Hoy en día, millones de documentos digitales guardan información valiosa que podría transformar industrias y facilitar muchas investigaciones. Sin embargo, extraer datos de archivos en formato PDF sigue siendo un gran desafío para expertos en datos, desarrolladores y analistas de inteligencia artificial.
¿Por qué es tan difícil extraer datos de un PDF?
El formato PDF fue creado para mantener la apariencia de los documentos, garantizando que se vieran igual en cualquier dispositivo. Pero esa misma rigidez lo hace complicado para las máquinas.
Esto se complica aún más cuando los documentos son simples imágenes de texto, lo que obliga a utilizar programas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para convertirlos en datos editables.
La dificultad, sin embargo, aumenta con documentos antiguos, manuscritos o archivos con diseños complejos como tablas, gráficos o columnas múltiples. Este problema afecta áreas como la preservación de archivos históricos, la digitalización de investigaciones científicas, la automatización de servicios de atención al cliente y la accesibilidad de textos técnicos para sistemas de IA.
OCR tradicional vs. la nueva generación de IA
El OCR existe desde los años 70 y, aunque ha mejorado con el tiempo, sigue teniendo limitaciones. Su enfoque se basa en reconocer patrones de píxeles, lo que funciona bien con textos claros y bien escaneados. Pero cuando los documentos tienen diseños complejos o baja calidad de imagen, los errores son comunes.
En los últimos años, los LLMs han comenzado a destacar en este campo. Estas IA, como las de OpenAI, Google y Meta, no solo leen el texto, sino que también interpretan los elementos visuales de los documentos, ofreciendo una comprensión más completa. Por ejemplo, sistemas como ChatGPT pueden analizar el contenido y el diseño de un PDF al mismo tiempo.
Nuevas apuestas y primeros tropiezos
Empresas emergentes también están intentando avanzar en este campo. La francesa Mistral, por ejemplo, lanzó recientemente su modelo Mistral OCR, diseñado para lidiar con documentos complejos, con resultados espectaculares en benchmarks. Pero todavía lejos de alcanzar la perfección.
Sin embargo, las primeras pruebas no han sido del todo positivas. El modelo todavía comete errores al procesar tablas, repitiendo datos o confundiendo números, especialmente en documentos antiguos.
Por otro lado, Google parece estar un paso por delante con su modelo Gemini 2.0 Flash Pro Experimental. Su principal ventaja es su capacidad para manejar documentos largos y manuscritos con mayor precisión. Esto se debe, en gran parte, a su amplia «ventana de contexto», que le permite analizar grandes volúmenes de información sin perder el hilo.
El futuro: ¿automatización o supervisión necesaria?
Aunque los avances son evidentes, los LLMs todavía tienen ciertos riesgos. Los errores en la interpretación de tablas o la invención de datos pueden pasar desapercibidos, lo que es una amenaza en documentos importantes, como informes financieros, registros legales o datos médicos.
Por ahora, la supervisión humana sigue siendo importante. Las herramientas automatizadas pueden acelerar el trabajo, pero necesitan ser revisadas con cuidado para evitar errores que podrían tener consecuencias graves.
Foto de Tianyi Ma en Unsplash
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