Segun MarkTechPost (AI/ML News), Datalab ha lanzado Lift, una herramienta especializada en la extracción de datos estructurados de documentos visuales como PDFs o imágenes. Su funcionamiento se basa en un modelo de visión de 9 mil millones de parámetros, diseñado para interpretar páginas reales y generar directamente objetos en formato JSON estructurado, según el esquema definido por el usuario. En lugar de pasar por una etapa intermedia como Markdown o texto plano, Lift procesa imágenes renderizadas y produce el resultado final en una sola fase, evitando intermediarios que suelen generar errores o pérdidas de información.
La diferencia clave radica en el enfoque funcional: mientras los parsers convierten documentos en representaciones intermedias como árboles de layout o bloques de texto, los extractores buscan transformar los documentos en campos específicos que una aplicación puede usar directamente. Por ejemplo, un sistema puede solicitar campos como número de factura, nombre del proveedor, fecha de vencimiento o lista de productos. En este sentido, Lift se posiciona como un extractores de esquema primero, no como un motor de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) tradicional ni como una plataforma para revisiones enteras de documentos. Su objetivo es integrarse en flujos de trabajo donde se requiere precisión y velocidad en la obtención de datos estructurados.
Esta arquitectura representa una evolución frente a los modelos que siguen un proceso de parseo previo. Muchos sistemas actuales primero convierten un documento a un formato intermedio, como texto plano o Markdown, y luego lo envían a un modelo de lenguaje para extraer los campos. Este enfoque, aunque funcional, introduce latencias y riesgos de error debido a la pérdida de contexto o a la inexactitud en la representación visual. Lift elimina esa cadena de procesos al operar directamente sobre la imagen del documento, aplicando un decodificador guiado por esquemas que garantiza que los datos devueltos coincidan exactamente con las definiciones del usuario.
Para los usuarios peruanos, especialmente en sectores como contabilidad, comercio minorista o servicios públicos, esta tecnología puede ser de gran utilidad. Las empresas que manejan grandes volúmenes de facturas, contratos o comprobantes digitales suelen enfrentar dificultades para automatizar el procesamiento de estos documentos. Con herramientas como Lift, es posible reducir los tiempos de entrada de datos en hasta un 60%, minimizando errores humanos y acelerando procesos como la facturación, el control financiero o la gestión de inventarios. Además, al trabajar con esquemas definidos desde el inicio, las organizaciones pueden establecer reglas claras y reutilizables, facilitando la integración con sistemas existentes de gestión de finanzas y operaciones.
Este avance en inteligencia artificial no solo mejora la eficiencia técnica, sino que también abre puertas a una transformación más profunda en cómo los negocios gestionan sus documentos digitales en el contexto peruano, donde la digitalización de procesos es clave para el crecimiento sostenible.