{"id":65586,"date":"2022-02-14T13:12:23","date_gmt":"2022-02-14T12:12:23","guid":{"rendered":"https:\/\/openexpoeurope.com\/?p=65586"},"modified":"2022-03-02T13:13:23","modified_gmt":"2022-03-02T12:13:23","slug":"procesamiento-automatico-de-documentos-gestion-documental","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/procesamiento-automatico-de-documentos-gestion-documental\/","title":{"rendered":"Procesamiento autom\u00e1tico de documentos – Gesti\u00f3n Documental"},"content":{"rendered":"

Procesamiento autom\u00e1tico de documentos – Gesti\u00f3n Documental<\/strong><\/p>\n

\u00daltimamente se habla mucho de aplicaciones de la inteligencia artificial (IA<\/a>) en un sus distintas acepciones y tecnolog\u00edas anexas <\/span><\/span>(<\/span><\/span>Redes neuronales<\/a>, Machine Learning<\/a> , <\/span><\/span>V<\/span><\/span><\/a>isi\u00f3n <\/span><\/span><\/a>A<\/span><\/span><\/a>rtificial<\/a>, <\/span><\/span>P<\/span><\/span><\/a>rocesamiento de <\/span><\/span><\/a>L<\/span><\/span><\/a>enguaje natural<\/a> o Deep Learning<\/a> por citar algunos ) como algo innovador y \u201cde futuro\u201d.<\/span><\/span><\/p>\n

Sin embargo hay un \u00e1rea en la que llevan muchos a\u00f1os us\u00e1ndose estas t\u00e9cnicas de forma habitual. El tratamiento autom\u00e1tico de documentos, \u00faltimamente bautizado como \u201cProcesamiento Inteligente de Documentos\u201d (IDP: Intelligent Document Processing).<\/span><\/span><\/p>\n

Funcionamiento: Procesamiento autom\u00e1tico de documentos<\/h3>\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste?<\/span><\/span><\/p>\n

B\u00e1sicamente el procesamiento consiste en una serie de pasos:<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Ingesta\/importaci\u00f3n de documentos<\/b><\/span><\/span>: Se recibir\u00e1 peticiones de tratamiento de documentos por diversos medios (Web Services<\/a> , llamadas REST<\/a>, Colas <\/a><\/span><\/span>de mensajes<\/a> <\/span><\/span>,..), se importaran documentos de carpetas, <\/span><\/span>se leer\u00e1<\/span><\/span> mensajes y anexos de buzones de correo o se digitalizar\u00e1 directamente el papel por medio de esc\u00e1neres. <\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Conversi\u00f3n y limpieza<\/b>: Generalmente se convertir\u00e1 el formato al adecuado internamente y se limpiar\u00e1 las im\u00e1genes para que la fase de OCR sea m\u00e1s precisa.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Conversi\u00f3n a texto<\/b><\/span><\/span>: Si el documento era una imagen (y no un documento ofim\u00e1tico o texto) deber\u00e1 hacerse un proceso de reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR<\/a><\/span><\/span>)<\/span><\/span> para convertirlo a texto. Este texto extra\u00eddo, del cual se guardar\u00e1 tambi\u00e9n la ubicaci\u00f3n en cada punto de cada p\u00e1gina, servir\u00e1 posteriormente para clasificar y para extraer los campos necesarios.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Clasificaci\u00f3n y separaci\u00f3n<\/b>: En base al entrenamiento y aprendizaje previamente realizado, se clasificar\u00e1 cada documento en una de las categor\u00edas entrenadas, asignando una confianza a la decisi\u00f3n (Ej: Este documento puede ser una n\u00f3mina con un 86% de seguridad y una factura con un 50%). Si las im\u00e1genes recibidas inclu\u00edan varios documentos en las diversas p\u00e1ginas, en esta fase se separar\u00e1 tambi\u00e9n.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Extracci\u00f3n<\/b>: En base al entrenamiento realizado se extraer\u00e1 los datos del documento que se requieran para cada tipo documental (Ej: para tipo \u201cDNI\u201d se extraer\u00e1 \u201cn\u00famero de identidad\u201d, \u201cNombre\u201d, \u201cApellidos\u201d, \u201cFecha Nacimiento\u201d y \u201cFecha Caducidad documento\u201d. Adem\u00e1s de extraer palabras y n\u00fameros de texto impreso, esta extracci\u00f3n puede incluir tablas (Items de una factura, listados, etc), c\u00f3digos de barras, marcas (como las usadas en encuestas o ex\u00e1menes) y texto manuscrito.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Comprobaci\u00f3n<\/b>: Los datos extra\u00eddos podr\u00e1n comprobarse contra distintos sistemas para asegurar la correcci\u00f3n de los mismos (por ejemplo verificar un distrito postal extra\u00eddo contra una base de datos, comprobar si una fecha de vigencia es posterior a una fecha de contrato o si un n\u00famero de p\u00f3liza est\u00e1 en la lista de asegurados) as\u00ed como que cumplan ciertas reglas de los propios datos (d\u00edgitos de control de los documentos de identidad, operaciones matem\u00e1ticas en los datos de una factura, etc.)<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Revisi\u00f3n<\/b>: En los casos en que surjan dudas en la clasificaci\u00f3n o extracci\u00f3n, con usuario humano deber\u00e1 revisar los errores o dudas antes de liberar el documento.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Exportaci\u00f3n<\/b><\/span><\/span>: Con los datos extra\u00eddos y el documento clasificado, podr\u00e1 enviarse el documento para su almacenamiento en un gestor documental<\/a>. <\/span><\/span>A<\/span><\/span>dem\u00e1s los datos extra\u00eddos podr\u00e1n utilizarse para rellenar autom\u00e1ticamente formularios o dar de alta procesos, sin necesidad de intervenci\u00f3n manual.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ejemplo de proceso IDP (TCG)<\/i><\/span><\/span><\/p>\n

Los proceso de IDP podr\u00e1n tener en un proyecto real m\u00e1s pasos y complejidad, pudiendo componer un BPM<\/a> complejo, pero b\u00e1sicamente la estructura b\u00e1sica es la indicada.<\/span><\/span><\/p>\n

En cualquier caso el objetivo \u00faltimo es ahorrar trabajo manual, disminuir errores humanos y acelerar los procesos, ofreciendo, por parte de la entidad o empresa que los implementa, un mejor y m\u00e1s r\u00e1pido servicio a ciudadanos y clientes.<\/span><\/span><\/p>\n

Entrenamiento<\/b><\/span><\/span><\/p>\n

Una fase cr\u00edtica de estos sistemas, y donde m\u00e1s aplica el uso de \u201ctecnolog\u00edas inteligentes\u201d, es el entrenamiento. Tendr\u00e1 dos aspectos principales: entrenamiento de Clasificaci\u00f3n\/separaci\u00f3n y entrenamiento de extracci\u00f3n de datos.<\/span><\/span><\/p>\n

La fase de clasificaci\u00f3n suele ser (semi)autom\u00e1tica y se basa en ejemplos. Se entrega al sistema conjuntos de ejemplos de cada tipo de documento que se recibir\u00e1n en el proyecto (50 Documentos de identidad, 50 n\u00f3minas, 50 facturas,..). El sistema crea sus propias reglas bas\u00e1ndose tanto en las palabras y estructura de los documentos (clasificaci\u00f3n por contenido) como en la apariencia del documento (clasificaci\u00f3n por imagen).<\/span><\/span><\/p>\n

Este aprendizaje autom\u00e1tico debe refinarse, ya sea cambiando los ejemplos por otros m\u00e1s significativos, a\u00f1adiendo reglas y criterios \u201ca mano\u201d o bien definiendo criterios de confianza. (Ej.: para este tipo documental debe existir una confianza en la clasificaci\u00f3n de un 90% y adem\u00e1s el siguiente tipo de documento candidato\/posible debe tener menos del 80%)<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Entrenamiento para clasificar documentos (\u201cInforme caf\u00e9\u201d, \u201cInforme Az\u00facar\u201d, ..) (TCG)<\/i><\/span><\/span><\/p>\n

El entrenamiento de extracci\u00f3n es mucho m\u00e1s manual, aunque tambi\u00e9n puede tener aprendizaje autom\u00e1tico (donde el sistema crea sus propias reglas), y en \u00e9l se definir\u00e1 que campos o datos extraer y de que zonas del documento. Cuando el documento es un formulario es m\u00e1s f\u00e1cil, ya que la informaci\u00f3n est\u00e1 en puntos fijos de la p\u00e1gina (aunque no debemos \u201cconfiarnos\u201d ya que la digitalizaci\u00f3n deforma y desplaza los documentos y no siempre est\u00e1 en un punto exacto), pero cuando es un documento no estructurado, como una carta o un poder notarial, la informaci\u00f3n puede estar en cada documento en distintos puntos de la p\u00e1gina (o incluso en distintas p\u00e1ginas) y localizarlo implica tener en cuenta la estructura de la informaci\u00f3n buscada (\u201c\u00bfes una fecha? \u00bfEs un c\u00f3digo?<\/i>\u201d.) as\u00ed como otras palabras o elementos que puedan estar cerca (\u201cen el tercio inferior de la p\u00e1gina y a continuaci\u00f3n o debajo de las palabras \u2018Titular\u2019 o \u2018firmante\u2019 <\/i>\u201d). Como en el caso de la clasificaci\u00f3n, idealmente el sistema debe \u201caprender\u201d y crear sus propias reglas, pero mi experiencia es que siempre es conveniente \u201ctocarlas\u201d y realizar ajustes manuales para aumentar la calidad.<\/span><\/span><\/p>\n

Errores frecuentes:<\/strong><\/h3>\n

Es habitual que muchas empresas, que \u201cacaban de descubrir la IA<\/i>\u201d, olviden muchas de las necesidades y problemas que conlleva el tratamiento de documentos, limit\u00e1ndose a ofrecer un servicio que hace OCR y\/o que clasifica y que ofrecen como \u201clo m\u00e1s avanzado en tecnolog\u00eda<\/i>\u201d.<\/span><\/span><\/p>\n

Pero esto es solo un aspecto del problema, que \u201cen la vida real\u201d, fuera del mundo \u201cacad\u00e9mico\u201d, es mucho m\u00e1s complejo. <\/span><\/span><\/p>\n

Algunos problemas habituales que no siempre se tienen en cuenta son:<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Calidad de las im\u00e1genes<\/b>: Cuando hay que hacer OCR, la calidad de las im\u00e1genes es cr\u00edtica. Si la imagen est\u00e1 sucia, girada, deformada o desenfocada, el mejor motor de OCR no podr\u00e1 ofrecer buenos resultados. Por ello los productos especializados incluyen funciones de limpieza y tratamiento de la imagen para asegurar la calidad ANTES del realizar el OCR. Mucho incluyen adem\u00e1s clientes m\u00f3viles o web para que la digitalizaci\u00f3n sea mejor y no tener que corregir.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Separaci\u00f3n de los documentos<\/b>: Cuando hay que tratar miles de documentos, obligar a los operadores o clientes a separar cada documento (digitalizando cada uno\u00a0 o insertando manualmente p\u00e1ginas separadoras) es un trabajo innecesario que claramente es contrario al propio concepto de \u201cProcesamiento Inteligente de Documentos\u201d. Los buenos sistemas permiten recibir un fichero con m\u00faltiples p\u00e1ginas que componen el expediente completo, analizarlo y separar cada grupo de p\u00e1ginas para agruparlos en documentos (Ej.: 2 primeras p\u00e1ginas = N\u00f3mina, 4 p\u00e1ginas siguientes = IRPF, 10 \u00faltimas = Escrituras).<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Revisi\u00f3n Manual<\/b>: El mejor sistema del mundo tendr\u00e1 errores o dudas en el proceso autom\u00e1tico. Si una p\u00e1gina tiene 2000 caracteres, un acierto del 99% implica una media de errores de 20 caracteres. Si alguno de ellos es la informaci\u00f3n que nos interesa extraer (Fecha nacimiento, direcci\u00f3n, nombre, N\u00famero documento identidad,..) deber\u00e1 revisarse manualmente. En la pr\u00e1ctica, seg\u00fan la calidad de la imagen, la complejidad de los documentos y el producto elegido, deber\u00e1 revisarse entre un 10 y un 20% de los documentos (lo cual en cualquier caso significa que hemos ahorrado el tratamiento manual de un 80 o 90%). Aunque sea un porcentaje peque\u00f1o, pueden ser muchos documentos diarios. Los sistemas especializados incluyen interfaces de usuario optimizados que presentan los documentos err\u00f3neos, resaltan los datos dudoso y permiten incluso hacer OCR interactivo simplemente marcando una zona o palabra, reduciendo el tiempo empleado en corregir cada documento y por supuesto, sin necesidad de desarrollar un interfaz de usuario nuevo.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Interfaz de usuario para revisi\u00f3n manual (TCG)<\/i><\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Conversi\u00f3n de formatos<\/b><\/span><\/span>: Seg\u00fan el proyecto y circuito, debe asumirse que no siempre se recibir\u00e1 los documentos en el formato o configuraci\u00f3n adecuada (por ejemplo puede recibirse unos documentos como Office, otros como pdf y otros como tiff, o incluso en caso de recibirse como pdf, podr\u00edan tener color o blanco y negro y distinta calidad (DPI<\/a><\/span><\/span>)<\/span><\/span> . Para poder procesarlos adecuadamente y aumentar el tratamiento autom\u00e1tico, es mejor unificar formatos antes de procesar. Igualmente es conveniente convertir y unificar el formato de salida para almacenar los documentos (por ejemplo generando PDFa<\/a>, el formato recomendado para archivo a largo plazo).<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Tiempo de entrenamiento\/desarrollo<\/b>: Un factor a tener en cuenta es el tiempo que lleva entrenar un sistema. Ese tiempo no representa solo coste\/tiempo de mano de obra especializada hasta conseguir buenos resultados, sino coste de oportunidad si surge un nuevo formato de documento a recibir (como cuando cambia el formato de DNI o de un formulario de la administraci\u00f3n) y mejor atenci\u00f3n a los usuarios. Debe tenerse en cuenta siempre el esfuerzo que implica entrenar un proyecto de IDP.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Ajuste fino del automatismo<\/b>: En ocasiones el sistema inteligente no es \u201csuficientemente inteligente\u201d, tanto a la hora de clasificar un documento como a la hora de extraer informaci\u00f3n del mismo, y es necesario hacer ajustes finos. Por ejemplo el sistema puede confundir al clasificar un tipo de documento con otro, sin embargo sabemos que el segundo tiene siempre 3 p\u00e1ginas y en la \u00faltima aparece la palabra \u201cDelegado\u201d. Es necesario poder hacer ajustes manuales sobre las reglas que genera el sistema. Respecto a la extracci\u00f3n, en lugar de dejar a criterio del sistema, si por ejemplo indicamos que un campo a extraer es una fecha con un formato de fecha alem\u00e1n, o que un texto estar\u00e1 escrito siempre en may\u00fasculas y tendr\u00e1 una longitud de 50 caracteres, disminuimos los errores o dudas de extracci\u00f3n y detectamos las incoherencias, evitando que se admitan como correctos campos extra\u00eddos err\u00f3neamente. Debe analizarse si el sistema permite este tipo de ajustes y parametrizaci\u00f3n para disminuir errores y aumentar automatismo.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Autoaprendizaje<\/b>:\u00a0 En ocasiones no se dispone de suficientes ejemplos para entrenar el sistema o no hay tiempo para hacerlo. Lo que implica empezar con un sistema en el que deber\u00e1 procesarse manualmente casi todos los documentos. Muchos sistemas especializados puede ir aprendiendo \u201csobre la marcha\u201d, mejorando su comportamiento a partir de las correcciones manuales y adem\u00e1s generando una base de conocimiento (entrenamiento) que pueden utilizarse como base\u00a0 para realizar un ajuste fino.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7 Monitorizaci\u00f3n\/estad\u00edsticas<\/b>: Para evaluar el comportamiento de un sistema, y sobre todo poder mejorarlo, es necesario medirlo. Un buen sistema de IDP incluye una monitorizaci\u00f3n y estad\u00edsticas exhaustivas que permitan por ejemplo: Analizar el grado de automatismo (para, si es bajo, revisar y mejorar el entrenamiento), revisar la carga de los sistemas (por si se producen picos de trabajo que pongan en riesgo el funcionamiento), revisar la carga de los usuarios (por si hay operadores o equipos con demasiado trabajo y otros sin asignaci\u00f3n),..<\/span><\/span><\/p>\n

Teniendo en cuenta todo lo anterior, mi recomendaci\u00f3n cuando recibimos una propuesta de un nuevo producto con \u201clas \u00faltimas tecnolog\u00edas de IA<\/i>\u201d o \u201cun avanzado motor cognitivo<\/i>\u201d es revisar en detalle, no solo la clasificaci\u00f3n sino c\u00f3mo resuelven todos esos puntos cr\u00edticos que al final asegurar\u00e1n la calidad y automatismo. En otro caso se perder\u00e1 tiempo y dinero con un producto inadecuado. <\/span><\/span><\/p>\n

Hay que recordar que se trata de un enfoque industrial<\/b> de automatizaci\u00f3n. No estamos eligiendo un \u201ccoche deportivo con un motor potente\u201d, sino una \u201cfurgoneta de reparto\u201d. Hay que repartir por caminos sucios y debemos asegurarnos de que no se pinchen las ruedas, de \u201cno dejarse los bajos<\/i>\u201d con los baches y de que existan talleres cercanos para arreglarlo lo antes posible.<\/span><\/span><\/p>\n

Por supuesto hay casos en que un sistema sencillo o no especializado puede ser suficiente. Pero no hay que enga\u00f1arse, los problemas anteriores est\u00e1n siempre vigentes en mayor o menor medida.<\/span><\/span><\/p>\n

Desde un punto de vista econ\u00f3mico, puede tambi\u00e9n plantearse que, en funci\u00f3n del volumen previsto, no se justifica un sistema especializado; pero siguiendo esa l\u00ednea de razonamiento, hay que revisar si realmente se requiere alg\u00fan tipo de sistema o puede hacerse manualmente, ahorrando costes, licencias y\/o infraestructura.<\/span><\/span><\/p>\n

Algunos productos:<\/strong><\/h3>\n

Hay muchos productos muy establecidos y probados en el mercado (algunos de ellos llevan m\u00e1s de 15 a\u00f1os). Entre ellos yo destacar\u00eda:<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> TCG DocProStar<\/a> (https:\/\/www.tcgprocess.com\/es-cl\/products\/docprostar\/<\/a> ): En producto m\u00e1s nuevo que el resto, pero que ha alcanzado una madurez y potencia comparable o superior a cualquiera de los l\u00edderes tradicionales. Junto a un potente motor de BPM para dise\u00f1ar procesos complejos incluye la posibilidad de despliegue en Cloud\/contenedores o de cliente m\u00f3vil de captura.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Kofax KTA<\/a> (https:\/\/www.kofax.com\/products\/totalagility<\/a> ): KTA es el producto m\u00e1s avanzado de Kofax, una empresa que lleva muchos a\u00f1os en el mercado, con una amplia gama de productos en el \u00e1mbito del tratamiento de la documentaci\u00f3n. Su motor de an\u00e1lisis y entrenamiento es el muy probado en su producto anterior KTM. Este nuevo producto incluye un motor de BPM as\u00ed como cliente m\u00f3vil.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Opentext Intelligent Capture<\/a> (https:\/\/www.opentext.com\/products-and-solutions\/products\/enterprise-content-management\/intelligent-capture<\/a> ): La compa\u00f1\u00eda OpenText especializada en gesti\u00f3n documental, y que adquiri\u00f3 toda la gama de Documentum, incluye un producto muy completo de captura. Permite dise\u00f1ar procesos complejos, obtener res\u00famenes de documentos e integraci\u00f3n con dispositivos m\u00f3viles.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Abbyy Flexicapture<\/a> (https:\/\/www.abbyy.com\/es\/flexicapture\/<\/a> ): Abbyy tradicionalmente ofrec\u00eda un motor muy avanzado de OCR, que de hecho era utilizado\/licenciado por muchos de los productos y gradualmente ha desarrollado productos para cubrir todo el circuito, como es Flexicapture. Recientemente han presentado un nuevo producto m\u00e1s avanzado: Abbyy Vantage.<\/span><\/span><\/p>\n

\u00b7<\/span><\/span> Canon IRISXtract<\/a> (https:\/\/www.canon.es\/business\/products\/software\/irisxtract\/<\/a> ) : Canon, aunque conocido sobre todo por sus dispositivos de impresi\u00f3n y digitalizaci\u00f3n, tiene varios productos en el \u00e1mbito de la gesti\u00f3n documental, y entre ellos, un producto de IDP, IRISXtract, del que destacar\u00eda su capacidad de extracci\u00f3n de tablas (Facturas, informes, ..).<\/span><\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 producto elegir?<\/strong><\/p>\n

Si siempre afirmo que \u201cno hay mejor producto sino producto m\u00e1s adecuado a un escenario<\/i>\u201d, y que por tanto debe evaluarse qu\u00e9 nos conviene para nuestras necesidades, en este caso con m\u00e1s raz\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n

Dado que son procesos complejos y qu\u00e9 el objetivo es automatizar y mejorar el proceso todo lo posible, recomiendo un an\u00e1lisis en profundidad. L\u00f3gicamente debe incluir, adem\u00e1s de caracter\u00edsticas t\u00e9cnicas y funcionales, los costes.<\/span><\/span><\/p>\n

Generalmente el modelo de casi todos los productos especializados de este tipo suele ser de coste por p\u00e1gina procesada (o documento), pero con un escalado. De esta forma, si licenciamos, por ejemplo 100.000 p\u00e1ginas\/a\u00f1o el precio podr\u00eda ser 0,05\u20ac por p\u00e1gina, pero si licenciamos 1.000.000 p\u00e1ginas\/a\u00f1o el precio por p\u00e1gina podr\u00eda ser de 0.01\u20ac (NO son precios reales, es un ejemplo). <\/span><\/span><\/p>\n

Pero adem\u00e1s del precio por p\u00e1gina, seg\u00fan el fabricante puede haber costes en funci\u00f3n del n\u00famero de puestos de revisi\u00f3n manual y\/o servidores y\/o funciones especiales. Por lo que lo mejor es solicitar un presupuesto de acuerdo a nuestras necesidades, teniendo en cuenta tanto costes del licenciamiento como infraestructura, entrenamiento y personal necesario para la revisi\u00f3n manual.<\/span><\/span><\/p>\n

En general, a partir de un volumen no muy grande, este tipo de herramientas puede reducir los costes de tratamiento, aumentar la calidad y acelerar los procesos, as\u00ed que animo a utilizarlos. Volviendo al inicio de este texto, la inteligencia artificial YA est\u00e1 \u201cempaquetada\u201d y disponible en este \u00e1mbito, con productos estables y muy probados, para librarnos de unas tarea lenta, tediosa y costosa. <\/span><\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s de cierto tiempo creo que pensaremos \u201c\u00a1C\u00f3mo hac\u00edamos este trabajo manualmente?<\/i>\u201d.<\/span><\/span><\/p>\n

Sigue la serie de Joaqu\u00edn Hierro sobre Gesti\u00f3n Documental\u00a0<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Procesamiento autom\u00e1tico de documentos – Gesti\u00f3n Documental \u00daltimamente se habla mucho de aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en un sus distintas acepciones y tecnolog\u00edas anexas (Redes neuronales, Machine Learning , Visi\u00f3n Artificial, Procesamiento de Lenguaje natural o Deep Learning por citar algunos ) como algo innovador y \u201cde futuro\u201d. Sin embargo hay un \u00e1rea… <\/p>\n

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