La inteligencia artificial est\u00e1 cambiando radicalmente la forma en que las organizaciones procesan los documentos. En el tratamiento inteligente de documentos (IDP), los potentes modelos ling\u00fc\u00edsticos marcan la diferencia entre \u00abun poco de automatizaci\u00f3n\u00bb y flujos de trabajo integrales realmente escalables de principio a fin: mayores \u00edndices de automatizaci\u00f3n, mejor calidad de los datos y tiempos de ciclo m\u00e1s r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, cuanto m\u00e1s potente se vuelve la IA, m\u00e1s cr\u00edtica es la pregunta: \u00bfAd\u00f3nde van los datos y qui\u00e9n los controla? Aqu\u00ed es exactamente donde adoptamos una postura clara. Nuestra soluci\u00f3n IDP<\/a> est\u00e1 dise\u00f1ada en torno a Mistral<\/a>, un modelo de IA l\u00edder en Europa que combina el rendimiento y la soberan\u00eda de los datos.<\/p>\n\n\n\n Muchas soluciones de IDP \u00abutilizan IA\u00bb, pero siguen fallando cuando se enfrentan a documentos del mundo real: formatos variados, estructuras incoherentes, matices espec\u00edficos de un campo, puntos complejos y dependencias del contexto. La raz\u00f3n es sencilla: el rendimiento por s\u00ed solo no basta. Lo que importa es si un modelo puede comprender la complejidad sem\u00e1ntica, en lugar de limitarse a hacer coincidir patrones.<\/p>\n\n\n\n\u00bfPor qu\u00e9 la IA por s\u00ed sola no es suficiente y por qu\u00e9 la arquitectura es importante?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n