El Back Office en la era de la Inteligencia Artificial ¡La historia continúa!

Hace ya tres años que el mejor jugador de Go del mundo es una inteligencia artificial que rinde a toda máquina gracias al Deep learning. La prensa nos anunciaba entonces una revolución inminente. La IA iba a tomar muy pronto el control sobre nuestro futuro, para bien o para mal…

¿Qué ha sucedido en realidad? ¿Se han producido otros adelantos importantes? Hay que rendirse ante la evidencia: los coches siguen pilotados por seres humanos, las noticias falsas proliferan sin ningún control real y las neuronas artificiales no erradican todavía las pandemias…

¿Estaríamos acaso ante los primeros signos de un segundo parón de la IA, ante un nuevo abismo de desilusión? La realidad es muy diferente. El potencial de estos adelantos tecnológicos está lejos de haberse agotado. Sin anuncios estridentes, estos tres años han sido testigos silenciosos de grandes avances en la empresa.

UN VIEJO SUEÑO

Desde hace más de diez años, un desafío algorítmico trae en jaque a nuestros ingenieros: “la comprensión inmediata de un pedido”. Poder sacar los artículos, las cantidades, los importes, sin ninguna intervención humana. La dificultad radica en la inmensa variedad de formatos de pedidos. Hay casi tantos como clientes. Nuestros sistemas de autoaprendizaje son capaces de “comprender” un pedido observando las entradas de los usuarios, pero esto lleva tiempo, a menudo varias semanas. ¿Una IA operativa desde el primer día no sería más que una dulce utopía?

UN TEMA INTERESANTE PARA UNA TESIS

Para resolver la ecuación de un problema como este mediante el aprendizaje profundo,

hacen falta cuatro variables:

• Una alta capacidad de cálculo, muy fácil de adquirir apoyándose en tarjetas gráficas especializadas.
• Programas informáticos de aprendizaje automático, que hoy los GAFA (Google, Apple, Facebook y Amazon) proveen en grandes cantidades en código abierto.
• Grandes volúmenes de datos correctamente etiquetados, de los que nuestros diez años de producción constituyen una reserva gigantesca.
• Un cerebro bien entrenado para poner todo esto en marcha.

Sobre este último punto, iniciamos, ya en 2017, nuestra primera tesis con la Universidad de Lyon, para aprovechar todo el saber académico en deep learning acumulado desde hace más de 20 años. ¡Una cooperación ideal entre la empresa y la universidad!

LA PISTA DEL LENGUAJE NATURAL

El estudio de pedidos muestra que se trata de grupos de textos muy sintéticos, repartidos en toda la superficie de la página. A menudo, la parte superior contiene el nombre del cliente y la dirección de entrega. Los detalles de los artículos, el identificador, la cantidad, la descripción… suelen estar insertos en una tabla con encabezamiento en mitad del documento. Los totales y otras tasas se sitúan más bien en el último tercio de la página. Se trata, en cierto modo, de una especie de “lenguaje de los negocios” entre clientes y proveedores, relativamente flexible, conciso e internacional.

Muy pronto, las investigaciones se orientaron hacia las redes utilizadas para el tratamiento natural del lenguaje (NLP), muy mediatizadas por los asistentes de voz u otros traductores propuestos por los GAFA.

Después de haber seleccionado meticulosamente los pedidos bien etiquetados, de haber identificado el vocabulario y de haber construido una red recurrente clasificadora de palabras (BILSTM), pudimos iniciar el entrenamiento de nuestro modelo. Un abordaje de tipo ensayo-error, que duró varios meses, fue necesario para refinar los parámetros y los datos. El resultado estuvo a la altura de nuestros esfuerzos, puesto que alcanzamos tasas de reconocimiento de más del 80% en documentos nunca vistos por la IA. Por lo tanto, una IA puede entender ese “lenguaje de los negocios”.

La guinda del pastel fue que este avance en el ámbito del reconocimiento nos permitió ser elegidos en 2019 para la conferencia internacional más importante de investigación de documentos: la ICDAR.

¡HACIA EL PEDIDO Y MÁS ALLÁ!

Este “lenguaje de los negocios” no se limita únicamente a los pedidos. La misma receta con cuatro ingredientes aplicada a las facturas y a las cuentas de gastos da resultados igualmente espectaculares. Por supuesto, aquí la clave es la abundancia de datos bien etiquetados.

Por último, para que nuestros usuarios puedan hacerse con estas tecnologías con toda confianza, hemos añadido un módulo de detección de anomalías no supervisadas. Las informaciones propuestas por la IA se evalúan estadísticamente y, si se encuentran parámetros fuera de los valores habituales, unos indicadores visuales permiten procesar manualmente los posibles errores.

NOS VEMOS DENTRO DE TRES AÑOS...

Nos queda aún un largo trayecto hasta la obtención de un asistente completamente virtual capaz de liberar a los servicios administrativos de las tareas repetitivas. Abordando los problemas uno a uno, con ayuda de las tecnologías más avanzadas, los programas informáticos se aproximan al objetivo un poco más cada día.

Una revolución invisible está en marcha y desplaza las profesiones del back office hacia operaciones que exigen reflexión, conocimiento del oficio y capacidad de comunicación.

La paradoja de Moravec señala que “en robótica, lo más difícil suele ser lo más fácil para el hombre”. Esta paradoja es muy pertinente en las profesiones del back office. Que sea difícil no quiere decir que sea imposible, y nosotros lo estamos demostrando.

Jean-Jacques Bérard. Vicepresidente Ejecutivo de I+D

Jean-Jacques Bérard es el VP ejecutivo de I+D. Su responsabilidad es la de implementar la estrategia de producto y de la planificación del desarrollo. Jean-Jacques se unió a Esker en 1995 como Jefe de Proyecto para el equipo de SQL. En 1997 pasó a ser responsable de I+D. En 1998 fue promocionado a su puesto actual. Antes de Esker, Jean-Jacques fue responsable de equipo I+D en Arthur Andersen Consulting en Lyon. Jean-Jacques recibió su título de ingeniero en 1988 por la escuela Institut National des Sciences Appliquées, de Lyon, Francia.