Es una escena muy común durante la temporada de impuestos: el equipo de contabilidad acurrucado en una habitación, con la cabeza gacha, ingresando manualmente datos de pilas de facturas y recibos en hojas de cálculo. ¿No sería bueno si su talento se gastara en un trabajo significativo que mueva la aguja? Desafortunadamente, no se trata sólo de la contabilidad. Una encuesta de Zapier demostró que 76% de los empleados dedica hasta 3 horas diarias a la entrada de datos.
La entrada de datos mediante IA impulsada por el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede ayudar a cambiar ese panorama. Las organizaciones han reportado un reducción de un 95% en el tiempo de entrada de datos después de cambiar a un software robusto de entrada de datos automatizado. Continúe leyendo para obtener más información mientras exploramos cómo funciona la entrada de datos con IA, sus beneficios clave y consejos prácticos para implementarla en su organización.
¿Qué es la entrada de datos de IA?
La entrada de datos impulsada por IA se refiere al uso de tecnologías de inteligencia artificial para automatizar el proceso de extracción e introducción de datos en sistemas digitales para su uso posterior.
Su equipo ya no tendrá que escribir información manualmente en formularios, aplicaciones o bases de datos. Y esa es sólo la mitad de la historia. Por lo general, una solución sólida de automatización de datos puede extraer datos de documentos, clasificarlos, validarlos y exportarlos, o completar automáticamente campos en otros sistemas de software.
Esto significa que no sólo se reduce significativamente la entrada manual, sino que todo el proceso de manejo de datos se vuelve más ágil.
Los beneficios de la entrada de datos con IA
Un reporte de Encuesta de McKinsey descubrió que la automatización reducía los costos entre un 10 y un 15 % y reducía el tiempo de procesamiento de pedidos de 2 a 3 días a 1 a 2 horas. Si bien esto incluye una variedad de sistemas automatizados, la entrada de datos mediante IA contribuye de manera importante a este tipo de eficiencias.
Analicemos más los beneficios específicos:
Ahorra costos, tiempo y esfuerzo: Las organizaciones han informado que la entrada de datos mediante IA puede automatizar hasta el 95 % de las tareas de datos repetitivas. Esto libera tiempo de los empleados para trabajos de mayor valor.
Por ejemplo, un equipo de contabilidad podría reducir el tiempo dedicado a la entrada manual de datos de facturas de 5 horas semanales por persona a solo 15 minutos. Dado que los errores en los datos financieros conducen a reelaboraciones y las empresas medianas cuestan más de 800,000 dólares al año (informe Gartner), está claro cómo la automatización se amortiza muchas veces.
Mejora la precisión de los datos: Desde la extracción de cifras financieras clave para un informe trimestral hasta la captura de los síntomas de los pacientes a partir de notas clínicas, la precisión es de gran importancia en la entrada de datos. Incluso un pequeño error puede resultar costoso. Las herramientas AI-OCR pueden proporcionar una tasa de precisión superior al 99%.
Además, las herramientas AI-OCR como Nanonets pueden extraer datos de documentos estructurados y no estructurados sin problemas. Las terminologías, las regulaciones fiscales, los cambios de moneda, la sintaxis del idioma y más se reconocen y extraen rápidamente en consecuencia.
Permite el flujo de datos en tiempo real: Los datos extraídos y estructurados de los sistemas de inteligencia artificial pueden conectarse directamente a otras plataformas a través de API. Esto garantiza datos sincronizados en tiempo real en ventas, marketing y operaciones, lo que mejora la eficiencia del flujo de trabajo entre departamentos, los análisis y los informes.
Por ejemplo, los datos de pedidos de clientes de formularios enviados en un sitio web pueden completar automáticamente los campos correspondientes en CRM, gestión de inventario y sistemas de contabilidad.
Escala fácilmente: Las soluciones de entrada de datos de IA pueden ingerir datos de miles de documentos diariamente sin perder fuerza. Ya sea desde una bandeja de entrada de correo electrónico, una carpeta compartida, envíos de formularios a sitios web o copias escaneadas, la capacidad de escalar infinitamente es una gran ventaja.
Es más, ya que estos sistemas aprenden de cada uso. Por eso, cuanto más se utiliza, más refinado y preciso se vuelve. Para las industrias que lidian con una gran cantidad de datos, como la atención médica y las finanzas, es un punto de inflexión.
Agiliza los flujos de trabajo: Las soluciones de entrada de datos de IA se integran perfectamente en la infraestructura de TI existente a través de API. Esto elimina la fricción y los cuellos de botella estructurales en las canalizaciones de datos entre sistemas. Por ejemplo, los flujos de trabajo de aprobación de facturas pueden pasar de 5 pasos de proceso a 2 al eliminar las transferencias manuales.
Más allá de la simple entrada de datos, las soluciones de inteligencia artificial como Nanonets pueden clasificar documentos y enviarlos automáticamente a los equipos relevantes. Por ejemplo, una factura de proveedor escaneada recibida en el correo electrónico de contabilidad puede clasificarse automáticamente, extraerse los datos, publicarse en el ERP y enviarse una notificación de aprobación.
Implementación de la entrada de datos de IA: aplicaciones y mejores prácticas
Seamos realistas: mover datos manualmente a hojas de cálculo es tan divertido como ver cómo se seca la pintura. Puede resultar abrumador, especialmente cuando te piden que lo hagas día tras día, lo que te hace más susceptible a cometer errores. Los estudios muestran que casi el 30% del tiempo del personal de finanzas se dedica únicamente a corregir errores de datos.
Afortunadamente, ahora la IA está lo suficientemente avanzada como para automatizar la captura, clasificación y estructuración de datos; puede optimizar los flujos de trabajo y desbloquear importantes mejoras de eficiencia. Exploremos algunas de las aplicaciones más valiosas de la entrada de datos de IA y recomendaciones para garantizar una adopción sin problemas.
1. Procesar facturas, recibos, recibos.
Automatizar el procesamiento de documentos como facturas, recibos y recibos puede ahorrar innumerables horas a su fuerza laboral. Las soluciones sólidas pueden encargarse del proceso de principio a fin, y usted simplemente supervisa la precisión final y autoriza los pagos.
Con Nanonets, todo lo que tiene que hacer es seleccionar un modelo de IA que se adapte a sus documentos y luego configurar una opción de importación automática desde dondequiera que lleguen: su bandeja de entrada de correo electrónico, una carpeta de almacenamiento en la nube o incluso un escáner físico. Si solo tiene unos pocos documentos, puede cargarlos manualmente.
Posteriormente, la IA captura la información, la valida y la envía para su aprobación. Luego puede revisar y aprobar los datos en un centro central. Luego puede exportarlo como un archivo Excel o enviarlo directamente a su software de contabilidad, ERP u otros sistemas.
2. Convierta los envíos de formularios en datos procesables
Si tiene una pequeña boutique de diseñador, puede recolectar pedidos a través del enlace de Typeform incluido en su biografía de Instagram o mediante un formulario en su sitio web Webflow.
Con Nanonets, estos envíos de formularios pueden convertirse inmediatamente en datos procesables. La integración de Zapier le permite extraer e insertar directamente todo, desde el nombre del cliente, la información de contacto, la elección del producto, las preferencias de estilo y los detalles de entrega en su CRM, software de gestión de ventas o entregas.
Los pedidos de venta se pueden recoger inmediatamente. Los detalles de cada pedido se anotarán y se entregarán a su sistema de gestión de inventario. Le permite brindar una experiencia de cliente más personalizada, agilizando las operaciones y mejorando la capacidad de respuesta.
3. Automatizar las actualizaciones del perfil del cliente
Los datos del perfil son fundamentales, ya sea el historial médico de un paciente en un hospital o el historial de conducción de un cliente en una empresa de alquiler de coches. No se puede esperar que el cliente o el paciente completen formularios largos y tediosos cada vez.
Utilizando Nanonets, puede escanear los documentos que envían (nuevos informes de pruebas y permisos de conducir) y actualizar inmediatamente los datos del perfil sin tener que intervenir personal de primera línea. La IA puede extraer datos de estos documentos y clasificar y actualizar la información directamente en su CRM, EMR o software propietario.
Esto evita a sus clientes la frustración de completar formularios constantemente y a su personal las tareas tediosas de ingreso de datos. También garantiza que los datos permanezcan actualizados y disponibles en todo momento, lo que le ayuda a brindar mejores experiencias.
4. Gestionar la documentación de proveedores y cadena de suministro.
La cadena de suministro y la gestión de proveedores a menudo implican lidiar con grandes cantidades de documentación: órdenes de compra, cotizaciones, facturas, contratos, recibos de entrega y más. Las nanorredes pueden automatizar la extracción y clasificación de datos de estos documentos complejos.
Las órdenes de compra se pueden escanear para capturar descripciones de líneas de pedido, precios, cronogramas de entrega y más. Los importes de moneda, los detalles de impuestos y los plazos de pago se pueden extraer de facturas de proveedores complejas. Los recibos de entrega pueden revelar el contenido del envío y los ID de seguimiento para mayor visibilidad logística.
También es capaz de interpretar diferentes formatos de documentos, tipos de moneda, idiomas y terminologías legales. Además, Nanonets permite que los documentos se procesen tan pronto como lleguen, lo que garantiza actualizaciones oportunas incluso durante días festivos, altas horas de la noche u otros horarios no laborales.
5. Optimice los flujos de trabajo de análisis y verificación.
Los equipos de recursos humanos y marketing a menudo se enfrentan al procesamiento de grandes volúmenes de datos de fuentes como currículums, encuestas de retroalimentación y análisis de campañas. Las herramientas de inteligencia artificial como Nanonets pueden analizar automáticamente estos conjuntos de datos no estructurados para extraer los detalles necesarios.
Para RR.HH., podría significar capturar información sobre habilidades y experiencia de currículums o validar detalles de documentos de identidad. Para los equipos de marketing, podría ser capturar la opinión del cliente a partir de encuestas o datos de captura de clientes potenciales que podrían entregarse al equipo de ventas.
Los datos extraídos pueden luego fluir sin problemas a los sistemas respectivos, como ATS, CRM o plataformas de automatización de marketing. Esto elimina los tediosos esfuerzos manuales, minimiza los errores y permite a los empleados centrarse en el análisis estratégico.
La captura y el ingreso de datos de IA tienen un enorme potencial, pero su implementación requiere previsión y planificación estratégica. Seguir las mejores prácticas garantiza que su implementación se desarrolle sin problemas y que aproveche al máximo las capacidades a largo plazo.
1. Comience con pilotos más pequeños
Antes de integrar la IA en todo su sistema, comience con proyectos piloto a menor escala. De esta manera, podrá comprender mejor las capacidades de la IA y rectificar cualquier problema antes de un lanzamiento a gran escala.
Por ejemplo, puede comenzar con la conciliación de reclamaciones de gastos o convertir las respuestas de las encuestas de los clientes en puntos de datos procesables. Realice un seguimiento de la eficacia y aborde los comentarios antes de emprender proyectos más grandes.
2. Priorizar la implementación de la IA
Considere las áreas de su organización donde la IA puede ofrecer los beneficios más inmediatos o sustanciales. Quizás el procesamiento de facturas consume mucho tiempo o la falta de datos de las interacciones con los clientes le está costando a su equipo de ventas. Priorice estas áreas al implementar la IA.
3. Limpiar las fuentes de datos existentes
Asegúrese de que sus datos existentes estén limpios y optimizados. Porque tendrás que entrenar los modelos de IA utilizando estos datos. Si los datos son confusos o incorrectos, pueden generar resultados de IA inexactos. La limpieza periódica de datos puede mejorar el rendimiento y la capacidad de toma de decisiones de la IA.
4. Configurar y monitorear los KPI
Especifique KPI como el tiempo promedio necesario para procesar una factura, ciclos de pedido a efectivo, tiempos de respuesta del cliente, quejas de los clientes con respecto a errores de datos, etc. Supervise estas métricas antes, durante y después de la implementación de la IA. Esto le ayudaría a evaluar objetivamente el impacto de la IA en sus operaciones.
5. Entrenar, validar y perfeccionar el modelo.
Primero, utilice documentos diversos y representativos para entrenar inicialmente el algoritmo. Verifique los resultados de las primeras etapas, defina KPI de precisión clave y habilite escenarios de validación humana cuando sea necesario. A medida que surjan nuevas plantillas de documentos y terminología, vuelva a capacitar continuamente el modelo y refine gradualmente los flujos de trabajo de procesamiento para aumentar la precisión. Monitorear las métricas de precisión e iterar en la IA mantendrá la relevancia y confiabilidad de la automatización.
Elegir la solución de entrada de datos de IA adecuada
Seleccionar la solución de automatización de entrada de datos basada en IA adecuada para su empresa requiere una evaluación cuidadosa. Aquí hay una lista de verificación de criterios clave a considerar:
☑️ Se integra con tu pila tecnológica
- ¿La solución permite una fácil integración con su infraestructura de TI existente a través de API?
- ¿Puede exportar datos directamente a sus bases de datos, ERP u otras plataformas?
☑️ Precisión y eficacia
- ¿Aprovecha la IA avanzada y el aprendizaje automático para la extracción de datos?
- ¿Qué índices de precisión logra en las pruebas basadas en sus documentos de muestra?
- ¿Proporciona transparencia en torno a las puntuaciones de confianza?
☑️ Capacidad de personalización
- ¿Puedes entrenar modelos personalizados adaptados a tus plantillas de documentos únicas?
- ¿Permite configurar campos de datos específicos para captura según sus necesidades?
☑️ Se escala hacia arriba y hacia abajo
- ¿Puede manejar picos en el volumen de documentos sin perder precisión?
- ¿Con qué rapidez se pueden procesar los documentos sin problemas de latencia?
☑️ Protege tus datos confidenciales
- ¿El proveedor proporciona seguridad de datos de nivel empresarial?
- ¿Se pueden cifrar sus datos comerciales confidenciales tanto en tránsito como en reposo?
☑️ Precios y soporte
- ¿Están los precios alineados con el valor derivado de la automatización?
- ¿Está disponible un servicio de atención al cliente receptivo durante los ciclos de implementación?
Reflexiones finales
Se acabaron los días de la entrada manual de datos. Las soluciones de automatización modernas presentan una oportunidad revolucionaria de dejar el trabajo pesado a la IA. Ahora su equipo puede centrarse en un trabajo significativo que mueva la aguja.
Con Nanonets, puede automatizar tareas repetitivas de entrada de datos con precisión. Y gracias a las integraciones perfectas, los datos fluyen directamente entre sus sistemas en tiempo real. Esto significa empleados más felices, clientes encantados y una ventaja competitiva. Pruebe Nanonets hoy gratis.
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