Facturas bajo control: la alumni de UDIT que aplica la IA para ahorrar tiempo y reducir costes
Belén Gómez es alumni del Máster en Inteligencia de UDIT. Firme defensora del firme potencial que esta tecnología tiene para aportar valor en distintos ámbitos empresariales, su TFM (“Extracción de información de facturas con inteligencia artificial”) realizado en colaboración con Tendam, plantea una prueba de concepto para automatizar la extracción de información de facturas mediante herramientas avanzadas de IA.
A través de una comparativa entre modelos como Azure AI Document Intelligence y GPT-4.o, Belén analiza métricas clave (precisión, F1-score o porcentaje de revisión manual) para determinar la solución más eficaz y viable de cara a su implementación en un escenario de producción, demostrando cómo esta tecnología puede mejorar procesos en la gestión documental y contable.
En esta entrevista, Belén comparte su experiencia en el desarrollo del proyecto, su visión del futuro de la inteligencia artificial y cómo este primer acercamiento ha supuesto un punto de inflexión en su carrera profesional.
¿Qué necesidad concreta detectaste en los procesos de gestión documental de Tendam que te llevó a desarrollar este proyecto?
El objetivo principal de mi TFM era poder mejorar procesos de la empresa, reduciendo costes y minimizando los errores. Al analizar distintos departamentos observé como el flujo de mercancía entre distintos países lleva asociado un gran volumen de documentación que actualmente se gestiona de manera manual
Me pareció que esta tarea, que en la actualidad conlleva una gran dedicación de recursos, podría optimizarse con inteligencia artificial.
¿Cómo fue el proceso de comparar una solución basada en Azure AI Document Intelligence con un modelo como GPT-4.o? ¿Qué descubriste al hacerlo?
En primer lugar, realicé un análisis de mercado para identificar las herramientas de inteligencia artificial más utilizadas en el ámbito de la extracción automatizada de información de documentos. Comprobé que muchos proveedores del sector ofrecen soluciones basadas en IA para este tipo de tareas, por lo que decidí comenzar con una de las más consolidadas: Azure AI Document Intelligence.
Durante las primeras pruebas, observé que el modelo personalizado de Azure ofrecía buenos resultados, pero requería documentos con un formato relativamente estandarizado o, en su defecto, realizar entrenamientos periódicos para adaptarse a nuevas variantes.
Por esta razón, decidí incorporar un segundo enfoque basado en un modelo LLM, concretamente GPT-4.o. Estos modelos, al contar con una capacidad avanzada de comprensión contextual, permiten abordar tareas de extracción de información sin necesidad de entrenamientos específicos. Mediante un diseño cuidadoso del prompt, conseguí una solución mucho más flexible, capaz de adaptarse a una mayor variedad de documentos sin ajustes adicionales.
¿Qué parte del diseño de la solución end-to-end (desde la ingesta hasta la integración en base de datos) supuso un mayor desafío técnico?
Aunque cada componente del sistema se pudo desarrollar de forma relativamente sencilla por separado, el principal reto fue integrarlos todos en un flujo de trabajo unificado.
Lo más complejo fue coordinar correctamente las distintas partes para asegurar que los datos fluyeran de forma ordenada y sin errores entre etapas. Diseñar una arquitectura que conectara bien todos los pasos y permitiera una ejecución automatizada y robusta fue el mayor desafío técnico del proyecto.
¿Qué te motivó a centrarte en un caso de uso tan aplicado como el tratamiento automático de facturas?
Sobre todo, la oportunidad de aplicar la inteligencia artificial a un problema real de mi entorno laboral, donde la automatización del tratamiento de facturas puede suponer un importante ahorro de tiempo y recursos.
Además, me pareció un buen punto de partida para validar este tipo de soluciones y valorar su aplicación a otro tipo de documentación gestionada en la empresa.
¿Qué aprendizajes personales y técnicos te ha dejado este proyecto, especialmente trabajando con métricas tan exigentes?
Este proyecto me ha permitido empezar a diseñar soluciones prácticas basadas en inteligencia artificial y profundizar en el uso de distintas herramientas.
A nivel personal, me ha dado la oportunidad de colaborar con otros departamentos y ayudarles a entender el potencial de estas tecnologías, reduciendo posibles reticencias al mostrar cómo pueden facilitar y mejorar su trabajo diario.
¿Qué impacto crees que podría tener el implementar esta solución en empresas como Tendam, a nivel de eficiencia o ahorro de costes?
Considero que la implementación de esta solución podría tener un impacto muy positivo en términos de eficiencia operativa y ahorro de costes, especialmente en procesos repetitivos sin alto valor añadido. Además, automatizar este tipo de tareas permitiría reducir errores y agilizar la gestión documental en las organizaciones.
