Cómo el análisis de documentos impulsa el futuro de la automatización

Introducción

El análisis de documentos se define como las tecnologías y técnicas que permiten a las organizaciones extraer, categorizar, comprender y procesar los datos de los documentos, ya sean escaneados en papel, archivos PDF, correos electrónicos, formularios o texto no estructurado. Estas incluyen el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la clasificación por aprendizaje automático, el reconocimiento de escritura a mano, la detección de diseño y el procesamiento de contratos y facturas.

Cuando las empresas se vuelven digitales, producen más datos y están sujetas a mayores demandas regulatorias, el análisis de documentos ya no es una opción: es una capacidad vital para mejorar la eficiencia, cumplir con los requisitos, minimizar errores y generar información a partir de los datos.

Se espera que el tamaño del mercado de análisis de documentos alcance los 31.980 millones de dólares estadounidenses en 2031, frente a los 1.970 millones de dólares estadounidenses en 2023. Se prevé que el mercado de análisis de documentos experimente una CAGR del 41,7 % durante el período 2023-2031.

Segmentos clave

Por Soluciones

Productos y servicios

Por tipo de implementación

Nube y local

Por tamaño de la organización

Grandes empresas y pequeñas y medianas empresas

Por sector industrial vertical

BFSI

Gobierno

Cuidado de la salud

Minorista

Fabricación

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Tendencias futuras

Integración más profunda de IA/ML/PLN: modelos más inteligentes capaces de comprender de forma sofisticada: semántica, sentimiento, contexto e incluso intención. Esto minimizará la revisión humana y las tasas de error.

Automatización y procesamiento inteligente de documentos (IDP) : no solo captura de datos, sino también automatización de procesos: por ejemplo, análisis de contratos, conciliación de facturas y resolución de reclamaciones.

Adopción de la nube y SaaS : para permitir el trabajo remoto, la escalabilidad, una implementación más rápida y la optimización de costos.

Manejo mejorado de datos no estructurados : avances en comprensión de diseño, escritura a mano, documentos ruidosos y formularios diversos.

Centrado en la regulación y el cumplimiento : la legislación sobre privacidad de datos (GDPR, CCPA, etc.), la auditabilidad, la trazabilidad y el manejo seguro de documentos aumentarán la demanda de herramientas más sólidas y con mayor cumplimiento.

Utilización de múltiples modalidades : combinación de imágenes, textos, diseños y quizás incluso elementos de voz o video en documentos e informes; modelos híbridos mejorados.

Expansión geográfica, particularmente en mercados emergentes : Asia Pacífico, América Latina y Medio Oriente, donde la transformación digital avanza más rápido.

Procesamiento de borde y análisis en el dispositivo : para información confidencial o aplicaciones de baja latencia, podría ser necesario que parte del procesamiento sea local en lugar de exclusivamente en la nube.

Estrategias de crecimiento

Especialización vertical: Integrar soluciones para industrias específicas (salud, legal, banca) para abordar requisitos específicos del dominio (terminología, regulación, formatos).

Asociaciones e integraciones: Integre con otras herramientas (ERP, CRM, gestión de contenido, plataformas de bajo código) para convertirse en parte de flujos de trabajo más amplios.

Invertir en I+D en robustez: especialmente para documentos no estructurados, multilingües, manuscritos, etc.

Proporcionar una implementación flexible: en la nube, híbrida, en las instalaciones según la privacidad y la regulación de los datos del cliente.

Enfatizar la usabilidad y las herramientas de bajo código/sin código: para que el personal no técnico pueda configurar tareas de análisis de documentos.

Cumplimiento y seguridad como propuestas de valor: Certificaciones, procesamiento seguro de datos, registros de auditoría.

Productos freemium/más ligeros para PYMES: Para lograr una amplia adopción y luego escalar.

Oportunidades

PyMEs en economías en rápida digitalización: un gran número de ellas no reciben suficientes servicios o aún procesan documentos manualmente.

Extracción de datos no estructurados : grandes cantidades de documentos heredados, correos electrónicos e informes que deben extraerse.

Tecnologías emergentes: por ejemplo, modelos basados ​​en transformadores que comprenden mejor el diseño y el contexto.

Implementaciones entre regiones: localización de soluciones según idiomas, scripts y estilos de trabajo.

Oportunidades gubernamentales/de licitación: digitalización del sector público, gobernanza electrónica, informes de cumplimiento.

Extensiones a nuevos dominios: por ejemplo, tecnología legal (contratos), reclamaciones de seguros, registros médicos, documentos de propiedad, documentos comerciales transfronterizos.

Restricciones/Desafíos

Calidad de los datos: escaneos deficientes, escritura a mano, imprecisión y ruido pueden afectar el rendimiento del sistema.

Cuestiones de privacidad y seguridad, especialmente cuando los documentos contienen información personal confidencial.

Diferencias regulatorias entre jurisdicciones.

Los modelos de IA/ML de alta calidad requieren datos y anotaciones que son costosos.

Problemas de interoperabilidad de sistemas heredados.

Costo y complejidad de las implementaciones a gran escala.

Actores clave y últimos desarrollos

AntWorks

Reconocimiento de IDC por procesamiento inteligente de documentos: en noviembre de 2023, AntWorks fue reconocido como un actor importante en la evaluación de proveedores de software de procesamiento inteligente de documentos a nivel mundial de IDC 2023-2024. Ÿ Los aspectos más destacados fueron su capacidad para procesar documentos largos, complejos y no estructurados, modelos reutilizables, particularmente en seguros, y capacidad de desarrollador ciudadano (que permite que los usuarios no técnicos utilicen las herramientas).

NelsonHall SmartLabTest – Líder en cognición de documentos: La tecnología de lectura automática cognitiva (CMR) de AntWorks fue clasificada como líder en cognición de documentos estructurados y no estructurados por NelsonHall. Las ventajas destacadas incluyen su aplicación de "análisis fractal" (en lugar de solo OCR convencional) que minimiza los datos de entrenamiento necesarios, la detección de campo efectiva incluso con entradas de baja calidad, el manejo robusto de contenido no estructurado y la aplicabilidad en la construcción de modelos y la modificación de datos extraídos.

Automatización en cualquier lugar, Inc.

Lanzamiento de Document Automation 6: Automation Anywhere ha actualizado recientemente su producto Document Automation (parte de su oferta de RPA). Las mejoras más importantes son:

Visión artificial mejorada que permite un procesamiento directo (STP) aproximadamente un 60 % mayor de procesos centrados en documentos.

Procesamiento mejorado del lenguaje natural para contenido no estructurado (correos electrónicos, etc.).

Capacidad de utilizar plataformas de inteligencia artificial de terceros (para voz a texto, traducción, sentimiento, etc.) para complementar los flujos de trabajo de documentos.

Escalabilidad mucho mayor (procesamiento de millones de páginas por mes) utilizando un solo sistema en comparación con versiones anteriores.

Celatón

Adquisición por AdvancedAdvT Ltd.: El 1 de julio de 2024, AdvancedAdvT (ADVT), empresa de soluciones de software que cotiza en el Reino Unido, completó la adquisición de Celaton Ltd., el proveedor de IDP/IPA responsable de la plataforma inSTREAM. La operación ascendió a unos 5 millones de libras esterlinas (una vez descontado el efectivo adquirido).

Características de la plataforma inSTREAM: inSTREAM de Celaton es una plataforma inteligente de procesamiento de documentos que ofrece reconocimiento, clasificación, validación, enriquecimiento y análisis automáticos de datos. Incorpora aprendizaje automático y compatibilidad con varios idiomas, y se ha promocionado para la automatización integral de procesos documentales (cuentas a pagar, facturación, etc.) en flujos de trabajo de gran volumen.

Inversión en desarrollo de productos: antes de la adquisición, Celaton invirtió aproximadamente £2,3 millones distribuidos en dos años en el desarrollo de productos (mejoras de inteligencia artificial, interfaz de usuario web mejorada, soporte en varios idiomas) para allanar el camino para el crecimiento del mercado.

Conclusión

El mercado del análisis de documentos se encuentra en una rápida evolución y un crecimiento impresionante. Los impulsores de la digitalización, el cumplimiento normativo, el teletrabajo y la automatización están bien establecidos. Tanto para proveedores como para compradores, la promesa es enorme: mayor productividad operativa, menor nivel de errores, cumplimiento normativo y una mejor comprensión de los documentos. Para prosperar, las empresas deberán priorizar soluciones inteligentes, flexibles, seguras y personalizadas para cada sector, especialmente capaces de gestionar datos no estructurados y diversos requisitos de implementación. Es probable que los mercados emergentes sean focos de crecimiento.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿En qué se diferencia la gestión documental del análisis documental?

La gestión documental consiste en almacenar, organizar y recuperar documentos. El análisis documental va más allá de la extracción de información, la clasificación, la comprensión del contenido y la automatización de flujos de trabajo.

¿Es más segura la implementación en la nube que la implementación local?

Depende. La nube ofrece ventajas de escalabilidad y bajo costo, pero para dominios de datos sensibles o entornos altamente regulados, la opción local (o híbrida) podría ser la mejor opción. La seguridad depende de las prácticas del proveedor en ambos casos.

¿Qué tan precisas son las herramientas de análisis de documentos existentes?

La precisión es buena para documentos bien estructurados (formularios, facturas) con entradas de calidad nítida, pero se degrada con escaneos, escritura a mano, diseños complejos o texto sin estructura. La capacitación continua, el perfeccionamiento y la participación humana contribuyen a mejorar los resultados.

¿Cuál es la estructura de costos?

Los gastos suelen ser licencias/suscripciones (para software), hardware/infraestructura (si es local), tarifas de configuración/integración, mantenimiento continuo y, posiblemente, tarifas por anotación de datos/capacitación. Los modelos en la nube/SaaS pueden reducir la inversión inicial.

¿Cuándo el análisis de documentos será “suficientemente bueno” para la mayoría de las empresas?

La mayoría ya utiliza parte de ella. Sin embargo, la automatización completa, especialmente para documentos no estructurados o mixtos, sigue siendo un problema. En los próximos 2 a 5 años, a medida que avancen las tecnologías de IA/PLN, la brecha seguirá reduciéndose.