La tecnología de procesamiento de lenguaje natural ha avanzado significativamente en los últimos años, y GPT-4 es la última incorporación a la familia de modelos de lenguaje de OpenAI. Por aparte las fotocopiadoras, equipos comunes en la oficina y en el hogar, han avanzado tambien y permiten la digitalización de documentos en papel a digitales con reconocimiento de texto. En este blog, exploraremos cómo se puede utilizar GPT-4 y fotocopiadoras modernas para extraer y utilizar información relevante de documentos y para automatizar tareas de negocio, tan facilmente como escanear documentos y archivos.
Primero, es importante comprender cómo funciona GPT-4. Este modelo de lenguaje es una red neuronal de gran escala que ha sido entrenada en una gran cantidad de datos de texto, similar a como funcionan los cerebros humanos. GPT-4 es capaz de "entender" el lenguaje humano y generar texto que tiene sentido y coherencia. Esto significa que puede analizar y comprender el texto en documentos escaneados, extraer información relevante y generar respuestas en lenguaje humano. Solo imagina poder extraer información de todos tus documentos físicos y digitales, y hacer consultas de estos como chatear con un compañero de trabajo.
Para utilizar GPT-4 para extraer información de documentos escaneados, es necesario realizar ciertos pasos previos. En primer lugar, los documentos deben ser digitalizados con un escáner o una fotocopiadora moderna. Luego, los documentos escaneados se deben convertir a formato de texto utilizando un software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Este proceso convierte las imágenes de los documentos en texto que puede ser procesado por la computadora y GPT-4.
Solo imagina poder extraer información de todos tus documentos físicos y digitales, y hacer consultas de estos como chatear con un compañero de trabajo.
Una vez que los documentos escaneados han sido convertidos a texto, se pueden utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para extraer información relevante. Una técnica común es la extracción de entidades nombradas (NER), que consiste en identificar nombres de personas, organizaciones, lugares y otras entidades en el texto. GPT-4 puede utilizar NER para identificar y extraer información de los documentos escaneados.
Otra técnica es la extracción de relaciones entre entidades, que consiste en identificar las conexiones entre diferentes entidades en el texto. GPT-4 puede utilizar esta técnica para identificar relaciones entre personas, organizaciones y lugares en los documentos escaneados.
Una vez extraídos los datos relevantes y conexiones es posible utilizar GPT-4 para realizar análisis de sentimiento en los documentos escaneados, lo que puede ser útil para identificar la opinión o el tono de un documento. Otro uso es la automatización de tareas de negocio. Algunas tareas de negocio comunes, pero tediosas que GPT-4 y fotocopiadoras modernas pueden automatizar son:
Extracción de datos relevantes de documentos escaneados sin necesidad de plantillas para alimentar bases de datos o hojas de cálculo tipo Excel
Traducción de documentos escaneados, donde el mismo documento se puede utilizar en diferentes paises o regiones
Generación de resúmenes ejecutivos de documentos escaneados
Elaboración de manuales y Knowledge Bases a partir de documentos escaneados
Clasificación y etiquetado de documentos escaneados para facilitar búsquedas
En conclusión, la combinación de GPT-4 y fotocopiadoras modernas puede ser una herramienta valiosa y fácil de implementar para la extracción, búsqueda de información relevante y automatización de tareas a partir de documentos escaneados. Aunque se requiere un proceso previo de digitalización y conversión de OCR, como los que ya te ofrece Cartridge World Guatemala, el uso de modelos de lenguaje natural facilita el análisis, toma de decisiones y eliminación de tareas repetitivas de poco valor agregado.
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