Cloud Computing

Qué es Azure AI

Azure AI es la plataforma de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Microsoft, diseñada para ayudar a las empresas a desarrollar e implementar soluciones inteligentes y escalables. Azure AI recoge diversas herramientas de inteligencia artificial que permiten la creación de soluciones empresariales. Las herramientas más interesantes son:

• Búsqueda de Azure AI: Plataforma de recuperación de información impulsada por IA.
• Seguridad del contenido de Azure AI: Plataforma de moderación de contenido que usa la IA para proteger el contenido.
• Traductor de Azure AI: Servicio de traducción al instante o por lotes.
• Voz de Azure AI: Plataforma para la transcripción de texto a voz, producir voces artificiales, reconocer al hablante y traducir audio.
• Visión de Azure AI: Servicio unificado de múltiples funcionalidades de computer vision. Destacan las funcionalidades de análisis de imágenes, extracción de texto con reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el reconocimiento facial responsable.
• Lenguaje de Azure AI: Servicio administrado para desarrollar aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Destacan las funcionalidades de reconocimiento de entidades y palabras clave, de análisis de opinión, resumen de texto y creación de interfaces conversacionales.
• Documento de inteligencia de Azure AI: Servicio de inteligencia artificial que aplica aprendizaje automático avanzado para extraer texto, pares clave-valor, tablas y estructuras de documentos de forma automática y precisa.
• Azure OpenAI Service: Es el servicio de Microsoft para proporcionar acceso a los últimos modelos de inteligencia artificial generativa de OpenAI, los cuáles permiten el desarrollo de de soluciones de IA avanzadas. Nuestro curso Desarrollo y optimización de aplicaciones con Azure OpenAI te permitirá ahondar más en esta herramienta de Azure y convertirte en todo un expert@.

Azure AI en la automatización de procesos empresariales

Uno de los principales pilares de Azure AI es la automatización de procesos empresariales (BPA). Esta capacidad permite a las empresas mejorar la eficiencia y la productividad al automatizar tareas repetitivas como puede ser la extracción de datos presentes en las facturas. Al aprovechar las capacidades de procesamiento de Azure AI, las organizaciones pueden reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para gestionar sus operaciones financieras.

Gestión de facturas con Azure AI

Para la gestión de facturas con Azure AI utilizaremos el servicio en la nube Azure AI Document Intelligence Documentation. Este es el servicio proporcionado por Azure para la integración de la gestión de documentos en los flujos de trabajos de las aplicaciones empresariales.

Importancia de la gestión eficiente de facturas en las empresas

La gestión eficiente de facturas es fundamental para mantener la salud financiera de una empresa, la gestión de stocks, el buen funcionamiento de programas de fidelidad, la gestión de proveedores y ventas, etc. Sin embargo, la gestión manual de dichas facturas puede ser una tarea tediosa, propensa a errores y que consume una gran cantidad de tiempo y recursos humanos que podrían dedicarse a mejorar otros aspectos fundamentales de la empresa.

Beneficios de usar Azure AI en la gestión de facturas

La adopción de Azure AI para la gestión de facturas ofrece una serie de beneficios tangibles para las empresas:

• Precisión mejorada: La inteligencia artificial puede identificar y corregir errores de manera más rápida y precisa que los procesos manuales.
• Eficiencia operativa: La automatización de tareas permite a los empleados enfocarse en actividades de mayor valor, aumentando la eficiencia operativa.
• Reducción de costos: Al reducir la dependencia de procesos manuales, las empresas pueden ahorrar en costos laborales y evitar pérdidas asociadas con errores de procesamiento.
• Escalabilidad: Azure AI es altamente escalable, lo que significa que puede crecer y adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa a lo largo del tiempo.
• Mejora de la experiencia del cliente: La gestión eficiente de facturas puede conducir a tiempos de procesamiento más rápidos y una mejor comunicación con los clientes, lo que mejora la experiencia general del cliente.

Componentes y servicios clave de Azure AI para gestión de facturas

Azure ofrece una variedad de servicios y herramientas que pueden ser utilizados para construir soluciones de gestión de facturas basadas en IA. Algunos de los componentes clave incluyen:

• Azure Form Recognizer: Permite extraer información de facturas en papel o digitales mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
• Azure Cognitive Services: Ofrece capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y visión artificial para analizar y comprender el contenido de las facturas.
• Azure Machine Learning: Permite crear modelos personalizados para automatizar la clasificación y validación de facturas.

Guía para implementar Azure AI para gestionar facturas

A la hora de implementar una solución de Azure AI para la gestión de facturas necesitamos una cuenta de Microsoft junto a una suscripción de Azure válida y vamos a seguir los siguientes pasos:

• Creación de un recurso de Azure.
• Selección del modelo.
• Selección de nuestra factura.
• Ejecutar análisis de factura.
• Análisis de resultados.

Para empezar a implementar nuestra solución para la gestión de facturas necesitamos crear un grupo de recursos de Azure. Un grupo de recursos de Azure es un contenedor de recursos donde se almacenan todos los recursos relacionados con una solución de Azure. El contenedor nos permite seleccionar que tipo de herramientas de Azure vamos a utilizar y qué suscripción vamos a utilizar.

El primer paso para crear un recurso de Azure AI es acceder al portal de Azure. Una vez dentro en el buscador introduciremos “grupos de recursos” y seleccionaremos la primera opción. A continuación pulsaremos en “crear” para comenzar a crear un nuevo grupo de recursos.

En la siguiente vista introduciremos los datos claves para crear nuestro recurso. Estos datos se estructuran en tres pestañas:

• Datos básicos.
• Etiquetas.
• Revisar y crear.

En la pestaña Datos básicos elegiremos la suscripción que deseemos utilizar y le daremos un nombre al grupo de recursos, después seleccionaremos la región en la que queremos que se sitúe el servidor. Como norma general se recomienda seleccionar el servidor más cercano a nosotros. Para nuestro proyecto en la pestaña Etiquetas no es necesario rellenar ningún campo.

Finalmente, la pestaña Revisar y crear nos permitirá crear el grupo de recursos.

Una vez creado nuestro recurso lo seleccionaremos haciendo clic izquierdo en el nombre y en la sección Información general crearemos un nuevo recurso. Puedes ver dónde hacer clic en la siguiente imagen.

A continuación crearemos un recurso de Azure AI Services y rellenaremos los campos tal y como muestra la siguiente imagen.

Pulsaremos en Revisar y crear y crearemos el recurso. El proceso de creación del recurso puede tardar unos pocos minutos. Cuando esté terminado tendremos todo listo para implementar nuestra solución.

Una vez tenemos listo el grupo de recursos de Azure AI podemos empezar a implementar nuestra solución. Para ello en primer lugar vamos a acceder a Document Intelligence Studio

A continuación seleccionaremos el modelo preentrenado Invoice y rellenaremos la configuración de los recursos de Azure. En esta configuración seleccionaremos nuestra suscripción a Azure y el grupo de recursos que hemos creado previamente.

Una vez hecho esto accederemos a la interfaz de Document Intelligence Studio, donde automáticamente se nos habrá cargado un conjunto de facturas de muestra y donde podemos simplemente arrastrar nuestras facturas para probar el servicio. En primer lugar vamos a ver los distintos parámetros que podemos utilizar al ejecutar el análisis de documento.

Podemos ver como estas opciones nos permiten analizar una sola página o todas las páginas de nuestras facturas. Además, podemos elegir si queremos detectar códigos de barras, el idioma de la factura y conjuntos personalizados de claves-valores para detectar campos personalizados.

A continuación vamos a ejecutar un análisis del documento sobre el ejemplo de factura en español. El resultado es el siguiente:

Podemos ver como se han extraído los campos claves de una factura, extrayendo información acerca de los servicios ofertados, información tanto del cliente como de la empresa que provee los servicios, información sobre el pago y sobre las fechas claves que aparecen en la factura.

Además de este primer análisis existe mucha información de interés en esta página. En la parte derecha al abrir la sección Code podemos leer y copiar el código que ejecuta este análisis de manera automática.

Este código se puede recuperar en 3 lenguajes de programación diferentes:

• Python
• JavaScript
• C#

Este código nos permite realizar una integración con aplicaciones propias de una manera tan sencilla como copiar y pegar el código dentro de nuestro backend.

En la pestaña Result podemos ver el JSON generado por el proceso de análisis de la factura. En este JSON podemos ver todos los parámetros devueltos por el proceso de análisis de la factura. Para cada campo y palabra detectada Azure nos devuelve las coordinadas de la bounding box del objeto, es decir, nos devuelve las coordenadas que definen al polígono que encapsula el campo o la palabra. Además, también nos devuelve la confianza que tiene el modelo en haber reconocido de forma correcta la palabra detectada. Como previamente hemos definido que se extraiga el lenguaje de la factura también existe un campo que extrae el lenguaje (o lenguajes) presente en la factura.

Desafíos comunes y cómo superarlos

Si bien la implementación de Azure AI para la gestión de facturas puede ofrecer una serie de beneficios, también puede presentar desafíos únicos. Algunos de los desafíos comunes incluyen:

• Disponibilidad de datos: Las técnicas y herramientas que emplean inteligencia artificial suelen requerir de muchos datos para obtener un rendimiento satisfactorio. No obstante, la posibilidad de utilizar los modelos preentrenados por Microsoft nos permiten empezar a utilizar soluciones de IA sin disponer de datos previos.

• Tablas en facturas: Generalmente las facturas incluyen tablas en las que se recuperan aspectos claves como los productos o servicios ofertados, los precios de estos, las cantidades contratadas e información acerca de los impuestos. El tratamiento de tablas siempre es un proceso complicado que la solución de Azure AI gestiona por nosotros.

• Campos personalizados: En el caso de que exista un campo especial en la factura se puede adaptar fácilmente la solución para detectarlos.

• Facturas multilingüe: Se puede extraer el idioma (o los múltiples idiomas) presentes en una factura gracias a las funcionalidades intrínsecas de Azure AI.

Conclusiones

Con el paso del tiempo Microsoft ha creado un abanico de herramientas de inteligencia artificial muy amplio que permite abordar cientos de problemas de manera ágil, óptima y económica. Dentro del ecosistema de herramientas IA de Microsoft destacan el conjunto de herramientas de Azure AI, las cuáles permiten desplegar soluciones de manera rápida y sencilla.

Microsoft ha apostado fuerte por la creación de herramientas y servicios de IA que sean sencillos de implementar con el objetivo de democratizar la inteligencia artificial. Y esta apuesta está creando ya una disrupción absoluta en la sociedad. Provocando que cada vez más y más empresas puedan automatizar sus procesos, ahorrando así en costes y permitiendo despliegues de soluciones cada vez más rápidos, lo que a la vez les habilita para crear productos con mayor valor añadido para el usuario final.

Uno de los casos de uso que generan más interés es la gestión de documentación, especialmente la gestión de facturas. Tal y como acabamos de ver este es un caso de uso que se puede abordar de manera sencilla si utilizamos las herramientas adecuadas como Azure AI, sin embargo, este no es el único caso de uso con un gran potencial.