Procesamiento inteligente de documentos:construir versus comprar:elegir la estrategia adecuada

El negocio se basa en documentos y comunicaciones. Son la base de casi todos los procesos que se puedan imaginar, en cualquier lugar donde se lea o envíe un mensaje (como un correo electrónico o un chat) o un documento. No sorprende, entonces, que el mercado del procesamiento inteligente de documentos (IDP) esté creciendo un 28,9 % cada año y se espera que alcance los 17.800 millones de dólares en 2032.

IDP normalmente combina numerosas tecnologías de inteligencia artificial, incluido el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el 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 el trabajo para y en nombre de las personas), los procesos basados ​​en documentos han surgido como un caso de uso ideal para la automatización de agentes. La combinación de agentes de IA con robots y capacidades de IDP, supervisados por humanos en el circuito, genera retornos rápidos y tiene un gran impacto en la eficiencia.

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

Construya su propio IDP (BYO)

Con el aumento de los modelos de lenguajes grandes (LLM) disponibles públicamente y la creciente disponibilidad de API de soporte, las empresas nunca han tenido más herramientas para ayudarlas a construir sistemas IDP personalizados. Sin embargo, muchas herramientas en su caja de herramientas no facilitan la tarea real.

En un sistema BYO IDP, cada componente (desde la comprensión del idioma hasta la extracción y automatización de datos) deberá crearse desde cero o, más probablemente, obtenerse de varios proveedores externos. Por ejemplo, para proporcionar el componente de PNL necesario para comprender documentos y comunicaciones, una empresa podría construir su sistema IDP en torno a un LLM externo como ChatGPT o Claude de Anthropic.

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

Costo

Es un error común pensar 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 exige mucho tiempo y costoso talento especializado. Necesita desarrolladores de software para crear la plataforma y la interfaz de usuario (UI), científicos de datos para la preparación, procesamiento previo y posterior de los datos, y muchos otros expertos para tareas como monitorear el desempeño (para lo cual necesitará crear sus propios paneles de informes), así como auditoría y registro.

Tenga en cuenta que incluso los LLM de terceros requieren especialistas e ingenieros en inteligencia artificial para ajustar el modelo elegido a los requisitos comerciales exactos. Incluso los modelos visión-lenguaje (VLM) más populares y potentes son modelos fundamentales, entrenados en masas de diferentes tipos de datos, desde documentos estructurados hasta imágenes. De forma predeterminada, no se ajustarán al tipo de documento o esquema exacto que necesita, lo que significa menor precisión y más errores.

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

Riesgo

Depender de talentos técnicos raros y costosos para mantener un sistema operativo es arriesgado. Debido a los costos y la escasez de talento, estos equipos tienden a ser pequeños. Es posible que enfrenten limitaciones en la cantidad de casos de uso y unidades de negocios que de manera realista pueden respaldar. La pérdida de talento también puede hacer que un sistema no funcione o sea inviable a largo plazo. Existe el riesgo siempre presente de que también se retire la financiación del proyecto.

Estos desafíos se agravan cuando se requieren habilidades de IA y ajuste de modelos. Según una investigación reciente de McKinsey &Company, casi la mitad (47%) de los tomadores de decisiones de la alta dirección sienten que están desarrollando soluciones de IA con demasiada lentitud, siendo la principal causa la falta de habilidades en el talento.

Complejidad

Cuando construyes un sistema IDP, eres el único responsable del complejo modelo de IA y la gobernanza de la plataforma. De hecho, los sistemas creados para casos de uso complejos pueden requerir cientos de modelos de IA que deben gestionarse. Por ejemplo, un banco grande podría necesitar varios cientos de modelos ajustados para diversos casos de uso para lograr el nivel necesario de precisión. Incluso si un sistema de IA puede procesar documentos y comunicaciones "listos para usar", todavía se necesita una cantidad significativa de ingeniería rápida o recopilación de contexto para un rendimiento aceptable. Ampliar esto a cientos de casos de uso sería increíblemente difícil, ya que tendría que anotar datos, comparar, implementar y mantener cientos de mensajes.

Hay muchos costos ocultos involucrados en un sistema IDP que usted mismo ha creado. Cada componente del sistema es una decisión importante y cada tecnología requiere habilidades especializadas y aumenta la deuda técnica (junto con un mayor riesgo). Inevitablemente, BYO es un trabajo pesado y significa un tiempo de obtención de valor más lento. Es probable que el mayor costo de vida se deba a requisitos de talento, gobernanza y mantenimiento. No sorprende que el 69% de los tomadores de decisiones tecnológicas consideren que los casos de uso de enrutamiento y extracción de documentos son muy difíciles de implementar, según el análisis de Forrester para UiPath.

Las ventajas de comprar tu sistema IDP

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

• Comprar IDP como solución puntual e integrarlo con el resto de su pila tecnológica empresarial.

• Comprar IDP como parte de una solución o plataforma más grande. Esto proporciona acceso a capacidades adicionales, como la automatización, según sea necesario.

La compra de IDP como servicio brinda a las empresas menos control sobre el desarrollo de la plataforma en comparación con un sistema personalizado. Sin embargo, los proveedores de plataformas trabajarán con sus clientes para garantizar que el sistema evolucione para satisfacer sus necesidades. También hay muchas otras ventajas a considerar:

Tiempo para valorar

Implementar una plataforma IDP existente suele ser más rápido que desarrollar una nueva. Las plataformas establecidas se han probado durante 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 brinda soporte de servicios profesionales para ayudar a los usuarios a comenzar a trabajar y comenzar a generar valor a partir de sus implementaciones.

Los LLM fundamentales requieren ajustes costosos y que requieren mucho tiempo, así como una ingeniería rápida antes de que estén listos para su uso comercial. Incluso entonces, puede haber casos de uso tan complejos o de gran escala que terminen en “callejones sin salida” donde ninguna cantidad de indicaciones puede ofrecer una extracción precisa y confiable. Por el contrario, la IA subyacente al IDP como servicio suele estar diseñada en torno a una rápida personalización del modelo y experiencias de capacitación con poco código. Por ejemplo, pueden aprovechar el aprendizaje activo, donde los usuarios empresariales comunes y los modelos de IA colaboran activamente para completar el proceso de capacitación más rápido.

Riesgo reducido

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

También se debe considerar el costo de propiedad. El desarrollo apresurado, el código imperfecto o el uso de tecnologías que pronto quedarán obsoletas en un sistema BYO IDP aumentan el riesgo de deuda técnica. Con el tiempo, esto requiere costosas correcciones y actualizaciones del sistema.

La compra de IDP como servicio reduce en gran medida el riesgo y la deuda técnica del comprador. Los proveedores dan prioridad a las actualizaciones tecnológicas para seguir siendo competitivos, adoptando las últimas capacidades e iterando y mejorando continuamente su servicio. Se ocupan de los retrabajos necesarios, las pruebas, las actualizaciones y la sustitución de componentes obsoletos.

No intentes construir los modelos tú mismo. Los titulares que llaman la atención hacen que parezca más simple de lo que es. Encuentre un proveedor que estuviera haciendo IA antes del revuelo del LLM. Se necesita competencia en procesos de IA adyacentes, como el aprendizaje no supervisado, la preparación de datos y los cálculos básicos de ML.

Simon Knowles, director de tecnología, Vabble

Escalabilidad

Un sistema personalizado requiere conectores y API personalizados para integrarse con los sistemas empresariales relevantes. Dependiendo del tamaño y la complejidad del negocio, esto puede requerir cientos o incluso miles de horas de desarrollo combinadas. Las plataformas IDP establecidas tendrán conectores prediseñados para los sistemas empresariales más populares, lo que permitirá integraciones rápidas y tiempo de obtención de valor. Con un sistema IDP basado en la nube, también puede esperar acceso a las últimas actualizaciones y capacidades de IA sin tener que asumir el costo de desarrollar o integrar esas capacidades usted mismo.

Por todas estas razones, IDP como servicio debería ser la opción preferida para las empresas que buscan una rápida obtención de valor, precisión y confiabilidad en su sistema IDP. Las construcciones personalizadas generan una deuda técnica considerable, junto con un mayor riesgo y responsabilidad a largo plazo. IDP como servicio coloca la carga de la responsabilidad en una plataforma especializada perfeccionada por años de competencia e iteración.

Una plataforma empresarial para escalar la IA y los IDP

Las capacidades de UiPath IDP son la opción ideal para las empresas que buscan implementar la mejor IA e IDP de su clase de forma segura y exitosa. IDP está integrado en nuestro marco de automatización de extremo a extremo, lo que le permite automatizar el procesamiento de documentos y comunicaciones. También puede aprovechar las capacidades prediseñadas, personalizarlas e incorporar componentes propios o de terceros según sea necesario.

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 un número creciente de tipos de contenido empresarial; todo, desde documentos estructurados como facturas hasta contenido complejo y no estructurado como contratos legales. Proporcionamos amplias capacidades de plataforma y controles sobre nuestros modelos IXP, lo que les permite escalarlos rápidamente en toda la empresa:

Listo para empresas

UiPath IXP está diseñado para generar valor rápidamente y ofrecer una experiencia de usuario perfecta. Esto elimina la molestia del procesamiento de documentos de todo tipo y reduce el tiempo de implementación.

Primero, está su proceso de entrenamiento de Inferencia primero. No se requiere capacitación para extraer con precisión datos útiles de documentos complejos no estructurados desde el primer momento. En cambio, los usuarios simplemente brindan instrucciones (muy parecidas a un mensaje) al modelo explicando qué extraer y cómo aparece en el documento. Sin embargo, UiPath IXP aún brinda a los usuarios la capacidad de realizar anotaciones si desean refinar aún más el modelo o brindarle información básica para su evaluación.

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

Controlado y conforme

Los modelos propios de UiPath se rigen por los controles empresariales más estrictos. La plataforma UiPath ofrece un sólido control de acceso basado en reglas (RBAC), control de versiones de modelos y amplias barreras de protección de rendimiento para nuestros modelos IXP propios. Human in the loop también está integrado en nuestra experiencia de plataforma, lo que garantiza que los resultados generados se validen adecuadamente.  

Además, UiPath gestiona todos los modelos de terceros a través de UiPath AI Trust Layer, brindando gobernanza, confianza y seguridad para GenAI. Esto significa cero retención de datos y capacitación de modelos externos con sus datos comerciales.

Una estrategia de modelo flexible y abierta

Los modelos de IA están avanzando rápidamente y el mejor modelo actual puede no ser el mejor modelo para su caso de uso dentro de seis meses. Invertimos constantemente para crear los mejores LLM especializados para los procesos comerciales centrales y los mejoramos constantemente. El lanzamiento de nuestro último modelo para el procesamiento de documentos complejos y no estructurados es prueba de ello.

Sin embargo, nuestra estrategia de IA sigue abierta. Proporcionamos las herramientas necesarias para integrar sus LLM de terceros o propietarios favoritos y administrarlos bajo la capa de confianza de UiPath AI. Con UiPath, tiene la flexibilidad de utilizar una combinación de los mejores modelos de su clase para cada tarea en sus casos de uso.

Optimización para mejorar la precisión y la confiabilidad

Nuestras capacidades de IXP están optimizadas para la extracción de datos avanzada con técnicas como RAG y solicitudes de sistema seleccionadas. La conexión a tierra del contexto significa modelos IXP que son más seguros, más eficientes y precisos. Nuestra interfaz de Validation Station muestra evidencia de dónde se encontró la información extraída en el documento, lo que significa que los resultados generados se pueden verificar fácilmente con evidencia.

Experiencia basada en proyectos

Nuestras innovaciones están guiadas por implementaciones de IDP reales sobre el terreno en las principales empresas. Nuestros usuarios simplemente definen su tipo de documento y pueden aprovechar múltiples modelos. También pueden evaluar el rendimiento, monitorear y administrar versiones de modelos, todas capacidades clave para implementar IA, mantenerla y luego escalarla en toda la empresa.

Un cliente que experimenta los beneficios de las capacidades IDP de UiPath es Encova Insurance, una de las 20 principales mutuas de seguros. Para automatizar la facturación de siniestros, Encova había desarrollado inicialmente su propia solución IDP, basada en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional y un modelo de inteligencia artificial de terceros para la comprensión del lenguaje. Sin embargo, una vez que adoptaron la plataforma UiPath para desplazados internos, notaron una mejora inmediata en la precisión:

En lo que respecta a la comprensión de documentos, con el reconocimiento óptico de caracteres tradicional estábamos logrando un 40% sin problemas y un 30% se completaría parcialmente. Con este nuevo proceso [UiPath], la tasa de éxito es del 99%.

Jeffrey Martin, arquitecto de soluciones, Encova

Las capacidades de UiPath IDP brindaron una rápida obtención de valor y aumentaron considerablemente la eficiencia en los departamentos de finanzas, ventas, suscripción, operaciones y atención al cliente de Encova. En su programa de admisión de políticas, por ejemplo, el tiempo de entrada manual de datos se redujo en un 98%. De manera similar, se logró una reducción del 95 % en el tiempo de procesamiento anual en las endosos de líneas comerciales.

UiPath también es un líder reconocido en IDC MarketScape:Evaluación mundial de proveedores de software de procesamiento de documentos inteligente no estructurado 2024. Según el informe:

"UiPath ve a 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 continúa priorizando e implementando funciones de control, privacidad, acceso, conexión a tierra y contexto de nivel empresarial para garantizar que los modelos y servicios de GenAI se puedan utilizar de forma segura en apoyo de casos de uso de misión crítica".

El informe también comenta:"El enfoque de IA multimodal de UiPath le proporciona el punto de vista estratégico para impulsar continuamente nuevos métodos y enfoques para maximizar el valor de la IA tradicional (es decir, la IA predictiva) y la GenAI para los desplazados internos no estructurados".

Descubra cómo las capacidades IDP de la plataforma UiPath brindan una rápida obtención de valor y ayudan a escalar la IA de última generación en toda la empresa.