Mayor precisión
Los humanos verifican la información extraída por la IA y minimizan así los falsos positivos o negativos.
Verificación con intervención humana
La verificación HITL combina la experiencia humana con los procesos automatizados para garantizar que las decisiones del sistema de IA sean precisas y estén alineadas con los objetivos empresariales. Al integrar revisores humanos en puntos de decisión críticos, este enfoque mejora la precisión, reduce los errores y genera confianza en los flujos de trabajo impulsados por la IA.
La supervisión humana desempeña un papel clave en la validación de los resultados de la IA, ya que garantiza la fiabilidad y actúa como una red de seguridad crucial para tareas de riesgo elevado en las que los errores pueden ser costosos o delicados. Además, las aportaciones de los expertos humanos contribuyen al aprendizaje continuo y a la optimización de los modelos, lo que permite a la IA mejorar con el tiempo y adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa.
Los humanos verifican la información extraída por la IA y minimizan así los falsos positivos o negativos.
Optimice los procesos delegando las tareas repetitivas a la IA y reservando la intervención humana para las decisiones complejas.
La combinación de la automatización y la revisión humana garantiza a las partes interesadas unos resultados fiables.
Aproveche estratégicamente la experiencia humana para gestionar volúmenes de datos cada vez mayores sin sacrificar la precisión.
Los sistemas de IA evolucionan gracias a la entrada continua de datos y la retroalimentación humana, lo que garantiza una mejora y una adaptabilidad constantes.
Disponer de una interfaz de usuario y un flujo de trabajo de verificación manual listos para usar impulsa la eficiencia debido a que proporciona una interfaz optimizada para que los expertos humanos revisen y validen rápidamente los datos procesados por la IA.
La verificación HITL (Human-in-the-loop) desempeña un papel crucial en el proceso de IDP al abordar los casos extremos y garantizar la precisión cuando los sistemas automatizados se encuentran con datos inciertos o complejos, o para la resolución cuando no se cumplen las reglas de validación predefinidas.
Los sistemas de IA procesan grandes volúmenes de datos y señalan los casos que requieren mayor atención.
Los expertos en la materia revisan los datos señalados, garantizando así la alineación con los objetivos empresariales y los estándares de precisión.
La IA recibe información de los expertos para mejorar su aprendizaje y la toma de decisiones futuras. Este proceso cíclico garantiza la mejora continua y la coherencia de los resultados.
Para muchas organizaciones, la cuestión no es si invertir en innovación en IA, sino cuándo y cómo hacerlo. En este artículo, Ulf Persson, director ejecutivo de ABBYY, analiza las conclusiones de nuestro Informe sobre el estado de la automatización inteligente (State of Intelligent Automation Report).
Las soluciones de OCR han avanzado mucho, incorporando IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones modernas de procesamiento inteligente de documentos capaces de comprender y extraer datos de cualquier documento.
Esta demostración del panel de análisis de calidad de ABBYY Vantage muestra cómo realizar un seguimiento de la cadena de documentos que se procesan sin intervención humana a lo largo del tiempo. Los puntos clave incluyen el seguimiento del procesamiento de documentos, la optimización de la intervención humana, el ajuste de la configuración de la verificación de datos y el análisis de la precisión de la extracción.
Mejora de la imagen 
Intervención humana (HITL) y aprendizaje continuo 
Salida de datosLa introducción de documentos desde múltiples canales, como dispositivos móviles, correo electrónico, carpetas compartidas, escáneres de red y conexiones directas a sistemas empresariales mediante API o conectores preintegrados, garantiza una integración perfecta en sus flujos de trabajo, independientemente de cómo entren los documentos en su organización. Esta flexibilidad permite ajustarse eficazmente a diversos procesos de negocio, adaptándose a sus necesidades específicas y agilizando las operaciones desde todos los puntos de entrada.
La calidad de las imágenes de los documentos puede variar significativamente debido a problemas como la mala iluminación y las distorsiones de las cámaras de los móviles, o bien porque las imágenes se acompañen de múltiples elementos auxiliares, como fondos estampados, marcas de protección, marcas de campo, líneas y guías, que ocultan la información importante.
Los algoritmos de mejora de imágenes de ABBYY basados en IA optimizan cada imagen para una extracción de datos precisa. La IA corrige las distorsiones y separa el texto del fondo, limpiando incluso los documentos más complejos y visualmente más recargados, como documentos de identidad, certificados de nacimiento y formularios, para lograr resultados fiables y altos índices de procesamiento directo.
La IA ha transformado la capacidad de leer e interpretar contenidos que antes se consideraban imposibles de procesar y ha ampliado drásticamente los casos de uso de la automatización. ABBYY IDP utiliza tecnologías avanzadas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento inteligente de caracteres (ICR, ambas por sus siglas en inglés) basadas en IA para digitalizar texto impreso y manuscrito, preparándolo para su posterior procesamiento. Estas tecnologías son capaces de reconocer la estructura lógica de todo el documento, incluidos elementos complejos como tablas, lo que permite la clasificación de documentos, la extracción de datos y la exportación de alta calidad a formatos digitales.
Automatice la clasificación y el enrutamiento de documentos con modelos de clasificación de IA que analizan características tanto de texto como de imagen mediante aprendizaje multimodal para reconocer y organizar documentos. Una vez clasificados, se asigna automáticamente a los documentos un modelo de extracción de IA para su procesamiento. Al incorporar la intervención humana, los modelos aprenden de las correcciones de los usuarios y se ajustan automáticamente, mejorando continuamente su rendimiento a lo largo del tiempo.
Extraiga datos de documentos empresariales estructurados, semiestructurados o no estructurados utilizando IA avanzada y aprendizaje automático que imitan la comprensión humana. ABBYY IDP lee y comprende documentos en más de doscientos idiomas y trabaja sin esfuerzo con tablas complejas, escritura a mano, marcas de verificación, códigos de barras, firmas y mucho más.
La validación automática coteja la información con las bases de datos y garantiza el cumplimiento de las normas de validación incorporadas. Nuestro enfoque de diseño low-code ofrece la flexibilidad de utilizar modelos preentrenados disponibles en ABBYY Marketplace, de ajustar estos modelos listos para usar a las necesidades únicas de su organización o de entrenar modelos personalizados para adaptarlos a sus documentos específicos.
Combine la IA especializada con la flexibilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para optimizar los flujos de trabajo de documentos. Este enfoque híbrido permite resúmenes avanzados, razonamiento contextual y comunicación automatizada, desbloqueando nuevas eficiencias en un entorno seguro y escalable.
Siga perfeccionando sus procesos mediante la revisión con intervención humana (HITL, por sus siglas en inglés), que permite a los expertos en la materia intervenir para comprobar y corregir manualmente las clases de documentos, así como los datos extraídos, a través de una cómoda interfaz. Este paso opcional es crucial cuando se requiere una precisión absoluta o cuando un documento no cumple las normas de validación específicas establecidas para cada modelo de IA. Cada vez que se hace una corrección, los modelos de IA mejoran mediante el aprendizaje continuo y se vuelven más precisos.
Los avanzados análisis de calidad proporcionados por ABBYY IA documentos permiten comprender claramente el rendimiento del procesamiento de documentos y realizar un seguimiento de las mejoras en las tasas de procesamiento directo a lo largo del tiempo. Con información práctica y recomendaciones personalizadas, usted puede identificar las causas de los problemas y tomar medidas eficaces para mejorar la calidad de la extracción de datos de los modelos y obtener mejores resultados empresariales en su flujo de trabajo de IDP.
ABBYY IA documentos exporta automáticamente los datos en el formato requerido para satisfacer sus necesidades, ya sea JSON, CSV, XML u otro. A continuación, los datos se envían sin problemas a sus sistemas de automatización y aplicaciones empresariales a través de sencillas API en REST o conectores preintegrados en los procesos posteriores.
Algunas empresas pretenden implantar agentes de IA para tareas sencillas y repetitivas en las que un sistema basado en reglas sería más rápido y eficiente. Descubra por qué y cómo en este artículo.
Andrew Pery, experto en ética de la IA, recomienda a las organizaciones reducir la brecha entre la innovación y el cumplimiento normativo adoptando un enfoque por capas para la regulación de la IA que logre un equilibrio entre la innovación y los posibles efectos adversos.
Los agentes de IA combinan memoria, modelos de IA e integración, llevando así la automatización más lejos que nunca, lo que demuestra cuánto hemos avanzado y cuánto más aún podemos avanzar.
Algunas empresas pretenden implantar agentes de IA para tareas sencillas y repetitivas en las que un sistema basado en reglas sería más rápido y eficiente. Descubra por qué y cómo en este artículo.
Andrew Pery, experto en ética de la IA, recomienda a las organizaciones reducir la brecha entre la innovación y el cumplimiento normativo adoptando un enfoque por capas para la regulación de la IA que logre un equilibrio entre la innovación y los posibles efectos adversos.
Los agentes de IA combinan memoria, modelos de IA e integración, llevando así la automatización más lejos que nunca, lo que demuestra cuánto hemos avanzado y cuánto más aún podemos avanzar.
Los sistemas HITL están diseñados para equilibrar la velocidad y la precisión. Centran la intervención humana donde más se necesita y así garantizan la eficiencia sin comprometer la fiabilidad.
En el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la extracción automatizada de datos, a menudo es imposible alcanzar una precisión del 100 % solo con la automatización. En los procesos empresariales críticos en los que la precisión de los datos es innegociable, un ciclo de HITL resulta indispensable para manejar las excepciones y garantizar una precisión total. La implantación del ciclo de HITL depende totalmente del proceso empresarial concreto. Como contrapartida, esta entrada manual entrena y mejora continuamente los modelos de IA subyacentes.
El procesamiento de documentos con un ciclo de HITL combina las ventajas de la automatización con la supervisión humana. Los sistemas HITL involucran a los seres humanos en la revisión o verificación de los resultados cuando una máquina se encuentra con una incertidumbre, mientras que los sistemas totalmente automatizados dependen por completo de reglas predefinidas y datos de entrenamiento. Esto hace que la HITL sea muy ventajosa en escenarios que requieren una toma de decisiones matizada o adaptabilidad, lo que supera a las soluciones totalmente automatizadas en términos de precisión y fiabilidad.
Programe una demostración y vea cómo la automatización inteligente de ABBYY puede cambiar su forma de trabajar, para siempre.
Para muchas organizaciones, la cuestión no es si invertir en innovación en IA, sino cuándo y cómo hacerlo. En este artículo, Ulf Persson, director ejecutivo de ABBYY, analiza las conclusiones de nuestro Informe sobre el estado de la automatización inteligente (State of Intelligent Automation Report).
Las soluciones de OCR han avanzado mucho, incorporando IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones modernas de procesamiento inteligente de documentos capaces de comprender y extraer datos de cualquier documento.
Esta demostración del panel de análisis de calidad de ABBYY Vantage muestra cómo realizar un seguimiento de la cadena de documentos que se procesan sin intervención humana a lo largo del tiempo. Los puntos clave incluyen el seguimiento del procesamiento de documentos, la optimización de la intervención humana, el ajuste de la configuración de la verificación de datos y el análisis de la precisión de la extracción.
Para muchas organizaciones, la cuestión no es si invertir en innovación en IA, sino cuándo y cómo hacerlo. En este artículo, Ulf Persson, director ejecutivo de ABBYY, analiza las conclusiones de nuestro Informe sobre el estado de la automatización inteligente (State of Intelligent Automation Report).
Las soluciones de OCR han avanzado mucho, incorporando IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones modernas de procesamiento inteligente de documentos capaces de comprender y extraer datos de cualquier documento.
Esta demostración del panel de análisis de calidad de ABBYY Vantage muestra cómo realizar un seguimiento de la cadena de documentos que se procesan sin intervención humana a lo largo del tiempo. Los puntos clave incluyen el seguimiento del procesamiento de documentos, la optimización de la intervención humana, el ajuste de la configuración de la verificación de datos y el análisis de la precisión de la extracción.
Para muchas organizaciones, la cuestión no es si invertir en innovación en IA, sino cuándo y cómo hacerlo. En este artículo, Ulf Persson, director ejecutivo de ABBYY, analiza las conclusiones de nuestro Informe sobre el estado de la automatización inteligente (State of Intelligent Automation Report).
Las soluciones de OCR han avanzado mucho, incorporando IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para ofrecer soluciones modernas de procesamiento inteligente de documentos capaces de comprender y extraer datos de cualquier documento.
Esta demostración del panel de análisis de calidad de ABBYY Vantage muestra cómo realizar un seguimiento de la cadena de documentos que se procesan sin intervención humana a lo largo del tiempo. Los puntos clave incluyen el seguimiento del procesamiento de documentos, la optimización de la intervención humana, el ajuste de la configuración de la verificación de datos y el análisis de la precisión de la extracción.
Algunas empresas pretenden implantar agentes de IA para tareas sencillas y repetitivas en las que un sistema basado en reglas sería más rápido y eficiente. Descubra por qué y cómo en este artículo.
Andrew Pery, experto en ética de la IA, recomienda a las organizaciones reducir la brecha entre la innovación y el cumplimiento normativo adoptando un enfoque por capas para la regulación de la IA que logre un equilibrio entre la innovación y los posibles efectos adversos.
Los agentes de IA combinan memoria, modelos de IA e integración, llevando así la automatización más lejos que nunca, lo que demuestra cuánto hemos avanzado y cuánto más aún podemos avanzar.
