En un mundo impulsado por los datos, la capacidad de manejar información de manera rápida y eficiente es un factor decisivo para alcanzar los objetivos. Desde documentos en papel hasta archivos digitales, la gestión de grandes volúmenes de información sigue siendo un desafío crítico para agilizar y optimizar procesos internos y de clientes. Aquí es donde el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) combinado con la IA Generativa está transformando la forma en que las organizaciones operan, permitiendo no solo la digitalización, sino también la generación automática de contenido con un alto nivel de precisión y relevancia.

¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)?

El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), es una tecnología diseñada para convertir texto impreso o manuscrito en datos digitales. Su función principal es digitalizar documentos físicos para que puedan ser almacenados, buscados y procesados de manera electrónica. Desde recibos y facturas hasta formularios y contratos, el OCR es capaz de extraer información clave de una variedad de formatos.

A pesar de su eficacia, el OCR por sí solo tiene limitaciones: no puede interpretar el significado de los datos extraídos ni generar contenido nuevo a partir de ellos. Esto crea una oportunidad para complementar esta tecnología con IA Generativa, lo que amplía significativamente sus capacidades. 

IA Generativa: Elevando el valor del OCR

La IA Generativa lleva el Reconocimiento Óptico de Caracteres al siguiente nivel. No solo automatiza la extracción de información, sino que también permite la comprensión, el análisis y la creación de contenido nuevo basado en los datos procesados. Esto transforma documentos estáticos en fuentes de información dinámica y utilizable.

Por ejemplo, si un OCR extrae información de una factura, la IA Generativa puede categorizarla, completar campos faltantes según cruces de información interna y generar reportes financieros automatizados. Además, esta tecnología puede personalizar respuestas y crear nuevos documentos, optimizando así los flujos de trabajo empresariales y reduciendo errores humanos.

Casos de uso: Cómo OCR e IA Generativa transforman procesos empresariales

1. Seguros: automatización del reembolso de gastos médicos 

El proceso de reembolso de gastos médicos puede convertirse en un desafío tanto para los asegurados como para las aseguradoras y las Instituciones de Salud Previsional. En situaciones donde el sistema IMED no está disponible o los servicios no están cubiertos automáticamente, los asegurados deben enviar boletas y facturas manualmente a través de portales específicos. Este procedimiento implica manejar documentos con formatos variados, donde la información puede ser inconsistente, difícil de leer o estar incompleta, y considerando el volumen que pueda manejar cada organización resulta en un proceso complejo.

Para las aseguradoras e instituciones de salud previsional, esta falta de uniformidad en los datos representa una barrera para ingresar las solicitudes en sus sistemas internos, lo que a menudo resulta en retrasos, costos adicionales y una experiencia frustrante para el cliente. Los campos obligatorios, como el RUT del prestador, el código del servicio o el tipo de atención, suelen no estar claramente indicados en las boletas, lo que requiere intervención manual para completar la información.

Implementar OCR e IA Generativa en este proceso transforma radicalmente la experiencia de reembolso, resolviendo estos problemas con rapidez y precisión.

¿Cómo es el proceso? Acá lo detallamos:

1. Carga de documentos: Los asegurados suben fotos o archivos PDF de boletas médicas y facturas al portal de la aseguradora.
2. Extracción de Información con OCR: El sistema digitaliza los documentos y extrae datos clave como fecha de emisión, monto total e identificación del prestador.
3.  Validación y enriquecimiento con IA Generativa: 

• Reconoce campos faltantes y los completa automáticamente con base en patrones o información previamente almacenada.
• Interpreta datos no estructurados, como notas manuales, y los transforma en formatos estandarizados.
• Genera un resumen que clasifica el tipo de atención (consulta médica, examen, medicamento, etc.).
• Rellena la información obtenida en sistemas internos 

4. Generación de respuesta: La IA disponibiliza la información procesada y lista para ser ingresada directamente en el sistema interno que ejecuta el proceso de reembolso.
5. Procesamiento automático: La solicitud final se integra automáticamente en el flujo de trabajo interno, reduciendo tiempos de espera y errores, lo que resulta en una mejor experiencia del cliente al tener una respuesta rápida de su solicitud de reembolso.

2. Sector financiero: automatización de facturas 

El manejo de facturas en el sector financiero puede ser un proceso altamente propenso a errores debido a la diversidad de formatos, la calidad variable de los documentos y la necesidad de validar información crítica antes de su registro. Los equipos contables suelen dedicar un tiempo significativo a tareas manuales, como la verificación de datos y la clasificación de documentos, retrasando los cierres financieros.

Además, la entrada manual de datos incrementa los costos operativos y limita la capacidad de las empresas para escalar sus operaciones. El uso de OCR e IA Generativa aborda estos desafíos al automatizar y enriquecer el flujo de trabajo, mejorando la precisión y reduciendo los tiempos de procesamiento.

Acá te detallamos cómo sería el proceso: 

1. Recepción de documentos: Las facturas llegan en diversos formatos, como escaneos físicos o PDFs enviados por correo electrónico.
2. Digitalización y Extracción con OCR: El OCR identifica y extrae datos clave, incluyendo: nombre del proveedor, RUT, número de factura, fecha de emisión y vencimiento, monto total. Finalmente, los documentos se convierten en archivos digitales estructurados.
3. Validación y enriquecimiento con IA Generativa:

• La IA detecta inconsistencias, como RUTs mal digitados o fechas que no coinciden con los términos del proveedor.
• Completa automáticamente campos faltantes, basándose en patrones de datos históricos o referencias del cliente.
• Clasifica las facturas según categorías contables, como proveedores recurrentes o tipo de servicio.

4. Automatización de reportes: Genera reportes contables listos para ser revisados por el equipo financiero.
5. Cierre financiero optimizado: Con la información digitalizada y validada, el cierre contable se realiza de forma más ágil, permitiendo una mayor transparencia y eficiencia. 

3. Sector legal: análisis y generación de contratos 

En el ámbito legal, la gestión de contratos representa uno de los desafíos más complejos y demandantes. Cada contrato implica el análisis exhaustivo de cláusulas, fechas, condiciones y obligaciones legales. Este proceso, que suele ser manual, consume tiempo valioso y está sujeto a errores humanos. 

Uno de los problemas comunes radica en la falta de estandarización en los documentos, lo que complica el análisis y el cumplimiento normativo. Aquí es donde la combinación de OCR e IA Generativa puede transformar la gestión de contratos, automatizando tareas repetitivas y proporcionando análisis detallados con mayor rapidez y precisión.

Así sería el paso a paso: 

1. Digitalización de contratos: El OCR escanea contratos físicos o digitales, extrayendo cláusulas clave, fechas de vencimiento y nombres de las partes.
2. Interpretación con IA Generativa: Identifica términos críticos, como penalidades o condiciones específicas. Además, sugiere redacciones basadas en contratos anteriores, adaptadas a las necesidades del cliente y completa automáticamente campos faltantes en plantillas de contrato.
3. Generación de resúmenes: La IA produce resúmenes ejecutivos que facilitan la comprensión de los contratos.
4. Automatización del flujo de trabajo: Los contratos analizados se integran en el software de gestión legal, optimizando su almacenamiento y seguimiento.

El Reconocimiento Óptico de Caracteres y la IA Generativa representan una combinación poderosa para transformar procesos empresariales. Juntos, no solo automatizan tareas repetitivas, sino que también generan valor al permitir una gestión más inteligente de la información. Estas tecnologías están redefiniendo los estándares de eficiencia y precisión en distintas industrias, ayudando a las empresas a mantenerse competitivas en un entorno cada vez más exigente. El futuro de la gestión documental es ahora y está liderado por el Reconocimiento Óptico de Caracteres y la IA Generativa.