En este caso, el concepto de aplicación de la IA es automatizar los puntos de entrada de información en una organización empresarial, ya que reúnen 3 características que los hacen ideales para esta tarea:
-Es un punto crítico del proceso, ya que casi todo el workflow de la empresa depende de que los datos de una orden de trabajo enviada y firmada por un cliente, se mecanice correctamente.
-Es un trabajo repetitivo, con frecuencia se reducirá a copiar y pegar textos desde un PDF a una aplicación de gestión interna, por lo que la intervención humana no aporta valor añadido.
-La tarea es aburrida y repetitiva para un humano, por lo siempre encontramos algo más importante que hacer, retrasando todo el proceso de respuesta al cliente.
Con frecuencia, nos llegan documentos por correo electrónico que ya hemos enviado nosotros al cliente requiriendo su firma o consentimiento (presupuestos, órdenes de trabajo,…) y éste nos devuelve cumplimentado, firmado, sellado… y escaneado, con lo que recibimos es una imagen.
Como los que generamos el documento somos nosotros mismos (y supongo que enviamos los documentos según un estándar, por favor), podemos entrenar una IA de visión artificial para que nos reconozca los elementos de interés y nos marque como “Aceptada” la orden de trabajo automatizando el proceso de recepción.
En otras ocasiones, para proveedores principales o recurrentes, podemos entrenar una IA para que nos reconozca el formato de sus facturas y automatice la entrada en nuestro sistema de gestión financiera y contabilidad.
En el experimento descrito, hemos generado 5 facturas distintas de un mismo proveedor supuesto, pero siguiendo un esquema común como entrenamiento para la visión artificial de Power Automate, y le hemos dado una sexta para que la reconozca, identificando correctamente todos los patrones y los datos.
En la arquitectura diseñada para Power Platform, nos servimos de una Power App como interfaz de usuario, que carga la imagen de la factura y lanza un Automate que incluye el modelo entrenado de visión artificial, y emplea a su vez Dataverse para almacenar las lecturas de las facturas y mantener un registro «tal y como se leyeron». Finalmente, conectamos con otro Power Automate la conexión con nuestro ERP, pero esta vez adaptando los datos mediante un proceso ETL si fuera necesario.
Finalmente, dejamos un breve vídeo del proceso de reconocimiento, tampoco queremos aburrir…
IA PRCTC 