Diseño sistemas de automatización de documentos con OCR, extracción de datos y búsqueda semántica. La IA trabaja sobre fuentes identificables, señala dudas y mantiene revisión humana donde el error importa.
La información existe, pero está atrapada en PDF, imágenes, correos y versiones distintas. El equipo dedica tiempo experto a buscar, leer y transcribir datos que podrían estructurarse o recuperarse con fuentes.
Cada respuesta relevante conserva documentos y fragmentos utilizados para comprobarla.
Campos y clasificaciones dejan de quedar atrapados en PDF o imágenes.
El sistema indica baja confianza o ausencia de evidencia en lugar de completar datos que no aparecen en la fuente.
Consultas, correcciones y fallos permiten medir y mejorar recuperación y generación por separado.
La prueba relevante es cómo se ordenan entradas, reglas, excepciones, revisión y resultado.
Buscador semántico sobre normativa oficial que recupera contexto identificable y prepara resúmenes o respuestas sobre las fuentes localizadas.
Cambio observable: El usuario puede localizar normativa relacionada por significado y revisar la base utilizada para la explicación.
OCR, clasificación, campos, confianza y validación contra reglas.
Documentos que llegan por email y deben activar una respuesta o proceso.
Intercambio y consulta documental con permisos y contexto de usuario.
Qué debe resolver un pipeline de OCR cuando el texto extraído alimentará búsquedas, clasificación, extracción de datos o sistemas de IA.
Arquitectura y decisiones necesarias para que un sistema de consulta documental recupere fuentes útiles, sea revisable y encaje en un proceso real.
No conviene empezar por IA si las fuentes están desordenadas, no se conoce la versión válida, no existe un caso de uso concreto o nadie puede evaluar la calidad. Primero hay que ordenar la base documental y el criterio.
La solución documental trabaja con fuentes, permisos, metadatos, evaluación y un flujo de revisión. El chat es solo una posible interfaz sobre esa arquitectura.
Sí, si el OCR y la calidad del documento permiten recuperar texto fiable. El sistema debe conservar el original y señalar campos o fragmentos dudosos.
Separando recuperación y generación, mostrando fuentes, midiendo sobre ejemplos reales, estableciendo límites y obligando a revisar cuando el riesgo lo requiere.
Describe los documentos, la información que necesitas obtener, el volumen y la consecuencia de una clasificación o extracción incorrecta.
