UiPath: cómo se pueden aprovechar tres aplicaciones comunes de OCR (reconocimiento óptico de caracteres) con AI y RPA

Los datos no estructurados pueden representar hasta el 90% de todos los datos disponibles en las corporaciones y se desperdician por la falta del uso de herramientas adecuadas para la extracción y el análisis.

Marzo de 2021 – Los datos no estructurados están en todas partes, ocultos en lugares como documentos, archivos de audio, videos, correos electrónicos, imágenes y archivos de registro; la lista continúa. De hecho, los datos no estructurados representan alrededor del 80 al 90% de todos los datos. Sin embargo, a pesar de su valor, siguen siendo uno de los recursos corporativos más desperdiciados porque las empresas no adoptan las herramientas necesarias para extraerlos y analizarlos.

En la evaluación de UiPath, este escenario está cambiando, a medida que aumenta la demanda de análisis de big data y automatización del flujo de trabajo; ambos requieren datos estructurados. Un número cada vez mayor de empresas está utilizando una tecnología llamada reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que hace posible convertir texto impreso o escrito a mano en texto codificado por máquina.

Como tecnología independiente, el OCR es algo limitado; sin embargo, combinado con la automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (IA), puede llevar a las empresas a alcanzar niveles muy avanzados de procesamiento y automatización de datos.

En pocas palabras, OCR es un proceso que convierte texto de imágenes en documentos editables. OCR puede reducir e incluso eliminar el trabajo manual para ciertas tareas. A continuación, enumeramos las tres aplicaciones de OCR más comunes en las empresas, sus limitaciones y las ventajas de combinar OCR, AI y RPA: 

1. Automatización de la entrada de datos: la entrada manual de datos requiere mucho tiempo y está sujeta a errores. Con OCR, las empresas pueden digitalizar el papeleo, minimizando la necesidad de intervención humana y aumentando la integridad de sus datos.

Desventaja: OCR no puede comprender los datos por sí solo y solo puede escanear texto de documentos y hacerlo legible por máquina. No es posible comprender o interpretar datos sin un mecanismo complementario.

Potencialización: Combinando OCR con RPA e AI, es posible llevar a cabo una verdadera automatización del proceso a escala.

2. Edición de documentos: las empresas generalmente manejan documentos escaneados en un formato no editable. Esto es bastante común en departamentos como finanzas, gestión de suministros, recursos humanos, legal y cumplimiento. No puede escanear un contrato o una orden de compra y luego editarlo, pero utilizando un mecanismo de OCR, es posible reconocer el texto y exportarlo a un formato legible por máquina para su posterior edición y procesamiento.

Desventaja: OCR no tiene contexto. Por ejemplo, un sistema OCR puede transcribir una palabra como fianza cuando la palabra real es pelota. Un mecanismo de OCR por sí solo no tendrá la capacidad cognitiva necesaria para examinar el resto de la oración para ver qué palabra debe usarse. Por esta razón, el OCR como tecnología independiente es muy propenso a errores.

Potencialización: al combinar OCR con soluciones RPA ya disponibles en el mercado y que “comprenden” los documentos, el OCR entra en acción al comienzo del proceso de comprensión de documentos, mitigando las posibilidades de error humano, aumentando la eficiencia operativa y permitiendo la automatización de un extremo a otro. procesos complejos.

3. Organización de documentos: el OCR puede clasificar automáticamente múltiples pilas de documentos y organizarlos de acuerdo con reglas específicas. Un ejemplo clásico sería la organización de facturas en función del tipo o proveedor.

Desventajas: OCR no puede manejar la variabilidad en el texto o el diseño de un documento, lo cual es un problema importante cuando se procesan documentos que varían en estructura.

Potencialización: RPA utiliza mecanismos de OCR para detectar y digitalizar texto, haciéndolo legible por un robot. A partir de ahí, los documentos se clasifican en listas específicas, se extraen los datos y, si es necesario, una persona puede confirmar los datos extraídos antes de exportarlos. Además, la solución RPA, combinada con AI y OCR, le permite manejar datos estructurados y no estructurados y funciona con una variedad de objetos, como escritura a mano, tablas, casillas de verificación y firmas.

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