Inteligencia artificial: claves para la automatización y clasificación de documentos

Es hora de la Inteligencia Artificial, ya que en muchos procesos de negocio, la gestión de grandes volúmenes de documentos no estructurados sigue siendo un cuello de botella crítico. PDFs con imágenes escaneadas, fotografías de baja calidad y formatos heterogéneos dificultan la extracción de datos y obligan a validaciones manuales que consumen tiempo y recursos.

En paralelo, el mercado de automatización documental en América Latina está en plena expansión, con tasas de crecimiento anuales que oscilan entre el 27% y casi el 30% según el país. Brasil lidera en volumen absoluto, seguido de cerca por Chile, México y Argentina. Este fenómeno es impulsado por iniciativas de transformación digital en gobiernos, banca digital, inclusión financiera y modernización administrativa en economías clave como las mencionadas y en sectores como el financiero o el de seguros, en plena expansión.

Para abordar estos desafíos, la Inteligencia Artificial brinda la posibilidad de desarrollar soluciones personalizadas de procesamiento y análisis documental, que combinan técnicas de preprocesamiento de imagen, OCR avanzado y modelos de lenguaje en la nube para extraer, estructurar y validar información a escala. La arquitectura, modular y escalable, es fácilmente adaptable a distintos contextos e industrias donde el procesamiento masivo de documentos es un requisito clave.

Arquitectura e integración

Este tipo de soluciones se construyen sobre plataformas que permiten el despliegue de modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning y, en consecuencia, de modelos LLM. El objetivo es generar el reconocimiento y scraping de documentos para simplificar la carga de los mismos y optimizar los tiempos operativos. En redbee construímos una solución de automatización documental de este tipo, orientada a la evaluación de garantías crediticias, sobre Google Cloud Platform y utilizando Vertex AI, lo que permitió el despliegue de modelos LLM, en este caso Gemini.

Cada vez que se recibe un documento nuevo se dispara una solicitud hacia Gemini API la cual retorna un objeto Json, donde cada clave y valor encontrado dentro de los documentos se retorna de una manera estructurada. Luego se inicia un proceso de validaciones y tratamiento de información en la API desarrollada en Python, la que expone en Endpoints para distintos usos e implementaciones del proyecto, tales como almacenaje en base de datos, data warehouse, validaciones en tiempo de ejecución, entre otras.

IA 9

La Inteligencia Artificial brinda la posibilidad de desarrollar soluciones personalizadas de procesamiento y análisis documental.

Archivo MDZ.

Estas soluciones basadas en IA permiten que, cuando el usuario necesita cargar un nuevo documento a través de la interfaz, adjunte el documento en cuestión. En background, se ejecutarán los procesos antes mencionados y cuando el usuario llegue a la pantalla de carga de datos de ese documento esta pantalla se auto completará, evitando la carga manual de todos esos campos, requiriendo solo una breve validación.

Aplicabilidad en distintas industrias

El mismo patrón arquitectónico de esta solución es reutilizable en cualquier escenario con grandes volúmenes de documentos heterogéneos. Sectores como banca, finanzas, aseguradoras o, incluso, estudios contables enfrentan procesos similares: lotes de miles de documentos que deben ser clasificados, interpretados y validados rápidamente.

Un ejemplo claro: en el caso de pólizas de seguro, el sistema podría identificar si una póliza corresponde a la persona de interés, si está vigente o si presenta datos incompletos. Lo mismo aplica para recibos, estados contables o documentos regulatorios.

Automatización, resultados y beneficios operativos

La automatización documental reduce drásticamente el tiempo necesario para pasar de documento crudo a dato estructurado listo para análisis y toma de decisiones. La IA no reemplaza la revisión experta, pero elimina gran parte de las tareas operativas de lectura, clasificación y carga, liberando capacidad para análisis de casos y validaciones complejas.

La arquitectura es modular, escalable y puede integrarse de forma paralela a sistemas existentes, lo que permite su adopción progresiva sin interrumpir los procesos actuales.

* Leandro Bellana, developer de redbee