Los Desafíos de la Extracción de Documentos en Latinoamérica y el Papel de la IA

En Latinoamérica, las empresas enfrentan numerosos obstáculos al procesar documentos debido a ineficiencias tecnológicas y operativas. La falta de digitalización, los altos costos y la ausencia de estándares unificados dificultan la automatización de la gestión documental. A continuación, exploramos los principales desafíos y el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en su solución.

1. Predominio de Documentos No Estructurados y Poca Digitalización

Gran parte de los documentos en la región se almacenan en formatos no estructurados como PDFs, imágenes escaneadas o archivos de texto. Estos formatos dificultan la extracción de datos sin herramientas avanzadas como OCR impulsado por IA y tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).

Las entidades públicas aún dependen de sistemas basados en papel, con limitados esfuerzos de digitalización. Esto genera ineficiencias y retrasos en la obtención de información crítica para el cumplimiento normativo o la prestación de servicios públicos.

2. Falta de Estándares e Interoperabilidad

Las empresas enfrentan formatos inconsistentes, falta de metadatos estructurados y ausencia de repositorios centralizados. Esto complica la automatización de flujos de trabajo documentales y genera caos en la gestión de archivos digitales.

Además, la falta de interoperabilidad entre bases de datos impide la integración de sistemas, afectando la eficiencia en el procesamiento y compartición de datos.

3. Costos Elevados y Procesos Lentos

El procesamiento manual sigue siendo común, lo que prolonga el tiempo requerido para tareas como verificación de identidad, validación de facturas y revisión de contratos. Esto no solo retrasa las operaciones, sino que también aumenta significativamente los costos laborales.

Instituciones públicas, como bancos centrales, han reportado ineficiencias derivadas de procesos manuales en la transferencia de archivos y la gestión de archivos históricos.

4. Acceso Limitado a Tecnologías Avanzadas

Si bien la IA ha demostrado su potencial en la automatización de la extracción de documentos, las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) carecen de los recursos necesarios para adoptar estas soluciones.

Muchas herramientas disponibles están diseñadas para documentos en inglés y requieren personalización para procesar contenido en español o portugués. Además, la falta de conocimientos técnicos dificulta su implementación y optimización.

5. Desafíos en la Gobernanza de Datos

La baja calidad de los datos, la escasez de registros digitales y la falta de transparencia en el intercambio de información dificultan la adopción de sistemas automatizados de gestión documental.

Las diferencias regulatorias entre países complican aún más el cumplimiento normativo, ya que las empresas deben adaptar sus sistemas a legislaciones locales, garantizando al mismo tiempo la seguridad y privacidad de los datos.

6. Riesgos de Ciberseguridad

Las organizaciones que manejan documentos sensibles enfrentan crecientes riesgos de violaciones de datos y accesos no autorizados durante el proceso de extracción. Las infraestructuras tecnológicas débiles agravan estas vulnerabilidades.

IA como Solución a los Desafíos Documentales

Para superar estos desafíos, las empresas en Latinoamérica deben adoptar soluciones basadas en IA que optimicen la gestión documental. Tecnologías como OCR avanzado, NLP basado en grafos y validaciones automáticas pueden mejorar la eficiencia y reducir costos operativos.

Las herramientas de IA también pueden personalizarse para abordar los requisitos lingüísticos y regulatorios específicos de la región, permitiendo que más empresas, incluidas las PYMEs, accedan a tecnologías de extracción de documentos de manera asequible y efectiva.

La transformación digital en la región requiere un esfuerzo conjunto entre el sector público y privado para fomentar la adopción de estas tecnologías, estandarizar formatos documentales y fortalecer la seguridad de la información.

Conclusión

Los desafíos en la extracción de documentos en Latinoamérica son complejos, pero la IA ofrece soluciones tangibles para mejorar la eficiencia, reducir costos y garantizar el cumplimiento normativo. A medida que más organizaciones adopten estas tecnologías, la gestión documental en la región podrá avanzar hacia una era de automatización inteligente y digitalización efectiva.

Referencias

1. Knight Center for Journalism in the Americas. (2024). "Latin American and US newsrooms seek to democratize the use of artificial intelligence to analyze large amounts of public documents". LatAm Journalism Review. https://latamjournalismreview.org/articles/latin-american-and-us-newsrooms-seek-to-democratize-democratizar-the-use-of-artificial-intelligence-to-analyze-large-amounts-of-public-documents/

2. Guy Carpenter. (2024). "Addressing Key Challenges in Latin America's Public Sector: Insights and Solutions". https://www.guycarp.com/insights/2024/09/addressing-key-challenges-latin-america-public-sector-insights-solutions.html

3. The Datasphere Initiative. (2024). "Trends and Challenges in the Use of Data and Artificial Intelligence in Latin America and the Caribbean". https://www.thedatasphere.org/news/trends-and-challenges-in-the-use-of-data-and-artificial-intelligence-in-latin-america-and-the-caribbean/

4. Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos (CEMLA). (2022). "Document Management and Management of CB Archives". https://www.cemla.org/actividades/2022-final/2022-11-document-management-and-management-of-cb-archives.html

5. DocSuite. (2023). "Document Management Challenges". https://docsuite.io/en/topics/blog/document-management-challenges