Facturas de proveedores, contratos, órdenes de compra, guías, formularios escaneados, correos con pedidos: buena parte de la información de una empresa llega en documentos, no en tablas. Convertirla en datos útiles solía requerir digitación manual. Con inteligencia artificial se puede automatizar casi por completo.
Por qué el OCR solo no basta
El OCR convierte una imagen o un PDF en texto, pero no sabe qué significa ese texto. Las soluciones tradicionales dependen de plantillas: "el total está en esta esquina". Cuando un proveedor cambia su formato, la plantilla falla. Los modelos de lenguaje, en cambio, entienden el documento y encuentran el total, la fecha o el RUC aunque estén en otro lugar.
El flujo recomendado
- Captura: los documentos llegan por correo, una carpeta compartida o un formulario.
- Clasificación: la IA identifica qué tipo de documento es (factura, contrato, orden de compra…).
- Extracción: OCR más un modelo de lenguaje extraen los campos a un esquema definido, por ejemplo en JSON.
- Validación: reglas de negocio verifican formatos, sumas, fechas y coincidencias con tus registros.
- Revisión humana solo de los casos dudosos o con baja confianza.
- Integración con tu ERP, base de datos o flujo ETL, guardando el enlace al documento original.
Qué datos se suelen extraer
- Facturas: proveedor, RUC, número, fechas, subtotal, impuestos, total e ítems.
- Contratos: partes, objeto, vigencia, montos, penalidades y renovaciones.
- Órdenes y guías: productos, cantidades, direcciones y fechas de entrega.
- Correos: tipo de solicitud, cliente, urgencia y datos del pedido.
Cómo medir si funciona
Empieza con un piloto sobre los tipos de documento más frecuentes y mide con tus propios archivos: porcentaje de campos extraídos correctamente, porcentaje de documentos que pasan sin revisión y tiempo total del proceso frente a la digitación manual. Con esos números decides dónde ampliar.
Más detalles en nuestro servicio de estructuración de datos con IA y en el caso de una empresa de servicios peruana.