La combinación de una gestión documental inteligente con low-code va a proporcionar a las empresas mejoras significativas en sus procesos documentales.
Las empresas trabajan con diferentes tipos de documentos y necesitan ordenarlos, y almacenarlos por distintos conceptos. A menudo, estos documentos se reciben en papel y es necesario archivarlos en formato digital, o realizar un apunte en nuestro sistema informático de la ubicación física del documento.
Muchas empresas siguen realizando estos procedimientos de forma manual, o en el mejor de los casos utilizan tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Pero ambas estrategias son costosas y lentas, y en general constituyen un cuello de botella.
Existe una mejor manera de resolver este problema, y pasa por combinar varias tecnologías como low-code e Inteligencia artificial.
UN PASO MÁS ALLÁ DE LA GESTIÓN DOCUMENTAL
Automatizar un proceso de gestión documental, sobre todo si lo hacemos con grandes volúmenes de documentos, requiere:
- Clasificar los documentos que entren, extraer los datos, y dejarlos de forma estructurada en una base de datos.
- Que un equipo de personas reciba las incidencias reportadas durante el proceso automático de extracción de datos y que las solucione.
- Una interfaz de usuario para validar y conciliar la información.
Si trasladamos esta necesidad a un escenario tecnológico, nos damos cuenta de que, en realidad estamos hablando de digitalizar un proceso que tenga en cuenta todo lo anteriormente apuntando. Y para ello, vamos a necesitar una herramienta con capacidad para generar nuevas aplicaciones de forma ágil, y que además pueda integrarse con otras soluciones tecnológicas.
Es cierto que una integración con un OCR podría facilitarnos mucho el trabajo, pero en la actualidad ya existen otras tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial que pueden contribuir de una forma mucho más sólida a mejorar nuestros procesos.
Hoy en día, ya es posible utilizar tecnologías de lenguaje natural y machine learning para que nos ayuden a clasificar y extraer información de nuestros documentos. Los servicios de aprendizaje automático pueden entender nuestros documentos como pares clave/valor , por lo que interpretan mejor las distintas variedades de documentos que un OCR.
Sin embargo, el aprendizaje automático no es más que una parte del sistema, y un automatismo dentro de nuestro workflow de trabajo. Cuando diseñamos nuestro proceso con una herramienta de desarrollo de aplicaciones deberemos tener en cuenta que este automatismo va a generar incidencias que deberán resolverse por nuestro equipo humano. Además, deberemos aprovechar estas entradas para retroalimentar a nuestro sistema de aprendizaje automático.
Y no olvidemos que, en la mayoría de las ocasiones estos procesos de extracción y clasificación de datos no son más que la punta del iceberg, y que puede haber muchos más pasos antes y después del proceso de gestión documental, por lo que será conveniente contar con una herramienta low-code como AuraQuantic que nos ayude a poner en marcha todos los procesos que necesitamos de forma ágil, y con capacidades de integración con otras herramientas como RPA, ERP, etc.
