Reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas de lectura, copia y clasificación.
Tareas repetitivas, con control de errores
Automatización e IA para tareas concretas, con revisión donde hace falta.
Clasificar correos, pasar los datos de una factura a un programa o buscar una respuesta en la documentación interna son tareas que se repiten a diario. Muchas se pueden automatizar en parte. La cuestión es cuáles, con qué margen de error y quién revisa el resultado.
Qué recibes
Automatización e IA aplicada
01
Flujo en uso
La automatización funcionando sobre casos reales, conectada con las herramientas que ya utilizas cuando es posible.
02
Resultados de la prueba
Cuántos casos acierta, cuántos falla y de qué tipo son los fallos.
03
Circuito de revisión
Qué se revisa a mano, quién lo hace y cómo se corrige.
04
Costes y tratamiento de datos
Qué servicios externos se usan, qué datos se les envían y cuánto cuesta cada uso.
Qué resuelve
El problema concreto.
No todo necesita IA. Muchas automatizaciones se resuelven con reglas sencillas, que son más baratas y previsibles. Los modelos de lenguaje tienen sentido cuando la entrada es texto o documentos con formato variable.
Tratar documentos con formato variable que las reglas fijas no cubren.
Encontrar información en la documentación interna sin depender de quien la conoce.
Saber cuánto falla el sistema y en qué casos, en lugar de suponerlo.
Cuándo tiene sentido
Señales de que merece la pena mirarlo.
Si reconoces varias, es probable que haya margen de mejora. Si no reconoces ninguna, quizá no sea el momento.
- Hay una tarea repetitiva con volumen suficiente para que compense automatizarla.
- La entrada es texto o documentos: correos, facturas, albaranes, formularios o contratos.
- Un error se puede detectar y corregir antes de que tenga consecuencias.
- Existen ejemplos reales con los que probar antes de poner nada en uso.
Qué recibes
Lo que queda al terminar.
El detalle de cada proyecto se fija en la propuesta. Esto es lo habitual.
Flujo en uso
La automatización funcionando sobre casos reales, conectada con las herramientas que ya utilizas cuando es posible.
Resultados de la prueba
Cuántos casos acierta, cuántos falla y de qué tipo son los fallos.
Circuito de revisión
Qué se revisa a mano, quién lo hace y cómo se corrige.
Costes y tratamiento de datos
Qué servicios externos se usan, qué datos se les envían y cuánto cuesta cada uso.
Documentación y un mes de soporte
Cómo funciona, cómo se ajusta y qué hay que vigilar.
Cómo se empieza
Una primera intervención posible.
Se elige un único flujo y se prueba con documentos reales antes de decidir si merece la pena ponerlo en uso.
Qué podría incluir
- Selección de un flujo: clasificación, extracción o consulta.
- Prueba con una muestra de casos reales y recuento de aciertos y errores.
- Definición de qué casos pasan por revisión humana.
- Estimación del coste por uso si intervienen modelos de pago.
De qué depende
Herramientas, datos y accesos que condicionan lo que se puede hacer.
- Ejemplos reales suficientes para probar y medir.
- Poder acceder a la entrada y a la salida: el buzón, la carpeta de documentos o el programa donde acaba el dato.
- Modelos de IA de terceros, con coste por uso y condiciones propias sobre los datos enviados.
- Qué datos se pueden enviar a un servicio externo. Con datos personales o sensibles hay que revisarlo antes.
Cómo se comprueba el resultado
- Se mide sobre una muestra de casos reales cuántos resuelve bien y cuántos no.
- Se revisan los errores uno a uno para decidir si son asumibles o requieren revisión humana.
- En uso, se registran las correcciones manuales para ver si la calidad se mantiene.
Proceso
De la primera conversación al uso real.
Cada paso se decide con lo que se ha visto en el anterior.
- 01
Selección del flujo
Qué tarea, con qué volumen y qué pasa si falla.
- 02
Prueba con casos reales
Muestra, recuento de aciertos y errores, y coste.
- 03
Puesta en uso con revisión
El flujo en marcha, con los casos dudosos revisados por una persona.
- 04
Seguimiento
Registro de correcciones y ajustes.
Casos habituales
Dónde suele aplicarse.
No son paquetes cerrados. Son puntos de partida para ver si tu caso pide una intervención corta, un proyecto por fases o una mejora sobre lo que ya tienes.
Clasificación
Asignar correos, documentos o solicitudes a una categoría, un responsable o una prioridad.
Extracción
Leer facturas, albaranes o formularios y pasar los datos a un programa o a una hoja estructurada.
Consulta
Preguntar en lenguaje natural sobre documentación interna y recibir la respuesta junto al documento de origen.
Automatización sin IA
Avisos, traspasos de datos e informes que siguen reglas fijas y no necesitan un modelo.
Preguntas frecuentes
Lo que suele preguntarse antes de empezar.
¿Cuándo hace falta revisión humana?
Cuando un error tiene consecuencias: un importe mal leído en una factura, un documento enviado al cliente equivocado o una respuesta incorrecta dada por buena. En esos casos el sistema propone y una persona valida. Donde el error es barato y fácil de detectar, la revisión puede limitarse a los casos dudosos.
¿La IA se equivoca?
Sí. Los modelos de lenguaje fallan, y a veces lo hacen con mucha seguridad. Por eso se mide la tasa de error con casos reales antes de poner nada en uso y se diseña el flujo contando con que habrá fallos.
¿Qué pasa con los datos que se envían al modelo?
Depende del proveedor y del tipo de contrato. Antes de empezar se revisa qué datos se enviarían, a quién y en qué condiciones. Si hay datos personales o sensibles, puede que haya que anonimizarlos, elegir otro proveedor o descartar el uso de un servicio externo.
¿Cuánto cuesta mantenerlo?
Además del desarrollo, los modelos de terceros suelen cobrar por uso. Ese coste depende del volumen y del modelo, y se estima durante la prueba con tus propios casos.
¿Se puede automatizar un proceso completo?
Rara vez del todo. Lo habitual es automatizar la parte repetitiva y dejar a una persona las excepciones y la validación.
Alcance
No prometemos automatización total.
Automatizar un proceso entero sin supervisión rara vez es realista. El planteamiento es quitar trabajo repetitivo, medir los errores y mantener a una persona donde un fallo sale caro.
Qué puede venir después
Si el primer flujo funciona, se puede ampliar a más tipos de documento, reducir la revisión manual donde los resultados lo permitan o conectar la salida con otros sistemas.
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¿Qué tarea repetís todos los días?
Cuéntanos qué entra, qué hay que hacer con ello y dónde acaba. Con eso vemos si se puede automatizar y con qué límites.
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