Lectura inteligente de documentos
Extraer campos de PDFs, presupuestos, pedidos o albaranes con comprobaciones posteriores.
Diseñamos agentes de IA, sistemas de extracción documental y asistentes conectados con información empresarial. La inteligencia artificial se combina con reglas, permisos y supervisión para crear flujos útiles y controlados.
Una automatización inteligente no debería funcionar como una caja negra. Primero identificamos dónde hay información no estructurada y qué acciones pueden ejecutarse con seguridad.
Cada caso exige revisar datos disponibles, criterios de calidad y riesgo de errores antes de llevarlo a producción.
Extraer campos de PDFs, presupuestos, pedidos o albaranes con comprobaciones posteriores.
Identificar tipo, prioridad y destino de correos o solicitudes comerciales.
Responder sobre manuales y documentos autorizados, con referencias a las fuentes.
Preparar registros, resúmenes o tareas mediante herramientas y APIs, con controles.
Asistentes que ayudan a recopilar información y derivan a personas cuando es necesario.
Agrupar causas, resumir historiales y apoyar la priorización de actuaciones.
Una primera aproximación para identificar tareas candidatas a automatización. No sustituye un análisis de viabilidad ni garantiza que el 100 % del trabajo sea automatizable.
Introduce cuántas veces se repite la tarea, cuánto tarda y qué parte crees que podría reducirse. La estimación se recalcula automáticamente.
Cálculo orientativo: 52 semanas / 12 meses. No contempla implantación, costes de IA, revisión ni excepciones.
Un proceso claro para acotar riesgos, validar la integración y construir con visión de futuro.
Analizamos usuarios, sistemas, procesos y objetivos concretos.
Definimos la arquitectura, los datos, las integraciones y el alcance.
Desarrollamos e integramos por fases, con pruebas y validaciones.
Medimos el resultado, mantenemos y adaptamos la solución.
Respuestas claras antes de iniciar un proyecto.
No necesariamente. Cuando el proceso está bien definido y utiliza datos estructurados, un sistema basado en reglas puede resultar más fiable y económico.
Solo si se diseña esa capacidad mediante herramientas autorizadas, permisos, validaciones y, cuando corresponda, aprobación humana. No recomendamos dar acceso irrestricto.
Se revisan proveedor, tratamiento de datos, permisos, retención, seguridad y los acuerdos aplicables antes de utilizar datos empresariales.
No. Los resultados pueden contener errores, por eso se definen validaciones técnicas, umbrales y revisión humana según el riesgo.
La inteligencia artificial resulta especialmente útil cuando una persona tiene que interpretar texto o documentos que no siguen un formato fijo. Una automatización fiable delimita el trabajo del modelo y verifica los datos con software convencional.
Extraer campos de archivos PDF o correos, contrastar proveedores e importes y enviar los documentos que no cumplan las reglas a revisión. La clasificación no equivale a contabilización automática.
Ampliar información ↗Consultar información autorizada del ERP, CRM o base documental, resumir incidencias y preparar propuestas de respuesta sin exponer datos entre usuarios.
Ampliar información ↗Definir puntos de aprobación, límites de gasto, evidencias de ejecución y registro de cambios es importante para automatizar tareas sensibles.
Ampliar información ↗Estudiamos extracción de documentos, asistentes internos y automatizaciones con IA conectadas con los registros y permisos del ERP.
Ver Odoo con IA ↗Cuéntanos qué tarea se realiza hoy, con qué sistemas y qué volumen tiene. Evaluaremos opciones con y sin IA.