Una gestora de activos inmobiliarios recibe miles de facturas, tributos y justificantes por correo. Los leía, separaba y tecleaba a mano. Hoy la IA hace el trabajo y su equipo solo confirma.
Proveedores que mandan varias facturas en un mismo PDF, líneas de detalle en un Excel aparte, recibos escaneados, tributos, justificantes… Todo había que abrirlo, separarlo, identificar cada activo y pasarlo a plantillas de decenas de columnas. Y la herramienta de extracción que ya tenían rechazaba parte de los documentos.
Leemos el buzón compartido y las carpetas de red. Nada se pierde: cada entrada queda registrada antes de mover un solo byte.
Cada documento se cifra al entrar y viaja cifrado por todo el sistema.
Un PDF con cinco facturas se convierte en cinco documentos. Un Excel de detalle se empareja con su factura.
Factura, tributo, recibo, justificante… y todos sus datos, línea a línea, en el formato exacto de sus plantillas.
Las líneas deben sumar el total, los identificadores deben existir en sus maestros, las cuentas bancarias deben cuadrar. Si algo no encaja, va a revisión.
Un visor web donde el equipo ve el documento junto a los datos y confirma o corrige campo a campo.
A sus plantillas Excel y carpetas de intercambio, en su orden de columnas. Listo para cargar.
Antes de extraer nada, la IA entiende dónde empieza y dónde acaba cada documento dentro del correo. Así cada factura se valida y se exporta por separado, con sus propios datos.
Una factura global reparte el gasto entre muchos inmuebles. Extraemos cada línea con su activo, leemos el anexo en Excel (incluso formatos antiguos), lo emparejamos con su PDF y comprobamos que la suma coincide con el total. Si no cuadra, no se inventa nada: va a revisión con el motivo.
Cuando el detalle llega en una hoja de cálculo, lo leemos con reglas exactas. En los correos reales más difíciles: 13 de 16 con totales exactos o marcados honestamente para revisión — con un coste de IA de poco más de un dólar en total.
Los identificadores de activo y de acreedor se cruzan con las bases del cliente — cientos de miles de registros — para completar la plantilla sin teclear.
Comparamos varios modelos de lenguaje con documentos reales del cliente, midiendo precisión, coste y tiempo. El ganador fue un modelo ligero con una segunda verificación: más preciso y siete veces más barato que la alternativa intermedia. Los casos difíciles se escalan a un modelo superior solo cuando hay señales objetivas.
Enfrentamos el modelo base con un modelo de gama alta en 200 casos reales. Coincidieron en el 80 %; el grande acertaba más en tipo y líneas, el ligero separaba mejor — y el grande era 5–6× más lento. Conclusión medida: el grande como escalador, no como base.
Baterías de casos reales que se repiten para saber si un cambio de modelo o de prompt empeora algo antes de que llegue al cliente.
Encima de la IA hay una capa de comprobaciones deterministas, medidas una a una contra el corpus real antes de activarlas. Y la hemos atacado nosotros mismos, con documentos manipulados, para asegurarnos de que resiste.
Nada se exporta sin que una persona lo vea. El revisor tiene el documento a la izquierda y los datos a la derecha; al pulsar un campo, el visor le señala de dónde sale en el PDF. Confirma, corrige con motivo o marca incidencia. Todo queda auditado.
Filtros, asignación masiva y correos agrupados con sus documentos.
Colas, tasas de revisión e incidencias, calidad por familia.
Inicio de sesión con la cuenta de empresa y roles por perfil.
Interfaz multidioma y navegable por teclado.
Medidos sobre documentos reales del cliente, validados por su propio equipo.
Cada documento se cifra al entrar con criptografía moderna y solo el procesador autorizado puede abrirlo. En el almacenamiento nunca hay un documento en claro.
Inicio de sesión corporativo, sesiones en servidor sin tokens en el navegador, credenciales acotadas por servicio y secretos fuera del código.
Cada paso es idempotente: un reintento nunca duplica un documento, y un correo solo se da por procesado cuando está guardado y encolado. Documentos de hasta 100 MB, en streaming.
Contenedores desplegados en sus propios servidores, integrados con su buzón, sus carpetas de red y sus sistemas. Trazabilidad y auditoría de cada cambio.
Velocidad no es improvisar. Cada pieza se especifica y se revisa antes de programarse, cada error corregido deja una prueba que impide que vuelva, y cada regla nueva se mide contra datos reales antes de activarse.
Miles de correos históricos analizados antes de decidir nada.
Decisiones escritas y revisadas antes de la primera línea de código.
Cada funcionalidad nace con su prueba; cada error, con la suya.
Lotes reales, revisados por su equipo, convertidos en mejoras.
Facturas, contratos, expedientes, tributos, siniestros… Si hoy alguien los abre, los lee y los teclea, podemos hacerlo con IA — con una persona al mando y resultados medidos.
Datos de un proyecto real en curso. Cliente, remitentes, importes y referencias mostrados en las ilustraciones son ficticios para preservar la confidencialidad.