A pesar de los avances significativos de la inteligencia artificial (IA) en campos como las matemáticas y la programación, sigue encontrando desafíos al tratar con archivos PDF. A veces, la IA puede extraer o resumir información de PDFs, pero en otras ocasiones, se enfrenta a resultados confusos debido a columnas mezcladas o tablas ilegibles. Los PDFs son, esencialmente, representaciones visuales de una página que incluyen instrucciones gráficas complejas, lo que dificulta que la IA acceda a una estructura ordenada de la información.
Los PDFs pueden almacenar texto en fragmentos independientes sin relaciones explícitas entre ellos, lo que complica su interpretación por parte de la IA, diferenciándolo así de cómo se organiza la información en una página web. La web utiliza una jerarquía explícita y semántica clara, facilitando la indexación y el procesamiento por otros sistemas. En contraste, los PDFs pueden carecer de esta capa semántica, haciendo la extracción de información un proceso complejo.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una herramienta que se ha utilizado para convertir imágenes de palabras en texto, pero aunque puede reconocer palabras individuales, no necesariamente ayuda a organizar la información de manera lógica. La información se puede dispersar entre elementos variados, lo que resulta en una comprensión fragmentada del documento por parte de la máquina.
A pesar de sus limitaciones, el formato PDF continúa siendo ampliamente utilizado debido a su capacidad para mantener la integridad visual y la apariencia del documento a lo largo del tiempo, lo cual es esencial para profesionales como abogados, ingenieros y administraciones públicas que necesitan conservar registros fiables. El desafío futuro no consiste en abandonar el uso del PDF, sino en mejorar la capacidad de la IA para interpretar mejor estos documentos.