Revise las novedades y los cambios, además de las correcciones y limitaciones en Document Automation para la versión 39.

Novedades

Presentamos el soporte personalizado de generative AI Model connections en Document Automation

Ahora puede conectar cualquier LLM, incluidos modelos de código abierto, On-Premises o personalizados a Document Automation utilizando la función Model connections en AI Agent Studio. Esta mejora expande la capacidad de "traiga su propia clave" (BYOK), lo que permite que las organizaciones configuren y utilicen modelos personalizados o generative AI On-Premises a través de conexiones seguras y definidas por el usuario en lugar de usar las conexiones predeterminadas, como OpenAI, Anthropic o Google Gemini, disponibles en Document Automation.

Importante: Si está actualizando a la versión 39 o una versión posterior y usa BYOK para proveedores de generative AI en sus instancias de aprendizaje existentes, realice los siguientes pasos:
  1. Cree Model connections para el proveedor generative AI y luego utilícelo en la instancia de aprendizaje.
  2. Abra la action Extraer datos de la instancia de aprendizaje y seleccione Ninguno en la opción Configuración adicional.

Usar Model connections en Document Automation

Modelos GPT‑5.1 y Claude Haiku 4.5 preinstalados para la extracción de datos
Cuando procese documentos mediante la opción de OpenAI o Anthropic, generative AIse utilizarán los modelos GPT‑5.1 y Claude Haiku 4.5 para la extracción de datos.
Nota: Estos modelos estarán disponibles solo en regiones específicas. Para obtener más información, consulte Matriz de compatibilidad de regiones.

Matriz de compatibilidad de regiones

Introducción de modelos de Google Gemini para la extracción de datos

Puede usar los modelos generative AI de Google Gemini para la extracción de datos en Document Automation.

Google Gemini ofrece las siguientes ventajas:

  • Procesar de manera eficiente los documentos grandes y no estructurados.
  • Administrar los documentos tanto en inglés como en otros idiomas.
  • Manejar diseños de documentos complejos.
  • Procesar con mayor rapidez los documentos durante la extracción de datos más precisa.
Nota: Traiga su propia clave (BYOK) no es compatible con los modelos Google Gemini.

Cree una instancia de aprendizaje en Document Automation

Cambios

Mejoras en el historial de versiones en el modo de prueba

Se realizaron las siguientes mejoras en el historial de versiones en el modo de prueba:

  • Cuando se realicen cambios en una instancia de aprendizaje y la versión seleccionada en el historial de versiones sea la más reciente, se permitirá guardar los cambios realizados en la instancia de aprendizaje.
  • Cuando realice cambios en una instancia de aprendizaje y la versión seleccionada en el historial de versiones no sea la más reciente, verá un error al intentar guardar los cambios realizados en la instancia de aprendizaje. Haga clic en Ir a la versión más reciente, realice cambios en la instancia de aprendizaje de nuevo y luego guarde los cambios.
  • El menú desplegable del historial de versiones mostrará todas las versiones disponibles.

Visualización del historial de las versiones de una instancia de aprendizaje

Correcciones

Ahora se puede instalar la Control Room usando la versión 2016 de la base de datos de Microsoft SQL Server.

Antes se mostraba un error al momento de escribir los datos de Document Automation en la base de datos.
Ahora podrá seleccionar un encabezado de tabla que abarque varias líneas en la Configuración de entrenamiento avanzada.

Anteriormente, no podía seleccionar el encabezado de la tabla en ciertos escenarios.

ID de caso de Servicio de nube: 02287894, 02287918
La función Adaptive Search Queries ahora es compatible con la versión 2016 de la base de datos Microsoft SQL Server.

Anteriormente, esta función no era compatible con la versión 2016 de la base de datos Microsoft SQL Server.
El gerente (AAE_Robotic Interface Manager) o administrador (AAE_Robotic Interface Admin) Automation Co-Pilot verá el mensaje de error correcto al validar documentos en el validador Automation Co-Pilot.

Anteriormente, se mostraba un mensaje de error incorrecto en tal escenario.
Cuando se habilita la opción de modo de prueba para una instancia de aprendizaje en el modo público, la instancia de aprendizaje ya no se moverá al modo privado y continuará en el modo público.

Anteriormente, la instancia de aprendizaje se trasladaba al modo privado en ciertos escenarios.

ID de caso de Servicio de nube: 02273055, 02291142
Los datos extraídos de tablas mediante Cloud Extraction Service y Task Bot ahora generan resultados similares.

Anteriormente, los resultados eran diferentes en ciertos escenarios.
La extracción de tablas usando Cloud Extraction Service ahora funciona para las instancias de aprendizaje Definidas por el usuario.

Anteriormente, la extracción de tablas no funcionaba en tal escenario.
La Configuración de entrenamiento avanzada, como los encabezados de tabla y los indicadores de fin de tabla, ahora se conserva después de aplicar el valor de fin de tabla.

Anteriormente, al aplicar un nuevo indicador de fin de tabla se restablecía toda la configuración de entrenamiento avanzada.
Ahora puede eliminar tablas personalizadas al crear o editar instancias de aprendizaje.

Anteriormente, los usuarios no podían eliminar tablas personalizadas en estos escenarios.
La página de Instancias de aprendizaje ahora muestra correctamente las opciones en la columna Acciones cuando el idioma de la Control Room está configurado en alemán o francés.

Anteriormente, las opciones no coincidían en tal escenario.
Ya no aparecerá un error al mover instancias de aprendizaje de IQ Bot a Document Automation utilizando el paquete Puente de IQ Bot a DA.

Anteriormente, en ciertos casos, se mostraba un error en tal escenario.

ID de caso de Servicio de nube: 02284063
Ahora puede importar una instancia de aprendizaje sin errores cuando el archivo .dw contiene una versión diferente a la instancia de aprendizaje existente en el entorno de destino, siempre que la opción de modo de prueba esté desactivada en la instancia de aprendizaje existente.

Anteriormente, se mostraba un error en tal escenario.

ID de caso de Servicio de nube: 02282032, 02288219
En el caso de una instancia de aprendizaje, si mantiene la indicación de tabla predeterminada utilizada en la instancia de aprendizaje y agrega una indicación personalizada en cualquier campo de tabla de las Adaptive Search Queries, la indicación de tabla de las Adaptive Search Queries ya no se restablece y se conserva la indicación personalizada.

Después de la actualización a la versión 39, todas las indicaciones de tabla en blanco o vacías de Adaptive Search Queries se tratarán como si el usuario hubiera hecho clic en Usar opción predeterminada, lo que hará que los valores de las indicaciones vuelvan a las indicaciones de tabla predeterminadas. En tal caso, debe borrar manualmente las indicaciones de la tabla de Adaptive Search Queries después de la actualización para dejar los valores de las indicaciones en blanco.

Cuando mueve una instancia de aprendizaje que se usó para procesar documentos en alemán de IQ Bot a Document Automation usando el package Puente de IQ Bot a DA y procesa documentos en Document Automation, los datos que contienen ciertos caracteres alemanes se extraen manera correcta.

Anteriormente, ciertos caracteres alemanes no se extraían correctamente.

ID de caso de Servicio de nube: 02231391, 02273919
Ahora puede usar un nombre de tabla personalizado en japonés, coreano o chino al crear una tabla personalizada.

Anteriormente, no se podía usar un nombre de tabla personalizado en japonés, coreano o chino.
Cuando restaura una instancia de aprendizaje a cualquier versión anterior desde el historial de versiones y reprocesa un documento, el conteo de carga de documentos no aumenta.

Anteriormente, la cantidad de cargas de documentos aumentaba en este tipo de situaciones.
Ahora, puede agregar campos a los proyectos de Standard Forms existentes, crear nuevos modelos y entrenar los modelos sin ningún error.

Anteriormente, se mostraba un error en tal escenario.
El validador Automation Co-Pilot ahora muestra correctamente un error de validación cuando no se encuentra un campo de firma requerido en los documentos Standard Forms.

Anteriormente, no se mostraba un error en tal escenario.
Cuando se crea un modelo en Standard Forms, cualquier espacio al inicio o al final en los nombres de las tablas se eliminará automáticamente.

Anteriormente, se mostraba un error al entrenar el modelo en ese escenario.
Después de realizar una búsqueda de una instancia de aprendizaje, ahora puede crear una instancia de aprendizaje en Community Edition, si el límite lo permite.

Anteriormente, los usuarios no podían crear una instancia de aprendizaje en estos escenarios.

Limitaciones

Si está utilizando la versión 39 (compilación 42496) o una versión anterior y está usando la versión 3.39.13 del package Document Extraction, la extracción fallará.

Solución: Use la versión 3.39.11 del package Document Extraction o una versión anterior, o actualice a la versión 39 (compilación 42649).
La extracción de documentos fallará con el error “500: Fallo interno, no se pudo inicializar ABBYY" cuando cambia la ruta predeterminada (C:/ProgramData/AutomationAnywhere/GlobalCache) de Ubicación de la caché global para sus dispositivos.
En la opción Configuración de entrenamiento avanzada, es posible que vea campos de tabla enumerados en el menú desplegable Columna principal incluso cuando esos campos no están seleccionados para incluir comentarios de validación.

Solución: Evite seleccionar cualquier campo de tabla en el menú desplegable Columna principal si ese campo no está seleccionado para incluir comentarios de validación.
Cuando procesa documentos que contienen varias tablas en Standard Forms, el orden de las tablas extraídas se invierte.
Cuando usa una expresión común para un campo de tabla sin definir un alias, es posible que la expresión común no se considere para extraer los datos.

Solución: Define un alias para el campo de la tabla antes de usar una expresión común.
Limitaciones de versiones anteriores
Cuando intenta registrar un proceso sin tener los permisos requeridos, la entrada del registro de auditoría para este evento incluye Fuente como Control Room en lugar de Document Workspace, y Nombre del elemento como Desconocido en lugar de <learning-instance-name>.
Cuando edita y registra un proceso vinculado a una instancia de aprendizaje pública que está usando Cloud Extraction Service, el bot de extracción podría no ser visible en las dependencias y el procesamiento de documentos podría fallar.
Solución: Use una de las siguientes opciones:
  • Actualice a la versión 39
  • Utilice el proceso predeterminado o copie la instancia de aprendizaje para crear un nuevo proceso y luego publique la instancia de aprendizaje antes de procesar documentos.
Cuando procesa documentos con nombres de archivo de 75 caracteres o más en modo de prueba, es posible que no vea mejoras en el tiempo de reprocesamiento de dichos documentos.
Si ha deshabilitado el proveedor de OCR en la configuración del administrador y está usando un idioma distinto del inglés para la Control Room, verá un error para habilitar la configuración del proveedor de OCR en inglés en los siguientes escenarios:
  • Cuando crea una instancia de aprendizaje que está utilizando un proveedor de OCR.
  • Cuando cambia el proveedor de OCR para una instancia de aprendizaje existente.
Cuando usa las actions de Document Classifier (Clasificar, Clasificar documentos y Entrenar clasificador) y la action Extraer datos en el package de Document Extraction en conjunto en un bot, el bot no logrará ejecutarse.

Solución: Asegúrese de crear bots separados cuando utilice cualquiera de las actions del package de Document Classifier y la action Extracción de datos del package de Document Extraction. Si necesita ejecutar estos bots en secuencia, incluya estos bots en un proceso de Automation Co-Pilot.
Si copia una instancia de aprendizaje que utiliza un analizador de terceros configurado en Document Automation y procesa documentos con la instancia de aprendizaje que se copió, la extracción de datos fallará.
Cuando el usuario procesa un documento en una instancia de aprendizaje de procesos personalizada, el recuento de documentos validados no se actualiza después de la extracción. Además, si el usuario envía el documento, el recuento de documentos validados se actualiza con un valor negativo.
Un usuario con el permiso de administrador de Automation Co-Pilot no puede ver las tareas de Document Automation que se asignaron o solicitaron y están en estado pendiente o completadas.
Cuando utiliza las actions del package de IQ Bot Pre-processor y, si la ruta de la carpeta de salida contiene caracteres japoneses, verá un error al procesar los documentos.

Solución: Cree una carpeta de salida en una ruta de carpeta que no contenga caracteres japoneses y proporcione la ruta en el campo de ruta de la carpeta de salida.

IQ Bot

El instalador On-Premises de IQ Bot ahora muestra la versión de lanzamiento correcta en el directorio de instalación.

Anteriormente, la versión de lanzamiento que se mostraba en el directorio de instalación era incorrecta.

Actualizaciones de la interfaz

Document Automation
Las siguientes pantallas se actualizan con la introducción de modelos personalizados en Document Automation usando las Model connections:
  • Crear opción de instancia de aprendizaje

    Pantalla actualizada para crear nueva instancia de aprendizaje

  • Crear configuración de la instancia de aprendizaje

    Pantalla de configuración actualizada de la instancia de aprendizaje

  • Editar configuración de la instancia de aprendizaje

    Pantalla de configuración actualizada de editar instancia de aprendizaje

  • Opción de configuración adicional en el bot de extracción

    Pantalla de configuración adicional actualizada en el bot de extracción

Presentamos el soporte de conexiones de modelos personalizados de IA generativa en Document Automation

Ahora puede utilizar el proveedor Google Gemini generative AI al crear instancias de aprendizaje:Creación de instancias de aprendizaje utilizando el proveedor Google Gemini generative AI

Introducción de modelos Google Gemini en AWS y GCP para la extracción de datos en Document Automation