Garbage In, Garbage Out: Ingeniería de pipelines confiables de extracción de documentos con IA
19 de noviembre, 16:00Escenario verde
Tu problema de OCR en realidad no es un problema de OCR: es un problema del pipeline. La mayoría de los pipelines de IA para documentos no fallan por el modelo, sino por los datos de entrada. Cuando le mandás a tus LLMs …
Tu problema de OCR en realidad no es un problema de OCR: es un problema del pipeline. La mayoría de los pipelines de IA para documentos no fallan por el modelo, sino por los datos de entrada. Cuando le mandás a tus LLMs imágenes borrosas, malos recortes o texto sin estructurar, el resultado son costos elevados, pérdida de contexto y resultados impredecibles. En esta sesión, recorreremos un pipeline real de extracción de documentos de extremo a extremo (end-to-end) y mostraremos cómo garantizar la calidad de imagen en la captura, extraer datos estructurados en lugar de texto plano, y enviar payloads más livianos e inteligentes a los LLMs. Sobre Daniel Monroy: Daniel Monroy is a bilingual Solutions Engineer at Apryse, specializing in PDF and document technologies. He works with organizations across Latin America and North America to design and demonstrate solutions for document generation, processing, digital signatures, OCR, data extraction, and much more. With a strong technical and customer-focused background, Daniel enjoys helping teams solve complex challenges and exploring the intersection of PDF technology, artificial intelligence, and enterprise document processing.