Procesamiento Inteligente de Documentos: Construir vs. Comprar — Elegir la Estrategia Correcta

El negocio funciona con documentos y comunicaciones. Subyacen a casi todos los procesos que pueda imaginar —en cualquier lugar donde se lea o envíe un mensaje (como email o chat) o documento. No es sorpresa, entonces, que el mercado de procesamiento inteligente de documentos (IDP) crezca un 28,9% cada año y se espera que alcance 17.800 millones de dólares para 2032.

El IDP típicamente combina numerosas tecnologías de IA, incluyendo procesamiento de lenguaje natural (NLP) y reconocimiento de imágenes, para ayudar a las empresas a procesar rápidamente documentos y comunicaciones a escala. A medida que los líderes empresariales adoptan agentes de IA —poderosas entidades basadas en IA capaces de completar trabajo para y en nombre de las personas— los procesos basados en documentos han surgido como un caso de uso ideal para la automatización agente. Combinar agentes de IA con robots y capacidades IDP, supervisados por humanos en el bucle, genera retornos rápidos y tiene un impacto mayor en la eficiencia.

Sin embargo, esto plantea la pregunta: ¿debería construir o comprar sus capacidades IDP? Es importante evaluar todas las opciones y considerar qué enfoque puede entregar el mayor retorno de inversión, el mejor rendimiento y el tiempo más rápido a valor. Para la mayoría de las empresas, la opción correcta es comprar una solución IDP existente. Explicaré por qué:

Construya su propio IDP (BYOD)

Con el auge de modelos de lenguaje grandes (LLM) disponibles públicamente y la creciente disponibilidad de APIs de soporte, las empresas nunca han tenido más herramientas para ayudarles a construir sistemas IDP personalizados. Sin embargo, muchas herramientas en su caja no hacen la tarea real más fácil.

En un sistema IDP BYO, cada componente (desde comprensión de lenguaje a extracción de datos y automatización) necesitará construirse desde cero o, más probablemente, obtenerse de múltiples proveedores terceros. Por ejemplo, para suministrar el componente NLP necesario para entender documentos y comunicaciones, una empresa podría construir su sistema IDP alrededor de un LLM externo como ChatGPT o Claude de Anthropic.

Un sistema IDP BYO proporciona a una empresa propiedad de extremo a extremo y mayor potencial de personalización comparado a soluciones de proveedores. Tienen la flexibilidad de adaptar su sistema a necesidades de negocio cambiantes, sin tener que trabajar estrechamente con otra organización. Sin embargo, en la mayoría de los casos, estos beneficios son superados por los desafíos clave del enfoque BYO:

Costo

Es un concepto erróneo común que BYO es más barato que pagar por IDP como servicio. En la mayoría de los casos, esto no es cierto ni a corto ni a largo plazo. Desarrollar y luego mantener su propio sistema IDP demanda tiempo significativo y talento especializado costoso. Necesita desarrolladores de software para crear la plataforma e interfaz de usuario (UI), científicos de datos para preparación de datos, pre y post-procesamiento, y muchos otros expertos para tareas como monitoreo de rendimiento (para lo que necesitará crear sus propios paneles de informes), así como auditoría y registro.

Considere que incluso LLMs de terceros requieren especialistas e ingenieros de IA para afinar el modelo elegido a requisitos exactos de negocio. Incluso los modelos de lenguaje visual (VLM) más populares y potentes son modelos fundacionales, entrenados en masas de diferentes tipos de datos desde documentos estructurados a imágenes. Por defecto, no estarán afinados en el tipo exacto de documento o esquema que necesita, significando menor precisión y más errores.

Mantener su propio sistema IDP también necesita actualizaciones y recursos continuos. Cualquier sistema BYO que requiera anotación de datos necesitará materiales de entrenamiento para usuarios, y estos tendrán que actualizarse para reflejar su interfaz de usuario.

Riesgo

Depender de talento técnico raro y costoso para mantener un sistema operativo es arriesgado. Debido a costos y escasez de talento, estos equipos tienden a ser pequeños. Pueden enfrentar limitaciones en el número de casos de uso y unidades de negocio que pueden soportar realistamente. La rotación de talento también puede hacer un sistema no rendidor o no viable a largo plazo. Está el riesgo siempre presente de que la financiación del proyecto pueda retirarse también.

Estos desafíos se complican cuando se requieren habilidades de IA y afinado de modelos. Según investigación reciente de McKinsey & Company, casi la mitad (47%) de los tomadores de decisiones de C-suite sienten que están desarrollando soluciones de IA demasiado lento, siendo las brechas de habilidades de talento la causa principal.

Complejidad

Cuando construye un sistema IDP, es el único responsable de la gobernanza compleja de modelos y plataforma de IA. De hecho, sistemas creados para casos de uso complejos pueden requerir cientos de modelos de IA que deben gestionarse. Por ejemplo, un gran banco podría necesitar varios cientos de modelos afinados para varios casos de uso para lograr el nivel necesario de precisión. Incluso si un sistema de IA puede procesar documentos y comunicaciones "out-of-the-box", aún se necesita una cantidad significativa de ingeniería de prompts o recopilación de contexto para rendimiento aceptable. Escalar esto a cientos de casos de uso sería increíblemente difícil, ya que tendría que anotar datos, hacer benchmark, desplegar y mantener cientos de prompts.

Hay muchos costos ocultos en un sistema IDP que ha construido usted. Cada componente del sistema es una decisión importante, y cada tecnología requiere habilidades especializadas y aumenta la deuda técnica (junto con riesgo aumentado). Inevitablemente, BYO es una carga pesada y significa tiempo más lento a valor. Mayor costo de vida probable debido a requisitos de talento, gobernanza y mantenimiento. No es sorpresa que el 69% de los tomadores de decisiones tecnológicos consideren casos de uso de extracción y enrutamiento de documentos altamente difíciles de desplegar, según análisis de Forrester para UiPath.

Las ventajas de comprar su sistema IDP

La alternativa a construir su propio sistema es comprar IDP como servicio de un proveedor tercero. Hay dos enfoques principales para esto:

• Comprar IDP como solución puntual e integrarlo con el resto de su stack tecnológico empresarial.

• Comprar IDP como parte de una solución o plataforma mayor. Esto da acceso a capacidades adicionales, como automatización, según necesidad.

Comprar IDP como servicio da a las empresas menos control sobre el desarrollo de la plataforma comparado a un sistema a medida. Sin embargo, los proveedores trabajarán con sus clientes para asegurar que el sistema evolucione para satisfacer sus necesidades. Hay también muchas otras ventajas a considerar:

Tiempo a valor

Implementar una plataforma IDP existente suele ser más rápido que desarrollar una nueva. Las plataformas establecidas están probadas y testadas sobre muchos años de uso en grandes empresas en diversos casos de uso. Los recursos de capacitación y habilitación ya están creados y, en muchos casos, se proporciona soporte de servicios profesionales para ayudar a usuarios a empezar rápido y generar valor de sus implementaciones.

Los LLM fundacionales requieren afinado y ingeniería de prompts costosos y que consumen tiempo antes de estar listos para uso empresarial. Incluso entonces, puede haber casos de uso tan complejos o a gran escala que terminen como "callejones sin salida" donde ninguna cantidad de prompts puede entregar extracción precisa y fiable. Por el contrario, la IA subyacente a IDP como servicio está típicamente diseñada alrededor de personalización rápida de modelos y experiencias de entrenamiento low-code. Por ejemplo, pueden aprovechar aprendizaje activo, donde usuarios de negocio ordinarios y modelos de IA colaboran activamente para completar el proceso de entrenamiento más rápido.

Riesgo reducido

Optar por IDP como servicio reduce sustancialmente varias formas de riesgo. Ya no depende de talento interno costoso para mantener su sistema IDP operativo. El proveedor posee el mantenimiento del sistema así como la gobernanza de plataforma y modelo. También se espera que los proveedores de soluciones IDP entreguen los más altos niveles de seguridad de datos de grado empresarial.

El costo de propiedad también debe considerarse. Desarrollo apresurado, código imperfecto, o uso de tecnologías pronto obsoletas en un sistema IDP BYO todos elevan el riesgo de deuda técnica. Con el tiempo, esto requiere correcciones costosas y actualizaciones de sistema.

Comprar IDP como servicio reduce enormemente el riesgo y la deuda técnica para el comprador. Los proveedores priorizan actualizaciones tecnológicas para mantenerse competitivos, adoptando las últimas capacidades y iterando y mejorando continuamente su servicio. Ellos se ocupan del retrabajo, pruebas, actualizaciones y reemplazo de componentes obsoletos necesarios.

No intente construir los modelos usted mismo. Los titulares llamativos hacen que parezca más simple de lo que es. Encuentre un proveedor que hacía IA antes de la exageración de LLM. Se necesita competencia en procesos de IA adyacentes como aprendizaje no supervisado, preparación de datos y cálculos básicos de ML.

Simon Knowles, Jefe de Tecnología, Vabble

Escalabilidad

Un sistema personalizado requiere conectores y APIs a medida para integrar con los sistemas empresariales relevantes. Dependiendo del tamaño y complejidad del negocio, esto puede requerir cientos o incluso miles de horas combinadas de desarrollo. Las plataformas IDP establecidas tendrán conectores pre-hechos para los sistemas empresariales más populares, permitiendo integraciones rápidas y tiempo a valor. Con un sistema IDP basado en nube, también puede esperar acceso a las últimas actualizaciones y capacidades de IA sin asumir el costo de construir o integrar esas capacidades usted mismo.

Por todas estas razones, IDP como servicio debería ser la opción preferida para empresas que buscan tiempo rápido a valor, precisión y fiabilidad en su sistema IDP. Las construcciones personalizadas invitan a considerable deuda técnica, junto con riesgo y responsabilidad aumentados a largo plazo. IDP como servicio coloca la carga de responsabilidad en una plataforma especializada pulida por años de competencia e iteración.

Una plataforma lista para la empresa para escalar IA e IDP

Las capacidades IDP de UiPath son la opción ideal para empresas que buscan implementar IA e IDP de clase mundial de forma segura y exitosa. IDP está integrado en nuestro marco de automatización de extremo a extremo, permitiéndole automatizar el procesamiento de documentos y comunicaciones. También puede aprovechar capacidades preconstruidas, personalizarlas y traer sus propios componentes o de terceros según requerido.

UiPath Intelligent Xtraction and Processing (IXP) proporciona un enfoque de solución líder en la industria para IDP. Gracias a los últimos modelos de IA, UiPath IXP permite la extracción de una creciente variedad de tipos de contenido empresarial; todo desde documentos estructurados como facturas a contenido complejo y no estructurado como contratos legales. Proporcionamos amplias capacidades y controles de plataforma sobre nuestros modelos IXP, permitiéndoles escalar rápidamente a través de la empresa:

Listo para la empresa

UiPath IXP está construido para tiempo rápido a valor y experiencia de usuario fluida. Esto quita el dolor del procesamiento de documentos de todo tipo y reduce el tiempo a despliegue.

Primero, su proceso de entrenamiento basado en inferencia. No se requiere entrenamiento para extraer con precisión datos útiles de documentos no estructurados complejos directamente de la caja. En su lugar, los usuarios solo proporcionan instrucciones (muy parecido a un prompt) al modelo explicando qué extraer y cómo aparece en el documento. Sin embargo, UiPath IXP aún da a los usuarios la capacidad de anotar si quieren refinar aún más el modelo o darle algo de verdad fundamental para evaluación.

UiPath IXP también proporciona controles fuertes sobre el esquema de estos modelos generativos. Los usuarios pueden crear sus propios "grupos de campos" especificando la información exacta que quieren extraer. UiPath agiliza gran parte del trabajo en post-procesamiento, y la salida es el formato exacto necesario para tomar los datos estructurados resultantes, usarlos en automatizaciones y compartirlos con agentes de IA para crear valor.

Controlado y conforme

Los modelos de primera parte de UiPath se gobiernan bajo los controles empresariales más fuertes. La Plataforma UiPath ofrece control de acceso basado en reglas robusto (RBAC), versionado de modelos y amplias barreras de rendimiento para nuestros modelos IXP de primera parte. Humano en el bucle también está integrado en nuestra experiencia de plataforma, asegurando que las salidas generadas sean validadas adecuadamente.

Además, UiPath gestiona todos los modelos de terceros a través de la Capa de Confianza de IA de UiPath, entregando gobernanza, confianza y seguridad para GenAI. Esto significa cero retención de datos y entrenamiento de modelos externos con sus datos de negocio.

Una estrategia de modelo abierta y flexible

Los modelos de IA avanzan rápido, y el mejor modelo ahora puede no ser el mejor para su caso de uso en seis meses. Estamos invirtiendo constantemente para crear los mejores LLM especializados para procesos de negocio centrales y mejorándolos constantemente. El lanzamiento de nuestro último modelo para procesamiento de documentos complejos y no estructurados es testimonio de eso.

Sin embargo, nuestra estrategia de IA permanece abierta. Proporcionamos las herramientas necesarias para integrar sus LLM de terceros o propietarios favoritos, y gestionarlos bajo la Capa de Confianza de IA de UiPath. Con UiPath, tiene la flexibilidad de usar una combinación de los mejores modelos en clase para cada tarea en sus casos de uso.

Optimización para precisión y fiabilidad mejoradas

Nuestras capacidades IXP están optimizadas para extracción avanzada de datos con técnicas como RAG y system prompting curado. La fundamentación de contexto significa modelos IXP que son más seguros, más rendidores y precisos. Nuestra interfaz de Estación de Validación muestra evidencia de dónde se encontró la información extraída en el documento, significando que las salidas generadas pueden verificarse fácilmente con evidencia.

Experiencia basada en proyectos

Nuestras innovaciones están guiadas por despliegues reales de IDP en grandes empresas. Nuestros usuarios simplemente definen su tipo de documento y pueden aprovechar múltiples modelos. También pueden evaluar rendimiento, monitorear y gestionar versiones de modelos —todas capacidades clave para desplegar IA, mantenerla y luego escalarla a través del negocio.

Un cliente experimentando los beneficios de las capacidades IDP de UiPath es Encova Insurance, compañía mutua de seguros top-20. Para automatizar facturación de reclamaciones, Encova había desarrollado inicialmente su propia solución IDP, construida alrededor de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional y un modelo de IA de terceros para comprensión de lenguaje. Sin embargo, una vez que adoptaron la Plataforma UiPath para IDP, notaron una mejora inmediata en precisión:

Cuando se trata de comprensión de documentos, con reconocimiento óptico de caracteres tradicional estábamos obteniendo 40% sin problemas y 30% se completaba parcialmente. Con este nuevo proceso [UiPath], la tasa de éxito es 99%.

Jeffrey Martin, Arquitecto de Soluciones, Encova

Las capacidades IDP de UiPath entregaron tiempo rápido a valor y aumentaron enormemente la eficiencia en los departamentos de finanzas, ventas, suscripción, operaciones y atención al cliente de Encova. En su programa de admisión de pólizas, por ejemplo, el tiempo de entrada manual de datos se redujo en 98%. Una reducción del 95% en tiempo de procesamiento anual se logró similarmente en endosos de líneas comerciales.

UiPath también es un Líder reconocido en el IDC MarketScape: Evaluación de Proveedores de Software de Procesamiento Inteligente de Documentos No Estructurados Mundial 2024. Según el informe:

"UiPath ve GenAI y LLM como una herramienta tecnológica crítica y los está integrando cada vez más en todas las fases de sus carteras de IDP, minería de comunicaciones y automatización... Además, UiPath sigue priorizando y desplegando seguridad, privacidad, acceso, fundamentación de contexto y funciones de control de grado empresarial para asegurar que modelos y servicios GenAI puedan usarse de forma segura en apoyo de casos de uso críticos para la misión."

El informe también comenta: "El enfoque multi-modal de IA de UiPath le proporciona el punto de ventaja estratégico para impulsar continuamente nuevos métodos y enfoques para maximizar el valor de la IA tradicional (es decir, predictiva) y GenAI para IDP no estructurado."

Aprenda cómo las capacidades IDP de la Plataforma UiPath entregan tiempo rápido a valor y ayudan a escalar IA de vanguardia a través de la empresa.