La inteligencia artificial se utiliza con éxito para automatizar procesos empresariales, por ejemplo, para la extracción de datos en la aplicación de un Software IDP usado.

A pesar de la avanzada tecnología, es casi imposible lograr una precisión del 100 % en la extracción de datos. Incluso un error de 1 % puede costar millones de euros en determinadas industrias.

Hay limitaciones que la IA y el aprendizaje automático no pueden superar a pesar del software de IDP. Para tener éxito, deben ir acompañadas de información humana en forma de automatización humana.

Humano en el bucle: Definición

Human-in-the-loop (HITL) describe un mecanismo que utiliza la interacción humana para entrenar, perfeccionar o probar sistemas específicos como modelos de IA o máquinas para lograr los resultados más precisos.

Un ejemplo sencillo son las máquinas de autoescaneado de los supermercados. Aunque los clientes pueden escanear sus productos por sí mismos, siempre hay un miembro del personal en el lugar para ayudar con cualquier problema y evitar intentos de fraude.

El planteamiento es similar para HITL y KI.

Humanos en el bucle

La tecnología moderna no es perfecta. Por eso hay que implicar a las personas en la automatización y alinearla siempre con los objetivos y necesidades actuales.

No sólo es necesario que el ser humano entrene a la IA al principio para que tome decisiones correctas, sino que el ser humano también tiene que intervenir y corregir cualquier error. Es lo que se denomina un bucle de retroalimentación y sirve para mejorar la precisión de la IA.

Puede utilizar HITL en las siguientes áreas de aplicación:

• Software OCR
• coches autónomos
• Tratamiento de documentos y correo electrónico
• Tramitación de recibos de acciones de fidelización
• Procesamiento de facturas para cuentas por pagar
• Anonimización de información sensible para el cumplimiento de la normativa 
• Verificación de credenciales para procesos KYC

Con HITL puede identificar rápidamente los problemas y realizar mejoras a través de un bucle de retroalimentación (también llamado anotación HITL). 

Este proceso se explica a continuación.

Human-in-the-loop y anotaciones

Cuando se desarrollan modelos de IA, el etiquetado humano de los datos suele formar parte del proceso.

Para obtener resultados fiables, los modelos de IA requieren que los humanos anoten, etiqueten y organicen grandes cantidades de datos, lo que requiere mucho tiempo, dinero y esfuerzo. 

Un anotador de datos y un humano en el bucle ayudan a los modelos de IA a centrarse en campos de datos específicos para hacer las mejores predicciones. 

Por ejemplo, las empresas pueden necesitar alimentar miles de recibos etiquetados para obtener resultados fiables. 

Aunque existen diversas soluciones que pueden alcanzar una precisión de 97 %, la automatización HITL es la mejor opción para obtener un conjunto de datos etiquetados para entrenar los modelos de IA.

Automatización HITL: ventajas

No existe ninguna solución que pueda alcanzar una tasa de error 0 % para procesos complejos a soluciones totalmente automatizadas sin asistencia humana.

Para acercarse lo más posible a esta tasa de error y, al mismo tiempo, reducir la carga de trabajo manual, la combinación de IA con automatización a través del proceso human-in-the-loop ha dado buenos resultados.

El uso de HITL para entrenar modelos de IA o mejorar los flujos de trabajo ofrece varias ventajas, entre ellas:

• Reducción del riesgo: Mitigar los riesgos financieros derivados de datos incorrectos, por ejemplo, importes de facturas, direcciones de facturas, importes de créditos, etc.
• Simplificación de la gestión de excepciones: Fácil implantación de un flujo de trabajo para la revisión humana y la gestión de excepciones.
• Despliegue eficaz del personal: Gestionar, supervisar y mejorar la productividad del personal que realiza la revisión humana.
• Control de costes: Controle los costes de revisión humana con filtros configurables.
• Datos completos: Garantizar que los datos extraídos estén completos para las aplicaciones empresariales posteriores.
• La aplicación del HITL conduce a una Mayor precisión en predicción, extracción, clasificación y validación, así como a una mayor calidad de los resultados.
• La aportación humana puede utilizarse para Mejorar los algoritmos paso a paso y la IA para Más áreas de aplicación utilizables hacer.
• En Eficacia de los modelos de IA no está limitada por la calidad de los datos con los que se entrenan.
• Manipulación mejorada y eficaz de conjuntos de datos incompletos y difíciles

Sin embargo, este procedimiento tiene ciertas limitaciones que debe respetar.

Desafíos

Si quieres utilizar HITL, debes ser consciente de los retos y limitaciones que conlleva:

• Identificación del ser humano en el bucle: Las empresas tienen que averiguar quién va a manejar qué parte del proceso de automatización y qué interfaz para identificar el sistema humano en el bucle.
• Big data: HITL no siempre puede manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente, ya que hay una mayor necesidad de participación humana en el bucle de automatización. La ampliación sucesiva de la solución hasta llegar a la solución completa final de IA es especialmente crucial en este caso para planificar los objetivos estratégicos de la empresa de forma que puedan aplicarse operativamente.
• Escalabilidad limitada: Cuando interviene un humano en un proceso, la escalabilidad puede convertirse en un problema. El reto consiste en ajustar el nivel de confianza para que solo los casos inciertos requieran verificación humana.

Sin embargo, en comparación con los retos y desventajas del mismo flujo de trabajo de forma manual, estas limitaciones son menores y no deberían impedirle utilizar la IA en su empresa.

¿Cuándo debe tener lugar Human-in-the-Loop?

Lo más lógico es utilizar Human-in-the-Loop al principio o al final del ciclo.

HITL al principio

Si no existe una solución estándar, debe incluir la HITL justo al principio del ciclo.

Si actualmente no dispone de modelos o algoritmos de IA para automatizar procesos específicos, pero cuenta con una cantidad significativa de datos sin procesar, puede utilizar humanos en el bucle para etiquetar y limpiar (eliminar o corregir datos inexactos) esos datos. 

Una vez etiquetados los datos, puede utilizarlos para entrenar sus propios modelos de IA para Facturas o extraer datos de ellos. 

Por ejemplo, puede etiquetar muchas facturas diferentes para entrenar modelos de IA para el reconocimiento de facturas.

Así puedes pasar de 0 % de automatización a +80 % de automatización. 

Así, en las siguientes situaciones tiene sentido situar al ser humano al principio del ciclo:

• Estructura de los conjuntos de datos
• Cree sus propios modelos de IA
• Automatización nula o baja con un objetivo de +80 % Automatización
• Anotadores de datos y expertos en IA disponibles en la empresa

HITL al final

En muchos casos es habitual el uso de "humanos en el bucle" para completar el proceso. Este enfoque combina la automatización para procesar tareas recurrentes y la inteligencia humana para garantizar que todo se hace correctamente.

A menudo, el 80 % del flujo de trabajo ya está automatizado y el 20 % lo realiza un humano. Entonces, ¿cuándo merece la pena elegir este enfoque frente al anterior?

• Buscan la máxima precisión en la recuperación de datos, predicción, validación, anonimización, etc.
• Quiere reducir la necesidad de intervención humana en 20 % para reducir los gastos generales
• Desea reducir los costosos errores (por ejemplo, datos inexactos, duplicados, etc.).
• Desea optimizar el tiempo de ejecución manteniendo una gran precisión.

HITLS externos frente a autogestionados

Hay dos maneras diferentes de seguir el enfoque HITL:

• HITL gestionado externamente: Human-in-the-loop proporcionado por una parte externa (por ejemplo, proveedor de SaaS, proveedor de servicios de anotación de datos).
• HITL autogestionado: empresas que implican a un ser humano en el propio ciclo.

Conclusión: Optimizar la IA con el OCR en bucle humano

Con la automatización human-in-the-loop, puede conseguir lo siguiente:

• Aumentar la precisión de la extracción de datos
• Aceleración del tiempo de procesamiento
• Reducción de los gastos generales 
• Mayor compromiso de los empleados
• Minimiza los costosos errores humanos gracias al trabajo previo de la IA
• Principio de los 4 ojos mediante la combinación de una IA y un ser humano

Puede encontrar el proveedor adecuado respondiendo a las siguientes preguntas:

• ¿Necesita su organización alcanzar una precisión cercana al 100 % en la extracción de datos?
• ¿Necesita HITL gestionado externa o internamente?
• ¿Cuenta con expertos internos en IA? 
• ¿Qué importancia tiene el hecho de que los datos permanezcan 100 % en su infraestructura interna?
• ¿Qué es importante para su aplicación?
• ¿Quiere crear sus propios conjuntos de datos?

La ventaja de la Inteligencia Artificial es que puede realizar funciones como un ser humano para desarrollar y comprender con rapidez y precisión conocimientos importantes. 

Independientemente de su modelo de negocio, una solución de OCR que utilice IA puede ayudarle a hacer que los datos trabajen para usted.

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