Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de procesamiento inteligente de documentos por componente (solución, servicios), por modo de implementación (nube, local), por tecnología (procesamiento del lenguaje natural (PLN), reconocimiento óptico de caracteres (OCR), aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA), automatización robótica de procesos (RPA), Google Vision, aprendizaje profundo (DL)), por usuario final (servicios financieros y seguros, gobierno, atención médica y ciencias de la vida, comercio minorista y comercio electrónico, manufactura, transporte y logística, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el período 2025-2033.

Factor de crecimiento del mercado

Aumento de la automatización en los procesos empresariales

La tendencia hacia la automatización de los procesos empresariales impulsa el uso del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP). La automatización de procedimientos centrados en documentos, como la extracción, clasificación y validación de datos, ayuda a las organizaciones a simplificar las operaciones, reducir el trabajo manual y aumentar la precisión. Gartner descubrió que la implementación de tecnologías IDP puede reducir significativamente el trabajo manual y el tiempo de procesamiento de las tareas centradas en documentos. En el procesamiento de facturas, las empresas han reportado mejoras de eficiencia de hasta un 80 %, lo que permite al personal centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor añadido. Cuando los metadatos o atributos carecen de la estructura necesaria para la aplicación, el algoritmo y la utilización de la máquina, los datos quedan sin usar y se acumulan en grandes cantidades. Este método de gestión de datos aumenta inevitablemente la complejidad de TI y agota los recursos de almacenamiento críticos. Peor aún, las corporaciones requieren información que no pueden obtenerse de otra manera. Según una investigación de Process Excellence Network, copatrocinada por SAP, algunas empresas abordan esta dificultad implementando tecnología de procesamiento inteligente de documentos (IDP). Esta tecnología de última generación, que incluye capacidades de IA, se está convirtiendo rápidamente en un valioso aliado para la optimización de procesos, la innovación y la provisión de excelentes experiencias de usuario.

Además, según un informe reciente de Deloitte, más de la mitad de las empresas prevén implementar tecnologías de IA y automatización para 2023. Si bien muchos altos ejecutivos están preocupados por los riesgos del uso de la IA, otras empresas de alto rendimiento están utilizando nuevos procesos operativos tecnológicamente avanzados. Según una encuesta realizada a empresas del Global 500, los líderes que invierten en herramientas y soluciones de software de IA y automatización empresarial anticipan un crecimiento significativo en los próximos años.

Así, el creciente uso de plataformas de automatización y la incorporación de tecnologías basadas en IA para el procesamiento de documentos resaltan la importancia de la gestión de identidades en el contexto más amplio de la optimización de procesos empresariales. Las empresas comprenden los beneficios de la gestión de identidades para administrar diversos tipos de documentos, desde facturas y recibos hasta contratos y formularios, lo que contribuye a la optimización de procesos y a una mayor eficiencia general.

Restricción del mercado

Desafíos en materia de precisión y fiabilidad

Una de las mayores dificultades para los sistemas de procesamiento inteligente de documentos (IDP) es garantizar una precisión constante al extraer información de una amplia gama de formatos de documentos complejos. Por ejemplo, las facturas de diferentes proveedores pueden tener diseños, fuentes y estructuras variadas, lo que dificulta que los sistemas IDP detecten y extraigan correctamente campos de datos esenciales como el número de factura, la fecha y el importe total. AIIM (Asociación para la Gestión Inteligente de la Información) reveló que la precisión de los datos sigue siendo un reto importante en el procesamiento de documentos. Según el informe AIIM Industry Watch, solo el 18 % de los encuestados indicó una precisión "perfecta" en sus procesos de captura.

Esto ilustra la dificultad existente para alcanzar altos niveles de precisión, así como la necesidad de que los desarrollos en las tecnologías IDP superen las diferencias en los formatos de documentos. Además, mencionaron que durante un tiempo, el actor dominante fue el procesamiento inteligente de documentos (IDP), también conocido como "captura". Sin embargo,automatización robótica de procesos (RPA)Cada vez se asemeja más a la funcionalidad de las soluciones IDP y compite en el ámbito de la recopilación de datos.

Oportunidad de mercado

Solución basada en la nube y modelo SaaS

La popularidad de los sistemas de procesamiento inteligente de documentos (IDP) basados ​​en la nube y el modelo de software como servicio (SaaS) ha aumentado a medida que las empresas buscan alternativas más escalables, flexibles y rentables a las instalaciones tradicionales locales. Las soluciones IDP basadas en la nube ofrecen diversas ventajas, como menores costos de infraestructura, mayor accesibilidad y la capacidad de ampliar los recursos en respuesta a la demanda. Según Gartner, se espera que el mercado global de servicios de nube pública crezca un 18 % en 2023, alcanzando los 495 mil millones de dólares. Por su parte, IDC predice que los ingresos mundiales por servicios de nube pública alcanzarán los 663 mil millones de dólares en 2023, un 20 % más que en 2022. El creciente uso de la tecnología en la nube en todos los sectores refleja una tendencia cada vez más significativa de aprovechar la infraestructura en la nube para diversos fines comerciales, como el procesamiento y la automatización de documentos.

Además, las organizaciones que utilizan IDP recurren cada vez más a soluciones basadas en la nube para optimizar sus operaciones documentales. Las soluciones IDP en la nube, como las que ofrecen los principales proveedores, permiten a los usuarios cargar, procesar y gestionar documentos de forma segura a través de Internet. Estos sistemas suelen incluir capacidades avanzadas de IA y aprendizaje automático para garantizar una extracción de datos fiable, lo que permite a los usuarios acceder a la plataforma desde cualquier lugar con conexión a Internet. La utilización de una solución IDP en la nube proporciona a la empresa la agilidad, la escalabilidad y la accesibilidad que ofrece este entorno. Asimismo, el modelo de precios de pago por uso se adapta a las necesidades cambiantes de procesamiento de documentos de la empresa, reduciendo gastos y aumentando la eficiencia general.

Análisis regional

América del Norte es el principal actor en el mercado global de procesamiento inteligente de documentos y se estima que crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 35,6 % durante el período previsto. Estados Unidos, Canadá y México concentran la mayor cuota de mercado en esta región. Las empresas regionales destacan en aprendizaje automático, inteligencia artificial, visión artificial y procesamiento del lenguaje natural, impulsando así el crecimiento del mercado. Además, los sectores de transporte y logística, salud, servicios financieros y seguros (BFSI) e industria se encuentran entre los primeros en adoptar tecnologías de procesamiento inteligente de documentos.

Además, las empresas automatizan los procedimientos internos para optimizar las actividades mediante el procesamiento inteligente de documentos. Por ejemplo, en mayo de 2023, ABBYY, una empresa de automatización inteligente, y Pipefy, una plataforma de automatización de procesos, anunciaron una cooperación para proporcionar una solución integrada para las operaciones de seguros, finanzas y recursos humanos. Esta solución combina la de ABBYY.Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)La tecnología, combinada con las capacidades de automatización de procesos de Pipefy, permite reducir el procesamiento manual de documentos, que consume mucho tiempo. Se prevé que todos estos factores incrementen el uso del procesamiento inteligente de documentos en Norteamérica.

Tendencias del mercado en Asia-Pacífico

Se prevé que Asia-Pacífico presente una CAGR del 36,0% durante el período de pronóstico. Esta expansión se puede atribuir a la mejora de la infraestructura tecnológica y a la presencia de proveedores de soluciones de procesamiento inteligente de documentos, como HCL Technologies Limited de India, Datamatics Global Services Limited y AntWorks de Singapur. Los países de la región están adoptando progresivamente nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el análisis de macrodatos y la computación en la nube. Estas tecnologías son componentes críticos de las soluciones de inteligencia para la toma de decisiones, lo que permite a las empresas gestionar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos. El creciente uso de la tecnología en Asia-Pacífico impulsa el crecimiento de la región.mercado de inteligencia para la toma de decisioneselevar.

Tendencias del mercado europeo

Es probable que el mercado europeo experimente un crecimiento moderado durante el período previsto debido a la creciente aceptación de soluciones de procesamiento de identidades (IDP) en el sector de servicios financieros y bancarios (BFSI), especialmente en el Reino Unido, Alemania y Francia. Las empresas de esta región adoptan rápidamente soluciones de procesamiento de documentos para ayudar a los suscriptores y aumentar su participación en el ecosistema de seguros. La transformación impulsada por las soluciones IDP permite a los suscriptores de seguros comerciales centrarse en la gestión de procesos y la generación de valor, en lugar de simplemente extraer datos. Las regulaciones gubernamentales y los estándares de cumplimiento fomentan la adopción de sistemas inteligentes de procesamiento de documentos para proteger los datos confidenciales de los clientes, lo que genera un crecimiento de los ingresos en el sector. El crecimiento del mercado en Oriente Medio y África (MEA) se debe principalmente a la creciente adopción de la tecnología digital en la región para mejorar las operaciones y los servicios.

Análisis de componentes

El mercado se segmenta aún más por componente en Soluciones y Servicios. La categoría de soluciones lidera el mercado, representando más del 68 % de los ingresos totales. Esto se debe a la disponibilidad de varios sistemas inteligentes de procesamiento de documentos y paquetes de software que ofrecen diversas funciones, incluyendo el procesamiento rápido y la clasificación inteligente de datos. El componente de solución es el software o la tecnología que ofrece la capacidad central para automatizar la extracción y el procesamiento de información de documentos no estructurados. Actores clave como Deloitte, KPMG, PwC, Accenture y otros proveedores de integración de sistemas buscan combinar todos los procesos, aplicaciones y software en una plataforma unificada. Varios integradores de sistemas han comenzado a ofrecer servicios de IDP en respuesta a la demanda de soluciones OCR o IDP basadas en IA.

El componente de servicios del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) incluye soporte, personalización y asistencia continua para las empresas durante la implementación y el uso de las soluciones IDP. Se prevé que el segmento de servicios crezca significativamente en los próximos años, gracias a la disponibilidad de servicios ofrecidos por los participantes del mercado. Los servicios IDP ayudan a las empresas a cumplir con estos estándares mediante la automatización de los procesos de extracción, clasificación y verificación de datos, manteniendo la privacidad y la seguridad de los mismos. Los proveedores de servicios de procesamiento inteligente de documentos impulsan el crecimiento del mercado. Por ejemplo, Open Text Corporation, con sede en Canadá, ofrece capacitación y servicios profesionales para su producto OpenText Intelligent Capture.

Análisis del modo de despliegue

Según el modo de implementación, el mercado se divide en nube y local. Se prevé que la categoría local mantenga la mayor cuota de mercado durante el periodo de pronóstico. Esto se debe a la mayor seguridad que ofrece la implementación local, especialmente en sectores como la sanidad y la banca, los servicios financieros y los seguros (BFSI), que se espera que tengan requisitos de cumplimiento más estrictos. La amplia oferta de implementaciones locales, con tiempos de procesamiento más rápidos y menor latencia que las soluciones en la nube, impulsa el crecimiento del mercado. Las organizaciones con grandes volúmenes de documentos o que requieren procesamiento en tiempo real se benefician de la implementación local, que proporciona un acceso y una velocidad de procesamiento de documentos más rápidos.

El despliegue en la nube consiste en la transmisión de soluciones de procesamiento inteligente de documentos (IDP) a través de internet a servidores externos operados por proveedores de servicios en la nube. La implementación en la nube beneficia a las organizaciones al proporcionar flexibilidad, escalabilidad y accesibilidad. En una arquitectura de despliegue en la nube, las soluciones IDP son accesibles mediante navegadores web, lo que permite a los usuarios cargar, procesar y gestionar documentos desde cualquier lugar con conexión a internet. El despliegue en la nube reduce la necesidad de que las empresas inviertan en su infraestructura y la gestionen, lo que se traduce en una opción más rentable y ágil. Además, las soluciones IDP basadas en la nube suelen incluir actualizaciones automáticas, lo que garantiza que los usuarios puedan acceder a las funcionalidades y mejoras de seguridad más recientes.

Análisis del tipo de tecnología

En función de la tecnología, el mercado está fragmentado en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN),Reconocimiento óptico de caracteres (OCR),Aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA), automatización robótica de procesos (RPA), Google Vision y aprendizaje profundo (DL). La categoría de aprendizaje automático dominó el mercado, representando más del 50 % de los ingresos mundiales. Esto se debe al uso extensivo de enfoques de ML para automatizar la extracción y el procesamiento de información de diversos documentos, incluyendo facturas, órdenes de compra, contratos y formularios, lo que ha impulsado el crecimiento del mercado. El aprendizaje automático es fundamental para acelerar la evolución del procesamiento inteligente de documentos (IDP). Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con grandes cantidades de datos etiquetados para extraer información de los documentos con precisión. Estos modelos aprenden de los patrones, el contexto y las estructuras de los documentos, lo que mejora la precisión de la extracción de datos, reduce los errores y aumenta la fiabilidad. Por ejemplo, los modelos de ML aprenden a diferenciar entre facturas, recibos y contratos, lo que permite al sistema IDP gestionar cada tipo de documento correctamente.

Se prevé que el segmento de procesamiento del lenguaje natural (PLN) experimente un crecimiento significativo durante el período de proyección. El procesamiento de identidades (PI) depende en gran medida de la tecnología PLN, que permite comprender y analizar el lenguaje humano. El PLN también permite extraer y analizar datos de fuentes no estructuradas, como correos electrónicos, informes y publicaciones. Herramientas de PI como NLTK, SpaCy y Stanford NLP impulsan el crecimiento del mercado.

• Por ejemplo, MALTA, una solución de Accenture basada en PNL, automatiza el análisis y la clasificación de datos textuales, lo que facilita a las aseguradoras la obtención de información crucial. Accenture afirma que la tecnología proporciona una clasificación un 30 % más precisa que cuando el procedimiento se realiza manualmente.

Esta tecnología OCR permite convertir distintos tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes, en formatos de datos editables y con capacidad de búsqueda. Esta funcionalidad resulta muy útil para optimizar los métodos de entrada de datos, mejorar la gestión documental y automatizar los flujos de trabajo. Utiliza algoritmos sofisticados y técnicas de aprendizaje automático para identificar y extraer texto de estos diversos formatos, reduciendo así la entrada manual de datos y, por consiguiente, disminuyendo los errores y acelerando el procesamiento de la información.

La tecnología de aprendizaje automático (ML) lidera el avance en la gestión automatizada de documentos. Permite que un sistema de procesamiento de identidades (IDP) aprenda de los patrones de los datos y evolucione con el tiempo. Esta tecnología logra una extracción de datos, clasificación de documentos y comprensión de documentos complejos más precisas. Los algoritmos de ML pueden procesar datos no estructurados, reconocer información vital y adaptarse a diferentes formatos de documentos, lo que los hace muy valiosos para organizaciones que manejan grandes volúmenes de documentos.

Las soluciones de IDP basadas en IA aprovechan algoritmos y modelos avanzados para comprender, interpretar y procesar documentos complejos con alta precisión. Esto incluye capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer información relevante de textos no estructurados y la visión artificial para reconocer y analizar elementos visuales. Las tecnologías de IA permiten que los sistemas IDP mejoren continuamente su precisión y eficiencia aprendiendo de los patrones de datos y las interacciones de los usuarios.

Las tecnologías RPA imitan la interacción humana con cualquier sistema digital. Así, con tareas predefinidas, un robot ejecuta las tareas de extracción, validación e introducción de datos sin intervención manual. RPA automatiza eficazmente los flujos de trabajo, reduciendo los posibles errores derivados del manejo manual de datos en el contexto de un IDP. Se trata de una tecnología que utiliza robots de software o "bots" para ejecutar grandes volúmenes de tareas estructuradas y rutinarias con mayor precisión y rapidez que el procesamiento de documentos. El aprendizaje profundo, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), aprovecha redes neuronales complejas para analizar e interpretar automáticamente grandes volúmenes de datos con alta precisión. En un IDP, los algoritmos de aprendizaje profundo podrían aplicarse para una mejor extracción, clasificación y procesamiento de documentos. Es altamente eficaz para reconocer patrones y extraer información valiosa de estos datos no estructurados, como imágenes escaneadas o textos manuscritos, mediante el entrenamiento con grandes cantidades de datos para mejorar sus capacidades predictivas. El aprendizaje profundo integrado en las soluciones IDP permite una mejor extracción de datos, menor intervención manual y la capacidad de procesar documentos de una amplia gama de tipos e idiomas.

Análisis del tipo de usuario final

En cuanto a los usuarios finales, el mercado se puede subdividir en los sectores de servicios financieros y seguros (BFSI), gobierno, salud y ciencias de la vida, comercio minorista y comercio electrónico, manufactura, transporte y logística. El segmento BFSI representó la mayor cuota de ingresos, con más del 26 %. Esto se debe al elevado volumen de documentos que se gestionan en este sector para el suministro de productos y servicios. La industria BFSI utiliza tecnologías de procesamiento inteligente de documentos para mejorar la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y garantizar el cumplimiento normativo. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza extractos bancarios, recibos de nómina y declaraciones de impuestos para determinar la solvencia y la elegibilidad. Estas ventajas impulsan la adopción de la tecnología IDP en la industria BFSI.

Se prevé que el sector gubernamental experimente un crecimiento significativo durante el período de proyección. La tecnología IDP mejora la eficiencia y la eficacia de las actividades gubernamentales y del sector público. IDP ayuda a las empresas a agilizar los flujos de trabajo, eliminar errores y aumentar el cumplimiento normativo mediante la automatización del procesamiento de documentos y la extracción de datos. Por ejemplo, el Departamento de Defensa de EE. UU. utiliza IDP para automatizar la gestión de contratos militares. Esto le ha permitido ahorrar millones de dólares y reducir el riesgo de fraude.