Empresas de sectores como jurídico, financiero, RRHH y salud manejan diariamente un volumen masivo de documentos. La búsqueda de eficiencia ha llevado a una adopción creciente de Inteligencia Artificial (IA) para automatizar tareas como la clasificación de documentos – una actividad que antes era totalmente manual y demorada. Analistas de mercado prevén que para 2027 alrededor del 75 % de las grandes empresas usarán documentos con IA generativa para mejorar la gestión.
Entre las tecnologías más prometedoras está la IA generativa, representada por modelos avanzados de lenguaje, capaz de comprender y generar lenguaje natural. En el contexto de clasificación automática de documentos, la IA generativa promete entender el contenido de contratos, currículos, expedientes médicos y mucho más, categorizándolos en segundos.
Sin embargo, junto con el entusiasmo surgieron mitos y expectativas exageradas – como la idea de que la IA reemplazará completamente a los humanos. Es esencial separar el hype de la realidad: entender cómo funciona esta clasificación por IA generativa, cuáles son sus límites y riesgos reales, tales como errores, sesgos, falta de gobernanza, cuestiones de privacidad según la Ley N.º 19.628 sobre Protección de la Vida Privada (vigente en Chile) y la reciente Ley N.º 21.719 de Protección de Datos Personales, que establece la creación de la Agencia nacional correspondiente, y cuáles son las ganancias concretas de productividad que las empresas ya están obteniendo.
Para clasificar documentos automáticamente, las soluciones más avanzadas combinan varias técnicas de Inteligencia Artificial: desde OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) y visión computacional para leer documentos escaneados, hasta Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN/NLP) y Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) para entender el contenido textual. En términos simples, el proceso funciona así: primero se utiliza el OCR para extraer el texto de un documento (PDF o imagen) y luego se aplica PLN para comprender el contenido de ese texto.
Esta combinación permite que el sistema “lea” documentos estructurados y no estructurados, identificando patrones de palabras y contexto. Lo que diferencia los modelos generativos de última generación es que están preentrenados en grandes volúmenes de datos y pueden clasificar documentos sin entrenamiento específico previo, solo con base en el contenido.
Por ejemplo, un modelo puede analizar un contrato e inferir su tipo, o distinguir entre un currículum y un formulario de admisión en el contexto de RRHH, o identificar documentos médicos como informes de examen, recetas o historiales clínicos. Los LLMs comprenden frases y contexto a fondo, otorgando mayor flexibilidad comparada a sistemas basados solo en palabras clave. Además, pueden usar pistas visuales como el diseño del documento, tablas o formularios con contenido manuscrito para mejorar la clasificación.
La IA generativa actúa como un “lector inteligente” incansable: procesa todos los documentos entrantes, entiende su contenido y contexto, y decide a qué categoría pertenecen – todo a gran velocidad y escala.
Como toda tecnología emergente, la IA generativa en clasificación documental está rodeada de mitos. El más frecuente es la idea de que “la IA reemplazará al 100 % a los humanos” y que todo será autónomo sin intervención humana. En la práctica, esto no ocurre.
La participación humana sigue siendo vital: para entrenar y ajustar modelos, validar clasificación o manejar casos excepcionales que la IA no comprende del todo. Los sistemas actúan como colaboradores, liberando a los profesionales para tareas estratégicas.
Otro mito es asumir que la IA genera 100 % de precisión. Aunque avanzados, los modelos pueden cometer errores o “alucinaciones”, especialmente con datos atípicos o de baja calidad. En sectores como salud o jurídico, fallos pueden tener consecuencias graves.
Por eso, no se debe prometer error cero; lo sensato es reducir errores humanos significativamente, con control de calidad, planificación e integración en procesos. La gobernanza es fundamental: sin ella, pueden ocurrir errores sistemáticos, falta de criterios de revisión humana y incumplimiento legal.
Los líderes deben ver la clasificación automática como una herramienta de productividad y calidad, no como sustitución total. Requiere colaboración humano‑máquina y debe ser parte de una estrategia bien estructurada de gobernanza.
A pesar de los beneficios, la IA generativa presenta riesgos y limitaciones; entre ellos:
Errores y “alucinaciones” del modelo: Pueden ocurrir errores por ambigüedad o falta de contexto. A veces la IA produce contenido inexacto. Por ello se requiere monitoreo de precisión y validación humana.
Sesgos e imparcialidad: Si los datos históricos contienen sesgos, estos pueden reproducirse en el modelo. Esto afecta selección de currículos, análisis de crédito, entre otros. Es un reto evitar resultados discriminatorios.
Falta de gobernanza y transparencia: Usar IA sin una estrategia clara de gobernanza implica riesgos: las decisiones del modelo deben ser auditables y explicables, especialmente en sectores regulados.
Privacidad y cumplimiento (Ley 19.628 y Ley 21.719): La clasificación automática suele manejar datos personales sensibles, lo que exige cumplimiento con la Ley 19.628 sobre Protección de la Vida Privada y la nueva Ley 21.719 que fortalece el marco legal y crea la Agencia de Protección de Datos Personales en Chile. Se requiere consentimiento válido, medidas de seguridad y privacy by design para evitar usos indebidos o transferencias internacionales sin respaldo legal.
Debe garantizarse que los datos usados para entrenar IA estén protegidos conforme a los principios legales chilenos, y que exista base legal o consentimiento explícito para su tratamiento. La nueva agencia tendrá facultades sancionatorias, incluyendo multas que pueden alcanzar montos elevados según la gravedad de la infracción.
Superados mitos y gestionados riesgos, la clasificación automática con IA ofrece beneficios tangibles:
Ahorro de tiempo y agilidad: La IA clasifica miles de documentos en minutos, una tarea que manualmente tomaba horas o días. Profesionales dejan de gastar entre 35 % y 50 % del tiempo buscando información, pues los documentos llegan organizados e indexados por IA.
Reducción de errores humanos: La automatización elimina fallos manuales de clasificación. Los sistemas son consistentes y no se cansan, reduciendo la probabilidad de archivos mal ubicados (se estima que 2 % a 5 % de archivos físicos pueden almacenarse incorrectamente cada día).
Estandarización y calidad constante: La IA aplica criterios uniformes en clasificación, garantizando consistencia documental. Además, puede extraer datos estructurados (fechas, contratos, clientes) conectando sistemas corporativos de forma coherente y facilitando auditorías.
Esta ganancia proviene de la combinación de velocidad, reducción de retrabajo y la realocación de personas a actividades más valiosas. Muchas empresas reportan reducción significativa de costos operativos, mayor agilidad y seguridad en el manejo de la información.
Cuando se aplica correctamente, la IA documental elimina tareas repetitivas, acelera flujos y mejora la calidad general – potenciando a los profesionales, no sustituyéndolos. Pero su adopción exige realismo: desmitificar promesas milagrosas, mitigar riesgos reales con buenas prácticas, supervisión humana y cumplimiento normativo.
Los beneficios concretos – ahorro de tiempo, reducción de errores, estandarización y escalabilidad – ya se evidencian en sectores como RRHH, jurídico, financiero y salud, haciendo que invertir en IA sea una decisión estratégica y competitiva.
Con aliados como Access, las organizaciones pueden innovar con confianza, implementando automatización inteligente documental responsable y efectiva. Al final se trata de combinar lo mejor de la inteligencia humana y artificial para que la empresa sea más ágil, segura y preparada para el futuro de la información.
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