En la actualidad, las empresas se enfrentan al desafío diario de procesar una vasta cantidad de documentos que contienen información crítica para su funcionamiento. Facturas, órdenes de compra, formularios y contratos son algunos de los documentos que requieren una extracción precisa de datos específicos. Aunque la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) ha sido fundamental para identificar texto, la localización exacta de información en los documentos sigue siendo un reto complejo que ha impulsado el desarrollo de soluciones avanzadas de visión por computadora.
Este ámbito ha evolucionado significativamente. Tecnologías de detección de objetos como YOLO (You Only Look Once) transformaron el sector al reimaginar la identificación como un problema de regresión y permitir la detección en tiempo real. Posteriormente, sistemas como RetinaNet y DETR introdujeron mejoras mediante la implementación de Focal Loss y arquitecturas basadas en transformadores, respectivamente. Sin embargo, a pesar de estos avances, persisten limitaciones considerables, incluidas la necesidad de grandes volúmenes de datos de entrenamiento y estructuras complejas.
La aparición de modelos de lenguaje multimodales grandes (LLMs) está marcando un cambio revolucionario en el procesamiento de documentos. Estos modelos no solo integran capacidades avanzadas de visión por computadora, sino también un procesamiento avanzado de lenguaje natural, lo que representa ventajas significativas. Estas ventajas incluyen la reducción de la necesidad de arquitecturas especializadas, capacidades de cero disparos que eliminan la necesidad de aprendizaje supervisado, y la adaptación flexible a diversos tipos de documentos.
Un artículo reciente destaca cómo los modelos de base en Amazon Bedrock, específicamente Amazon Nova Pro, están posibilitando una localización precisa de campos en documentos con gran simplicidad de implementación. Gracias a estos modelos, se pueden localizar e interpretar campos documentales minimizando errores y la necesidad de intervención humana.
La localización de información no solo implica la extracción de texto, sino también la identificación precisa de su ubicación dentro del documento. Esto es crucial para operaciones como chequeos de calidad automáticos y la gestión de datos sensibles, los cuales son vitales para las empresas. Las metodologías tradicionales dependían de complejos sistemas basados en reglas y modelos que demandaban extensos conjuntos de datos y un mantenimiento constante.
Los modelos multimodales que Amazon Bedrock ofrece transforman esta realidad. Fusionan el diseño visual con el significado semántico de los documentos mediante interacciones en lenguaje natural. De esta forma, las organizaciones pueden implementar soluciones robustas con una carga técnica significativamente menor.
El sistema diseñado procesa una imagen de documento junto con texto solicitado, utilizando modelos en Amazon Bedrock para devolver las ubicaciones de los campos requeridos, ya sea mediante coordenadas absolutas o escaladas. Se han creado dos estrategias para la localización de campos, basadas en dimensiones de imagen y un sistema de coordenadas escaladas que brinda flexibilidad.
Las evaluaciones muestran resultados positivos. Un estudio de benchmarking con el dataset FATURA, que incluye 10,000 facturas, evidencia que los modelos pueden localizar y extraer campos con configuración mínima, revolucionando los tradicionales flujos de trabajo de visión por computadora. Amazon Nova Pro destaca como una opción efectiva para el procesamiento documental empresarial, alcanzando una media de precisión de 0.8305 y mostrando un desempeño consistente en diversos documentos.
Este avance tecnológico no solo ofrece nuevas oportunidades para optimizar procesos empresariales, sino que también invita a las organizaciones a adoptar soluciones innovadoras que transformarán su gestión documental.
