Autor: Luis Alfredo Larrañaga
El OCR es una tecnología que interpreta caracteres visuales a través de un proceso digital. Su objetivo es transformar imágenes de texto, ya sean tipografiadas o escritas a mano, en texto codificado por máquina. Desde su creación en la década de 1960, el OCR ha evolucionado significativamente, pasando de sistemas rudimentarios a soluciones altamente complejas que integran aprendizaje profundo y visión por computadora. Contribuyendo al proceso de transformación empresarial que estamos viviendo a causa de la irrupción de la IA.
El OCR ofrece múltiples beneficios facilita la automatización de la ingesta de datos al permitir la conversión rápida y precisa de imágenes o documentos físicos en texto digitalizable. Esta capacidad de procesamiento automático optimiza los flujos de trabajo documentales, reduciendo la carga de trabajo manual y minimizando el riesgo de errores asociados con la transcripción manual. Además, el OCR desempeña un papel crucial en la mejora de la accesibilidad para personas con discapacidades visuales al convertir documentos escritos en formatos digitales que pueden ser fácilmente procesados por tecnologías de asistencia como lectores de pantalla o dispositivos de lectura de texto a voz.
De esta manera, el OCR emerge como una herramienta esencial para mejorar la eficiencia empresarial y promover la inclusión digital. Garantiza la precisión y la integridad de la información procesada, siendo un pilar clave en la automatización de procesos y la accesibilidad para todos.
Para entender completamente este proceso, detallaremos las cuatro etapas fundamentales en las que se suele dividir el proceso. Cada una de estas etapas juega un papel esencial en la conversión de imágenes de documentos en texto digitalizable, lo que permite una amplia gama de aplicaciones en diversos campos.
A continuación, se realiza un pre-análisis de la imagen utilizando diversas técnicas para afinarla y facilitar su interpretación:
El siguiente paso es el reconocimiento del texto, donde la tecnología procesa el texto utilizando extracción de características y coincidencia de patrones:
Por último, en el procesamiento posterior, después de analizar el contenido, el sistema convierte los datos de texto extraídos en un archivo computarizado que puede ser manipulado.
Existen varios sistemas dentro de la categoría general del reconocimiento óptico que se especializan en diferentes aspectos del procesamiento de documentos y datos. Algunos de estos incluyen:
El OCR es una herramienta ampliamente utilizada en una variedad de sectores. Por mencionar algunos ejemplos:
La integración de la tecnología OCR con soluciones de Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) representa un avance significativo en la automatización de procesos empresariales. Al combinar la capacidad de reconocimiento óptico de caracteres del OCR con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de las soluciones IDP, las organizaciones pueden extraer, procesar y analizar datos de manera más eficiente y precisa a partir de documentos físicos y digitales. Esto no solo agiliza la captura de información, sino que también mejora la calidad de los datos y permite una toma de decisiones más informada y ágil en toda la empresa.
El OCR ha recorrido un largo camino desde sus primeros días. Hoy, no solo facilita numerosas aplicaciones prácticas, sino que también ofrece un vistazo a futuras innovaciones en el procesamiento de información digital. A medida que la tecnología continúa evolucionando, el papel del OCR en nuestra vida diaria y laboral se volverá aún más integral y revolucionario.
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