Extracción por plantilla
Un modelo por tipo de documento, con la zona de cada campo definida.
Servicio IA · V-002 · Computer vision
OCR inteligente de documentos
De la factura al dato validado. Extracción de facturas, albaranes, contratos y formularios con OCR y modelo de lenguaje, con validación y control de errores.
Leer un documento no es el trabajo: es entenderlo, validarlo y meterlo donde tiene que estar.
Qué es y para quién
Del PDF al sistema, sin copiar y pegar.
Extracción de datos de documentos con modelos que entienden la estructura, no solo los caracteres. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
El OCR clásico lee caracteres. En una factura con columna, notas al pie y sellos, leer no es extraer: hay que saber cuál es el total, cuál el IVA y cuál el número de factura. Un OCR inteligente combina el reconocimiento de texto con un modelo que entiende la estructura del documento y devuelve campos con su confianza. Lo que no cuadra, lo revisa una persona.
Va dirigido a administración, finanzas, logística, seguros y back office de cualquier empresa que recibe cientos de documentos al mes. El ahorro no es solo de tiempo: un dato mal capturado se detecta antes de que llegue a contabilidad, y eso evita los disgustos que ni se pueden deshacer.
- Departamentos de finanzas que capturan facturas a mano.
- Equipos de logística que cuadran albaranes y expediciones.
- Back office de seguros que procesan partes y documentación.
- Desarrolladoras de software que reciben documentación de clientes.
Qué incluye
Seis piezas de un gestor documental.
Extracción por tipo de documento, validación cruzada, control de duplicados y archivo con traza.
Validación cruzada
El total se comprueba con la suma de las líneas y con el NIF del emisor.
Control de duplicados
Detección de documentos ya procesados por hash, número o concepto.
Excepción a humano
Solo llega a la cola manual lo que el modelo no da por seguro.
Integración contable
Escritura directa en el ERP o en la gestión documental con la referencia cruzada.
Auditoría de lectura
Registro de quién capturó cada campo y de cada corrección manual.
Trazabilidad
Cada campo tiene su origen.
Documento, zona de lectura, confianza, validación y corrección manual.
- Imagen del documento y zona de la que se ha leído cada campo
- Confianza del modelo por campo y por documento
- Resultado de las validaciones cruzadas
- Correcciones manuales con responsable y motivo
Cómo funciona
El ciclo de un documento.
Cinco pasos del archivo al dato en el sistema.
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01
Recibir
El documento entra por correo, escáner, carpeta o API y se guarda con su origen.
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02
Detectar
El sistema identifica el tipo de documento y selecciona la plantilla o el modelo adecuado.
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03
Extraer
Se leen los campos con su confianza y se marca lo que no se lee con claridad.
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04
Validar
Los datos se comprueban entre sí: sumas, NIF, fechas, importes y catálogos.
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05
Registrar
El documento validado entra en el sistema con su referencia y el resto va a la cola humana.
El umbral de confianza se ajusta por tipo de documento. En facturas la revisión manual es barata; en un contrato, es imprescindible.
Cómo trabajamos
De copiar y pegar a procesar en bloque.
Definimos los documentos, entrenamos la extracción y automatizamos el ingreso.
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Mapeo de documentos
Inventario de tipos de documento, campos que necesito y dónde se destino.
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Extracción
Entrenamos o afinamos el modelo con ejemplos reales y medimos la exactitud por campo.
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Validación y control
Añadimos reglas de coherencia y detección de duplicados.
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Integración
Conectamos el ERP, la gestión documental o el CRM y dejamos la traza.
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Mejora continua
Cada corrección manual se convierte en un caso de entrenamiento.
Dónde rinde
Tres back offices que dejaron de capturar.
El mismo sistema sirve para finanzas, logística o seguros.
El equipo de facturación capturaba 600 facturas al mes a mano y el cierre se retrasaba.
El OCR extrae los datos, valida el IVA y deja el cierre en tres días.
Los albaranes de los transportistas llegaban en formatos distintos cada semana.
El sistema identifica el tipo por el emisor y normaliza los campos al ERP.
Los partes de daño se resumían a mano con un alto riesgo de error.
La extracción devuelve los campos del parte y un resumen validado para el expediente.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
Lo mejor no es que se ahorre tiempo, es que el error aparece antes de llegar a contabilidad. Antes lo caíamos al trimestre; ahora lo vemos el mismo día.
Nuria O.
Responsable de Administración · Distribución
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué diferencia hay con un OCR normal?
El OCR normal devuelve texto. Este devuelve campos, con la confianza de cada uno y con validaciones cruzadas. En una factura con notas y columnas, esa diferencia es todo el trabajo.
¿Funciona con documentos en español y otros idiomas?
Sí. El reconocimiento de texto funciona bien en varios idiomas y la comprensión del documento se ajusta al idioma del negocio. Si trabajas en varios, se configuran varias plantillas.
¿Qué pasa con documentos mal escaneados?
Se detectan y van a revisión manual. El sistema aprende de las correcciones, de modo que los escaneos problemáticos de un proveedor se resuelven solos tras unas semanas.
¿Se integra con nuestro ERP?
Con la API, el SFTP o la exportación periódica según el ERP. Escribimos los campos validados con su referencia cruzada para poder auditar de dónde salió cada dato.
¿Hay riesgo con datos personales?
El tratamiento se pacta y el despliegue puede ser on-premise cuando lo requiere. El sistema cumple los controles de acceso y retención que acordemos, y se puede limitar a documentos sin datos sensibles.
¿Cuánto tarda?
Entre cuatro y ocho semanas según el número de tipos de documento. El primer tipo suele estar en dos semanas; a partir de ahí, cada tipo nuevo cuesta mucho menos.
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