¿Quieres extraer información de documentos con Azure?
¿Necesitas procesar documentos o contenido multimodal en Azure? Hay tres soluciones en Azure y aquí te explico las diferencias.
Resumen rápido por si no quieres leer todo
Usa Document Intelligence si:
- Trabajas con formularios estructurados y consistentes
- Necesitas extracción de datos con baja latencia y alta confianza
- Ya dispones de datos etiquetados y no necesitas razonamiento
Usa Content Understanding si:
- Tus documentos son diversos o no estructurados
- Necesitas campos inferidos o lógica empresarial integrada / razonamiento
- Quieres empezar rápidamente – no se requiere etiquetado
- Procesas medios mixtos o múltiples archivos/páginas a la vez
No hay una solución única para todos los casos. A veces, la mejor opción es combinar ambas herramientas.
Elige la herramienta adecuada de Azure AI para el procesamiento de documentos
A medida que las organizaciones dependen cada vez más de la IA Generativa para gestionar documentos y datos no estructurados, seleccionar las herramientas adecuadas es esencial para construir flujos de trabajo de procesamiento documental robustos, seguros y escalables. A continuación, se presenta una visión comparativa de las principales soluciones de Azure AI para el procesamiento inteligente de documentos (IDP), que te ayudará a evaluar y elegir el enfoque más eficaz según los requisitos de tu negocio.
Azure AI Document Intelligence
Azure AI Document Intelligence es la opción de confianza para muchos escenarios centrados en documentos. Los clientes confían en su capacidad de OCR líder en la industria y en su extracción estructural, que incluye reconocimiento de tablas, figuras, párrafos, marcas de selección, secciones y más, con salida en formato markdown para facilitar la integración con LLMs en escenarios de RAG, extracción de campos y chat sobre documentos. Document Intelligence ofrece herramientas para construir soluciones IDP escalables y flexibles con clasificación y enrutamiento condicional para una extracción de alta precisión a partir de modelos preentrenados como facturas, recibos, formularios fiscales y documentos de identidad. Para cualquier plantilla personalizada, puedes etiquetar unas pocas muestras para entrenar un modelo de extracción personalizado. Las limitaciones incluyen la extracción de solo resultados, generalización limitada de modelos personalizados ante muchas variaciones de plantilla y capacidades semánticas limitadas. Con puntuaciones de confianza y resultados fundamentados, puedes construir una solución de procesamiento documental extractiva eficaz, de baja latencia y consistente para la mayoría de los escenarios. Document Intelligence proporciona los siguientes modelos:
- Digitalización de documentos u OCR para extraer texto impreso o manuscrito.
- Extracción de estructura documental con Layout para tablas, marcas de selección, secciones y estructura general.
- Clasificación documental para identificar, dividir y clasificar múltiples documentos.
- Extracción de campos con modelos preentrenados para esquemas estándar (impuestos, hipotecas, cheques, formularios, facturas, recibos, ID) y modelos personalizados.
Azure AI Content Understanding
Azure AI Content Understanding, basado en las mismas capacidades fundamentales que Document Intelligence, amplía los escenarios a imágenes y contenido embebido, abarcando casos multimodales con audio y vídeo. Está diseñado para el procesamiento de contenido con IA Generativa, mejorando la capacidad de generar salidas específicas con campos inferidos, enriquecimientos, validaciones y razonamiento. Simplifica la construcción de soluciones IDP empaquetando estas capacidades en un proceso de análisis fácil de usar, con resultados zero-shot y sin necesidad de etiquetado, proporcionando un esquema enriquecido con puntuaciones de confianza y fundamentación. Ofrece herramientas configurables para resolver la mayoría de los retos del procesamiento documental.
- Campos inferidos y enriquecimientos: como el total de impuestos en una factura o la jurisdicción en un contrato inferida por direcciones o cláusulas.
- Entrada multifichero: procesa múltiples archivos en una sola solicitud y extrae un esquema unificado.
- Clasificación y división: divide archivos grandes en documentos individuales.
- Razonamiento: simplifica procesos multietapa (extracción, validación, agregación, revisión) en un solo paso.
- Postprocesado y validaciones: reglas como conversión de fechas, códigos de moneda, comprobaciones de consistencia.
Azure-hosted LLMs (Azure OpenAI)
Para flujos de trabajo de IA más específicos, las soluciones personalizadas con Azure OpenAI Service ofrecen máxima flexibilidad. Los desarrolladores pueden combinar modelos como GPT-4o, Vision, Whisper y Embeddings para construir soluciones altamente personalizadas, integrando Document Intelligence o Content Understanding para el preprocesamiento. Este enfoque requiere evaluar y actualizar modelos, gestionar prompts y optimizar costes. Un reto común es equilibrar coste y precisión, ya que no hay herramientas integradas para activar revisiones solo en casos complejos.
Resumen de servicios
| Servicio | Qué hace | Ideal para | Fortalezas | Funcionalidades clave |
|---|---|---|---|---|
| Azure AI Document Intelligence | Extrae texto, pares clave-valor, tablas y estructura de documentos estructurados, semiestructurados y no estructurados | Formularios estándar, facturas, recibos, pedidos, contratos, documentos legales | Alta precisión, baja latencia, puntuaciones de confianza, esquemas predefinidos | Modelos OCR/Layout, modelos preentrenados, modelos personalizados |
| Azure AI Content Understanding | Procesa documentos, imágenes, audio y vídeo; razonamiento integrado, extracción enriquecida | Documentos complejos, no estructurados, con variaciones, inferencias, resúmenes, metadatos | Proceso unificado multimodal, sin etiquetado, mejora continua | Extracción de contenido, campos inferidos, razonamiento, entradas multifichero |
| Azure OpenAI Service | Construcción de soluciones con modelos LLM alojados en Azure | Desarrolladores que necesitan control total | Máxima flexibilidad y control | Elección de modelos, ajuste de prompts, definición de flujos personalizados |
Comparativa de capacidades
| Capacidad | Document Intelligence | Content Understanding | Azure OpenAI |
|---|---|---|---|
| OCR | ✅ | ✅ | Requiere preprocesado |
| Estructura compleja | ✅ | ✅ | Requiere preprocesado |
| Extracción de campos | ✅ | ✅ | ✅ |
| Confianza y fundamentación | ✅ | ✅ | ❌ Implementación adicional |
| Campos inferidos | ❌ | ✅ | ✅ |
| Generación de metadatos | ❌ | ✅ | ✅ |
| Postprocesado | Limitado | Personalizado | Definido por el usuario |
| Archivos grandes | ✅ | ✅ | Requiere estrategias |
| Facilidad de uso | Requiere etiquetado | Zero-shot sin etiquetado | Ingeniería de prompts |
| Escalabilidad | Gestionada | Gestionada | Manual |
| Latencia | Baja | Media | Variable |
| Entradas multifichero | ❌ | ✅ | ❌ |
| Base de conocimiento | ❌ | ✅ | Complejo |
| Razonamiento | ❌ | ✅ | Complejo |
🧩 Escenarios de uso
Procesamiento de formularios estandarizados con un único formato
Proceso empresarial: Extraer campos fijos como nombre, fecha de nacimiento, dirección, número de cuenta, etc., de formularios con plantillas idénticas. Ejemplos:
- Formulario de incorporación de empleados
- Solicitud de reembolso de un proveedor de e-commerce
- Formulario de admisión de pacientes
- Solicitud de apertura de cuenta bancaria
- Escaneo de un formulario W2
Recomendación:
- Azure AI Document Intelligence: ofrece baja latencia y resultados consistentes.
- Azure AI Content Understanding: experiencia de inicio más sencilla. Ambos servicios proporcionan puntuaciones de confianza y fundamentación para reducir la revisión manual y escalar el procesamiento.
Gestión de documentos con pocas variantes conocidas
Proceso empresarial: Extraer campos consistentes (nombre, importe, número de póliza, fecha de reclamación) de un conjunto pequeño y conocido de plantillas. Ejemplos:
- Formularios de reclamación de seguros por región (EE. UU., Reino Unido, APAC)
- Formularios fiscales anuales con ligeras variaciones
- Solicitudes de admisión universitaria por programa
- Informes de gastos de empleados por departamento
- Escaneo de un carné de conducir o pasaporte
Recomendación:
- Document Intelligence: entrenar modelos personalizados con al menos cinco muestras por variante.
- Content Understanding: definir un esquema y extraer campos sin etiquetado.
- Solución personalizada: requiere configuración, pruebas y gestión del despliegue. Sin puntuaciones de confianza integradas.
Documentos semiestructurados con alta variabilidad
Proceso empresarial: Extraer campos clave como número de factura, proveedor, importe total, líneas de producto y fechas. Ejemplos:
- Facturas de múltiples proveedores con formatos distintos
- Recibos de cadenas internacionales
- Albaranes de entrega con plantillas variadas
- Pedidos de compra con diseños inconsistentes
- Expedientes académicos de distintas universidades
Recomendación:
- Document Intelligence: usar modelos preentrenados o personalizados con etiquetado.
- Content Understanding: ideal para generalizar entre plantillas y variaciones con mínima gestión.
- Solución personalizada: requiere pruebas extensas y gestión de variaciones. Sin puntuaciones de confianza integradas.
Extracción de información de documentos no estructurados
Proceso empresarial: Extraer o generar detalles abstractos como obligaciones, resúmenes, partes del contrato, indicadores de riesgo, sentimiento o decisiones. Ejemplos:
- Contratos legales y acuerdos de servicio
- Informes de inversión
- Artículos científicos
- Cartas de derivación médica
- Informes de feedback de empleados
Recomendación:
- Content Understanding: ideal para campos inferidos, razonamiento y entrada multifichero.
- Solución personalizada: requiere configuración avanzada, pruebas y gestión. Sin puntuaciones de confianza integradas.
Procesamiento de documentos múltiples y medios mixtos
Proceso empresarial: Agrupar contenido de distintos formatos, validar consistencia y detectar discrepancias. Ejemplos:
- Onboarding: formularios PDF + imágenes de ID + entrevistas en vídeo
- Casos de cumplimiento: correos + contratos + transcripciones de llamadas
- Reclamaciones médicas: notas del médico + informes de laboratorio + llamadas
- Propuestas multimedia: PDF + imágenes de producto + vídeos explicativos
Recomendación:
- Content Understanding (modo pro): acepta múltiples documentos, razona sobre ellos y genera un esquema unificado.
- Solución personalizada: requiere procesamiento complejo y razonamiento conjunto entre documentos.
Resumen
Elegir el servicio adecuado de procesamiento de documentos depende de varios factores: la complejidad de la tarea, la diversidad de formatos o plantillas, las necesidades de razonamiento, la sensibilidad a la latencia, la necesidad de revisión humana y los requisitos de integración empresarial.
Para nuevas aplicaciones y cargas de trabajo, Azure AI Content Understanding iguala las capacidades de Document Intelligence y ofrece un conjunto de funciones más amplio para manejar documentos complejos y diversos.
- Comienza con Azure AI Document Intelligence si trabajas con formularios bien definidos y flujos de trabajo simples, especialmente si necesitas baja latencia y resultados consistentes.
- Pasa a Azure AI Content Understanding si necesitas razonamiento, contenido en múltiples formatos o lógica empresarial compleja. Ambos servicios ofrecen puntuaciones de confianza y resultados fundamentados para garantizar la calidad.
Utiliza Azure OpenAI Service para flujos de trabajo personalizados, experimentales o de IA conversacional donde los servicios gestionados no se ajusten a tus necesidades. Los modelos de Layout de Document Intelligence o Content Understanding pueden utilizarse como servicios de preprocesamiento para todos los documentos de entrada.
Muchas empresas combinan estos servicios en soluciones híbridas, utilizando Document Intelligence o Content Understanding para la extracción de datos, integrados como herramientas dentro de soluciones basadas en agentes de IA.
Información basada en la publicación Choose the right Azure AI tool for document processing: Azure Document Intelligence, Azure AI Content Understanding, and Azure OpenAI de 7 de julio de 2025.
