El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) automatiza la extracción, validación y envío de datos de documentos como facturas, correos electrónicos y PDFs.
Ideas clave:
- El procesamiento inteligente de documentos (IDP) automatiza la extracción, validación y entrega de datos desde documentos para reducir la carga de trabajo manual.
- Las herramientas impulsadas por IA automatizan el manejo de datos no estructurados y mejoran la precisión en los flujos de trabajo empresariales.
- Parseur ayuda a los equipos a automatizar el procesamiento documental de extremo a extremo, ahorrando tiempo y eliminando tareas repetitivas.
En términos sencillos, el objetivo principal del IDP (también conocido como automatización inteligente de documentos) es minimizar la intervención humana mediante la tecnología. También conocido como ensamblaje de documentos, ayuda a extraer datos de diferentes fuentes y diseños.
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) combina inteligencia artificial (IA), análisis predictivo y procesamiento de lenguaje natural para automatizar cómo las organizaciones gestionan los datos. Va más allá de la simple extracción de datos para digitalizar y simplificar completamente los flujos de trabajo basados en documentos.
Según un informe de ThinkAutomation, el mercado de la automatización digital tiene actualmente un valor de 6.760 millones de dólares y aumentará hasta los 12.610 millones de dólares en 2023.
Hemos elaborado una guía completa para explicar de qué se trata el procesamiento inteligente de documentos y cómo las empresas pueden aprovecharlo para escalar su negocio.
¿Qué es el IDP?
Wikipedia define la automatización del procesamiento de documentos como el diseño de sistemas y flujos de trabajo que ayudan a la creación de documentos electrónicos.
"Recopilar automáticamente los datos necesarios de diferentes tipos de documentos, aprobar su validez y hacer uso de los datos extraídos añadiendo características relevantes y aumentando su valor" - definición de AI Multiple, mayo de 2020
Según el último estudio de Fact.MR, es probable que el mercado mundial de la automatización del flujo de trabajo empresarial experimente un fuerte crecimiento. Se estima que la solución basada en la tecnología superará los 2.100 millones de dólares de ingresos para finales de 2026.
Para finales de 2026, se prevé que el mercado mundial de la automatización del flujo de trabajo empresarial genere unos ingresos de 5.247,2 millones de dólares.
- Fact.MR
Se espera que Norteamérica domine el mercado mundial de la automatización del flujo de trabajo empresarial durante todo el periodo de previsión. La automatización del procesamiento de documentos está ganando atención a nivel mundial, ya que proporciona soluciones disruptivas para la extracción de datos.
¿Cómo funciona el procesamiento inteligente de documentos?
La extracción de datos es el proceso de convertir datos no estructurados en datos estructurados y juega un papel importante en la automatización del procesamiento de documentos. Un informe publicado en Forbes en 2019 afirmaba que el 95% de las empresas tienen que gestionar datos no estructurados de manera regular.
La extracción de datos depende de 3 tipos de documentos:
- Los datos no estructurados son datos que no tienen una estructura predefinida y no pueden ser leídos por computadoras. Ejemplos de datos no estructurados son libros, revistas, historiales médicos o archivos de texto.
- Los datos semiestructurados son un tipo de datos no estructurados que no pueden organizarse. Las fotografías digitales, marcas de fecha, imágenes y facturas se consideran semiestructurados.
- Los datos estructurados son información que se ha transformado en un modelo de datos bien definido.
Más información sobre datos estructurados frente a datos no estructurados
Los 7 pasos de la automatización del procesamiento de documentos
Gestionar el procesamiento de documentos manualmente es propenso a errores y lleva mucho tiempo. Al cambiar a herramientas automatizadas, las empresas pueden generar más documentos automáticamente en cuestión de segundos.
- Ingestión de datos
- Captura de datos
- Clasificación de datos
- Extracción de datos
- Validación de datos
- Transformación de datos
- Exportación de datos
A continuación, hemos destacado los pasos de la automatización del procesamiento de documentos que requieren cero intervención humana.
Paso 1: Ingestión de datos
La ingestión de documentos es la primera etapa del procesamiento inteligente de documentos. Es la forma en que los documentos entran en el sistema, ya sea a través de correo electrónico, carga de archivos, carpetas compartidas o una conexión API.
- Las fuentes más comunes incluyen PDFs, imágenes, hojas de cálculo y documentos escaneados.
- Ejemplo: facturas o recibos llegan automáticamente por correo o se suben por lotes a la plataforma de IDP.
Paso 2: Captura de datos
Antes de extraer los datos, los documentos escaneados e imágenes deben ser limpiados y convertidos en texto legible por máquina. Este paso garantiza la precisión del OCR y la coherencia en el formato.
- Las técnicas incluyen mejora de imagen, corrección de inclinación y reducción de ruido.
- Ejemplo: el OCR extrae texto legible de una factura escaneada o un recibo manuscrito.
Paso 3: Clasificación de datos
La extracción de datos identifica y captura información clave de cada documento. Utilizando IA y reconocimiento de patrones, el sistema reconoce campos estructurados y los extrae automáticamente para diferentes casos de uso en distintos sectores, desde facturas y órdenes de compra hasta contratos y formularios.
- Los campos pueden incluir números de factura, nombres de proveedor, totales y fechas.
- Ejemplo: capturar automáticamente el “número de factura” y el “importe adeudado” para contabilidad, informes o análisis.
Paso 4: Extracción de datos
Una vez extraídos los datos, la validación asegura la precisión y el cumplimiento con las reglas predefinidas. El sistema verifica campos faltantes, errores de formato y duplicados.
- Los controles lógicos confirman que los datos cumplen los estándares de negocio y contabilidad.
- Ejemplo: marcar facturas sin número de VAT del proveedor o con totales incorrectos.
Más información sobre qué es la extracción de datos
Paso 5: Transformación de datos
Este paso refina los datos extraídos para lograr coherencia y usabilidad. Los datos se estandarizan, se mapean a los formatos internos y se enriquecen con detalles externos relevantes.
- Formatos como fechas, monedas o nombres de proveedores se normalizan para mayor precisión.
- Ejemplo: convertir fechas a AAAA-MM-DD y alinear los nombres de proveedores con registros maestros.
Paso 6: Validación de datos
Cuando el sistema encuentra datos inciertos, deriva esos casos para su verificación humana. Esto garantiza la calidad de los datos y la mejora continua del análisis productivo.
- Los usuarios pueden revisar y corregir campos marcados directamente en el panel de control.
- Ejemplo: un archivo adjunto ilegible o un nuevo diseño de documento es enviado a revisión manual.
Paso 7: Exportación de datos
El paso final es exportar los datos limpios y verificados a otros sistemas de negocio. A través de integraciones y APIs, los datos extraídos fluyen automáticamente a CRMs, ERPs u hojas de cálculo.
- La entrega de datos suele ser en tiempo real, asegurando disponibilidad inmediata en los flujos de trabajo.
- Ejemplo: exportar los campos de una factura directamente a tu software de contabilidad o Google Sheets.
Beneficios de utilizar el procesamiento inteligente de documentos en tu empresa
El IDP puede aplicarse a cualquier sector y a diferentes casos de uso, como finanzas, sector inmobiliario y la industria alimentaria, entre otros. Los beneficios de implementar este tipo de automatización del flujo de trabajo en tu empresa son los siguientes:
Ahorro de costes en tiempo y recursos
Según el informe de Mckinsey, en lo que respecta a los procesos empresariales, el 60% de las ocupaciones podrían ahorrar un 30% de su tiempo con la automatización. Hay una enorme cantidad de tiempo y recursos que podrían ahorrarse automatizando las tareas repetitivas.
Sin embargo, el verdadero valor de la automatización va más allá de la eficiencia; depende de la precisión. Muchas organizaciones automatizan flujos de trabajo solo para descubrir que los datos inconsistentes o incompletos ralentizan todo. Cuando la base de la automatización es una entrada de baja calidad, los equipos pasan más tiempo corrigiendo errores en vez de obteniendo información relevante. Datos de alta calidad y estandarizados son lo que convierte la automatización en un habilitador estratégico.
Al mismo tiempo, la automatización también empodera a los empleados. Al eliminar la introducción manual y repetitiva de datos, los equipos pueden concentrarse en tareas de mayor impacto como el análisis, la toma de decisiones y la innovación. Este cambio no solo mejora la productividad, sino que también incrementa la satisfacción y el compromiso laboral. Cuando los empleados dedican menos tiempo a corregir errores de datos o procesar documentos rutinarios, pueden aportar a iniciativas más estratégicas que impulsan el crecimiento empresarial.
El 90% de los empleados soportan la carga de tareas aburridas y repetitivas que podrían automatizarse fácilmente - Key demand statistics, ThinkAutomation.
Un estudio de referencia realizado en Parseur en junio de 2024 concluyó que, de media, un cliente de la herramienta de procesamiento de documentos Parseur ahorra unas 150 horas de introducción manual de datos y unos 6.413 dólares al mes. - Estadísticas de Parseur, junio de 2024
Cero errores humanos
Revisar manualmente cientos de documentos a diario es propenso a errores humanos. A través de la automatización del procesamiento de documentos, puedes reducir esos errores a casi cero.
Copia de seguridad de los datos
No hace falta decir que el uso de herramientas automatizadas hará una copia de seguridad de tus datos automáticamente. Las herramientas de procesamiento de documentos suelen ser aplicaciones basadas en la nube donde tus datos se almacenan de forma segura y puedes acceder a ellos en cualquier momento y lugar.
Modelos pre-entrenados y plantillas predefinidas
Existen soluciones automatizadas que ofrecen plantillas predefinidas para diferentes sectores. Por ejemplo, Parseur es compatible con muchas plataformas inmobiliarias en las que tus documentos se extraen y procesan automáticamente (datos de contacto, información de la propiedad, fuente del lead).
Eficiencia de los procesos
Las empresas pueden centrarse en otros aspectos básicos, como la experiencia del cliente, y así aumentar la productividad y las ventas. La implantación de la automatización en la oficina genera un ROI del 30-200% en el primer año, principalmente en ahorro de mano de obra. Dado que el personal ya no tiene que realizar tareas que requieren mucho tiempo, puede utilizar mejor su tiempo creativo para la empresa.
Características de una herramienta de procesamiento inteligente de documentos
Al elegir una herramienta de procesamiento de documentos automatizada para tu empresa, es importante entender qué tipo de características va a requerir tu empresa. A continuación, hemos destacado las principales características comunes:
Flujos de trabajo fáciles de usar y sin fisuras
Es posible que desees utilizar una herramienta automatizada que sea fácil de usar, especialmente si no eres un experto en tecnología. Una herramienta sin necesidad de código y sin conocimientos de programación, donde puedas tener flujos de trabajo sin fisuras entre diferentes procesos, sería ideal.
Integración con otras aplicaciones
Integrar la herramienta de procesamiento de documentos con cualquier aplicación de tu elección también contribuirá a ahorrar tiempo. Por ejemplo, si estás utilizando la herramienta para la generación de leads, es esencial que puedas conectarte a otras aplicaciones como Mailchimp o Intercom para que los datos se envíen automáticamente.
Tipos de soluciones IDP
Con el auge del big data y la tecnología, la extracción de datos puede realizarse de muchas maneras diferentes, dependiendo de la cantidad de documentos que haya que procesar o de en qué estructura se presenten.
AI builder de Power Automate
AI builder es la nueva herramienta automatizada de Microsoft que te permite añadir inteligencia artificial a tus aplicaciones e integraciones. Con una simple experiencia de apuntar y hacer clic, puedes crear diferentes modelos de IA que se pueden personalizar a la medida de tu organización.
OCR
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte imágenes (PDFs escaneados, fotos, capturas de pantalla) en texto plano para que las máquinas puedan leer las palabras de una página. El OCR es el primer paso esencial para extraer datos de imágenes, pero por sí solo solo produce texto bruto; no entiende la estructura del documento ni qué partes del texto son campos significativos.
Las redes neuronales (un tipo de modelo de aprendizaje automático) suelen entrenarse durante una fase larga y computacionalmente intensiva en grandes volúmenes de documentos (conjuntos de datos públicos o con licencia, no archivos privados de clientes). Ese pre-entrenamiento enseña al modelo patrones generales: cómo se ve una factura, cómo suelen estar formateadas las fechas y totales, disposiciones de etiquetas/valores, etc.
Gracias a ese pre-entrenamiento, estos modelos pueden aplicarse a documentos nuevos e identificar y clasificar campos de forma fiable en muchos diseños e idiomas, proporcionando una extracción más precisa y resistente que el OCR solo o las reglas fijas de plantillas. Es importante mencionar que Parseur no entrena estos modelos base con los documentos de los clientes; los modelos se aplican a los archivos de los clientes sin utilizarlos para reentrenar el sistema principal.
El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) va un paso más allá ayudando a los sistemas de automatización a interpretar el significado y el contexto, no solo el texto. Con NLP, las herramientas pueden diferenciar entre términos similares (como "número de factura" e "ID de referencia"), entender estructuras de frases y extraer información incluso de documentos no estructurados como correos electrónicos o contratos.
Por último, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) conecta la extracción de datos con las acciones de negocio. Una vez que el OCR, el ML y el NLP capturan e interpretan los datos correctos, la RPA utiliza esa información para activar flujos de trabajo automáticamente, como actualizar un sistema ERP, enviar notificaciones o conciliar pagos. Juntas, estas tecnologías crean una canalización de automatización perfecta: el OCR lee, el ML aprende, el NLP entiende y la RPA actúa, asegurando velocidad, coherencia y fiabilidad en los procesos documentales.
Casos de uso del procesamiento inteligente de documentos
El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) puede automatizar flujos de trabajo en distintos departamentos e industrias, convirtiendo datos no estructurados en información estructurada y procesable. Al combinar OCR, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, el IDP une la brecha entre documentos brutos y datos listos para el negocio. Esto no solo acelera las operaciones, sino que también mejora la precisión, el cumplimiento y la escalabilidad, prioridades fundamentales en automatizaciones alineadas con ISO 8000.
Aquí algunos ejemplos prácticos:
Cuentas por pagar
El IDP simplifica el procesamiento de facturas extrayendo automáticamente campos clave, como nombres de proveedores, totales y códigos fiscales, de facturas en más de 160 idiomas. Según Ascend, el costo promedio de procesar una factura en papel es de aproximadamente $15, comparado con solo $2.36 cuando es automatizado. Los datos analizados fluyen directamente hacia herramientas ERP o de contabilidad como QuickBooks o Zoho Invoice, reduciendo la entrada manual, minimizando errores y mejorando la visibilidad del flujo de caja.
Procesamiento de pedidos
El IDP simplifica los flujos de procesamiento de pedidos extrayendo automáticamente líneas, números de pedido, datos de proveedor, cantidades y totales de órdenes de compra. Según Reuters, el 57% de los equipos de compras aún dependen de la entrada manual de datos, y la plataforma alcanza hasta el 99,9% de precisión al analizar órdenes de compra. Una vez extraídos, estos datos estructurados se envían directamente a los sistemas de gestión de pedidos o ERP, reduciendo notablemente las tareas manuales y permitiendo un cumplimiento y control más ágiles.
RRHH/Incorporación
Parseur extrae datos clave de currículums como información de contacto, educación y experiencia laboral, facilitando también flujos anónimos mediante la eliminación de datos personales identificables. Una vez extraídos, estos datos estructurados se envían a herramientas de RRHH o sistemas de seguimiento de candidatos (ATS) como BambooHR o Monday vía API o integraciones. Esto permite al equipo de RRHH centrarse en la evaluación y el engagement del talento en vez de en la introducción manual de datos.
Parseur: El mejor software de procesamiento inteligente de documentos en 2025
Parseur es una herramienta de procesamiento de documentos con IA que extrae datos de correos electrónicos y PDFs. Con una herramienta de análisis de documentos con IA como Parseur, puedes ahorrarte incontables horas de trabajo manual y tener un proceso de trabajo automatizado.
El software de IA de Parseur es el motor de análisis de IA más destacado del mercado para procesar documentos y convertirlos en datos estructurados. Y, se adapta a cualquier diseño.
Parseur también puede integrarse con miles de aplicaciones como Zapier, Power Automate e Integromat.
Al integrar la automatización del procesamiento de documentos en tu organización, habilitarás procesos empresariales automáticos de extremo a extremo. La introducción de la automatización del procesamiento de documentos tiene numerosas ventajas que ayudan a agilizar las operaciones empresariales y a lograr resultados más rápidos.
Preguntas frecuentes
A medida que más empresas recurren a la automatización para optimizar sus operaciones, suelen surgir preguntas sobre lo que puede hacer el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) y cómo encaja en los flujos de trabajo existentes. A continuación, hemos respondido algunas de las preguntas más habituales para ayudarte a comprender mejor cómo funciona el IDP, sus beneficios y cómo herramientas como Parseur pueden hacer que la automatización sea sencilla.
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¿Cuál es el objetivo principal del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)?
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El objetivo principal del IDP es automatizar la extracción, validación y organización de datos a partir de diferentes documentos. Ayuda a las empresas a ahorrar tiempo, reducir errores humanos y garantizar un procesamiento de datos consistente y preciso en todos sus flujos de trabajo.
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¿En qué se diferencia el IDP del OCR tradicional?
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Mientras que el OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) convierte imágenes y documentos escaneados en texto legible, el IDP va varios pasos más allá. Utiliza IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para entender el contexto del documento, extraer datos estructurados y enviarlos automáticamente a otros sistemas de negocio.
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¿Qué tipos de documentos puede procesar el IDP?
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El IDP puede procesar prácticamente cualquier tipo de documento, desde facturas, recibos y órdenes de compra hasta contratos, formularios y correos electrónicos. Ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados, los sistemas inteligentes pueden aprender a manejar formatos de documentos diversos.
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¿Cómo puede Parseur ayudar a automatizar el procesamiento de documentos?
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Parseur automatiza todo el flujo de trabajo documental, desde el análisis de correos electrónicos hasta la extracción y exportación de datos. Con plantillas listas para usar y configuración sin código, las empresas pueden extraer información clave al instante y enviarla a apps como Google Sheets, Power Automate o Zapier sin intervención manual.
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¿Cuáles son los beneficios de implementar el IDP en una empresa?
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Los beneficios clave incluyen una reducción del trabajo manual, tiempos de procesamiento más rápidos, mayor precisión de los datos y un importante ahorro de costes. Muchas empresas también experimentan una mayor satisfacción de los empleados, ya que los equipos pasan menos tiempo en tareas repetitivas y más en actividades de mayor valor.
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¿Es el IDP adecuado para las pequeñas empresas?
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¡Sí! El Procesamiento Inteligente de Documentos puede crecer según la demanda y adaptarse fácilmente. Las pequeñas empresas pueden empezar automatizando solo algunos flujos de trabajo repetitivos y ampliar a medida que crecen. Herramientas en la nube como Parseur hacen que esta transición sea sencilla y asequible.
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¿Es seguro automatizar el procesamiento de documentos?
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La mayoría de las herramientas modernas de IDP, incluyendo Parseur, son aplicaciones en la nube y siguen estrictos estándares de protección de datos. Los datos se cifran, se almacenan de forma segura y solo son accesibles para usuarios autorizados, garantizando el cumplimiento de regulaciones como el RGPD.
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