Servicio · Automatización
Visión general
No son buenos como sistema de registro, haciendo cálculos fiables ni tomando decisiones que exigen responsabilidad. Por eso ponemos la IA donde lee y redacta, y dejamos que el ERP —y una persona— decidan qué se contabiliza.
01El problema
Los equipos teclean en el ERP, línea a línea, facturas de proveedores, albaranes y pedidos de clientes.
Buzones compartidos que mezclan pedidos, consultas, quejas y spam, clasificados a mano.
Los agentes abren pedidos, envíos, facturas y garantías para responder a una sola pregunta.
Los directivos esperan días respuestas que ya están en los datos.
02Nuestro enfoque
Empezamos eligiendo dos o tres casos de uso con un volumen medible y criterios de éxito claros; por ejemplo, el porcentaje de facturas de proveedor extraídas correctamente sin correcciones. Probamos modelos candidatos con una muestra de sus documentos reales antes de construir nada, porque la precisión varía mucho según el tipo de documento.
En producción, la IA es un paso dentro de un flujo: la extracción crea un borrador, la conciliación propone vínculos y la redacción sugiere texto. Una persona aprueba y el ERP registra la acción. Las peticiones y respuestas se registran en el documento al que se refieren, para poder auditar y mejorar con el tiempo.
03Capacidades
Extraer cabeceras y líneas de documentos de proveedores y conciliarlas con pedidos y recepciones.
Convertir pedidos recibidos por correo o en PDF en borradores de pedidos de venta con correspondencia de productos.
Clasificar los mensajes entrantes y enviarlos a la cola o al registro adecuado.
Redactar respuestas basadas en los pedidos, entregas y contratos del cliente.
Resúmenes del historial de cuentas, sugerencias de seguimiento y borradores de presupuestos.
Preguntas en lenguaje corriente respondidas con vistas de datos aprobadas y que respetan los permisos.
04Aspectos técnicos
La IA solo ve los datos a los que el usuario que pregunta tiene acceso en el ERP.
Umbrales de confianza deciden qué pasa directamente a revisión y qué, si acaso, puede aceptarse automáticamente.
Proveedores de modelos elegidos por residencia de datos, condiciones de privacidad, precisión y coste, y sustituibles.
Un conjunto reservado de documentos reales para medir la precisión antes y después de cada cambio.
05Proceso
Encontrar tareas de alto volumen y mucho texto con medidas de éxito claras.
Probar la precisión de extracción o redacción con una muestra de sus datos reales.
Construir el flujo en el ERP con pasos de revisión y registros.
Seguir precisión, correcciones y volumen; afinar instrucciones y reglas.
06Resultados
El personal revisa y corrige en lugar de teclear desde cero.
Respuestas de soporte y ventas redactadas con el contexto adecuado.
Se mantienen la aprobación humana, los permisos y los registros de auditoría.
Dónde se aplica
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A grounded look at AI in ERP: document processing, support and sales assistance, natural-language reporting — plus the limits, risks, controls and how to choose a first use case.
Preguntas frecuentes
Para muchos tipos de documento la precisión de extracción es alta, pero varía según el formato y la calidad. Por eso la medimos primero con sus documentos y mantenemos un paso de revisión para todo lo que se contabiliza.
Depende del proveedor y del plan elegidos. Seleccionamos opciones con condiciones de privacidad adecuadas y procesamiento regional cuando hace falta, y documentamos el flujo de datos.
Sí. Relacionar líneas extraídas con productos o proveedores funciona mal con datos maestros duplicados o incoherentes. La depuración suele ser la primera fase.
No. La automatización basada en reglas sigue siendo la herramienta adecuada para tareas deterministas. La IA se añade donde las entradas no están estructuradas.
Siguiente paso
Identificaremos los casos de uso con un retorno real y los probaremos con sus datos.