El problema
La empresa no alcanza sus KPI de productividad definidos. Esto ocurre porque hay una gran cantidad de datos no tabulados difíciles de analizar que enlentecen el trabajo de los consultores. Dentro de estos datos se encuentran: contratos, preguntas de licitaciones no estandarizadas, estados de resultados, balances generales, manuales, entre otros. Algunos de estos se encontraban en formato Excel, PDF o incluso fotografías.
Nuestro enfoque
Observamos una oportunidad en optimizar sus procesos, al no ser de alta complejidad, pero sí de alta repetitividad, utilizando herramientas de análisis y procesamiento de datos en conjunto con modelos de Inteligencia Artificial, particularmente LLMs (large language model). Se desarrolla una herramienta para facilitar la interacción de usuario con los modelos y las validaciones correspondientes. .
El desarrollo
En la herramienta se han integrado cinco módulos distintos, cada uno diseñado para abordar formatos y áreas específicas de datos. El módulo de Preguntas y Respuestas (Q&A) procesa y analiza datos de Excel, mientras que el módulo de Análisis Financiero se centra en documentos como los Estados de Resultados. Para el módulo de Q&A, utilizamos Modelos de Lenguaje de Aprendizaje Automático (LLMs) para responder consultas de manera efectiva. En el análisis de documentos financieros, aplicamos la tecnología de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), permitiéndonos extraer y tabular información de imágenes de Estados de Resultados con alta precisión.
Conclusiones e impacto
- Se puede apreciar claramente el alcance y potencial de los modelos de Inteligencia Artificial en la agilización de procesos.
- Hemos logrado desarrollar la capacidad de sintetizar y extraer los puntos clave de extensos documentos, e incluso responder preguntas relevantes sobre su contenido.
