Capacidad

Inteligencia artificial aplicada al proceso

Un modelo es excelente leyendo una factura desordenada y es malo garantizando que ese dato entre al ERP todas las veces. Un proceso automatizado es lo contrario. Confundir los dos trabajos es la razón más común de que un proyecto de IA empresarial no llegue a producción. Nosotros los separamos: la IA entra sólo donde hace falta interpretar.

Casos publicados: 2
Productos propios que la usan: 4

El problema

La mayor parte de la información que entra a una empresa no viene en una tabla: viene en un PDF escaneado, en el cuerpo de un correo, en un ticket arrugado, en un formato que cada proveedor diseñó a su manera. La automatización clásica la resuelve con plantillas, y las plantillas se rompen con cada rediseño.

Cómo se ve desde dentro

Cien proveedores, cien formatos de factura
Correos que alguien tiene que leer para saber a dónde van
Documentos escaneados que hay que teclear
Pilotos de IA que impresionan en la demo y no llegan a producción

Cómo lo abordamos

Partimos de una división estricta de responsabilidades, y la sostenemos en el diseño: el modelo interpreta y propone; el proceso valida y ejecuta; la persona decide donde el criterio importa.

01Delimitar qué es interpretaciónLo que tiene una regla clara no necesita un modelo. Meter IA donde bastaba una condición añade costo, latencia e incertidumbre.
02Extraer por significado, no por posiciónEl campo se identifica por lo que es, no por dónde está en la hoja. Es lo que permite que un rediseño de factura no rompa el proceso.
03Umbral de confianza explícitoLo que el modelo no resuelve con certeza se va a revisión humana. Un sistema que adivina en silencio es peor que uno que pregunta.
04Validar contra la fuente de verdadLo interpretado se contrasta con el sistema que manda —el ERP, el SAT, el catálogo— antes de darlo por bueno.

Qué usamos

Trabajamos con los modelos líderes y elegimos por tarea, no por marca. Lo que decide es la precisión sobre el documento real del cliente, el costo por caso y qué información sale de la organización.

Modelos

Claude
OpenAI
Gemini

Aplicaciones

Lectura de documentos
Clasificación de correo e intención
Extracción de campos
Resumen de casos
Agentes conversacionales sobre la operación

Control

Umbral de confianza
Revisión humana de la excepción
Validación contra fuente de verdad
Bitácora de lo que decidió el modelo

Qué cambia

La IA no sustituye el proceso: amplía lo que el proceso puede aceptar como entrada.

El documento desestructurado deja de ser un bloqueo: Lo que antes exigía captura manual entra al flujo automatizado, sin una plantilla por proveedor.
El proceso no se vuelve impredecible: La parte determinística sigue siendo determinística. La IA no decide si el pago se ejecuta.
La excepción se hace visible: En lugar de un error silencioso, hay una cola de casos que requieren criterio humano.
Se puede preguntar a la operación: Un agente sobre los datos de la operación responde en lenguaje natural lo que antes exigía armar un reporte.

Prueba