Automatización de backoffice
Procesamiento automatizado de documentos
Reducí el tipeo manual dejando que la IA lea los documentos y vos solo revises lo importante.
Nivel de implementación
Media
Tiempo hasta ver impacto
Meses, según el volumen de documentos y la variabilidad de los formatos
Orientado a
- • Áreas que cargan datos de facturas, pedidos, remitos u otros formularios.
- • Procesos donde varias personas vuelcan a mano información que ya está escrita en un documento.
- • Casos donde se quiere reducir errores de tipeo y acelerar la validación.
Contanos cómo trabajás hoy y exploramos juntos si este servicio encaja bien en tus procesos y en el ritmo de tu equipo.
Cómo mejora tu día a día
Acá ves algunas formas concretas en las que este servicio puede meterse en tus procesos y sacarte trabajo repetitivo de encima, sin romper lo que ya funciona.
- Disminuye el tiempo de carga de datos en sistemas internos.
- Permite aplicar reglas automáticas de validación al momento de leer el documento.
- Hace más trazable qué documentos se procesaron y con qué resultado.
Verlo en un gráfico simple
De forma muy resumida, casi todos estos proyectos siguen un recorrido parecido: entra información, la IA la procesa y tu equipo actúa con más contexto.
Entrada
Datos, consultas o documentos que hoy ya circulan en tu negocio.
IA en el medio
El modelo analiza, ordena o propone opciones sin reemplazar tu criterio.
Acción
Vos y tu equipo toman decisiones más rápido, con información digerida.
Ejemplos de uso en procesos
Los ejemplos no hablan de casos de éxito concretos, sino de situaciones típicas donde esta tecnología ayuda a ordenar mejor el trabajo de todos los días.
Lectura de datos principales de facturas para proponer asientos o registros en el sistema contable.
Extracción de campos clave de órdenes de compra para vincularlas con entregas y pagos.
Pasos de implementación
Cada organización tiene contexto propio, pero en general la implementación avanza por etapas similares a estas.
- Reunir ejemplos de los distintos formatos de documentos que se reciben.
- Definir qué campos deben extraerse y con qué nivel de precisión.
- Entrenar o ajustar modelos de reconocimiento y validar con casos reales.
- Integrar el resultado con los sistemas donde esos datos se utilizan hoy.
Preguntas frecuentes
Resumen de dudas habituales al considerar este tipo de solución en una organización.
¿Qué pasa si el modelo se equivoca en un dato?
Es posible diseñar flujos de doble verificación, donde las personas revisan casos dudosos antes de confirmar la carga definitiva.