2025 es el año de los super extractores: herramientas de IA que pueden obtener datos de documentos de forma automatizada.
Así que, adentrémonos en el futuro mientras desvelamos "la creme de la creme" de las herramientas de extracción de datos de este año.
Tipos de Métodos de Extracción de Datos
Existen diversos métodos para extraer datos; aquí te presentamos algunos de ellos:
Extracción de Texto
La extracción de texto se refiere a escanear y recuperar palabras, frases y palabras clave específicas de diferentes tipos de documentos, como encuestas, órdenes de compra y correos electrónicos de clientes potenciales. Solo necesitas especificar los datos que quieres extraer y la herramienta de extracción de texto hará el trabajo automáticamente.
Extracción de Datos de IA
En términos sencillos, se trata de realizar la extracción de datos con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial. Algunas herramientas de IA tienen la posibilidad de extraer datos de cualquier documento al instante, sin necesidad de intervención humana.
Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)
El OCR extrae y lee datos de imágenes o documentos escaneados mediante la identificación del texto dentro de las imágenes, carácter por carácter, utilizando la Visión por Computadora. El OCR es un proceso complejo que requiere muchos cálculos para identificar el texto con precisión. Hoy en día, los mejores algoritmos de OCR pueden incluso identificar texto escrito a mano de forma bastante fiable.
Anotación Automática de Imágenes
Este método de etiquetado de datos, conocido como etiquetado automático de imágenes, es un proceso mediante el cual se asignan metadatos a diversas entidades de una imagen utilizando la Visión por Computadora, como hemos descrito para el OCR. Un ejemplo de anotación de imágenes sería identificar el nombre de un animal o una flor en una imagen.
¿Cómo se Extraen los Datos?
El proceso de extracción depende del tipo de datos: no estructurados y estructurados.
1. Identificación del Tipo de Documento
Durante este paso, identificamos el tipo de documento que se recibe: si se trata de un correo electrónico, una imagen o un PDF escaneado, por ejemplo.
2. Selección del Método de Extracción
Una vez identificado el tipo de documento, es el momento de elegir qué técnica de extracción de datos (como se ha descrito anteriormente) vas a utilizar. Por ejemplo, los documentos basados en texto, como los correos electrónicos, utilizarán el método de extracción de texto, mientras que las facturas escaneadas (imágenes) utilizarán el método OCR.
En algunos casos, puedes utilizar varios métodos para el mismo documento. Por ejemplo, muchos PDF contienen tanto texto codificado en el archivo como la imagen. Entonces puedes decidir acceder directamente al texto y averiguar su posición en el documento o aplicar OCR e identificar el texto con visión por computadora en la imagen.
3. Extracción de Datos
A continuación, se extraen los datos brutos y se estructuran según un esquema específico.
¿Por Qué Es Importante la Extracción de Datos?
En algún momento, cualquier empresa necesitaría extraer datos automáticamente si quiere optimizar sus procesos. Algunas herramientas de extracción de datos incluso funcionan con aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender mejor los procesos de los documentos.
¿Sabías que AT&T tenía muchos errores de facturación que le costaron a la empresa millones de dólares?
Disponer de un sistema automatizado de extracción de datos ayudará a disminuir esos errores y a mejorar la exactitud y precisión de tus datos.
El 45% de las actividades laborales pueden automatizarse utilizando tecnologías demostradas - McKinsey, 2015
Ahorro de Costos y Tiempo
Según un artículo de Harvard Business Review publicado en 2019, los profesionales tienen que revisar su buzón de correo 15 veces al día y pierden tiempo leyendo correos electrónicos irrelevantes.
SaneBox afirmaba que se trataba de unas 650 horas dedicadas a un trabajo improductivo.
Una herramienta de extracción de datos no solo automatizará este proceso y te ahorrará tiempo, sino que también permitirá a tus empleados centrar su creatividad en otras áreas.
Imagina tener que revisar un millón de documentos al mes. Contratar personal adicional para este tipo de trabajo te costará más que invertir en un sistema automatizado.
Las organizaciones pierden 140.000 millones de dólares cada año en tiempo y recursos desperdiciados, duplicación de esfuerzos y oportunidades perdidas como resultado de datos desconectados. ThinkAutomation, Estadísticas del Mercado Global.
Mayor Eficiencia Empresarial
Los datos vienen en diferentes formatos y diseños, y a medida que tu negocio crece, puede resultar difícil clasificar y recopilar datos rápidamente si se hace manualmente. La extracción de datos puede ayudarte a acceder a esos datos más rápidamente y procesarlos, lo que te permitirá tomar mejores decisiones.
Un ejemplo es la extracción de datos de PDF, que puede ser bastante tediosa. Un software de extracción de datos PDF automatizará este proceso y aumentará la eficiencia del negocio.
Las Mejores Herramientas de Extracción de Datos en 2025
Al elegir una herramienta, es importante tener en cuenta factores como la complejidad de los datos que necesitas extraer, el volumen de datos, el nivel de conocimientos técnicos requerido y los formatos de salida compatibles. Aquí tienes algunas de las mejores herramientas de extracción de datos que puedes considerar para 2025.
Parseur
Parseur es un potente software de extracción de datos con IA que extrae automáticamente datos de cualquier documento, como correos electrónicos y PDF. Los datos extraídos se pueden descargar, exportar a Google Sheets o enviar a cualquier aplicación de tu elección.
Nanonets
Nanonets es una plataforma de IA que facilita a las empresas la creación e implementación de modelos personalizados de reconocimiento de imágenes y documentos. Sin embargo, entrenar el modelo personalizado lleva mucho tiempo, ya que se necesita un mínimo de 10 documentos anotados para el entrenamiento. Además, en el plan gratuito, no se pueden crear más de 5 etiquetas (es decir, campos).
Emailparser.com
Email parser es una aplicación independiente para Windows y funciona bien para aquellos que quieren mantener todos sus datos localmente o conectar con aplicaciones de su red local. La herramienta de análisis de correo electrónico utiliza reglas de análisis para funcionar, que a veces pueden ser un poco complejas de gestionar.
PDF.ai
PDF.ai es una herramienta genial en la que puedes subir un PDF y "chatear" con la herramienta de IA para encontrar información específica dentro de ese documento. Sin embargo, sus funciones son limitadas; por ejemplo, no puedes enviar estos datos a ninguna otra aplicación.
Google Tesseract
Tesseract es un OCR de código abierto y gratuito que extrae texto de imágenes y puede admitir más de 100 idiomas.
Parseur: La Herramienta de Extracción de Datos con IA
El principal punto fuerte de Parseur reside en su analizador de IA que puede automatizar el 98% del trabajo manual de introducción de datos. Lo mejor es que no necesitas entrenar el modelo de IA ni crear complejas herramientas de IA. La herramienta de extracción de datos con IA ya tiene conocimientos y sabe hacer su trabajo.
Disponer de una potente herramienta de extracción de datos puede ayudarte a automatizar los procesos de tu negocio, ahorrándote innumerables horas de trabajo.
Ejemplos de Extracción de Datos en Acción
Tanto si te dedicas al sector inmobiliario, al reparto de comida a domicilio o a cualquier otro sector, la extracción de datos será sin duda una ventaja competitiva.
Cómo Barberitos aumentó sus ventas en un 30% con Parseur
Barberitos es una cadena de restaurantes de comida rápida informal con sede en Athens, GA, y con restaurantes en el sureste de Estados Unidos.
Con la integración de Parseur como herramienta de extracción de documentos, Barberitos ha conseguido:
- Aumentar sus ingresos por ventas
- Capturar datos sin errores
- Exportar los datos extraídos a su TPV automáticamente
Lee su historia de éxito aquí: Entrevista de éxito del cliente: Barberitos
Cómo BuildYourBNB mejoró la precisión de sus datos
BuildYourBNB es una empresa de consultoría de gestión que gestiona propiedades en alquileres vacacionales a corto plazo con más de 10.000 huéspedes.
Con Parseur a su lado, han conseguido:
- Organizar y controlar los datos de forma más eficaz
- Ver menos incoherencias en la captura de datos
- Exportar los datos extraídos a Airtable y Slack
Obtén más información sobre su historia de éxito aquí: Entrevista de éxito del cliente: BuildYourBNB
Hay otros ejemplos en los que Parseur ha automatizado y extraído datos de forma eficiente, como para Alertas de Google y búsqueda de empleo.
El Futuro de la Extracción de Datos
Se prevé que el mercado mundial de la extracción de datos alcance los 4.900 millones de dólares en 2027.
Es probable que el futuro de la extracción de datos se caracterice por una mayor automatización, una mejor integración con otras tecnologías de datos, un mayor enfoque en los datos no estructurados, un mayor uso de las API y una mejor calidad de los datos.
Sin duda, la extracción de datos es una solución sólida para automatizar los procesos manuales y ayudar a las empresas a escalar. La palabra "extracción de datos" puede sonar técnica, pero ten por seguro que las herramientas de extracción de datos funcionan por sí solas.
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