato legible por máquina para posterior edición y procesamiento.

3. Habilitar a empleados con discapacidad visual

Los empleados con discapacidad visual a menudo necesitan convertir documentos en papel a formatos digitales. El OCR puede ayudar convirtiendo texto escrito en texto-a-voz, agilizando el proceso.

4. Organizar documentos

El OCR puede clasificar automáticamente pilas variadas de documentos y organizarlos según reglas específicas. Un ejemplo clásico sería organizar facturas por tipo o proveedor. O en procesos críticos como usar OCR multilínea (MLOCR) en una máquina de clasificación de correo que escanea direcciones y determina cómo enrutar el correo por el sistema postal.

5. Entender texto sobre interfaces

El OCR hace posible procesar datos sobre interfaces remotas, haciendo más rápido y fácil la colaboración para equipos remotos.

Las limitaciones del OCR

Aunque el OCR es muy potente, tiene varias limitaciones cuando se usa como tecnología independiente.

Aquí están algunas de las principales limitaciones del OCR.

1. El OCR no puede entender datos por sí solo

Primero y ante todo, el OCR solo puede digitalizar texto de documentos y hacerlo legible por máquina. El OCR no puede entender o interpretar datos sin un mecanismo complementario. Por eso, el OCR a menudo se utiliza como componente dentro de una solución más grande e inteligente. Para habilitar verdadera automatización de procesos a escala, OCR y RPA se combinan con IA.

2. El OCR carece de contexto

Los sistemas OCR también carecen de contexto. Por ejemplo, un sistema OCR puede transcribir una palabra como "fianza" cuando la palabra real es "balón". Un motor OCR por sí solo no tendrá la capacidad cognitiva necesaria para escanear el resto de la oración y ver qué palabra debería usarse. Por esta razón, el OCR como tecnología independiente es altamente propenso a errores. Requiere un componente humano en el bucle para verificar la precisión de las entradas. Como resultado, el OCR por sí solo carece de valor óptimo como herramienta de automatización.

3. El OCR no puede manejar variabilidad

Además, el OCR no puede manejar variabilidad en el texto o diseño de un documento, lo que es un gran problema al procesar documentos que varían en estructura.

4. El OCR no puede separar documentos

Surgen más problemas si los archivos necesitan separarse en documentos antes de incluirlos en un proceso de automatización o si hay repetición en los campos de índice o valores clave de un flujo de trabajo.

5. El OCR no es preciso ni escalable

Al final del día, el OCR puro no es lo suficientemente preciso ni escalable para procesos complejos y cognitivos. Las empresas requieren soluciones maduras y flexibles en lugar de componentes limitados y propensos a errores.

Como puedes ver, el OCR como tecnología independiente no es lo suficientemente sofisticado para soportar los flujos de trabajo empresariales avanzados de hoy. Sin embargo, cuando se combina con software RPA e IA, el OCR puede ser una herramienta extremadamente útil. La siguiente sección explorará cómo UiPath usa OCR para habilitar automatización altamente precisa.

Caso de uso: OCR en UiPath Document Understanding

UiPath Document Understanding usa RPA e IA para digitalizar datos de documentos para que puedan ser procesados y analizados. Document Understanding puede manejar tanto datos estructurados como no estructurados, y funciona con una variedad de objetos —como escritura a mano, tablas, casillas de verificación y firmas.

Document Understanding otorga muchos beneficios, como procesamiento de documentos preciso y flexible, mayor eficiencia operativa, reducción del riesgo de error humano, y automatización de extremo a extremo de procesos complejos.

Debe notarse que la tecnología de comprensión de documentos no es OCR. Que ambos sean lo mismo es una idea errónea común. Más bien, la comprensión de documentos es una tecnología avanzada que utiliza OCR para digitalizar texto en documentos no digitales.

Una distinción notable es que UiPath desacopla OCR de la extracción de datos. Muchas empresas en este espacio incluyen OCR con extracción. Al desacoplar los dos, UiPath proporciona mayor elección, flexibilidad y precisión, ya que es posible seleccionar un motor OCR diferente si es necesario sin interrumpir lo que ocurre en el lado de la extracción. También es posible usar los contratos públicos de UiPath OCR para desplegar tu propio motor OCR si se desea.

Cómo Document Understanding usa OCR

El OCR entra en juego temprano en el proceso de Document Understanding, inmediatamente después de que la taxonomía se carga en el flujo de trabajo y todos los archivos y datos se definen para extracción.

Document Understanding usa motores OCR para detectar y digitalizar texto, haciéndolo legible por un robot. A partir de ahí, los documentos se clasifican desde listas especificadas, se extraen datos y, si es necesario, un humano puede confirmar los datos extraídos antes de exportarlos al repositorio relevante.

UiPath Document Understanding puede utilizar OCR de documento propietario de UiPath, así como motores OCR de terceros para digitalizar texto. Los clientes pueden elegir el motor que funcione con mayor precisión para su caso de uso.

Caso de uso: OCR en UiPath AI Computer Vision

UiPath AI Computer Vision resuelve uno de los principales desafíos en RPA: automatizar infraestructura de escritorio virtual (VDI) como Citrix, VMware y Microsoft Windows Remote Desktop.

AI Computer Vision permite a los robots de software ver y entender todos los elementos en una pantalla de computadora, en lugar de depender de propiedades ocultas para tomar decisiones. Usando AI Computer Vision, empresas y desarrolladores de RPA pueden habilitar automatización para VDI, independientemente del marco o sistema operativo.

AI Computer Vision habilita automatización que incluye elementos de interfaz de usuario (UI) dinámicos como menús desplegables y casillas de verificación; soportando una amplia gama de tipos de interfaz. Esta solución puede reducir el tiempo de implementación al automatizar máquinas virtuales mientras aumenta la resiliencia y fiabilidad de las automatizaciones.

Aunque AI Computer Vision utiliza OCR, no se usa para digitalizar documentos. Es una distinción sutil pero común.

Cómo UiPath AI Computer Vision usa OCR

Es imposible automatizar en entornos virtuales usando OCR y RPA estándar porque un escritorio remoto es en última instancia solo una transmisión de vídeo. Se requieren soluciones avanzadas para interpretar texto, y aún más importante, entender su tipo y propósito dentro de una interfaz.

AI Computer Vision utiliza una red neuronal avanzada con un OCR de pantalla personalizado desarrollado en UiPath durante varios años para analizar una UI sobre una transmisión de escritorio virtual y entenderla, como lo haría un humano. Esta solución puede navegar fácilmente cualquier interfaz disponible, haciendo clic en botones, pero también realizando interacciones complejas como extraer tablas completas e interactuar con menús desplegables.

Para identificación de elementos, AI Computer Vision usa una técnica de interpretación de texto llamada coincidencia difusa (fuzzy matching). Esta técnica permite a los robots de UiPath identificar el elemento correcto cada vez incluso dadas inconsistencias en resultados de OCR, mejorando así la fiabilidad de las automatizaciones resultantes y acortando el tiempo de desarrollo en conjunto.

Lleva el OCR al siguiente nivel con UiPath

Como puedes ver, hay un tremendo valor en usar una solución basada en IA que incorpora OCR. Las herramientas UiPath Document Understanding y UiPath Computer Vision van mucho más allá del OCR básico, permitiendo automatización rápida y fiable con escalabilidad empresarial, lo que te permite desbloquear el valor total de tus datos, incluyendo lo no estructurado o bloqueado detrás de un VDI.

Aquí hay una tabla para ayudarte a decidir si Document Understanding o Computer Vision es adecuado para tus necesidades:

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