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Tu equipo de contabilidad digita manualmente datos de facturas en PDF, órdenes de compra y contratos hacia QuickBooks o Siigo — de 200 a 500 veces al mes, de 3 a 5 minutos cada una, con una tasa de error del 3% al 5%. Cada error cuesta entre USD 50 y USD 100 corregirlo. Un pipeline de procesamiento de documentos con AI extrae, valida y escribe los datos directamente en tu ERP — entre un 80% y un 90% menos de entrada manual. Desplegado en 2 semanas.
Piloto con alcance definido de 2 semanas. Entregado a producción. ROI medible el día 14.
Estos son los cuellos de botella operativos que la automatización con inteligencia artificial elimina en un piloto de 2 semanas.
Tu equipo dedica de 10 a 30 horas por semana a teclear manualmente datos de PDFs en tu sistema contable — de 200 a 500 documentos al mes. Durante vacaciones o bajas médicas, los documentos se acumulan y los pagos se retrasan
La entrada manual de datos tiene una tasa de error del 3% al 5% — cada error cuesta entre USD 50 y USD 100 corregirlo. Un solo monto mal tecleado puede significar pagarle al proveedor equivocado, perder una fecha límite fiscal o pagar dos veces una factura
Plataformas empresariales de OCR como ABBYY y Rossum cuestan entre USD 500 y USD 5.000 al mes y tardan de 2 a 4 meses en implementarse. La entrada de datos externalizada (BPO) cuesta entre USD 3 y USD 8 la hora — la misma lentitud, la misma tasa de error, más riesgo de seguridad de datos y sobrecarga de comunicación
Un pipeline de procesamiento inteligente de documentos que usa AWS Textract para el OCR — admite PDFs, imágenes escaneadas y fotos. La extracción semántica con LangChain entiende la variación en el diseño de los documentos: encuentra "el nombre del proveedor cerca del encabezado", "el monto total cerca del pie", "los conceptos en una tabla" — no posiciones fijas. El motor de reglas de validación comprueba: que el monto coincida con la suma de los conceptos, que el proveedor exista en tu sistema, que el número de OC sea válido. Los documentos que pasan la validación (confianza >90%) se escriben directamente en QuickBooks, Siigo, Alegra, SAP Business One u Odoo — con traza de auditoría completa. Los documentos con baja confianza o validaciones fallidas van a una cola de revisión humana: el revisor ve el documento original con las zonas problemáticas resaltadas, los datos extraídos y el problema específico — un clic para aprobar o corregir. El tiempo de procesamiento baja de 3–5 minutos por documento a menos de 30 segundos. La tasa de error baja del 3–5% a menos del 1%. Tú eres dueño del pipeline (Apache 2.0).
Cada piloto de 2 semanas incluye estos cinco módulos — entregados, probados y listos para usar.
OCR basado en la nube configurado para tus tipos de documento — facturas, órdenes de compra y contratos. Admite PDF, imágenes escaneadas y fotos. Capa de preprocesamiento para normalizar la calidad. Documentos procesados en tu región de AWS (sa-east-1 por defecto para Latinoamérica).
Extracción a nivel de campo con análisis semántico de LangChain. Admite variación de formato — no hay dos facturas iguales, y eso está bien. Extrae nombre del proveedor, monto, fecha y conceptos (factura); proveedor y cantidades (OC); partes y cláusulas clave (contrato).
"El monto coincide con la suma de los conceptos." "El proveedor existe en tu sistema." "El número de OC es válido." Los documentos que fallan la validación o tienen confianza <90% en algún campo se marcan para revisión humana antes de la escritura de vuelta. Tú defines las reglas.
Panel basado en web para revisar extracciones de baja confianza y fallos de validación. El revisor ve: el documento original con las zonas problemáticas resaltadas, los datos extraídos y el problema específico. Un clic para aprobar o corregir.
Datos validados escritos directamente en QuickBooks, Siigo, Alegra, SAP Business One u Odoo. Traza de auditoría completa por documento — quién revisó, qué se corrigió y cuándo se escribió. Tiempo de procesamiento: menos de 30 segundos por documento.
Sin fases de descubrimiento largas. Sin retainers abiertos. Un alcance claro, un cronograma fijo y un resultado medible.
30 minutos. Definimos tus tipos de documento, los campos a extraer, los sistemas de destino y tu volumen manual actual. Al terminar la llamada podemos decirte si esto es un piloto de 2 semanas — y exactamente cuánto costaría.
2 a 5 días hábiles. Auditoría de calidad de documentos: se prueba la precisión del OCR con tus documentos reales. Se configuran las reglas de extracción, la lógica de validación y la escritura de vuelta al ERP. Se definen 2 o 3 tipos de documento para el piloto. Alcance por escrito con precio fijo — tú apruebas antes de que empiece cualquier trabajo.
2 semanas. Tu pipeline de Document AI sale en vivo. Día 5: primer tipo de documento en procesamiento — extracción OCR funcionando. Día 10: reglas de validación + cola de revisión humana. Día 14: los 2 o 3 tipos de documento, la escritura de vuelta al ERP y el registro de auditoría entregados.
Medimos contra las métricas de éxito acordadas: reducción de la entrada manual (objetivo 80–90%), tiempo de procesamiento por documento, precisión de la extracción y tasa de error. Línea base previa al pipeline frente al resultado posterior. Después definimos la Fase 2: nuevos tipos de documento, ingesta en tiempo real o integración profunda con el ERP.
Documentación completa, capacitación del equipo en la cola de revisión y el pipeline, y código fuente (Apache 2.0). Tú eres dueño del pipeline de procesamiento. Retenedor opcional para nuevos tipos de documento, ajuste de la extracción y mantenimiento de los conectores del ERP.
El pipeline de AWS Textract + LangChain elimina entre el 80% y el 90% de la entrada manual de datos — la misma arquitectura de extracción comprobada en HunterX y SynapChain.
Facturas, órdenes de compra y contratos procesados automáticamente — solo las excepciones (confianza <90%) van a revisión humana.
De 3–5 minutos de digitación manual a extracción, validación y escritura al ERP automatizadas — incluida la revisión humana de excepciones.
Frente al 3–5% de la entrada manual. Las reglas de validación detectan discrepancias antes de que los datos lleguen a tu ERP.
Agenda una llamada de descubrimiento gratuita de 30 minutos y definiremos tu primera automatización con entregables claros y resultados medibles.
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