Tipo: Artículo web Enlace original: https://huggingface.co/blog/ocr-open-models Fecha de publicación: 18-11-2025
Resumen #
QUÉ - Este artículo trata sobre cómo mejorar las pipelines OCR utilizando modelos de código abierto, proporcionando una guía práctica para elegir e implementar los modelos más adecuados para diversas necesidades de inteligencia artificial de documentos.
POR QUÉ - Es relevante para el negocio de IA porque ofrece soluciones rentables y privadas para OCR, permitiendo elegir el modelo adecuado para necesidades empresariales específicas y extender las capacidades de OCR más allá de la simple transcripción.
QUIÉNES - Los actores principales son los autores del artículo (Aritra Roy Gosthipaty, Daniel van Strien, Hynek Kydlicek, Andres Marafioti, Vaibhav Srivastav, Pedro Cuenca) y las comunidades de Hugging Face y AllenAI, que desarrollan modelos como OlmOCR.
DÓNDE - Se posiciona en el mercado de soluciones de IA para la gestión de documentos, ofreciendo alternativas de código abierto a los modelos propietarios.
CUÁNDO - La tendencia está en crecimiento con el avance de los modelos de visión-lenguaje, que están transformando las capacidades de OCR.
IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Oportunidades: Implementar modelos de código abierto para reducir costos y mejorar la privacidad de los datos. Por ejemplo, utilizar OlmOCR para la transcripción de documentos complejos como tablas y fórmulas químicas.
- Riesgos: Competencia con soluciones propietarias que ofrecen soporte e integración más inmediatos.
- Integración: Posible integración con stacks existentes para mejorar la gestión de documentos y la extracción de información.
RESUMEN TÉCNICO:
- Pila tecnológica principal: Python, Go, aprendizaje automático, IA, framework, biblioteca. Modelos como OlmOCR y PaddleOCR-VL.
- Escalabilidad: Los modelos de código abierto pueden escalarse fácilmente en infraestructuras en la nube o en las instalaciones.
- Diferenciadores técnicos: Capacidad para manejar documentos complejos con tablas, imágenes y fórmulas, y generar salidas en varios formatos (DocTags, HTML, Markdown, JSON). Por ejemplo, OlmOCR puede extraer coordenadas de imágenes y generar subtítulos, mientras que PaddleOCR-VL puede convertir gráficos en tablas Markdown o JSON.
Casos de uso #
- Stack de IA Privada: Integración en pipelines propietarias
- Soluciones para Clientes: Implementación para proyectos de clientes
- Inteligencia Estratégica: Entrada para la hoja de ruta tecnológica
- Análisis Competitivo: Monitoreo del ecosistema de IA
Recursos #
Enlaces Originales #
- Supercharge your OCR Pipelines with Open Models - Enlace original
Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 18-11-2025 14:10 Fuente original: https://huggingface.co/blog/ocr-open-models
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