¿Cómo automatizar el procesamiento de facturas con AI Builder?
A todos nos resultaran familiares situaciones en las que nosotros mismos o una tercera persona dedica parte de su tiempo a procesar datos desde un soporte a otro o desde un sistema de información a otro. Todos coincidiremos en que se trata de un proceso tedioso y aburrido. Sin embargo, mediante la función AI Builder, podremos mejorar la eficiencia de este proceso, y por lo tanto, la productividad de nuestros empleados.
Por ejemplo, imaginemos que trabajamos en el departamento de contabilidad de una organización y una de nuestras tareas consiste en introducir en el ERP de dicha organización las facturas de nuestros proveedores, las cuales nos llegan en formato PDF a través de correo electrónico.
El método de trabajo tradicional consiste en:
- Descargar la factura del correo electrónico
- Acceder al ERP
- Introducir de forma manual los datos de la factura para finalizar la contabilización de dicha compra
¿Qué es AI Builder?
AI Builder es una función de Microsoft Power Platform que nos ayuda a automatizar procesos y predecir resultados mediante modelos de Inteligencia Artificial precompilados. Es decir, los usuarios pueden implementar las capacidades de dichos modelos sin tener que escribir código.
Los modelos de Inteligencia Artificial precompilados de AI Builder pueden ser usados dentro de aplicaciones de Power Apps o dentro de flujos de trabajo automatizados de Power Automate, por lo que podremos encontrar esta función en ambas aplicaciones de Power Platform, como vemos a continuación.
Modelo de procesamiento de facturas en AI Builder
En este artículo nos vamos a centrar en uno de los modelos de IA precompilados que ofrece AI Builder: el procesamiento de facturas.
Como hemos visto previamente, podemos acceder a los modelos de AI Builder desde Power Apps y desde Power Automate. En el ejemplo desarrollado a continuación, accedemos desde Power Automate.
Una vez dentro de Power Automate, seleccionamos el modelo de procesamiento de facturas Invoice Processing.
A continuación, el mismo AI Builder, nos mostrará cómo funciona el modelo seleccionado.
En este caso, vemos que el modelo usa un componente de OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para identificar datos en un documento y poder procesarlos en otro formato, como podemos ver en la sección Extracted information.
Al crear este modelo de Invoice Processing, AI Builder nos presentará un asistente que nos guiará en la generación de este.
En primer lugar, el modelo nos preguntará si los documentos que deberá procesar el componente de OCR del modelo están estructurados, es decir, si tienen una estructura fija, como el modelo de factura de una empresa, o no.
En este ejemplo, vamos a suponer que el modelo de factura de nuestro proveedor será el mismo con todas las facturas que el modelo de AI Builder procesará.
A continuación, deberemos indicar qué información, en nuestro caso, qué campos queremos que el modelo de AI Builder rescate.
Llegados a este punto, debemos proporcionar al modelo un conjunto de documentos para que el modelo pueda ser entrenado, identificando el formato de los documentos y detectando la información que queremos extraer.
Pero antes, para que el modelo pueda comenzar a aprender, deberemos marcar manualmente la información que queremos extraer en los documentos que hemos proporcionado al modelo de ejemplo. Una vez completado este paso, podremos comenzar a entrenar al modelo.
Cuando nuestro modelo haya acabado su entrenamiento, AI Builder nos mostrará la exactitud de la predicción de éste.
En este punto del ejemplo, ya podemos incorporar y usar el modelo dentro de una aplicación de Power Apps o dentro de un flujo de Power Automate.
Flujos en Power Automate
Podríamos configurar un flujo en el que, al dejar un documento de factura de un proveedor concreto en la carpeta de ese proveedor de nuestro sitio de Sharepoint Online, el flujo llamara al modelo de procesamiento de facturas de AI Builder para que éste extrajera la información deseada y la colocara y almacenara dónde quisiéramos: una tabla de Excel, una lista de SharePoint, una entidad de Dataverse, etc.
¿Qué beneficios nos aporta AI Builder?
El principal beneficio de usar esta función está claro, nos permitirá hacer más con menos. Es una idea simple, pero muy poderosa.
Cuanto más tiempo podamos liberar a nuestros equipos con la automatización de tareas, más tiempo podrán dedicar a aquellas tareas que aporten un mayor valor a sus organizaciones.
Además, liberar a nuestro equipo de tareas repetitivas y aburridas, permitirá tener tiempo para abordar tareas creativas y más motivadoras, mejorando la eficiencia y la satisfacción de nuestros empleados.