¿Cómo automatizar documentos con IA en Azure?

En estos días donde la información fluye en gigabytes por segundo, todavía hay empresas procesando documentos como si estuviéramos en los años 90: abriendo PDFs, buscando datos a ojo, revisando firmas o sellos página por página y validando manualmente si un informe cumple o no ciertas normas y requisitos. 

A raíz de este problema, nos enfrentamos a un nuevo reto: dar solución a las dificultades que experimentaba un cliente con un proceso lento, manual y propenso a errores. Se trataba de documentos en PDF escaneados, sin texto OCR ni estructura, que además debían ser validados, analizados y procesados con rigor. 

¿La solución? Una orquesta de inteligencia artificial compuesta por los mejores modelos que ofrece Microsoft Azure. 

¿Cuáles son los diferentes tipos de Inteligencia Artificial que encontramos en Azure?

Antes de meternos en cómo lo resolvimos, pongamos contexto. Azure no ofrece “una única” IA, sino una colección modular de capacidades, organizadas en diferentes niveles según lo que se necesite en cada proyecto. Estos son los modelos que, hoy día, puedes encontrar:

1. IA preentrenada: CognitiveServices 

Estos son modelos listos para usar. No necesitas entrenarlos ni conocer machine learning, ya que vienen entrenados por Microsoft. Estos modelos están disponibles como servicios API, lo que significa que puedes integrarlos en tus aplicaciones o procesos simplemente haciendo llamadas desde tu código —como si consultaras a un experto que responde en segundos. 

• Computer Vision: Reconoce objetos, detecta caras, analiza imágenes…
• Document Intelligence (Form Recognizer): Extrae texto y estructura de documentos escaneados. Así como también tablas.
• Language Services: Detecta idiomas, analiza sentimientos, traduce textos…
• Speech Services: Convierte voz a texto, sintetiza voz, reconoce hablantes…

Estos modelos son ideales para proyectos rápidos, sin necesidad de entrenamiento.

2. IA personalizada: Custom AI 

La IA personalizada de Azure te permite entrenar modelos propios utilizando tus datos específicos, lo que es ideal cuando los modelos preentrenados no se ajustan completamente a tu caso de uso porque necesitas trabajar con datos e información muy concreta. 

• Custom Vision: Entrenar un modelo para reconocer objetos, símbolos, firmas, dibujos, sellos o cualquier elemento visual propio de tu entorno
• Custom Speech / Language: Adaptar modelos de voz o texto a tu dominio, como jerga técnica, nombres de productos o expresiones especializadas.

Este modelo es ideal para cuando necesitas más precisión o trabajar con datos únicos (como imágenes de tus propios documentos, frases muy concretas, etc.).

3. IA generativa: AzureOpenAI

Con Azure OpenAI accedes a modelos avanzados, que permiten crear contenido nuevo y comprender texto, imágenes o audio de manera profunda, todo con la seguridad y escalabilidad de la nube de Microsoft. 

• GPT-4: Comprende y genera texto a través de prompts, realiza análisis complejos, resúmenes y validaciones. Es ideal para automatizar decisiones y revisar documentos. 
• DALL·E: Crea imágenes a partir de descripciones en texto enviadas como prompt, útil para diseño creativo y prototipado visual. 
• GPT-5: Es el modelo más avanzado de OpenAI hasta la fecha. Ofrece mejoras en razonamiento, memoria y generación multimodal. Está disponible en planes Plus, Pro y Team, y en despliegue progresivo para Enterprise y Educación. Sus tarifas son más elevadas y su disponibilidad aún no es global. 
• Modelos multimodales recientes (GPT-Image y GPT-Audio): permiten análisis y generación combinando texto, imagen y voz. Debido a su novedad, Microsoft y OpenAI han habilitado un registro con lista de espera para poder acceder, especialmente en entornos de Azure OpenAI. 

En resumen, los modelos más innovadores ya están en fase de acceso limitado, y las organizaciones que quieran usarlos deben solicitar acceso anticipado y pasar por aprobación.

4. IA a medida: Azure MachineLearning

Azure Machine Learning ofrece herramientas avanzadas para científicos de datos que buscan control total en el desarrollo de modelos personalizados: 

• AutoML: Entrenamiento automático de modelos con tus datos. 
• ML Studio: Entorno visual para diseñar, entrenar y desplegar modelos a través de un Canva. 

Estas herramientas son ideales para desarrollos complejos, modelos a medida y proyectos de investigación y desarrollo (I+D) en las que se busca crear tu propia Inteligencia Artificial desde 0. 

¿Qué modelo de IA usar según tu problema?

• Extraer texto de imágenes o PDFs escaneados: Document Intelligence, un modelo preentrenado que extrae texto y estructura de documentos escaneados, como facturas o formularios. 
• Validar contenido textual contra reglas: Emplea Azure OpenAI (GPT-4) para analizar y validar texto según reglas predefinidas, como en la revisión de contratos o generación de resúmenes. 
• Reconocer firmas, sellos, logotipos en imágenes: Aplica Custom Vision, que permite entrenar modelos personalizados para detectar objetos específicos en imágenes, como firmas, logotipos o sellos. 
• Predecir o clasificar con tus propios datos: Recurrir a Azure Machine Learning, que ofrece herramientas como AutoML, ML Studio y Jupyter Notebooks para diseñar, entrenar y desplegar modelos personalizados según tus datos y necesidades. 
• Transcribir audios o reconocer voces: Utiliza Speech Services, que incluye modelos como Whisper y GPT-4o Transcribe para la transcripción automática de audios y reconocimiento de voces. 

Nuestro caso de uso: automatizar informes PDF con IA en Azure

Ahora sí, volvamos a nuestro caso real. Te comparto cómo pasamos de procesos manuales a una solución automatizada e inteligente con Azure. 

A la hora de llevar a cabo este proyecto, teníamos sobre la mesa los siguientes problemas: 

• Documentos PDF sin OCR ni estructura (papeles escaneados).
• Necesidad de validar cumplimiento de normas que den el documento por válido.
• Firmas y sellos requeridos en ciertos casos. 
• Proceso manual, lento y propenso a errores.

Por lo que estos son los pasos que llevamos a cabo para agilizar y mejorar nuestro proyecto de automatización:  

Paso 1: Leer lo ilegible (Document Intelligence) 

Usamos Azure Document Intelligence para aplicar OCR inteligente y extraer contenido de PDFs escaneados. 

• Extrae texto, tablas, campos clave.
• Interpreta la estructura visual del documento.
• Devuelve un JSON  o un archivo .txt listo para analizar.

Paso 2: Razonar con el contenido (Azure OpenAI) 

Una vez con el texto, construimos prompts para GPT-4-mini en Azure, llevando a cabo diferentes preguntas, adaptando los prompts a la respuesta que andábamos buscando. Por ejemplo:  

• ¿Este informe contiene el nombre del técnico? 
• ¿Se menciona la siguiente frase: “Ejemplo de frase”? 
• ¿Se cumple la norma XYZ? 

Este análisis, que antes hacía un humano, ahora lo hace la IA en segundos, con contexto y con muchas correcciones del prompt hasta recibir una respuesta acorde a lo que buscábamos.  

Paso 3: Ver lo que no está en el texto (Custom Vision) 

Entrenamos un modelo de Custom Vision con ejemplos reales de documentos con una firma digital y sello. Y logramos un modelo que identifica estos elementos con alta precisión. Para ello, tuvimos que entrenar el modelo con una gran cantidad de documentos e ir corrigiéndolo poco a poco realizando varios despliegues hasta alcanzar los porcentajes deseados de acierto.  

Paso 4: Automatizarlo todo (Azure Functions) 

• El usuario sube un documento a Azure Blob Storage o nos llegan documentos desde SAP. 
• Una Azure Function detecta que existe un nuevo documento y lanza el proceso. 
• Se aplica Document Intelligence → OpenAI → Custom Vision. 
• Los resultados se almacenan, y se generan informes automáticos. Mandando un email en caso de error junto con las explicaciones del mismo. 

Todo esto sin intervención humana. Y escalable. 

Resultados obtenidos:

• Redujimos el tiempo de análisis por documento de 15 minutos a 2.
• Disminuimos errores en un 85%.
• Liberamos al equipo para enfocarse en otras tareas, no en validación mecánica.
• Procesamos cientos de documentos al día, en lugar de por lotes semanales.

Conclusión Raona: No es magia, es inteligencia (bien usada)

Este proyecto fue la prueba de que usar inteligencia artificial en Azure no requiere ser Google ni tener 20 data scientists. Con un enfoque correcto y las herramientas adecuadas, cualquier empresa puede transformar un proceso tedioso en un sistema inteligente. 

Y lo mejor: combinamos tres tipos de IA diferentes, cada una resolviendo una parte del problema. 

• Document Intelligence: para leer.
• Azure OpenAI: para pensar. 
• Custom Vision: para observar.

Si tú también estás lidiando con procesos documentales, validaciones normativas, o revisiones visuales, puede que tu solución ya esté en Azure… solo tienes que saber elegir el modelo adecuado. 

¿Te animas a probarlo? 

Estoy abierta a compartir más detalles técnicos, plantillas de prompts, ejemplos de Custom Vision o flujos automatizados.
También puedo ayudarte a diseñar una arquitectura similar para tu escenario.