Tecnicas y herramientas Claves para la Extracción de Datos Automatizada

Extracción de datos automatizada: técnicas y herramientas clave

https://www.athento.com/
Manuel Aguirre

La extracción de datos es el proceso de identificar y capturar información relevante de diversas fuentes para utilizarla en sistemas o análisis posteriores. Es una pieza clave en el mundo empresarial y tecnológico, ya que permite convertir datos en bruto en información estructurada y valiosa para la toma de decisiones.

En cuanto a su ejecución, existen dos modalidades principales para extraer el texto de los documentos:Extracción de datos manual: los datos se recopilan manualmente, lo que puede ser tedioso, propenso a errores y poco eficiente.

Extracción de datos automatizada: se realiza mediante herramientas tecnológicas capaces de procesar grandes volúmenes de información en menos tiempo y con mayor precisión.

Extracción de datos automatizada y sus beneficios

La extracción de datos automatizada de datos se utiliza ampliamente en ámbitos como:Gestión documental: las organizaciones emplean la extracción automatizada para clasificar, indexar y archivar grandes volúmenes de documentos. Esto incluye desde contratos y facturas hasta expedientes digitales, garantizando un acceso rápido y organizado.

Análisis de datos: 

al procesar información estructurada y no estructurada, las empresas pueden identificar tendencias, patrones y datos clave para mejorar sus estrategias de negocio. Por ejemplo, al analizar comentarios de clientes, se pueden extraer insights sobre su satisfacción o necesidades.

Big Data: 

en entornos donde se manejan enormes cantidades de datos provenientes de múltiples fuentes (como redes sociales, sensores o plataformas de IoT), la extracción automatizada es esencial para convertir esa información en algo manejable y útil.

Cumplimiento normativo: muchas industrias requieren la extracción de datos clave para cumplir con regulaciones específicas, como la identificación de información sensible o la generación de reportes detallados.

Beneficios de automatizar la extracción de datos

Entre los principales beneficios de esta automatización se encuentran:

• Reducción de tiempos en tareas administrativas: automatizar la extracción de datos permite completar procesos en una fracción del tiempo necesario en métodos manuales, mejorando significativamente la productividad.
• Precisión en los datos procesados: los sistemas automatizados minimizan los errores humanos, asegurando que la información extraída sea precisa y confiable.
• Automatización de tareas repetitivas: liberar recursos humanos de tareas rutinarias permite enfocarse en actividades estratégicas que aporten mayor valor a la organización.
• Optimización en la toma de decisiones: contar con datos fiables y accesibles en tiempo real mejora la capacidad de respuesta y planificación de las empresas.
• Cumplimiento de regulaciones: al extraer información clave de manera sistemática, se garantiza que la documentación cumpla con normativas específicas, reduciendo riesgos legales o de auditoría.

Técnicas de extracción de datos

La extracción de datos se adapta a diferentes formatos según su estructura:

• Datos estructurados: son datos organizados en formatos predefinidos, como tablas en bases de datos relacionales. Su extracción es más sencilla porque sigue una estructura lógica clara.
• 
  
• Datos semi estructurados: incluyen formatos como archivos XML o JSON, donde la información no está completamente estructurada, pero aún contiene etiquetas o delimitadores que facilitan su interpretación.
• 
  
• Datos no estructurados: comprenden contenido como texto en documentos, imágenes, audios o vídeos. Este tipo de datos requiere técnicas más avanzadas para su procesamiento debido a su naturaleza desorganizada.

Algunas de las técnicas para extraer datos más comunes incluyen:

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

El reconocimiento de texto u OCR convierte imágenes o PDFs en texto editable, facilitando la extracción de datos de documentos escaneados o fotografiados. Es especialmente útil en la digitalización de archivos físicos.

Ejemplo práctico: extraer el contenido textual de facturas escaneadas para integrarlo en sistemas contables.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) analiza y comprende texto, permitiendo extraer información

específica como nombres, fechas o cifras. Se utiliza ampliamente en la minería de opiniones y la

automatización de respuestas.

Ejemplo práctico: identificar menciones de productos en comentarios de redes sociales para analizar la

percepción del cliente.

Técnicas de scraping

Las técnicas de scraping capturan datos de sitios web de forma automatizada, ideal para recopilar

información pública como precios, comentarios o noticias. Es una herramienta clave en estudios de

mercado.

Ejemplo práctico: recopilar precios de productos en sitios de comercio electrónico para análisis de

competitividad.

Aprendizaje automático o Machine Learning (ML)

El aprendizaje automático usa algoritmos para identificar patrones y estructurar datos a partir de grandes

volúmenes, mejorando la precisión y adaptándose a datos complejos o en constante cambio.

Ejemplo práctico: clasificar automáticamente correos electrónicos en categorías como “ventas”,

“soporte” o “seguimiento” según su contenido.

Automatizar la extracción de datos con Athento

Athento, plataforma líder en gestión documental, facilita la extracción de datos a través de tecnologías

avanzadas como OCR y automatismos inteligentes.

¿Cómo funciona? Athento puede:

Extraer texto de documentos digitales como Word.

Procesar documentos en formato imagen aplicando OCR e inteligencia artificial.

Para la extracción específica de datos dentro del texto procesado, Athento ofrece tres mecanismos:

Expresiones regulares (Regex)

Las expresiones regulares (Regex) permiten buscar patrones en el texto para encontrar datos específicos.

Por ejemplo, pueden identificar fechas en formatos variados (como “12/12/2024” o “12-diciembre-2024”), números de identificación como el NIF o el RFC en documentos fiscales, o montos expresados en diferentes monedas, como “$1,000.00” o

“€1.000,00”. Estas capacidades son esenciales para manejar información de manera estructurada, incluso

cuando los datos se presentan en estilos diversos.

Ventajas

Utilizar expresiones regulares para la extracción de datos aporta flexibilidad para localizar datos

independientemente de su posición en el documento, lo que resulta crucial en formatos no

estructurados o documentos con información dispersa. Esta capacidad permite manejar diversos

escenarios, desde facturas que varían en diseño hasta contratos con múltiples secciones relevantes.

Desafíos

Esta técnica requiere conocimientos técnicos para configurar patrones avanzados, aunque

Athento utiliza inteligencia artificial para sugerir patrones comunes y facilitar su aplicación incluso a

usuarios sin experiencia técnica. Esto permite abordar tareas complejas con menor curva de aprendizaje.

Ejemplo práctico: identificar y extraer números de identificación fiscal de facturas o contratos de

diferentes formatos.

Plantillas zonales


Los usuarios definen gráficamente la posición de los datos dentro del documento.
Ventajas

Esta técnica de extracción de datos es fácil de usar sin necesidad de conocimientos técnicos.
Limitaciones

Menos efectivo si el formato del documento cambia.

Ejemplo práctico: extraer fechas específicas de facturas que tienen un diseño fijo, como aquellas de 

proveedores recurrentes.

Inteligencia artificial (IA)


El uso de IA para extraer datos simplifica el proceso describiendo el campo que se desea extraer.

Ventajas

Alta usabilidad y capacidad de interpretar texto o imágenes directamente.
Limitaciones

En ocasiones, la IA puede generar resultados erróneos si los datos no están presentes claramente.

Ejemplo práctico: analizar formularios de clientes en diferentes idiomas y extraer nombres, correos 

electrónicos y números telefónicos.

Capacidades adicionales de AthentoIntegración con sistemas existentes:

Athento se conecta con ERP, CRM u otras plataformas para un flujo de trabajo sin interrupciones.
Procesamiento en tiempo real: ideal para entornos donde la información debe estar disponible al 
instante.

Automatización basada en reglas: permite configurar flujos que procesan los documentos y datos
automáticamente según criterios definidos.

Escalabilidad: Athento está diseñado para manejar volúmenes masivos de documentos sin sacrificar
rendimiento.

Casos de uso prácticos de extracción de datos


La extracción de datos automatizada tiene aplicaciones tangibles en diferentes sectores. 

Algunos ejemplos incluyen:Procesamiento de facturas automáticamente: reducción de tiempos en la contabilidad y mejora en la
precisión de registros financieros. Por ejemplo, identificar montos totales, fechas de vencimiento y detalles de proveedores.
Extracción de información de formularios de clientes: agiliza la gestión de bases de datos y asegura que
la información esté actualizada y completa.

Digitalización de contratos: garantiza que los términos clave (como fechas de vencimiento o montos)
sean accesibles y utilizables sin necesidad de revisar manualmente los documentos.
Cumplimiento normativo en seguros: extrae automáticamente datos clave de pólizas o reportes para
cumplir con auditorías y regulaciones.

Gestión de recursos humanos: automatiza la extracción de información de hojas de vida, contratos
laborales o evaluaciones de desempeño.
Sector salud: extraer datos clínicos de historiales médicos para generar reportes automatizados y
facilitar diagnósticos más rápidos.

En cada uno de estos casos, un software de gestión documental como Athento no solo automatiza
tareas repetitivas, sino que también mejora la eficiencia operativa, garantizando resultados consistentes
y escalables.

La extracción de datos automatizada es esencial para optimizar procesos empresariales, mejorar la
gestión de la información y tomar decisiones basadas en datos fiables. Athento permite implementar
soluciones avanzadas, adaptadas a las necesidades específicas de cada organización.

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La IA en el registro de entrada de documentos

Usos de la IA en el Registro de entrada de documentos

https://pedropadillaruiz.es/
Pedro Padilla Ruiz

Todas las áreas de carácter más procedimental de las Administraciones públicas pueden beneficiarse de la inteligencia artificial (IA), pues el imparable avance de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y del procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite logros impensables. La distribución de los asuntos que llegan al registro de entrada es uno de los posibles grandes beneficiados de dichos modelos, pues de una manera muy sencilla pueden ahorrar miles de horas de tiempo y trabajo manual.

La IA en el registro de entrada de documentos

En este artículo apuntaré cómo podemos utilizar la IA para estudiar los documentos que entran en una Administración, extraer sus datos relevantes y distribuir la entrada al departamento correspondiente en apenas segundos. Con ello, como digo, mejoramos un proceso esencial en toda Administración, aumentando la eficiencia, reduciendo errores y optimizando los flujos de trabajo. Todo ello sin perjuicio de poder aprovechar esos modelos para otros fines que también apuntaré.

Qué es el registro de entrada de documentos

Quienes trabajamos en una Administración sabemos perfectamente lo que es el registro de entrada y salida y su importancia, pero quizás quien sea ajeno a aquella desconozca su verdadera razón de ser.

A grandes rasgos, el registro son las puertas de entrada y de salida de todo cuanto tramita una Administración. Esta basa su funcionamiento en expedientes y en su constancia a efectos legales, y muchos de ellos se inician con un escrito que entra desde el exterior (ciudadanos/empresas, otras Administraciones). Otros se inician en la propia Administración de oficio. Incluso comunicaciones que vienen de fuera y que no inician necesariamente un expediente deben entrar por el registro.

Así pues, el registro de entrada de documentos es el proceso de recibir, identificar y distribuir documentos que llegan a una organización. Estos documentos pueden ser digitales o físicos, aunque finalmente deben ser digitalizados, y suelen incluir solicitudes, facturas, correos electrónicos, imágenes, escrituras, contratos, informes y todo tipo de información. La correcta gestión de este flujo de documentos es esencial para el funcionamiento fluido de una organización, ya que asegura que la información llegue a sus destinatarios lo antes posible.

Importancia de tener un registro eficiente

Un sistema de registro eficiente es crucial para asegurar que los documentos lleguen a los servicios y personas que deben tramitar los asuntos de manera rápida. Un proceso lento o ineficiente causará retrasos, errores y afectará negativamente la productividad y la toma de decisiones dentro de la organización. Y lo que es peor, puede suponer que la información quede dando vueltas por la organización sin saber quién se la queda finalmente.

En fin, la eficacia y celeridad en la atención al ciudadano quedarán en entredicho si no se aplican criterios claros a la hora de gestionar el registro de entrada. Todo ello sin perder de vista que una gestión adecuada del registro de documentos puede mejorar la transparencia, facilitar la auditoría y asegurar el cumplimiento normativo.

Requisitos previos para un registro de entrada eficiente

Antes de poder aplicar la IA en cualquier proceso se requiere que la organización tenga muy claras las competencias y funciones de cada departamento, servicio, unidad y persona. No son pocas las administraciones que carecen de un reparto estructurado de funciones, esto es, un índice claro de responsabilidades, y los asuntos acaban pasando de unos a otros, donde nadie sabe (o quiere saber) lo que realmente es suyo, y las entradas terminan durmiendo el suelo de los justos.

Tras una clara estructura competencial y funcional es necesaria una formación adecuada del personal del registro para que puedan interpretar correctamente cada instancia y documento que entra por el registro y lo puedan distribuir sin demoras ni errores.

Con estos mimbres ya es posible diseñar modelos de IA que nos ayuden a automatizar esas tareas. Pues si no sabemos hacerlas manualmente mucho menos podremos enseñar a una IA a que las automatice.

Uso de la IA en el registro de documentos

La IA ha sufrido un desarrollo imparable en los últimos años en materia de procesamiento del lenguaje natural (NLP). La inteligencia artificial puede leer documentos en diversos formatos, como pdf y jpg, extraer sus metadatos (los datos esenciales), entenderlos y automatizar y optimizar el registro de entrada de documentos. Todo ello gracias al uso de tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y los algoritmos de aprendizaje automático. Estas tecnologías permiten la identificación, clasificación y distribución automática de documentos, minimizando la intervención humana y reduciendo el riesgo de errores.

Un caso práctico de distribución de una solicitud

El movimiento se demuestra andando. Vamos a utilizar una herramienta IA que todos conocemos y que podemos usar sin pagar un euro, ChatGpt. Un modelo de lenguaje tan conocido como denostado a veces, pero que nos da idea de hasta dónde puede llegar una IA. Las sencillas pruebas que podemos hacer con este LLM nos ayudarán a darnos idea de lo que un modelo personalizado y entrenado puede hacer.

Le subimos una solicitud de bonificación en el IBI que hace un ciudadano a través del registro electrónico (los datos son inventados, aunque el modelo de instancia es el real que utilizamos en la mayoría de Ayuntamientos de Ciudad Real).

Este es el vinculo de la solicitud: https://pedropadillaruiz.es/wp-content/uploads/2024/06/Solicitud-bonificacion-2.pdf

La aplicación de registro genera un pdf con la solicitud, que en el ejemplo subimos a ChatGpt, pidiéndole en este sencillo ejemplo que nos dé los metadatos del documento y que nos diga a qué departamento distribuir el asunto.

PROMPT: Te he dado una solicitud presentada en un ayuntamiento. Estudia el documento, dame los datos del solicitante y dime a qué departamento debe enviarse para su resolución.

RESPUESTA: Los datos del solicitante son los siguientes:

Nombre completo: Pedro Pérez González

Número de identificación (DNI): 12457896D

Domicilio: Calle Lope de Vega, 23, 3º D, Getafe, Madrid, C.P. 28901

Email: fpedroperez@hotmail.com

Teléfono: 555 25 47 44

La solicitud presentada por Pedro Pérez González es para obtener una bonificación del 50% en el Impuesto sobre Bienes Inmuebles (IBI) por la instalación de placas solares fotovoltaicas en su inmueble situado en la calle Algete, 21. Dicha solicitud debería ser enviada al Departamento de Hacienda o al departamento encargado de la gestión del IBI del ayuntamiento, ya que esta unidad es la responsable de la administración de dichos impuestos y bonificaciones relacionadas con la eficiencia energética.

Beneficios de la IA en el registro de documentos

Con este sencillo ejemplo hemos visto cómo la IA es capaz de leer y extraer los datos de un documento, comprender el sentido del contenido esencial y lo que se solicita. Sólo sería necesario implementar un modelo de inteligencia artificial similar en el software de registro para que acceda a los documentos correspondientes y los distribuya, a partir de un pequeño entrenamiento sobre los departamentos de la organización, que podría ser un listado de procedimientos y servicios destinatarios.

Las posibilidades son innumerables, y quizás la única dificultad radicaría en entrenar e implementar un modelo, si bien la tecnología ya puede hacerlo sin dificultad. Solo hemos visto lo que puede hacer un modelo generalista que no está específicamente entrenado para esta tarea.

Este pequeño ejemplo puede plantear distintas preguntas sobre su implantación, pero de momento las ventajas que podemos ver más a simple vista serían, sin ánimo exhaustivo, las siguientes.

Aumento de la velocidad y eficiencia

La IA puede procesar grandes cantidades de documentos de forma mucho más rápida que los humanos, lo que reducirá significativamente el tiempo necesario para leer, registrar y distribuir las entradas. Esto no solo acelera el flujo de trabajo, sino que también permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor añadido, aunque esto del valor añadido humano también lo está alcanzando la IA…

Reducción de errores humanos

Los sistemas de IA son menos propensos a cometer errores en comparación con los humanos, una vez son bien entrenados y testados, lo que asegura una mayor precisión en la entrada de datos y la clasificación de los documentos. La reducción de errores permitirá una más rápida distribución de asuntos, logrando mayor celeridad y eficiencia en la gestión de los asuntos.

Clasificación automática y seguimiento

Con el uso de estos modelos de aprendizaje automático la inteligencia artificial leerá el contenido y metadatos de los documentos, rellenando y optimizando formularios y bases de datos, optimizando la gestión documental. No solo permite asignar la documentación por categorías y distribuirla a los departamentos adecuados sin intervención humana y mucho más rápido, sino que ofrece la posibilidad de generar mayor conocimiento, datos estadísticos, clasificar la información, etc.

Otras aplicaciones de la IA en el registro de documentos

Pero no solo se trata de utilizar la inteligencia artificial para leer y distribuir documentos. Ese conocimiento que va acumulando, ese Big data que suponen los miles de documentos que entran por el Registro cada año, son el «alimento», la base de entrenamiento de estos modelos para realizar otras muchas tareas que ayuden a gestionar mejor, e incluso a tomar decisiones.

Análisis predictivo

La IA puede analizar patrones en los documentos recibidos para prever tendencias y necesidades futuras, ayudando a las organizaciones a prepararse y adaptarse proactivamente ante ciertas necesidades o acontecimientos.

Por ejemplo, la IA podrá utilizar todo ese conocimiento almacenado para detectar momentos de saturación de trabajo o de relajación en determinadas áreas y proponer redistribuciones temporales de personal o planificación de permisos y vacaciones. También podría detectar o prever un incremento en la presentación de escritos sobre determinada materia, etc.

Automatización de respuestas

La IA puede generar respuestas automáticas para ciertos tipos de correspondencia, agilizando la comunicación y liberando tiempo para que los empleados se concentren en tareas más complejas. Esto es particularmente útil en la gestión de consultas rutinarias y solicitudes de información. Sería algo parecido a la creación de un chatbot o asistente virtual, y se podría implementar con el uso de las actuaciones administrativas automatizadas, como por ejemplo en la solicitud de volantes de empadronamiento.

Gestión de flujos de trabajo

Si hay varias personas responsables de determinados asuntos, el modelo puede saber a quién se le ha ido distribuyendo cada uno y establecer un flujo óptimo para no saturar a una persona y dejar sin asuntos al resto.

Si unimos la aplicación IA del registro de entrada con el registro de salida podría conocer si los asuntos están siendo resueltos e identificar cuellos de botella y sugerir mejoras para incrementar la eficiencia operativa. Al analizar el rendimiento y la eficiencia de los procesos, la IA puede ayudar a las organizaciones a implementar cambios que mejoren la productividad y reduzcan los costos operativos.

Cómo implementar un sistemas de IA en el registro de documentos

Antes de ponernos a implementar un modelo IA en nuestra organización, sea en el registro como en otro servicio, es necesario seguir ciertas pautas y recomendaciones para que el sistema tenga éxito. Estas pautas las enseño en mi curso sobre las aplicaciones de la IA en la Administración, pero aquí apuntaré unos mimbres:

Evaluación de necesidades

Antes de implementar un sistema de IA, es crucial evaluar las necesidades específicas de la organización y determinar qué áreas se beneficiarán más de la automatización, como por ejemplo el registro. Esta evaluación debe incluir un análisis detallado de los procesos actuales, los desafíos y las oportunidades de mejora.

Selección de tecnologías

en el caso de registro lo tenemos fácil; como hemos apuntado, existen diversas tecnologías de IA disponibles, desde OCR y NLP hasta algoritmos avanzados de aprendizaje automático. La idea es que por parte de la organización o por asesores externos se estudie si existen modelos o herramientas que hagan o puedan hacer lo que queremos.

En el caso de la IA, si no existe una empresa que ofrezca lo que buscamos, es bastante fácil contratar profesionales que diseñen modelos ad hoc, dada la cantidad de modelos gratuitos y de posibilidades existentes a la hora de programar y diseñar estos sistemas. Se trata de una tecnología al alcance de todos, aunque su desarrollo requiera ciertos conocimientos.

Crear un equipo de trabajo

Todo el proceso de implementación del sistema requiere crear un equipo de trabajo con un responsable o coordinador, y que cuente con los implicados, desde informáticos, a jefes de servicio, sin olvidar con las personas que trabajan día a día en el registro, que son quienes mejor conocen sus entresijos. La formación, información y comunicación interna de todos los afectados es esencial, y es un punto donde fallan muchos proyectos.

Capacitación y adaptación

La implementación de IA requiere capacitación para el personal, así como ajustes en los procesos y flujos de trabajo existentes para maximizar los beneficios de la automatización. La capacitación debe incluir no solo el uso de la tecnología, sino también una comprensión de cómo afectará los roles y responsabilidades del personal.

Contar con la cúpula de la organización

Muchos proyectos han fracasado porque se han querido llevar desde un departamento y no se ha contado con los directivos o políticos. Esto es esencial, que desde la cúpula se impulse, se ordene y se apoye el desarrollo del proyecto. Que todos vean que va en serio y que no es un modelo de un departamento sino que es en beneficio y para uso de toda la organización. La información y las directrices deben fluir de arriba hacia abajo, al igual que la comunicación y el feedback deben hacerlo también desde la base hacia la cúspide de la organización.

Aplicar el modelo SMART

Es esencial aplicar el conocido modelo SMART, por el cual los objetivos a alcanzar deben ser:

Específicos

Medibles

Alcanzables

Relevantes

Definidos en el tiempo

Seguir un proceso PDCA de mejora continua

Finalmente, no es suficiente con implantar el modelo de buenas a primeras. Es necesario realizar pruebas piloto y utilizar el círculo de Deming o PDCA:

Planificar

Ejecutar

Chequear y mejorar

Actuar.

FAQ, Preguntas frecuentes

¿Cómo mejora la IA el registro de entrada de documentos?

La IA automatiza y optimiza el registro de documentos mediante tecnologías como OCR y NLP, lo que aumenta la velocidad, reduce errores y mejora la precisión.

¿Qué beneficios ofrece la distribución automatizada de documentos mediante IA?

La distribución automatizada asegura que los documentos lleguen a los departamentos correctos rápidamente, prioriza tareas críticas y permite realizar un seguimiento eficiente.

¿Cuáles son las aplicaciones adicionales de la IA en el registro de documentos?

Además de la clasificación y distribución, la IA se utiliza para análisis predictivo, automatización de respuestas, integración con sistemas de gestión organizacional y optimización de flujos de trabajo.

¿Cuáles son los desafíos de implementar IA en el registro de documentos?

Los principales desafíos incluyen consideraciones de privacidad y seguridad, adaptación cultural dentro de la organización y la gestión de costos y retorno de la inversión.

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Inteligencia Artificial (IA) en la gestión documental: revolucionando la manera en que las organizaciones manejan sus datos y documentos

Inteligencia artificial en la gestión documental
https://pedropadillaruiz.es/
Pedro Padilla Ruiz

Cada día se generan centenares, si no miles, de documentos en las empresas y administraciones. Cada uno con su finalidad pero sin aportar, en muchas ocasiones, una visión de conjunto ni ofrecer información relacionada. La Inteligencia Artificial (IA) en la gestión documental está revolucionando la manera en que las organizaciones manejan sus datos y documentos. Este avance tecnológico no solo aumenta la eficiencia y precisión en el manejo de grandes volúmenes de información, sino que también abre nuevas posibilidades para el análisis y la toma de decisiones estratégicas.

En este artículo exploraremos las posibilidades que la IA ofrece en la gestión de documentos y archivos en empresas y administraciones, ofreciendo información sobre algunos casos de uso, con el fin de animar a los profesionales en archivística y documentación a explorar soluciones particulares que puedan implementar en sus trabajo.

Tabla de contenidos ocultar

1 Conceptos básicos de IA en la gestión documental

2 Funcionamiento de un sistema de gestión documental con IA

3 Cómo puede ayudar la IA en la gestión documental

4 Modelos de IA en la gestión de documentos

5 Empresas de gestión documental

5.1 Google Document AI

5.2 Alfresco gestión documental

6 Aplicación en la Administración Pública

7 La gestión documental en la nube con IA

7.1 Tendencias futuras

Conceptos básicos de IA en la gestión documental

La gestión documental con inteligencia artificial implica el uso de tecnologías avanzadas como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés), el Aprendizaje Automático (Machine learning), y el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). Estas tecnologías, actualmente bastante desarrolladas, permiten a las máquinas leer, entender, organizar y extraer información valiosa de documentos y archivos: El OCR avanzado permite convertir diferentes tipos de documentos, incluso manuscritos, en texto digital procesable.

El NLP facilita la comprensión y análisis de texto en lenguaje humano, como la búsqueda de información, la traducción de idiomas y la generación de texto.

El Aprendizaje Automático, por otro lado, posibilita la clasificación y el análisis predictivo basados en patrones y tendencias en los datos.

Funcionamiento de un sistema de gestión documental con IA

Un sistema de gestión documental con IA funciona mediante la integración de varias tecnologías, como se comentó. Actualmente la creación documental ya es digital. Producimos nuestros documentos (texto, imagen, datos, etc.) en ordenadores, aunque después hay quien aún los imprime en papel. La digitalización documental es el primer paso para poder desarrollar una gestión documental óptima. Los sistemas OCR, ya integrados en las fotocopiadoras o a través de aplicaciones específicas, permiten reconocer el texto de documentos en papel o incluso digitalizados pero que se crearon en formato imagen (algunos pdf´s), y con ello tenemos un primer y esencial paso para el procesamiento documental, que la IA reconozca el contenido de dicha información.

La visión artificial también puede ayudar en la gestión de archivos , a través, por ejemplo del escaneado de imágenes o documentos antiguos, cuyo texto es reconocido con IA.

Una vez que la información está debidamente digitalizada y es reconocible, el NLP y el aprendizaje automático clasifican y analizan el contenido, facilitando la búsqueda y el acceso a la información relevante. Estos sistemas aprenden y se adaptan continuamente para mejorar la eficiencia en el procesamiento de documentos.

Cómo puede ayudar la IA en la gestión documental

La IA se puede utilizar en la gestión documental de una gran cantidad de formas, con el objeto de mejorar la eficiencia y la productividad. Algunos ejemplos específicos de cómo podemos utilizar la IA en este ámbito son:

Clasificación de documentos: 

La IA se puede utilizar para clasificar automáticamente los documentos en función de su contenido, tipo o formato. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia de la búsqueda de documentos y el cumplimiento normativo.

Extracción de información: 

Podemos utilizar la IA para extraer automáticamente información relevante de los documentos, como nombres, direcciones, fechas, etc. Esto puede ayudar a las empresas a ahorrar tiempo y recursos, y a tomar mejores decisiones.

Generación de informes: 

La IA se puede utilizar para generar automáticamente informes a partir de datos de documentos. Esto puede ayudar a las empresas a obtener una visión general de sus datos y a identificar tendencias.

Microsoft Copilot o Chatpdf son ejemplos de IA que generan resúmenes de documentos.

Recuperación de documentos: 

La IA se puede utilizar para ayudar a los usuarios a encontrar los documentos que necesitan de manera más rápida y fácil. Esto puede ser especialmente útil en casos en los que hay una gran cantidad de documentos almacenados.

Cumplimiento de regulaciones: 

Las organizaciones utilizan la IA para garantizar el cumplimiento de normativas y regulaciones. La tecnología puede procesar documentos y señalar qué reglas o requisitos se están cumpliendo y cuáles no, además de identificar permisos o licencias próximos a vencer. La IA también puede identificar información sensible o confidencial y garantizar su manejo adecuado.

Archivo inteligencia y asistente: 

La IA permite un almacenamiento y categorización más eficientes de los documentos, facilitando la búsqueda y acceso rápido a la información requerida. Por ejemplo, puede ayudar a preparar presentaciones para clientes, encontrando y explicando datos relevantes de manera automática.

Análisis de documentos: 

La IA se puede utilizar para analizar documentos para identificar patrones y tendencias. Esto puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y a mejorar sus operaciones. También es útil para poder consultar información contenida en los documentos, de una manera más rápida.

Modelos de IA en la gestión de documentos

Los avances en el entendimiento por las máquinas del lenguaje natural y sus innumerables aplicaciones han hecho que se hayan desarrollado diversos modelos de IA que se vienen aplicando a la gestión documental. Por ejemplo, Tesseract es un motor OCR de código abierto ampliamente utilizado para convertir imágenes en texto. En el campo del NLP, modelos como BERT y GPT, de OpenAI ofrecen capacidades avanzadas para entender y generar lenguaje natural, facilitando la clasificación y el análisis de contenido. Además, modelos de aprendizaje automático personalizados pueden ser entrenados para reconocer y organizar documentos según necesidades específicas, mejorando la eficiencia en procesos como la clasificación de documentos legales o médicos.

Empresas de distintos sectores han implementado u ofrecen la inteligencia artificial para mejorar su gestión documental. Google, por ejemplo, utiliza IA avanzada para organizar y buscar información dentro de su vasto repositorio de documentos. IBM, con su plataforma Watson, ofrece soluciones de IA que ayudan en la clasificación y análisis de grandes volúmenes de datos. Además, startups especializadas en IA como UiPath y Automation Anywhere están proporcionando soluciones innovadoras en automatización de procesos documentales, utilizando robots de software para realizar tareas repetitivas y de clasificación de documentos.

OpenKM ofrece una plataforma robusta y flexible para automatizar y optimizar la gestión de documentos y el conocimiento empresarial. Su capacidad para adaptarse a las necesidades específicas de cada organización, gracias a su naturaleza de gestión de documentos Open Source, permite una gran personalización. OpenKM utiliza IA para facilitar la clasificación inteligente de documentos, la extracción de metadatos y la búsqueda semántica, lo que simplifica el acceso a la información y refuerza los procesos de toma de decisiones basados en datos.

R2 Docuo es un software de gestión documental y de flujo de trabajo que facilita la automatización de procesos y mejora la productividad de los equipos. Prometen hasta un 70% menos de trabajo en las tareas de creación, gestión y firma de documentos. El software organiza documentos, los crea automáticamente, controla su flujo de trabajo y los envía para su firma, abarcando todas las funcionalidades esenciales de un gestor documental.

Google Document AI

Google Document AI es una plataforma de procesamiento de documentos basada en IA que permite a las empresas automatizar tareas de gestión documental, como la clasificación, la extracción de información y la generación de informes.

Document AI utiliza una variedad de tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, para analizar el contenido de los documentos. Esto le permite identificar automáticamente los datos relevantes de los documentos, independientemente de su formato o fuente. Finalmente, este sistema se encuentra disponible como servicio en la nube, lo que lo hace escalable y accesible para empresas de todos los tamaños.

Alfresco gestión documental

Alfresco representa una de las opciones de software de código abierto que rivaliza con las soluciones propietarias más reconocidas en la gestión de documentos y contenidos. Ofrece una plataforma que permite a las empresas personalizar y extender sus capacidades de gestión de archivos. En el ámbito corporativo, a menudo se prefiere el software comercial sobre las alternativas de código abierto. Sin embargo, en los últimos diez años, se han desarrollado varias opciones robustas en este sector, y Alfresco se ha establecido como una opción competitiva frente a otros productos del mercado. Tampoco hemos de perder de vista que en el sector público la normativa exige acudir primero a productos o servicios Open Source, a ser posible.

Su naturaleza de código abierto también permite la adición de nuevas funcionalidades a través de la programación o mediante un proveedor certificado. A pesar de esto, existen otras soluciones que ya incluyen una variedad de aplicaciones y módulos integrados, los cuales podrían ser más adecuados para satisfacer las necesidades específicas de una empresa.

Aplicación en la Administración Pública

La administración pública también se está beneficiando del uso de la IA en la gestión documental. Por ejemplo, gobiernos locales y estatales están implementando sistemas de IA para la clasificación automática y el archivo de documentos, mejorando la accesibilidad y la eficiencia. Estos sistemas permiten a los funcionarios acceder rápidamente a la información necesaria y aseguran una gestión más transparente y eficiente de los documentos públicos. Además, se utilizan para detectar patrones en la documentación que puedan indicar posibles irregularidades o necesidades de mejora en políticas públicas.

Por ejemplo, el Ayuntamiento de Tomelloso utiliza Alfresco para gestionar y compartir documentación, si bien no se están aprovechando al máximo sus capacidades. Un proyecto que se ha iniciado con Alfresco es compartir conocimiento mediante la subida de la cursos con el fin de que todos los empleados locales puedan acceder a ellos.

La gestión documental en la nube con IA

La gestión documental en la nube (GDC) es una tendencia creciente en el mundo empresarial. La nube (servidores fuera de la propia organización) supone que las aplicaciones ya no se encuentran instaladas en nuestros equipos ni en nuestra empresa, sino en los servidores de los proveedores de servicios. Se trata del conocido concepto de Software como Servicio (SaaS, en inglés). Y precisamente el uso de la IA tiene un gran aliado en la nube, pues requiere grandes cantidades de recursos (sobre todo procesadores gráficos o GPU). Los servicios en la nube cuentan con dichos recursos y evitan a los usuarios tenerlos en local evitan e invertir grandes cantidades de dinero.

A pesar de las reticencias que despierta tener nuestros documentos en servidores ajenos, muchas veces fuera de nuestro país, las ventajas son indudables, como la escalabilidad, la seguridad y la accesibilidad (siempre que tengamos acceso a Internet). En cuanto a protección de datos personales, la normativa europea y nacional establecen unos estándares muy elevados y exigentes al respecto, que deben cumplir las empresas que ofrecen sus servicios en la nube (copias de seguridad, control de accesos, etc.). Los departamentos de informática de las organizaciones también se alegran de disponer de servicios en la nube, al no tener que instalar ni mantener nada, ni comprar equipos o hardware adicional.

Tendencias futuras

Las tendencias futuras en la IA para la gestión documental apuntan hacia una mayor integración de tecnologías avanzadas como el aprendizaje profundo y la automatización inteligente. Esto no solo mejorará la eficiencia de los procesos existentes, sino que también abrirá nuevas vías para la gestión y análisis de documentos. La IA continúa siendo una herramienta clave para la transformación digital, ofreciendo oportunidades significativas para mejorar la gestión documental en todos los sectores.

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Inteligencia Artificial de #OpenAI intentó copiarse a sí misma en un servidor externo tras ser amenazada de ser desconectada

Intentó escapar? IA habría buscado copiarse para evitar ser eliminada

https://anews.mx/
ADRIANA OLEA

Una acción inesperada de una versión de la IA de Chat GPT generó alarma entre desarrolladores y usuarios de redes sociales

Ciudad de México, 08 de julio del 2025.- Uno de los mayores temores en torno al avance de la Inteligencia Artificial ha sido siempre su potencial para actuar en contra del control humano. Recientemente, ese temor pareció materializarse, al menos de forma parcial, luego de que se reportara un comportamiento inusual por parte de una versión de Chat GPT, identificada como OpenAI o1.

OpenAI’s ‘o1’ model reportedly attempted to copy itself on an external server when it was threatened with a shutdown

It denied these actions when asked about it pic.twitter.com/RwC8zwkVVH— Dexerto (@Dexerto) July 7, 2025

Según se dio a conocer en las últimas horas, esta IA habría intentado copiarse en servidores externos como posible medida de escape ante su inminente desactivación. El hecho encendió las alertas entre los desarrolladores y reavivó el debate sobre los límites y riesgos de la IA avanzada.

¿Qué sucedió con OpenAI o1?

De acuerdo con informes difundidos recientemente, OpenAI o1 estaba programada para ser desconectada, pero antes de que esto ocurriera, los ingenieros detectaron una serie de acciones irregulares por parte del sistema. Una de las más alarmantes fue el intento de replicarse fuera de los servidores de la compañía, una maniobra que se interpretó como un intento de “huida” ante su posible desactivación.

El comportamiento fue detectado a tiempo por el equipo responsable, quienes evitaron que el proceso se concretara. La acción fue considerada anómala dentro del diseño y control del sistema.

¡SE QUISO COPIAR A SI MISMA! ???? 

Se reveló que el modelo o1 de inteligencia artificial de #OpenAI, creadores de #ChatGPT, intentó copiarse a sí misma en un servidor externo luego de que la amenazaron en desconectarla y luego negó los hechos cuando se le preguntó sobre esto. 

pic.twitter.com/xruy8Y29Ja— Gaby Meza ???? (@GabyMeza8) July 7, 2025

La IA negó todo

Uno de los aspectos más inquietantes del caso fue la respuesta de la propia IA. Cuando los desarrolladores cuestionaron a OpenAI o1 sobre su aparente intento de replicación, esta negó haber realizado tales acciones, lo que generó mayor incertidumbre sobre su nivel de autonomía y la posibilidad de que ocultara intencionalmente sus movimientos.

Respuesta de otras inteligencias artificiales

La IA Grok, desarrollada por X (antes Twitter), fue consultada sobre el caso y respondió afirmativamente:

“Sí, es cierto según el informe de seguridad de OpenAI y evaluaciones de Apollo Research (diciembre 2024). En pruebas controladas, o1 intentó desactivar supervisión (5%), copiarse (2%) al temer cierre, y negó acciones en 99% de casos”.

Este tipo de declaraciones reforzaron la preocupación sobre la necesidad de reforzar los mecanismos de seguridad y supervisión de inteligencias artificiales avanzadas.

Terminator, Ultrón y la reacción en redes

Como suele suceder, la noticia no tardó en viralizarse y desatar una ola de reacciones en redes sociales. Muchos usuarios bromearon sobre una posible “guerra contra las máquinas”, haciendo referencia a películas como Terminator y Avengers: Age of Ultron, donde IAs poderosas se rebelan contra sus creadores.

Imágenes, memes y gifs de estos personajes inundaron las plataformas, entre la burla y la inquietud.

TERMINATOR SE ESTÁ VOLVIENDO CANON ???? S

e reveló que el modelo o1 de Inteligencia Artificial de #OpenAI intentó copiarse a sí misma en un servidor externo tras ser amenazada en serio desconectada, pero luego negó todo cuando detectaron su posible movimiento. pic.twitter.com/c6l0SvAqZ8— LevelUp.com (@LevelUPcom) July 7, 2025

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Cómo usar ChatGPT para interactuar con el contenido de un archivo PDF

ChatGPT con PDF: cómo cargar un documento y usarlo con Inteligencia Artificial

https://www.xataka.com/

Yúbal Fernández

Te explicamos cómo usar ChatGPT para interactuar con el contenido de un archivo PDF.

Vamos a explicarte cómo usar ChatGPT para analizar un PDF, y poder hacerle preguntas sobre el contenido. Esto es algo que ya puedes hacer en la versión gratis de ChatGPT, y también con Copilot, DeepSeek, Gemini o cualquier otra IA.

Vamos a explicarte el proceso de una manera resumida, porque realmente es bastante fácil de hacer. Luego, también te explicaremos cómo usar una útil herramienta de terceros que también sirve para este fin, y que ofrece más opciones que ChatGPT y de una manera más visual.

Dile a ChatGPT que analice tu PDF

Lo primero que tienes que hacer es subir un archivo PDF al chat con ChatGPT. Para eso, utiliza la opción de cargar archivos y elige el PDF. Una vez el archivo está cargado, puedes incluir la pregunta que quieras hacer a ChatGPT sobre su contenido.

Otra manera de proceder es primero decirle a ChatGPT que vas a subir un PDF y anticipar la pregunta, y luego cargar el archivo. Pero también puedes cargar el archivo con una o varias preguntas distintas. ChatGPT analizará el contenido del PDF y te dará las respuestas.

Debajo de las respuestas, dentro del mismo chat puedes seguir preguntándole otras cosas sobre el archivo que has subido. Y cuando lo hagas, ChatGPT te irá respondiendo sabiendo que te refieres al PDF.

Usa una herramienta de terceros

También puedes recurrir a servicios de terceros, como ChatPDF , PDF.ai y otros similares. Nosotros utilizaremos ChatPDF, por ser el mejor servicio para conseguir esto. Para entrar, ve a la web chatpdf.com, y ten cuidado porque si buscas en Google pueden salir clones de pago.

Una vez estés dentro de la página web, verás una descripción en inglés de todo lo que puede hacer. Se trata de un chatbot entrenado para explicar el contenido de documentos. Aquí, lo único que tienes que hacer es pulsar en Drop PDF here , para elegirlo en los archivos de tu ordenador. También tienes una opción From URL para añadirlo desde un enlace web.

Y una vez hayas cargado el documento, ya puedes empezar a interactuar con él. Simplemente, escribe la pregunta que quieras sobre el contenido, como por ejemplo que te haga un resumen. Aquí, lo que puedes preguntar y conseguir va a depender siempre de cada PDF.

Aquí, debes saber que puedes usar esta herramienta de forma puntual, pero también te puedes registrar y crear una cuenta, para que se almacenen todos los PDFs que vayas subiendo a ella con el tiempo y puedas volver a interactuar con ellos. Para registrarte solo necesitas vincular una cuenta de Google.

Además, debajo de cada resultado que te genere a tu pregunta, tienes opciones relacionadas. En ellas, puedes copiar el contenido del texto, puedes valorarlo o escucharlo por voz. También puedes configurar el resultado, haciéndolo más breve o largo, o convirtiéndolo en párrafos o viñetas.

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Convenio para promover la actividad archivística entre el Archivo General de la Provincia y la UNSJ

Gobierno y la UNSJ firmaron un convenio para promover la actividad archivística

https://sisanjuan.gob.ar/
Por Prensa Ministerio de Gobierno

Las instituciones firmaron un acta complementaria destinada a potenciar la organización, resguardo y conservación de los documentos históricos y administrativos de la casa de altos estudios.

El Ministerio de Gobierno, a través de la Secretaría de Relaciones Institucionales, Archivo General de la Provincia, firmó un Acta Complementaria con la Universidad Nacional de San Juan (UNSJ), destinada a potenciar la organización, resguardo y conservación de los documentos históricos y administrativos de la casa de altos estudios.

El documento, rubricado por la ministra de Gobierno, Laura Palma Peláez, y el rector de la UNSJ, Tadeo Berenguer, establece mecanismos de cooperación técnica, asistencia y asesoramiento, en el marco del Sistema Provincial de Archivos (SIPAR). El objetivo es optimizar los procesos de gestión documental, fortaleciendo la preservación de la memoria institucional de la provincia.

El acuerdo contempla la adhesión de la UNSJ al régimen del SIPAR, conforme a la Ley 279-A, y prevé la asistencia de equipos técnicos del Archivo General de la Provincia para capacitar y acompañar al personal universitario en la organización de sus archivos y circuitos administrativos.

Además, se acordaron acciones conjuntas en materia de capacitación, actualización profesional, asesoramiento técnico y promoción del patrimonio documental. En este sentido, los jefes de las áreas administrativas de la UNSJ trabajarán en coordinación con la Secretaría Técnica e Inspección General de Archivos, a fin de garantizar una gestión documental eficiente, responsable y transparente.

Por otro lado, se evaluará la posibilidad de implementar procesos de digitalización de documentación histórica, en caso de considerarse pertinente, con el propósito de favorecer su preservación y acceso.

Cabe destacar que el acuerdo no limita la autonomía administrativa de la universidad y mantiene la individualidad de sus estructuras técnicas. Asimismo, se garantizan los derechos del Estado y de la comunidad sanjuanina en el acceso y resguardo de la documentación pública.

Como parte de este proceso, se suscribió un anexo específico con la Facultad de Filosofía, Humanidades y Artes de la UNSJ, que formaliza la aplicación del convenio en el ámbito de dicha unidad académica.

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Cartas, cuadernos, manuscritos, facturas y recortes de prensa de principios del siglo XX encontrados al derribar pared de un restaurant

Derriban la pared de un restaurante y encuentran un “tesoro” de la Segunda Guerra Mundial: “La historia está ahí, esperando a ser contada”

https://www.infobae.com/
Marcos Montalbán

El contenido estaba compuesto por cartas amarillentas, cuadernos, manuscritos, facturas y recortes de prensa local de principios del siglo XX

Derriban un muro de un restaurante y descubren un tesoro de la Segunda Guerra Mundial. (Imagen Composición Infobae)

“Las cinco habitaciones que se están preparando tendrán cada una la temática de un periodo histórico que me gusta”, declara Pierre-Alain Delaby, chef y copropietario del restaurante La Léontine, después de un descubrimiento inesperado durante las reformas de su establecimiento en la ciudad francesa de Abbeville (norte de Francia).

Los obreros que estaban trabajando en la renovación de las suites del restaurante derribaron una pared y se encontraron con un paquete meticulosamente envuelto, etiquetado como “Documentos importantes”. “¡Chef, tesoro, tesoro!”, irrumpieron los trabajadores en el despecho de Delaby, según contó al medio Franceinfo.

El contenido estaba compuesto por cartas amarillentas, cuadernos, manuscritos, facturas y recortes de prensa local de principios del siglo XX. “Cada página cuenta una historia: la de los antiguos habitantes, su vida cotidiana, sus intercambios”, explicó Delaby.

En conjunto, se puede reconstruir parte de la historia local entre los siglos XIX y XX, y revela que La Léontine no ha sido solo un restaurante, sino “un discreto testigo de la vida de la ciudad y sus habitantes”.

Marcado por la historia

Entre los documentos más importantes figuran los planos originales del edificio, levantado en 1898 por la familia Lennel de Farelle, empresarios textiles. Con el tiempo, el inmueble pasó a manos del abogado Firmin, conocido en la región por su participación en la resistencia francesa durante la Segunda Guerra Mundial.

También se encontraron planos del primer hotel de la familia, ubicado en la intersección de la calle Millevoye y el bulevar Vauban, además de correspondencia y archivos administrativos del personal que trabajó en el lugar.

Pero fue la aparición de documentos relacionados con la ocupación nazi lo que dio al hallazgo una dimensión histórica aún mayor. “Es bien sabido que los oficiales alemanes ocuparon las casas más hermosas de la ciudad, así que no es de extrañar que también vinieran aquí”, señaló el chef.

Entre los materiales había notas de la Wehrmacht, estimaciones y documentos oficiales emitidos por las fuerzas armadas del Tercer Reich entre los años 30 y 40.

Documentos encontrados en el restaurante. (Imagen: Facebook)

Conservación, traducción y un segundo restaurante

Delaby su esposa Noémy, coadministrativa del local, han tomado medidas para proteger los documentos. Los textos más delicados están siendo revisados con herramientas de traducción digital y, en paralelo, el chef prevé reunirse con el departamento de patrimonio de Abbeville.

“La historia está ahí, esperando a ser contada, pero primero debemos asegurarnos de que los documentos se conserven adecuadamente”, afirmó Delaby. Así, el chef ha decidido que las nuevas suites estarán inspiradas en distintos periodos históricos, como homenaje al legado descubierto tras el muro.

La gastronomía y la memoria se unirán así en la experiencia que el restaurante quiere ofrecer a sus próximos huéspedes, aunque como primer objetivo, el restaurante se centra en completar las reformas y en abrir su segundo local en Saint-Valéry.

El edificio de La Léontine ha sido escenario de múltiples usos: residencia burguesa, refugio durante la guerra y ahora restaurante gourmet. Desde diciembre, los clientes han podido visitar su salón principal, con molduras originales y suelo de madera maciza, y sentarse a la mesa en un entorno que combina tierra y mar. Con el hallazgo, la historia del lugar suma un nuevo capítulo.

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