Exactitud por campo
Contra un lote validado a mano, campo por campo: NIT, fecha, total, ítems.
Por qué no basta lo otro
Contra la exactitud general, que esconde que el campo caro es el que más falla.
Automatizar un proceso administrativo es fácil hasta que llega el documento raro. Diseñamos para la excepción desde el principio: el sistema reconoce lo que no puede procesar, lo escala con contexto, y esa tasa se mide.
2–6 semanas por proceso automatizado · 10 años conectando sistemas empresariales · 3 hallazgos accionables o el diagnóstico no se cobra
Construido sobre
Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.
Llega un correo, un pedido o una alerta. El agente consulta los sistemas, decide con reglas tuyas, pide confirmación cuando hace falta y ejecuta. Elegí un caso y mirá el recorrido.
Ejemplo: llega la factura de un proveedor. El sistema la compara con el pedido y avisa cuando no cuadra.
contexto
proveedor = logística_sur
3.900 PDF → 3.812 conciliadas
Escaló · humano
registro · 5 pasos · quién y cuándo
Deslizar para ver el recorrido →
01
Facturas de proveedor, órdenes de compra, remisiones, soportes. Llegan en PDF, foto o correo y alguien los transcribe a mano.
02
Emitir, cruzar contra el pago recibido y marcar la diferencia. Mecánico, repetido y verificable.
03
Permisos, certificados, accesos, compras menores. Volumen alto, respuesta documentada y hoy resuelta por correo.
04
Lo que se aprueba en un lado tiene que quedar registrado en otro, y hoy lo mueve una persona copiando.
05
El mismo informe cada semana con datos de tres sistemas. Es trabajo de recolección, no de análisis.
01
La parte que decide
Un flujo administrativo automatizado funciona con el 85% de los documentos desde la primera semana. El proyecto se juega en el 15% restante: la factura con un formato distinto, el proveedor que cambió el layout, el documento escaneado torcido, el caso que la regla no contempla. Un sistema que procesa esos casos igual que los normales introduce errores silenciosos en sistemas contables, y el costo de encontrarlos después es mucho mayor que el ahorro de haberlos automatizado.
Así que el diseño arranca por ahí: el sistema tiene que reconocer cuándo no está seguro —confianza baja en un campo, un total que no cuadra con el detalle, un proveedor desconocido— y escalar con el documento y el motivo, en vez de completar el hueco con lo más probable.
Y la extracción se mide campo por campo contra un lote validado a mano. El promedio general no sirve: un sistema puede tener 96% de exactitud global y estar fallando en el NIT o en el total, que son justo los dos campos donde un error cuesta. Se reporta por campo y se decide por campo cuál se automatiza y cuál se revisa.
Contra un lote validado a mano, campo por campo: NIT, fecha, total, ítems.
Por qué no basta lo otro
Contra la exactitud general, que esconde que el campo caro es el que más falla.
De los documentos que el sistema no debía procesar, cuántos efectivamente escaló.
Por qué no basta lo otro
Contra «porcentaje automatizado», que sube justamente cuando el sistema deja de escalar.
Qué pasa con lo que se procesó mal y no se detectó, y cuánto cuesta encontrarlo después.
Por qué no basta lo otro
Es el número que decide si el proceso se automatiza entero o queda con revisión.
De que entra el documento a que queda registrado en el sistema destino.
Por qué no basta lo otro
Es el ahorro real, y es lo que se compara contra el costo de operar el flujo.
Si el proceso cambia cada mes o el criterio depende de quién lo mire, automatizarlo produce un flujo que hay que rehacer permanentemente. Primero se estabiliza el proceso, después se automatiza, y ese orden no es negociable.
Y si el volumen es bajo, el ahorro no paga la construcción ni el mantenimiento. Lo decimos en la primera llamada con los números sobre la mesa, aunque signifique un proyecto más pequeño o ninguno.
Aplicada donde hay volumen y reglas estables, no donde hay expectativa.
Servidores MCP contra los sistemas en operación.
Orquestación con LangGraph, estado durable y supervisión humana en los pasos con consecuencia.
El sistema alrededor del modelo, no solo el modelo.
En resumen
La automatización administrativa no falla en el caso normal: falla en el documento raro, y ahí es donde se decide si el proyecto sirve o genera trabajo nuevo.
La métrica correcta no es «qué porcentaje se automatizó» sino qué porcentaje de las excepciones se detectó y escaló. Un flujo que procesa mal el 3% en silencio es peor que uno que escala el 15%.
La extracción documental se mide campo por campo contra un lote validado a mano, no en general. El promedio esconde que el campo importante es el que más falla.
Rinde donde hay volumen y reglas estables. Donde el criterio cambia caso a caso, la automatización genera más revisión de la que quita.
Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.
SAP
ERP corporativo
Oracle
ERP y base de datos
NetSuite
ERP en la nube
Salesforce
CRM y servicio
HubSpot
CRM y marketing
PostgreSQL
Base de datos y pgvector
Microsoft SQL
Base de datos
Snowflake
Almacén de datos
BigQuery
Almacén de datos de Google
Databricks
Plataforma de datos
Redshift
Almacén de datos de AWS
Synapse
Almacén de datos de Azure
Supabase
Postgres administrado
Workday
Nómina y talento
QuickBooks
Contabilidad
Sage
Contabilidad y ERP
Xero
Contabilidad en la nube
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WooCommerce
Catálogo y pedidos
Magento
Catálogo y pedidos
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Documentos y carpetas
CSV y Excel
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Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.
Hicimos el pipeline completo: ingesta y normalización de documentos, fragmentación, generación de embeddings, almacén vectorial sobre Azure AI Search y Pinecone, y recuperación con generación fundamentada sobre LangChain.
Lo sostuvimos con más del 99% de disponibilidad durante tres años.
Sistemas RAG →Los escala, y eso es el diseño, no una falla. El sistema reconoce señales de que no está seguro —confianza baja en un campo, un total que no cuadra con el detalle, un proveedor que nunca había visto— y manda el documento a una persona con el motivo. La métrica que reportamos es qué porcentaje de las excepciones detectó, porque un flujo que procesa mal el 3% en silencio es más caro que uno que escala el 15%.
Sirve, y hay que decir el costo. La calidad de la imagen fija el techo de todo lo demás: una foto torcida con sombra baja la exactitud de extracción por debajo de lo aceptable en los campos numéricos. Medimos la calidad del lote antes de prometer nada y reportamos qué porcentaje queda por debajo del umbral. A veces la conclusión correcta es cambiar cómo llegan los documentos antes de automatizar cómo se procesan.
Sí, por API, servidor MCP o los mecanismos de importación que exponga, contra SAP, Dynamics, Siigo, World Office o el sistema que usen. Cuando el ERP no permite escritura automática, el flujo llega hasta dejar el registro listo para aprobar, que ya quita la mayor parte del trabajo manual y mantiene el control donde el área lo quiere.
Es la combinación, y la diferencia importa. RPA sirve cuando el proceso es determinista: si el documento siempre llega igual, no hace falta un modelo. La IA entra cuando el documento varía —cada proveedor factura distinto— y hay que interpretar en vez de leer posiciones fijas. Un buen flujo usa reglas donde alcanzan las reglas, porque son más baratas y más predecibles, y modelo solo donde hace falta.
Menos de la que lo opera hoy, pero no cero, y conviene decirlo antes de firmar. Un flujo administrativo necesita a alguien que revise las excepciones y que avise cuando cambia una regla del negocio. Entregamos el flujo documentado y con paneles para que ese seguimiento lo pueda hacer el equipo interno, y el mantenimiento con nosotros es opcional y se cotiza aparte.
De dos a seis semanas por flujo según la complejidad y las integraciones, con algo funcionando desde la primera semana. Se cotiza con alcance, precio y fecha cerrados en una propuesta a 48 horas de la primera llamada. Recomendamos empezar por un proceso, medirlo, y decidir el siguiente con ese número en la mano en vez de comprometer cinco de una vez.
Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.
Sin logos prestados y sin testimonios escritos por nosotros.
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