IA documental: La evolución de próxima generación del procesamiento inteligente de documentos (IDP) @llama_index propuso formalmente "Document AI", creyendo que se trata de una evolución completa del IDP tradicional: una actualización desde "plantillas rígidas + reglas" a un sistema de agentes verdaderamente inteligente que puede pensar, autocorregirse y tomar decisiones autónomas. El principal problema de los sistemas de procesamiento de datos tradicionales es su extrema dependencia de plantillas fijas; si un proveedor cambia el formato de su factura, esta se vuelve prácticamente inútil. Solo puede extraer texto plano y es prácticamente inútil con tablas, gráficos, texto manuscrito e imágenes. • La tasa de aprobación (la proporción de procesamiento totalmente automatizado) suele ser solo del 60-70%, y el 30-40% restante requiere intervención manual; • Cada vez que aparece un nuevo tipo de documento, se necesitan semanas o meses para volver a entrenar el modelo o agregar reglas, lo que genera costos de mantenimiento extremadamente altos. En comparación con los sistemas IDP/RPA tradicionales, la principal ventaja de Document AI radica en su salto cualitativo en casi todas las métricas clave: • Tasa de procesamiento totalmente automatizado: Tradicional 60-70% → Documentos con IA superior al 90% (tasa de intervención humana reducida del 30-40% a menos del 10%) • Requisitos de plantilla: Tradicionalmente necesarios y con mantenimiento frecuente → Document AI gestiona formatos completamente nuevos sin necesidad de conteos de muestras. • Comprensión multimodal: Tradicionalmente prácticamente inexistente → Document AI admite de forma nativa tablas complejas, gráficos, fotos, notas manuscritas, etc. • Gestión de errores: Tradicionalmente se bloquea y requiere intervención manual tras un error → Document AI diagnostica automáticamente las incertidumbres, reintenta varias veces, se autocorrige e incluso solicita aclaraciones de forma proactiva. • Tiempo de lanzamiento de nuevos tipos de documentos: Tradicionalmente lleva semanas o meses → Document AI lo completa normalmente en minutos u horas. • Precisión general: Tradicionalmente del 80-85 % (al comparar plantillas) → Document AI alcanza consistentemente más del 95 %. Tomemos como ejemplo el escenario más común de facturas por pagar: antes, el 30 % de las miles de facturas mensuales requerían revisión manual. Tras implementar Document AI, normalmente menos del 10 % solo necesitan una revisión manual, lo que supone un ahorro considerable de tiempo y costes. Los dos pilares tecnológicos principales de la IA de documentos 1. OCR agente El sistema utiliza un modelo de lenguaje visual (VLM) para comprender dinámicamente el diseño general de la página, la lógica de las tablas y el significado de los gráficos. Además, se autoevalúa durante la extracción y vuelve a intentarlo automáticamente si tiene dudas. 2. Flujos de trabajo de agentes La sustitución de reglas predefinidas por la colaboración multiagente basada en LLM permite recordar el contexto, llamar a herramientas externas (consultar bases de datos, calcular impuestos, verificar la coherencia) e incluso razonar y completar los datos cuando se encuentran conflictos. LlamaIndex proporciona una cadena de herramientas lista para usar: LlamaParse, un analizador de PDF de nivel empresarial que genera directamente Markdown con capacidad de maquetación. • LlamaExtract: Simplemente define la estructura de datos y el agente completará automáticamente los formularios. • Flujos de trabajo + LlamaAgents: Un marco de trabajo multiagente listo para usar con plantillas integradas para facturas, contratos, estados financieros 10-K, formularios y más.
