¿Puede la IA acabar con las gestiones administrativas?



A finales de 2021, de las cuatro formas que un trabajador tenía que pedir el paro, la única que funcionaba eficazmente era la opción online. El resto, a diferencia de la sede electrónica del SEPE, acumulaba retrasos de más de un mes. ¿Por qué? Porque estaba automatizada.


Oficinas públicas cerradas, teléfonos de cita previa que no atienden, reducción en horarios y empleados, etc. Hables con quien hables, todos hemos sufrido alguna vez el caos que supone hacer trámites administrativos. Más aún en tiempos de pandemia, cuando solicitar una certificación puede suponer un dolor de cabeza peor en ocasiones que el del propio Covid.


Automatizar los procesos en los que una persona tiene que leer, buscar, interpretar y cotejar datos ya no es una opción para las compañías. En especial para aquellas dedicadas a la inspección y certificación, tanto en el sector público como en el privado.


La gran demanda de opciones telemáticas para realizar estas gestiones están apremiando a las empresas a agilizar sus procesos de recogida de información. (Títulos, permisos, carnets, poderes notariales, recibos, justificantes, etc..)


Pero, ¿Cómo podemos automatizar estos procesos para hacerlos más eficaces y sencillos? A través de la Minería del Conocimiento, una tecnología basada en Inteligencia Artificial (IA).


Modelos inteligentes para extraer e interpretar datos


El reto tecnológico empieza por la captura de los conjuntos de datos no estructurados. Un formulario online, por ejemplo, puede ser una opción válida en ciertas situaciones, pero no cuando se requieren documentos de ciertos organismos.


Pongamos por caso los procesos en los que hay que hacer frente a grandes volúmenes de documentos difíciles de interpretar para una máquina. Muchos de ellos en ocasiones crípticos, como:

  • Inspecciones

  • Homologaciones (para modificaciones de vehículos, instalaciones, etc.)

  • Recogida de facturas o albaranes

  • Entrega de mercancías

  • Nóminas, impuestos, partes de accidentes de tráfico, estudios financieros para solicitar un crédito, notas simples, etc.

Introducir toda esta información a mano, amén de los posibles errores derivados del factor humano, es una tarea terriblemente tediosa que consume mucho tiempo. Más aún si hay que repetirla una y otra vez.

Varios documentos de los que se extrae información automáticamente mediante IA
Extracción de datos mediante Cognitive Search

Simplificar y agilizar la subida de documentos para automatizar procesos administrativos es una cara de la moneda. La otra: optimizar el análisis y extracción de la información mediante minería de texto de documentos estandarizados, como por ejemplo, una ficha técnica.


Ya no se requiere, por lo tanto, rellenar un formulario online con innumerables campos. Basta con cargar un documento escaneado y habilitar un sistema capaz de procesar documentos de forma inteligente.


El mercado asociado al procesamiento inteligente de documentos crece de forma rápida y alcanzará los 6.785,2 millones de dólares en 2027 con una tasa de crecimiento anual del 35,4%. Informe de Market Research Future (MRFR)

En la primera fase de extracción de documentos se recopila toda la información posible. A continuación, en la fase de optimización/análisis, se aplica una lógica que permite hacer un análisis inicial que actúa como filtro automático. Todo ello, sin la necesidad de que entre nadie a valorar dicha información. (Detectando si, por ejemplo, un dato facilitado supera un valor determinado como una longitud, altura, etc. para aceptar o rechazar la información suministrada según dichas premisas)


Al capturar y procesar los datos ejecutamos el proceso de extracción en tres capas:

  • Por un lado está el modelo que, mediante un sistema de IA, clasifica el documento.

  • Un segundo modelo se encarga de extraer la información.

  • Y , por último, aplicamos la tercera capa de la lógica del Bot.


Por otro lado, también existe una parte de estadística y reporte muy potente. Revela de dónde se ha extraído más información, de qué documentos, si hemos acertado más en un campo que en otro, etc.


Beneficios del procesamiento y análisis inteligente de documentos


Gracias a la Minería de Conocimiento, las bases de datos están evolucionando hacia modelos de artificial intelligence que permiten analizar de forma semántica la información.


Aquí el Procesamiento inteligente de documentos (Intelligent Document Processing o IDP) incorpora elementos como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Esto abre la posibilidad a llevar a cabo búsquedas cognitivas mediante Visión Artificial o procesado de texto e imágenes, entre otras cosas.


Una nómina de la que una IA esta extrayendo los datos automáticamente
Extracción de datos de una nómina

Las ventajas de implantar un sistema de estas características en entidades orientadas a las certificaciones e inspecciones, bancos o la administración pública son exponenciales:

  • Aumento de la productividad: Permite que procesos que antes requerían de un 100% de intervención humana, ahora solo exijan un 5-10%. Una investigación de PwC reveló que incluso las técnicas de minería de datos más rudimentarias pueden ahorrar a las empresas entre un 30-40% de horas.

  • Más agilidad: Algunos negocios tardan mucho en leerse la documentación que solicitan para determinadas gestiones. Lo cual deriva en retrasos en las respuestas por la acumulación del trabajo (a veces de semanas o meses). Esto a su vez supone dinero que las empresas dejan de facturar. La rápida extracción, análisis y medición de datos capturados soluciona el problema.

  • Cumplimiento de la normativa: Se logra mejorar en lo que se refiere a regulatory compliance, un apartado especialmente sensible cuando tratamos con datos.

  • Toma de decisiones: La medición de resultados y extracción de conclusiones facilitan la toma de decisiones estratégicas. En definitiva permite optimizar los procesos.

  • Mejor experiencia del cliente: Aporta beneficios de Customer Experience, por ejemplo en procesos de onboarding. Asimismo, mejora la reputación de la entidad, es decir, la imagen de cara a sus clientes. Un factor crítico hoy en día, que tiene el potencial para aupar un negocio al éxito o llevarlo a la ruina.


Casos reales de Minería del Conocimiento aplicada con éxito para automatizar y optimizar procesos


Desde Turing Challenge hemos sido testigos directos de los recientes desafíos de la Administración Pública. El Knowledge Mining se postula como un gran aliado, cubriendo todo tipo de necesidades y abarcando diversos sectores.


Una de las entidades donde la IA y el aprendizaje automático han ayudado a automatizar y agilizar el proceso de homologación es Inspección Técnica de Vehículos (ITV).


Nuestra tecnología permitió desplegar una solución pre-configurada en un plazo de apenas dos semanas para procesar datos de forma automática y estructurarlos.


Ficha técnica siendo rellenada con un iPad al lado
Ficha técnica de revisión de vehículos

Otro ejemplo reciente a destacar es el de PepsiCo, que logró aplicar con éxito la automatización en la carga de datos. La compañía necesitaba agilizar el proceso de captura y verificación de facturas para exportarlas a su ERP (e integrarlas de forma global con SAP).


Mediante un modelo de IA aplicado a las facturas en papel se identificaba la entidad correcta. Los documentos y datos digitales se enviaban a estaciones de verificación y, tras ser autenticados, se remitían para su aprobación.


Tras tres meses procesaron sin problemas 2.000 lotes, más de 21.000 documentos y casi 40.000 páginas, que mezclaban cinco idiomas.


La pandemia ha afectado negativamente a muchas áreas de nuestra sociedad. Sin embargo, tecnologías como la Minería del Conocimiento, la Inteligencia Artificial y el Data Mining están aportando soluciones y creando nuevas oportunidades.


Desde Turing Challenge podemos ayudarte a optimizar y automatizar tus procesos administrativos para dotarlos de agilidad y eficacia. Mejora la experiencia de tus empleados y clientes. Solicita más información aquí: