Una guía completa para líderes empresariales, equipos de AP y expertos en tecnología
Si gestionas facturas, contratos u órdenes de compra, es probable que estés evaluando IA para la extracción de datos para reducir la entrada manual, acelerar los tiempos de ciclo y mejorar la precisión.
La necesidad es apremiante: Gartner 1 estima que Entre el 70 y el 80% de la información empresarial no está estructurada, lo que hace que la captura y la clasificación automatizadas sean esenciales para el análisis posterior y el cumplimiento.
Al mismo tiempo, los resultados de AP del mundo real muestran las ventajas del procesamiento moderno de documentos.
Un estudio reciente 2 en 212 equipos de AP, Finanzas, Adquisiciones y Tesorería de EMEA, Norteamérica y APAC, mostraron cómo el uso de la automatización de la IA y la facturación electrónica les permitió: procesar facturas a 2,78 dólares (frente a 12,88$ para otros) y lograr 49,2% de procesamiento directo (frente al 23,4%).
Comprensión de la extracción de documentos mediante IA
La extracción de documentos mediante IA es un proceso integral que convierte las entradas de formato mixto (PDF, escaneos, imágenes, correos electrónicos) en campos limpios y validados en los que sus sistemas pueden confiar.
En la práctica, documento IA para la extracción de datos y IA para el análisis de datos combine estas capacidades:
- Ingestión y normalización: capturar datos del correo electrónico, los escáneres, el almacenamiento en la nube o las API y, a continuación, normalizar la calidad de los archivos y las imágenes para preparar los pasos posteriores.
- Clasificación: detectar el tipo de documento (factura, recibo, orden de compra, conocimiento de embarque, contrato, documento de identidad) para que se apliquen los modelos y reglas apropiados.
- Comprensión del diseño con OCR/ICR +: utilizando el mejor software de OCR leer texto (incluida la escritura a mano) e interpretar la estructura (tablas, líneas, encabezados y pies de página) para mapear campos como el proveedor, el número de factura, las fechas, los impuestos, los totales, los SKU y las condiciones de pago, fundamentales para la IA para el procesamiento de documentos.
- Extracción a nivel de campo con validación: aplicar la extracción de entidades mediante aprendizaje automático y, a continuación, hacer cumplir las normas empresariales (por ejemplo, la lógica del IVA, la conciliación a tres bandas, la detección de duplicados), con la participación de un humano al tanto de las excepciones o el cumplimiento.
- Enriquecimiento y controles: aumentar el uso de datos maestros, tipos de cambio y señales de fraude para detectar anomalías y conciliar los totales, de modo que las finanzas y las operaciones puedan confiar en los resultados de la IA para el análisis de datos.
- Integración de sistemas: entrega de datos estructurados (además de los originales y un registro de auditoría) a los ERP, los CRM, las herramientas de contabilidad y las plataformas de flujo de trabajo para mantener la AP/AR, los pagos y los informes sincronizados con la información correcta integración.
OCR e ICR en la IA de documentos
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) son los motores de reconocimiento que convierten los píxeles en texto que sus modelos pueden entender.
Se sitúan al frente del proceso y determinan la cantidad de señal utilizable que llega a la IA posterior para el procesamiento de documentos, desde los analizadores de diseño hasta la extracción, la validación y el análisis de entidades.
Reconocimiento óptico de caracteres
Convierte el texto impreso de documentos escaneados y PDF en caracteres legibles por máquina que los modelos posteriores pueden tokenizar y alinear con los campos.
Puedes usar OCR en varias áreas. Algunos ejemplos principales son:
- Extracción de datos de facturas
- Extracción de datos de recibos
- Extracción de datos de órdenes de compra
- API de OCR impulsadas por IA
- Extracción de datos de identificación personal
Reconocimiento inteligente de caracteres
Lee escritura a mano (cursiva y mayúscula) y formas mixtas, lo que amplía la cobertura a recibos, albaranes de entrega, comprobantes de gastos y contratos anotados.
Capacidades principales: OCR e ICR en acción
Ambas técnicas explotan varias capacidades en su núcleo. Algunas de ellas son:
- Conocimiento del diseño: conserva las posiciones, las líneas y la estructura de la tabla para que las líneas, los totales y los encabezados permanezcan intactos para la IA de documentos para la extracción de datos.
- Manejo de idiomas y fuentes: admite documentos multilingües, caracteres acentuados, fuentes variables e impresiones de bajo contraste que suelen aparecer en las facturas transfronterizas.
- Resiliencia al ruido: se ocupa de la inclinación, el desenfoque, los sellos y los fondos; el preprocesamiento de imágenes (desinclinación, reducción de ruido, aumento de contraste) aumenta la calidad del reconocimiento antes IA para la extracción de datos corre.
- Puntuación de confianza: otorga confianza por carácter y por palabra, lo que permite reglas como «aprobación automática ≥ umbral» y redirige los campos inciertos para su revisión.
- Escritura a mano e híbridos impresos: combina el OCR para las secciones mecanografiadas y el ICR para las notas y firmas, de modo que una sola pasada captura el contexto completo de IA para el análisis de datos.
- Controles de privacidad y seguridad: redacta o enmascara los campos confidenciales (identificaciones, IBAN, números de tarjetas) en la capa de reconocimiento para hacer cumplir los flujos de datos con menos privilegios.
Por qué esto es importante para el rendimiento
Basura entra, basura sale
Un OCR/ICR más sólido aumenta la precisión a nivel de campo y reduce las tasas de excepciones, lo que mejora directamente el rendimiento y el tiempo de publicación en AP/AR.
Reducción del coste de la precisión
Un reconocimiento más limpio reduce la necesidad de reglas generales y revisiones manuales posteriores al procesamiento, lo que mejora el procesamiento directo en IA para el procesamiento de documentos.
Cobertura más amplia
ICR desbloquea casos de uso en los que el contenido escrito a mano es fundamental (comprobantes de entrega, notas de gastos, tickets de servicio), lo que amplía el alcance de su programa de automatización.
Detrás de la extracción de datos mediante IA: un análisis técnico profundo
La IA moderna de documentos combina la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la lógica del flujo de trabajo para convertir los archivos no estructurados en registros precisos y auditables.
A continuación se muestran las técnicas principales que los equipos de AP pueden utilizar para lograr la confiabilidad en procesamiento de documentos y extracción de datos.
Extracción basada en plantillas y reglas
Este enfoque se basa en anclajes, expresiones regulares y reglas posicionales para capturar campos consistentes a partir de diseños predecibles. Es rápido, transparente e ideal cuando un subconjunto de proveedores o formularios rara vez cambia, lo que brinda a los equipos un control determinista y, al mismo tiempo, más amplio IA para la extracción de datos maneja la cola larga.
Caso de uso de AP: su equipo de contabilidad establece un paquete de reglas para tres proveedores de servicios públicos de gran volumen (% de IVA, número de factura y fecha de vencimiento). Esas facturas se envían directamente al ERP sin ningún tipo de intervención, mientras que las excepciones pasan a ser revisadas.
Transformadores con reconocimiento de diseño
Los modelos que combinan texto y señales espaciales comprenden dónde se encuentran las palabras en la página, lo que permite una captura sólida de campos y líneas de elementos sin plantillas frágiles. Son la base de la escalabilidad IA para el procesamiento de documentos en formatos mixtos y cambios de proveedores.
Caso de uso de AP: los nuevos proveedores envían las facturas con columnas cambiadas; el transformador sigue extrayendo el proveedor, la orden de compra, los impuestos y los totales con precisión, preservando IA para el análisis de datos río abajo.
Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
NER etiqueta entidades comerciales como el proveedor, el número de factura, las fechas, el IVA, los totales y las condiciones de pago mediante el aprendizaje de los patrones léxicos y el contexto.
Esto mejora la precisión en la coincidencia de palabras, especialmente en entornos multilingües.
Caso de uso de AP: el equipo captura automáticamente el «N.º de factura» en español y el «factuurnummer» en holandés como el mismo campo, lo que reduce la introducción manual de claves en todas las regiones.
Detección de pares clave-valor
Al detectar las regiones de las etiquetas y sus valores asociados, el sistema captura los campos incluso cuando la redacción varía («número de factura», «número de factura»). Esto reduce la dependencia de la redacción exacta.
Caso de uso de AP: el proveedor A escribe «número de orden de compra», mientras que el proveedor B escribe «referencia de la orden de compra»; ambos se asignan al campo PO y envían comprobaciones de coincidencia a tres bandas.
Análisis de tablas y líneas de artículos
Estructure el reconocimiento segmente filas y celdas y, a continuación, vincule las descripciones, las cantidades, los precios y los impuestos en partidas coherentes, fundamentales para las aprobaciones y el análisis de gastos.
Caso de uso de AP: AP importa las líneas completas de una factura logística al ERP, lo que permite la conciliación automática de impuestos y el análisis de varianzas por SKU.
ICR para escritura a mano
El reconocimiento inteligente de caracteres amplía el OCR a la escritura a mano en cursiva y en bloque, capturando notas, firmas y campos de formulario en documentos escaneados.
Caso de uso de AP: los mensajeros anotan los albaranes de entrega con cantidades manuscritas; el ICR captura las actualizaciones para que la factura del proveedor coincida con el comprobante de entrega antes del pago.
Modelado del lenguaje para la normalización
Los modelos lingüísticos posteriores al OCR corrigen el ruido y estandarizan las entidades (fechas, monedas, números de identificación fiscal) mediante diccionarios y decodificaciones restringidos, lo que mejora las validaciones posteriores.
Caso de uso de AP: «1O/11/25» se normaliza a «11/10/2025", lo que evita errores en la fecha de vencimiento y multas por pagos atrasados.
Calibración y puntuación de confianza
Cada campo recibe una puntuación de confianza; los umbrales selectivos, la calibración y la abstención asignan los elementos inciertos a revisar mientras fluyen los datos de alta confianza.
Caso de uso de AP: Las facturas superiores a 5000€ con un nombre de proveedor con un nivel de confianza inferior al 95% activan la revisión humana; las facturas inferiores a 5000€ que superen el umbral se publican automáticamente.
Validación de reglas empresariales
Las reglas exigen la coincidencia de órdenes de compra, la detección de duplicados, la lógica del IVA, las conversiones de divisas y la conciliación de totales para que solo lleguen datos consistentes a los sistemas financieros.
Caso de uso de AP: el motor rechaza una factura en la que el subtotal + impuestos el total y marca un número de factura duplicado del mismo proveedor, lo que evita el doble pago.
Detección de anomalías y fraudes
Las métricas de similitud, las incrustaciones y la detección de valores atípicos detectan patrones inusuales, documentos alterados o solicitudes repetidas que eluden reglas simples.
Caso de uso de AP: se marca un PDF casi duplicado con una cuenta bancaria modificada, lo que hace que AP confirme los datos bancarios del proveedor antes de liberar los fondos.
Aprendizaje activo y humanismo continuo
El sistema prioriza las muestras ambiguas para su revisión y aprende de las correcciones, lo que aumenta la precisión rápidamente con un mínimo esfuerzo de etiquetado.
Caso de uso de AP: los revisores corrigen las asignaciones entre el «IVA» y el «IVA» en las facturas ibéricas; esas modificaciones vuelven a capacitar los modelos semanalmente, lo que reduce los toques en las futuras presentaciones.
Supervisión débil y con pocos disparos
Los modelos se adaptan a los nuevos tipos de documentos o proveedores con un puñado de ejemplos, basados en reglas generales y datos sintéticos para acelerar la cobertura.
Caso de uso de AP: después de cargar cinco ejemplos de facturas de un nuevo proveedor de construcción, AP logra una precisión de campo de más del 90% sin esperar a un largo ciclo de capacitación.
Modelos multilingües y con reconocimiento local
La compatibilidad con idiomas, formatos numéricos y estructuras tributarias regionales (IVA de la UE, IBAN) garantiza una extracción uniforme en todos los países.
Caso de uso de AP: los procesos del equipo Facturas en español, francés y holandés de una sola vez, con separadores decimales correctos y reglas fiscales localizadas que se aplican automáticamente.
Controles de privacidad y gobierno de datos
El enmascaramiento a nivel de campo, la redacción de la PII y el registro de auditoría completo mantienen los datos confidenciales protegidos y rastreables, en consonancia con las expectativas del RGPD y el SOC 2.
Caso de uso de AP: los datos bancarios del proveedor se pueden configurar como ocultos para la mayoría de los usuarios, mientras que los auditores pueden ver un registro completo y con fecha y hora de extracción, validación y aprobaciones.
El papel de la IA documental en la toma de decisiones
La IA documental convierte los documentos no estructurados en datos verificados y en tiempo real, lo que brinda a los líderes una fuente única de verdad sobre la que actuar.
De hecho, si es un líder empresarial, es posible que desee lograr:
Implementación de un software de extracción de documentos con IA sin esfuerzo
Los despliegues exitosos siguen un camino sencillo.
Empezar por delimitar el flujo: qué documentos (facturas, recibos, órdenes de compra), a dónde llegan (correo electrónico, unidades compartidas, escáneres, API), quién los aprueba y los KPI que le interesan (duración del ciclo, procesamiento directo, coste por factura).
A continuación, definir los datos: los campos que debe capturar (proveedor, fechas, IVA, totales, líneas de pedido) y los umbrales de confianza o las reglas empresariales (coincidencia de órdenes de compra, cheques duplicados, conciliación de totales) que protegen la calidad.
Entonces conectar sistemas: asigne campos a su contabilidad o ERP y establezca una lógica de registro y aprobación para que los datos verificados se muevan automáticamente.
Por último, administrar excepciones y mejoras: decida cuándo activar la revisión humana, registrar un registro de auditoría y realizar un seguimiento de la precisión para que los modelos mejoren con el tiempo.
La derecha plataforma automatizada de extracción de datos ayuda con reducir la elevación en cada escalón.
Incluye formatos mixtos listos para usar, aplica OCR/ICR y comprensión del diseño, e incluye conectores y mapeos de campo comunes, por lo que es documento AI puede empezar rápidamente.
Los paneles muestran los KPI que importan, alimentando IA para el análisis de datos y ofrecer a los líderes una línea de visión clara desde los documentos capturados hasta los resultados empresariales.
Por último, puede confiar en extracción de datos personalizada para adaptarse a plantillas, formatos y necesidades empresariales específicas en general.
Aplicaciones intersectoriales de la IA para el procesamiento de documentos
Desde firmas boutique hasta operadores globales, IA para el procesamiento de documentos ofrece el mismo valor fundamental: convierte el papeleo desordenado y multiformato en datos confiables y listos para usar.
Firmas de contabilidad
Las prácticas contables se basan en los documentos: facturas, recibos, extractos bancarios, contratos y pruebas de auditoría.
IA para la extracción de datos los convierte en entradas limpias y codificadas que se sincronizan con el libro mayor, lo que reduce el tiempo de preparación y la repetición del trabajo.
Entre las ventajas más habituales se incluyen la captura automática de las facturas y recibos de gastos de los clientes, las sugerencias de códigos GL a partir de partidas y el enrutamiento de excepciones para números duplicados o de IVA inusuales.
Para la auditoría y el asesoramiento, el mismo proceso reúne documentos de trabajo con archivos fuente, marcas de tiempo y aprobaciones, lo que contribuye al cumplimiento y libera al personal para que pueda centrarse en análisis de mayor valor.
Por último, integraciones con herramientas de contabilidad y ERP comunes, asegúrese de que los datos verificados fluyan directamente a los procesos de cierre, facturación y auditoría.
Viajes y hospitalidad
IA para el procesamiento de documentos estandariza los formatos mixtos, extrae los cargos e impuestos de la cartera de huéspedes, concilia las facturas de los proveedores con las tarifas contratadas y marca las variaciones antes del pago, creando documentos y automatización de facturas para restaurantes, hoteles y agencias de viajes posibles.
Estas organizaciones gestionan un torrente de folios, como las facturas de las OTAs, los acuerdos tarifarios, las facturas de los proveedores y los informes de gastos. Los equipos administrativos pueden beneficiarse del enrutamiento automatizado (por ejemplo, de las facturas grandes a la aprobación en varios pasos, de las pequeñas facturas recurrentes a la publicación directa) y de la redacción basada en la información de identificación personal para proteger los datos de identificación y pago.
Resultado: un fin de mes más rápido, un control más estricto de los costos de alimentos y bebidas y de los ingresos por habitación, y una fuente de datos limpia para las previsiones de rendimiento, presupuestación y flujo de caja impulsada por IA para el análisis de datos.
Logística y transporte
Los transportistas, los 3PL y los remitentes procesan los conocimientos de embarque, los comprobantes de entrega, las listas de empaque, los formularios de aduanas y las facturas de flete complejas.
IA para la extracción de datos lee las líneas de pedido, las cantidades, los recargos y los accesorios y, a continuación, valida los totales y las condiciones del contrato para detectar errores como la facturación doble o la retención o demora incorrectas.
Hacer coincidir los POD con las facturas reduce las disputas y acelera los cobros, mientras que la creación automatizada de entradas de AP acorta los ciclos de pago con menos toques: de este modo, los operadores obtienen una visibilidad más clara de los márgenes por línea, cliente y modo, y pueden actuar más rápido en caso de excepciones, reclamaciones e información sobre la rentabilidad.
El futuro de la gestión de documentos mediante IA
En Procys, dominamos el ámbito de la automatización de documentos con IA, pero su evolución nunca descansa.
En nuestras operaciones diarias, así como en nuestras investigaciones sobre el sector, siempre tratamos de mantenernos a la vanguardia y predecir lo que nos depara el futuro los líderes del futuro.
Para nosotros, la próxima ola es práctica: los responsables de la toma de decisiones deben centrarse primero en la gobernanza, buscar la flexibilidad del sistema actual y medir en función de los resultados directos.
He aquí un breve resumen de lo que puede esperar de Extracción de datos basada en IA y procesamiento de documentos en un futuro próximo.
La gobernanza se convierte en el diseño predeterminado
Echemos un vistazo a las regulaciones recientes.
Cronogramas reglamentarios (como el Ley de IA de la UE la aplicación de las obligaciones clave entre 2025 y 2027) hace que los controles de procedencia, auditorías y riesgos pasen de ser características «útiles» a características obligatorias del producto.
Solo podemos esperar registros de modelos, linajes de conjuntos de datos y acceso basado en roles más claros en los flujos de trabajo de documentos.
Desde plataformas automatizadas hasta plataformas autónomas.
Forrester 3 describe un cambio en las pruebas de software desde la automatización continua hasta plataformas de pruebas autónomas impulsadas por el «tester TuringBots» de GenAI.
Estos pueden generar y mantener pruebas, adaptarse a los cambios y tener como objetivo impulsar la automatización más allá del límite de aproximadamente entre el 23 y el 25% para responder a los ciclos de desarrollo más rápidos y a la complejidad de las aplicaciones de IA.
Por analogía, la IA documental se integrará cada vez más capacidades de agencia que configuran automáticamente la captura, reparan automáticamente los mapeos de campo y organizan las revisiones, lo que reduce el mantenimiento manual y acelera el tiempo de obtención de valor.
Los LLM multimodales y conscientes del diseño doman la cola larga
Los modelos híbridos que combinan la visión, la comprensión del diseño y el lenguaje serán aumentar la precisión en formatos novedosos o complicados, lo que reduce las colas de excepciones y, al mismo tiempo, mantiene la revisión humana de los casos extremos y los campos críticos para las políticas.
El análisis operativo se realiza en tiempo real
A medida que se procesen más documentos, los líderes esperarán que los KPI (posición de caja, acumulaciones, variaciones de precios) estén actualizados y estén basados en datos estandarizados.
La avalancha de datos hace que esto sea inevitable: IDC proyectó que la esfera de datos global pasaría de 45 zettabytes en 2019 a 175 zettabytes para 2025 4.
Los marcos de riesgo se vuelven productivos
Los compradores empresariales buscarán guía de mapeo integrada (por ejemplo, NIST AI RMF) para poner en práctica la gobernanza de riesgos de la IA sin una consultoría personalizada.
Piense en controles documentados, ganchos de monitoreo y paquetes de evidencia listos para usar 5.
Conclusiones
La IA documental ya no es una oportunidad: es una forma práctica de convertir el papeleo diario en datos confiables y en tiempo real que mejoran la precisión, aceleran los tiempos de los ciclos y fortalecen el cumplimiento.
Con datos precisos Al alimentar su ERP y análisis, los líderes obtienen una visibilidad más clara, aprobaciones más rápidas y menos excepciones para los equipos de AP de diferentes industrias.
Si desea obtener los beneficios sin el lastre de la implementación, Procys facilita el esfuerzo con el OCR/ICR integrado, la validación, las aprobaciones y las integraciones, para que pueda centrarse en los resultados, no en las herramientas. Pruebe Procys de forma gratuita (no se requiere tarjeta de crédito) y compruebe con qué rapidez IA para el procesamiento de documentos pasa del piloto al valor.
Fuentes
1: Revisiones y calificaciones de la administración de documentos de Gartner
2: El estado de las cuentas por pagar en línea en 2024: el dinero nunca duerme de Ardent Partners Ltd
4: La digitalización del mundo desde la periferia hasta la base de IDC, 2025
5: Marco de gestión de riesgos de inteligencia artificial (AI RMF 1.0) por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología
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