Vi siete mai chiesti come fa il vostro telefono a tradurre in pochi secondi il menu di un ristorante straniero? O come quella pila di documenti scansionati si trasformi magicamente in testo ricercabile?
Dietro questi miracoli tecnologici quotidiani si nascondono due potenti tecnologie: il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'IA.
Sebbene entrambe le tecnologie possano rivoluzionare il modo in cui le aziende gestiscono le informazioni, hanno scopi diversi. Scegliere lo strumento (o la combinazione) giusto può avere un impatto notevole sulla tua produttività, efficienza e redditività!
In questa guida analizzeremo tutto ciò che c'è da sapere sull'OCR e sull'IA: le loro differenze, i punti di forza, i limiti e gli scenari in cui è opportuno utilizzare l'una o l'altra tecnologia.
È testo leggibile da una macchina, ma in versione aggiornata! Eccoci qui. 🎢
⏰ Riepilogo/riassunto in 60 secondi
- L'OCR semplifica l'estrazione del testo e converte immagini scansionate e PDF in testo modificabile e ricercabile, riducendo l'inserimento manuale dei dati.
- L'IA va oltre il riconoscimento del testo, comprende il contesto, estrae informazioni e automatizza il processo decisionale utilizzando l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- L'OCR è ideale per i settori finanziario, sanitario e legale, dove è necessaria la digitalizzazione; l'IA eccelle nell'analisi predittiva e nell'interpretazione di dati complessi.
- L'OCR è economico ed efficiente, ma ha difficoltà con la scrittura manuale e i dati non strutturati; l'IA è potente, ma richiede investimenti e formazione significativi.
- La combinazione di OCR e IA migliora la precisione, effettua l'automazione dei flussi di lavoro e consente di usufruire di approfondimenti più dettagliati in settori quali finanza, sanità e tecnologia legale.
- L'OCR è una soluzione economica per la digitalizzazione semplice; l'IA richiede più risorse, ma offre capacità di automazione e di processo decisionale trasformative.
- ClickUp fornisce strumenti per la gestione dei flussi di lavoro AI+OCR, dalla documentazione all'automazione, rendendo l'implementazione perfettamente integrata.
Che cos'è l'OCR?
Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) consente al tuo computer di "leggere" ed elaborare elementi visivi.
Questa tecnologia converte diversi tipi di documenti (documenti scansionati, PDF o immagini acquisite con fotocamere digitali) in dati modificabili e ricercabili.
Pensa all'ultima volta che hai dovuto digitare manualmente le informazioni da un documento stampato sul tuo computer. Noioso, vero? L'OCR elimina questo inconveniente estragendo automaticamente il testo dalle immagini, rendendo le informazioni accessibili, modificabili e ricercabili.
⚡️ Bonus: abbina l'OCR all'automazione e otterrai il massimo in termini di efficienza. Scopri come! 👇🏼
Come funziona l'OCR
Il software OCR funziona attraverso un affascinante processo in più passaggi:
In primo luogo, acquisisce il documento utilizzando uno scanner o una fotocamera. Quindi, migliora l'immagine regolando la luminosità e il contrasto, rimuovendo eventuali rumori/disturbi per migliorare la chiarezza del testo.
Segue poi la parte critica: il software rileva le aree di testo e analizza modelli e forme per riconoscere i singoli caratteri. Infine, perfeziona i risultati utilizzando dizionari e modelli linguistici per correggere potenziali errori.
Per le aziende che lavorano con grandi set di dati, il software OCR può accelerare l'automazione dell'inserimento dei dati e semplificare i flussi di lavoro.
L'estrazione automatizzata dei dati consente alle aziende di elaborare grandi volumi di documenti in modo rapido e accurato. Combinandola con un software avanzato di gestione dei documenti, le organizzazioni possono archiviare, classificare e recuperare le informazioni in modo sicuro, migliorando la produttività e la conformità.
➡️ Per saperne di più: Organizzazione di file e cartelle: strategie per migliorare il flusso di lavoro
Casi d'uso comuni dell'OCR
La tecnologia OCR ha trasformato silenziosamente numerosi settori semplificando i processi che richiedono un uso intensivo di documenti.
Ecco alcuni dei casi d'uso più comuni:
- Settori finanziari o bancari: l'OCR gestisce tutto, dall'elaborazione degli assegni alla conversione dei rendiconti finanziari in formato digitale, consentendo di risparmiare innumerevoli ore di inserimento manuale dei dati.
Ad esempio, invece di digitare manualmente lunghi numeri di scheda e date di scadenza, gli utenti possono semplicemente scansionare le loro schede fisiche, come una MasterCard, con la fotocamera del proprio smartphone.
Il sistema OCR del gateway di pagamento estrae istantaneamente le informazioni necessarie, convertendole in dati digitali. Questo processo accelera l'esperienza di checkout e riduce al minimo il rischio di errori associati all'inserimento manuale dei dati, migliorando sia la comodità che la sicurezza delle transazioni online.
- Assistenza sanitaria: per i provider sanitari, l'OCR digitalizza le cartelle cliniche dei pazienti e i moduli medici, rendendo accessibili le informazioni critiche quando sono più necessarie. Scansionando sia le diapositive storiche che quelle attuali dei pazienti, la Mayo Clinic ha creato un database di 20 milioni di immagini digitali collegate a 10 milioni di cartelle cliniche, inclusi trattamenti, immagini e dati genomici.
- Settore legale: gli studi legali utilizzano l'OCR per rendere ricercabili migliaia di documenti relativi a casi giudiziari, trovando le informazioni chiave in pochi secondi anziché in ore. Iniziative senza scopo di lucro come il Free Law Project aiutano il pubblico a estrarre facilmente informazioni dai materiali del Public Access to Court Electronic Records (PACER) utilizzando la tecnologia OCR.
- Gestione della vendita al dettaglio e delle fatture: l'OCR automatizza la gestione dell'inventario acquisendo i dati dei prodotti dalle etichette, mentre nell'elaborazione delle fatture riduce drasticamente l'inserimento manuale e gli errori
🌟 L'esempio più comune di OCR? Google Lens! Analizzando il testo incorporato nelle immagini, Google può perfezionare i risultati di ricerca, fornendo agli utenti risultati più pertinenti.
Questa funzionalità è estesa a Google Lens, integrato nella Ricerca immagini, che consente agli utenti di effettuare la selezione e la copia del testo direttamente dalle immagini. È preziosa per estrarre rapidamente informazioni da cartelli, documenti o qualsiasi immagine contenente testo, dimostrando l'applicazione pratica dell'OCR nella funzionalità di ricerca quotidiana.
➡️ Per saperne di più: I migliori estrattori di dati PDF basati sull'IA per il data mining
Vantaggi e limiti dell'OCR
L'OCR eccelle in molti ambiti: è estremamente accurato con documenti chiari e strutturati e riduce drasticamente le ore di inserimento manuale dei dati. Inoltre, è più conveniente rispetto alle complesse soluzioni di IA, rende ricercabile il testo all'interno delle immagini e si integra facilmente con i sistemi esistenti.
Tuttavia, l'OCR non è perfetto. Ecco una breve panoramica dei vantaggi e dei limiti dell'OCR:
| Funzionalità/Funzione | Vantaggi dell'OCR | Limiti dell'OCR |
| Precisione | Elevata precisione con documenti chiari e strutturati | Difficoltà con note scritte a mano e font stilizzati |
| Efficienza | Riduce drasticamente le ore dedicate all'inserimento manuale delle voci | Le immagini di scarsa qualità possono causare errori |
| Costo | Più conveniente rispetto alle complesse soluzioni di IA | Comprensione limitata del significato del testo |
È qui che entra in gioco l'IA.
Comprendere l'intelligenza artificiale
A differenza dell'OCR tradizionale, che svolge una funzione altamente specifica, l'IA comprende un intervallo molto più ampio di capacità, dalla risoluzione di problemi di base al processo decisionale complesso che rivaleggia con l'intelligenza umana.
Oltre a estrarre il testo da un'immagine, l'IA può aiutarti a tradurlo, riassumerlo o persino visualizzare le informazioni, a seconda delle sue capacità.
Tipi di IA
L'IA è disponibile in diverse versioni, ciascuna con capacità diverse:
- L'IA ristretta è progettata per attività specifiche come il riconoscimento vocale o i sistemi di raccomandazione: è ciò che alimenta i tuoi assistenti virtuali e i suggerimenti di Netflix.
- Il machine learning consente ai sistemi di migliorare attraverso l'esperienza senza una programmazione esplicita. Forniscigli una quantità sufficiente di dati e imparerà i modelli da solo.
- Il deep learning va oltre, utilizzando reti neurali modellate sul cervello umano per elaborare i dati in modi sempre più complessi.
- L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai computer di comprendere il linguaggio umano, non solo di riconoscere il testo (come fa l'OCR), ma anche di comprenderne il significato e il contesto.
Vantaggi dell'IA
A differenza dell'OCR, i sistemi di IA diventano più intelligenti nel tempo con l'aumentare dei dati. Sono in grado di elaborare volumi di informazioni ben oltre le capacità umane e di applicare le loro capacità a numerose attività che vanno oltre il semplice riconoscimento del testo.
Forse l'aspetto più impressionante è che l'IA è in grado di prevedere i risultati sulla base di modelli di dati e gestire processi complessi che richiedono capacità di giudizio e decisionali.
Abbiamo visto diversi esempi di come l'IA nel settore sanitario possa analizzare migliaia di immagini mediche per individuare il cancro nelle fasi iniziali, spesso con una precisione maggiore rispetto ai medici umani. Considerando il ritmo attuale con cui operano la maggior parte delle aziende, la capacità di generare informazioni rapide e utilizzabili pone l'IA un passo avanti rispetto all'OCR.
🌻 Esempio calzante: il software di IA sviluppato dai ricercatori dell'Imperial College di Londra, dell'Università Tecnica di Monaco e dell'Università di Edimburgo è in grado di individuare con precisione il momento di insorgenza dell'ictus e il potenziale trattamento da una singola TAC cerebrale. Questa IA, addestrata su 800 scansioni e testata su quasi 2000 pazienti, è due volte più accurata delle attuali valutazioni visive effettuate dai professionisti medici.
Limiti dell'IA
Nonostante le sue potenti capacità, l'IA presenta alcuni limiti critici.
L'implementazione e la manutenzione dei sistemi di IA richiedono investimenti significativi, sia in termini finanziari che di competenze specialistiche. Esistono inoltre importanti questioni etiche e relative alla privacy riguardanti l'utilizzo dei dati e il processo decisionale.
I risultati dell'IA dipendono dalla qualità dei dati inseriti e, se non progettati con cura, i sistemi possono perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento.
A differenza della funzione lineare dell'OCR, i sistemi di IA possono talvolta essere delle "scatole nere" in cui può essere difficile capire come sono giunti a determinate conclusioni.
I ricercatori non comprendono appieno il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare quelli di deep learning. Il campo dell'IA spiegabile sta lavorando allo sviluppo di algoritmi che, pur non essendo necessariamente trasparenti, possano essere meglio compresi dagli esseri umani. In molti casi, ci sono buoni motivi per diffidare degli algoritmi e dei modelli di apprendimento automatico di tipo black box. Supponiamo che un modello di apprendimento automatico abbia formulato una diagnosi sulla tua salute. Preferiresti che il modello fosse di tipo black box o trasparente?
I ricercatori non comprendono appieno il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare quelli di deep learning. Il campo dell'IA spiegabile sta lavorando allo sviluppo di algoritmi che, pur non essendo necessariamente trasparenti, possano essere meglio compresi dagli esseri umani. In molti casi, ci sono buoni motivi per diffidare degli algoritmi e dei modelli di apprendimento automatico di tipo black box. Supponiamo che un modello di apprendimento automatico abbia formulato una diagnosi sulla tua salute. Preferiresti che il modello fosse di tipo black box o trasparente?
I ricercatori non comprendono appieno il funzionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare quelli di deep learning. Il campo dell'IA spiegabile sta lavorando allo sviluppo di algoritmi che, pur non essendo necessariamente trasparenti, possano essere meglio compresi dagli esseri umani. In molti casi, ci sono buoni motivi per diffidare degli algoritmi e dei modelli di apprendimento automatico di tipo black box. Supponiamo che un modello di apprendimento automatico abbia formulato una diagnosi sulla tua salute. Preferiresti che il modello fosse di tipo black box o trasparente?
Data la natura in continua evoluzione della tecnologia, c'è anche una questione di accuratezza, poiché l'IA potrebbe interpretare erroneamente i dati o generare risposte irrilevanti.
Applicazioni dell'IA in vari campi
La versatilità dell'IA ha portato alla sua adozione in innumerevoli settori industriali e sta crescendo rapidamente.
🌎 Verifica dei fatti: secondo l'ultima ricerca di McKinsey, la percentuale di organizzazioni che dichiarano di utilizzare regolarmente l'IA generativa in almeno una funzione aziendale è aumentata dal 65% all'inizio del 2024 al 71% nel 2025.
Nel caso dell'OCR rispetto all'IA, le opportunità di applicazione sono enormi. Vediamone alcune:
- Assistenza sanitaria: l'IA va ben oltre la semplice estrazione di dati (come nell'OCR) fornendo assistenza nella diagnosi delle malattie attraverso il riconoscimento avanzato delle immagini, creando piani di trattamento personalizzati utilizzando analisi predittive e accelerando la scoperta di farmaci attraverso modelli di apprendimento automatico. A differenza dell'OCR, che si limita a digitalizzare il testo, l'IA interpreta e analizza dati complessi per fornire informazioni utili.
- Finanza: mentre l'OCR è in grado di digitalizzare i documenti finanziari, l'IA fa un passo avanti rilevando attività fraudolente, valutando i rischi e ottimizzando le strategie di trading algoritmico. I sistemi di IA sono anche in grado di analizzare modelli in vasti set di dati, rendendo più popolari casi d'uso come l'IA per la contabilità.
- Trasporti: l'OCR può essere utilizzato per elaborare i documenti di immatricolazione dei veicoli, ma le capacità decisionali dell'IA si estendono a diverse applicazioni, tra cui i veicoli autonomi e i sistemi di traffico ottimizzati dall'IA. Questi sistemi si basano sull'analisi dei dati e sul processo decisionale in tempo reale, superando di gran lunga la natura statica dell'OCR.
- Settore legale: gli strumenti di IA per avvocati aiutano a identificare le clausole chiave, riepilogare documenti lunghi e prevedere l'esito dei casi con approfondimenti basati sui dati. Sfruttando questi strumenti, gli studi legali possono migliorare l'efficienza, ridurre gli errori umani e concentrarsi su attività legali di maggior valore.
- Servizio clienti: l'OCR è in grado di estrarre il testo dalle comunicazioni dei clienti, ma i chatbot basati sull'IA e gli strumenti di analisi del sentiment vanno oltre la comprensione del contesto, delle emozioni e delle intenzioni. Ciò consente interazioni con i clienti più personalizzate ed efficienti.
- Produzione: mentre l'OCR è in grado di digitalizzare manuali o etichette, i sistemi di controllo qualità e manutenzione predittiva basati sull'IA analizzano i dati dei sensori per identificare potenziali guasti alle apparecchiature prima che si verifichino. Questo approccio proattivo rappresenta un significativo passo avanti rispetto alla natura reattiva dell'OCR.
💡 Suggerimento professionale: sfrutta la ricerca intelligente basata sull'IA nel tuo software di ricerca per l'azienda per abbattere i silos di dati e migliorare la gestione delle conoscenze. L'IA migliora la comprensione del contesto e personalizza i risultati, aiutando i dipendenti a trovare rapidamente le informazioni rilevanti. Ciò aumenta la produttività, semplifica il processo decisionale e garantisce un accesso sicuro ai dati critici.
OCR e IA: differenze principali
Sebbene entrambe le tecnologie mirino a semplificare l'elaborazione dei dati, i loro approcci e risultati differiscono in modo significativo.
L'OCR ha un campo di applicazione limitato: riconosce il testo dalle immagini. Tutto qui. È una tecnologia relativamente semplice con un compito specifico da fare. Non è in grado di imparare dall'esperienza né di comprendere il significato del testo.
L'IA, invece, simula l'intelligenza umana in un ampio intervallo di capacità. È in grado di comprendere il contesto e il significato, migliorare con l'esperienza e prendere decisioni complesse.
Pensateci in questo modo: l'OCR può dirvi quali parole sono presenti su una pagina, mentre l'IA può dirvi cosa significano quelle parole, come sono collegate tra loro e quali azioni dovreste intraprendere sulla base di tali informazioni.
Anche la differenza di costo è notevole. Le soluzioni OCR sono generalmente accessibili per aziende di tutte le dimensioni, mentre le implementazioni complete di IA richiedono in genere investimenti significativi.
📮ClickUp Insight: il 18% dei partecipanti al nostro sondaggio sull'utilizzo dell'IA desidera utilizzare l'IA per organizzare la propria vita attraverso calendari, attività e promemoria. Un altro 15% desidera che l'IA gestisca le attività di routine e il lavoro amministrativo.
Da fare, un'IA deve essere in grado di: comprendere i livelli di priorità di ciascuna attività in un flusso di lavoro, eseguire i passaggi necessari per creare o modificare le attività e impostare flussi di lavoro automatizzati. La maggior parte degli strumenti ha elaborato uno o due di questi passaggi.
Ma ClickUp aiuta gli utenti a consolidare fino a 5+ app utilizzando la nostra piattaforma! Prova la pianificazione basata sull'IA, dove le attività e le riunioni possono essere facilmente assegnate agli slot disponibili nel tuo calendario in base ai livelli di priorità. Puoi anche impostare regole di automazione personalizzate tramite ClickUp Brain per gestire le attività di routine. Dì addio al lavoro frenetico!
OCR e IA: quale scegliere?
La scelta tra OCR e IA non è sempre semplice. La tua scelta dipende dalle tue specifiche esigenze aziendali, dalle risorse e dagli obiettivi.
Quando utilizzare l'OCR
L'OCR è ideale quando il tuo obiettivo principale è semplicemente convertire documenti fisici in formato digitale. Se lavori con moduli standardizzati o testo digitato e hai una semplice esigenza di estrazione di testo, l'OCR offre una soluzione efficiente ed economica.
Immagina di gestire un piccolo studio contabile che deve digitalizzare centinaia di fatture dei clienti ogni mese. L'OCR ti consente di estrarre i dati da questi documenti strutturati senza richiedere complessi sistemi di IA o sforare il tuo budget.
Quando l'IA è la scelta migliore
L'IA diventa necessaria quando è necessario andare oltre il riconoscimento del testo per comprendere il contesto e il significato che sta dietro al testo.
Se hai a che fare con formati di documenti diversi, scrittura a mano o layout complessi, le capacità superiori di riconoscimento dei modelli dell'IA forniranno risultati migliori. L'IA eccelle anche quando è necessario automatizzare i processi decisionali, prevedere i risultati o comprendere il linguaggio naturale.
Prendiamo l'esempio di una grande azienda di logistica che desidera ottimizzare l'intera catena di approvvigionamento. Implementando un sistema di IA che analizza i rapporti di reportistica operativa, il feedback dei clienti e i dati di monitoraggio in tempo reale, andando oltre la semplice ricerca di parole chiave dell'OCR, l'IA potrebbe identificare i colli di bottiglia nei percorsi di consegna e ottimizzare lo spazio di archiviazione in magazzino in base alla domanda di prodotti.
➡️ Per saperne di più: Tecniche di IA: padroneggiare il machine learning, il deep learning e l'NLP
Combinare OCR e IA per ottenere i migliori risultati
È qui che le cose si fanno interessanti: la soluzione più potente spesso combina entrambe le tecnologie.
L'OCR può gestire l'estrazione iniziale del testo, mentre l'IA elabora e analizza le informazioni estratte. Insieme, creano una soluzione end-to-end che offre sia efficienza che intelligenza.
Questo approccio ibrido è particolarmente efficace per i settori che gestiscono grandi volumi di documenti complessi, come l'elaborazione delle richieste di risarcimento assicurativo o l'analisi dei contratti legali. L'OCR digitalizza i documenti e l'IA estrae informazioni significative, identifica potenziali problemi e suggerisce persino le azioni da intraprendere.
Implementazione congiunta di OCR e IA
La combinazione di OCR e IA crea una potente sinergia che supera i limiti di ciascuna tecnologia amplificandone i punti di forza. L'elaborazione intelligente dei documenti è realtà!
Vantaggi della combinazione di OCR e IA
Se integrate in modo efficace, queste tecnologie offrono vantaggi significativi:
L'IA migliora le capacità di riconoscimento del testo dell'OCR, soprattutto per documenti complessi come note scritte a mano o scansioni di scarsa qualità. La soluzione combinata è in grado di elaborare un intervallo più ampio di tipi di documenti con maggiore precisione.
Oltre al semplice riconoscimento del testo, il sistema integrato è in grado di estrarre informazioni significative dal contenuto. Elabora le informazioni più rapidamente e richiede un intervento manuale minore per correggere gli errori.
Ecco come questo potente duo consente flussi di lavoro olistici e end-to-end in tutti i settori.
| Settore industriale | Caso d'uso | Il ruolo dell'OCR | Miglioramento dell'IA |
| Assistenza sanitaria | Digitalizzazione delle cartelle cliniche dei pazienti | Estrae il testo dai documenti medici | Analizza i dati per la previsione delle malattie e le raccomandazioni terapeutiche |
| Finanza | Elaborazione automatizzata delle fatture | Legge il testo da fatture e ricevute | Convalida le voci, rileva le frodi e classifica le spese |
| Legale | Analisi dei contratti e conformità | Estrae le clausole dai contratti | Utilizza l'NLP per identificare rischi, obblighi e incongruenze |
| Vendita al dettaglio | Gestione intelligente dell'inventario | Scansiona codici a barre ed etichette dei prodotti | Prevede la domanda di scorte e ottimizza la gestione dell'inventario |
| Trasporti | Riconoscimento delle targhe per pedaggi e parcheggi | Estrae i numeri di targa dalle immagini | Abbina i dati ai registri dei veicoli e effettua l'automazione della fatturazione |
| Servizio clienti personalizzato | Automazioni per l'elaborazione di email e documenti | Estrae il testo dai moduli scansionati e dalle email dei clienti | Categorizzazione basata sull'IA, analisi del sentiment e risposte automatizzate |
| Produzione | Controllo qualità e rilevamento dei difetti | Legge etichette, numeri di serie e specifiche | L'analisi delle immagini basata sull'IA rileva i difetti e garantisce la conformità |
| Istruzione | Valutazione automatizzata degli esami scritti a mano | Estrae risposte scritte a mano | /IA valuta le risposte e fornisce un feedback |
| Settore immobiliare | Verifica dei documenti immobiliari | Legge atti, contratti e elenchi immobiliari | L'IA convalida la titolarità, rileva anomalie e valuta il valore degli immobili. |
| Logistica | Ottimizzazione della spedizione e del monitoraggio | Estrai i dati dalle etichette di spedizione e dalle fatture | L'IA prevede i tempi di consegna e ottimizza i percorsi logistici |
➡️ Per saperne di più: Guida all'uso dell'automazione del flusso di lavoro con l'IA per ottenere la massima produttività
Strumenti e software per l'implementazione di sistemi integrati OCR + IA
Potresti avere a disposizione un ottimo software OCR. E un assistente IA che utilizzi nel tuo lavoro.
Tuttavia, integrarli insieme è spesso complicato. Mentre l'OCR è più economico, le soluzioni IA personalizzate sono quasi sempre costose e potrebbero richiedere un discreto investimento di tempo prima di poterle mettere in funzione.
È qui che ti serve un'app completa come ClickUp, perché l'IA alimenta ogni aspetto dei flussi di lavoro di ClickUp, dalla gestione delle conoscenze al project management e alla collaborazione.
Cosa significa questo per te? Un flusso di lavoro continuo per la digitalizzazione e l'elaborazione dei documenti basato sull'IA! Vediamo come.
ClickUp Docs: documentazione standardizzata semplificata
Come processore di documenti integrato nella piattaforma, ClickUp Docs ti aiuta a organizzare le informazioni in modo strutturato. È dotato di funzionalità come pagine nidificate e formattazione di testo avanzata per aiutarti a formattare i tuoi contenuti. Ciò è particolarmente utile se stai cercando di standardizzare il formato dei contenuti per facilitare l'estrazione dei dati OCR.
Ad esempio, se stai configurando un flusso di lavoro OCR+IA per la gestione delle fatture, puoi sfruttare il modello di fattura ClickUp per standardizzare il flusso di lavoro della documentazione ed estrarre le informazioni dalle fatture. Sebbene ClickUp non disponga di funzionalità OCR integrate per estrarre i dati dai tuoi documenti, come le fatture, può aiutarti a semplificare il processo di estrazione dei dati tramite OCR.
ClickUp Tasks: gestione delle attività basata sull'IA
Una volta estratti i dati, utilizza ClickUp attività per organizzarli e strutturarli in flussi di lavoro utilizzabili. Le funzionalità/funzioni ti consentono anche di mappare parti specifiche dei set di dati estratti ai campi personalizzati. Ciò è particolarmente utile se puoi creare database o flussi di lavoro altamente specifici con i dati estratti.
Tornando all'esempio delle fatture, la vista Tabella di ClickUp ti offrirà una panoramica immediata del numero di fatture attualmente in elaborazione, con stati personalizzati che indicano esattamente a che punto del processo si trovano.
ClickUp Automazioni: il tuo flusso di lavoro in modalità automatica
Se l'OCR serve a semplificare l'inserimento manuale dei dati, l'ultima cosa che vorresti fare è aggiornare manualmente lo stato delle attività. L'automazione basata sull'IA di ClickUp semplifica la creazione di regole di automazione personalizzate utilizzando un linguaggio semplice, come "quando viene ricevuta la fattura, aggiorna lo stato a Ricevuto". È semplicissimo! Inoltre, ClickUp mette a disposizione oltre 100 modelli di automazione per facilitare l'utilizzo.
ClickUp Brain: un'unica IA che fa tutto
Ogni singolo progetto, documento, file, video e clip vocale presente nell'area di lavoro di ClickUp è ricercabile tramite IA. Proprio così. ClickUp Brain, la rete neurale integrata di ClickUp, è in grado di "leggere" e "comprendere" il contesto dei tuoi contenuti e aiutarti a sfruttarli al meglio!
Ecco cosa può fare ClickUp Brain per te:
- Genera, aggiorna e assegna automaticamente le attività con la precisione garantita dall'IA.
- Genera contenuti, riepiloga le note e perfeziona il testo con facilità.
- Estrai approfondimenti o informazioni da file, strumenti di terze parti integrati e dalla tua area di lavoro.
- Crea riassunti delle chat basati sull'intelligenza artificiale in ClickUp Chat e riassunti dei thread all'interno delle attività di ClickUp per aiutarti a rimanere aggiornato.
Un potente strumento di project management per l'implementazione di IA + OCR
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