Automatización documental con IA en una gestoría

Una gestoría recibe cientos de documentos al mes. Casi ninguno llega en el mismo formato: facturas en PDF, escaneos torcidos, capturas de pantalla enviadas por WhatsApp, hojas de cálculo con la misma información pero ordenada de otra manera. Hasta ahora, alguien tenía que abrir cada documento, entender de qué se trataba y teclearlo en el sistema de gestión.

Ese es el proyecto en el que hemos estado trabajando: extraer y clasificar esa documentación de forma automática e integrarla en el sistema de gestión, sin que nadie tenga que copiar los datos a mano. Es un proyecto real para un cliente del sector, que mantenemos anonimizado.

Leer el documento no es lo difícil

Lo interesante del proyecto no ha sido la extracción en sí. Los modelos actuales leen un documento razonablemente bien, y eso ya casi no es el problema técnico que era hace un par de años: identifican el proveedor, el importe, la fecha, el concepto, aunque el documento venga torcido o mal escaneado.

El problema aparece cuando el modelo duda. Un documento ambiguo, un importe que se puede leer de dos formas distintas, un proveedor que no está dado de alta en el sistema. Si se tratan esos casos igual que los demás, es decir, si se dejan pasar como si el dato fuera seguro, el resultado son errores silenciosos metidos en la contabilidad. Eso es exactamente lo que una gestoría no se puede permitir.

La cola de revisión, el verdadero diseño del proyecto

Por eso la parte que más hemos diseñado no ha sido la IA que lee el documento, sino la cola de revisión que decide qué pasa después de la lectura. El sistema clasifica cada documento con un nivel de confianza: si es alto y no hay ambigüedad, el dato se integra solo. Si hay alguna duda (un importe difícil de leer, un proveedor nuevo, un formato que no encaja con lo esperado) el documento se queda esperando a que una persona lo revise, con la duda concreta señalada para que la revisión sea rápida y no una relectura completa desde cero.

Qué hace que un documento pare

No todos los motivos de duda son iguales, y tratarlos como si lo fueran habría sido un error de diseño. Un importe que se puede leer de dos formas (por una mala digitalización, por una tipografía confusa en el original) no es lo mismo que un proveedor que no existe todavía en el sistema, y ese segundo caso no es lo mismo que un documento que llega en un formato que el flujo no había visto antes. Cada uno de esos motivos pide una revisión distinta y, sobre todo, una explicación distinta de por qué se ha parado.

Por eso el criterio no es un único umbral de confianza que decide todo, sino varias comprobaciones concretas: si el dato extraído coincide con lo que cabría esperar de ese proveedor, si el documento encaja con el tipo que dice ser, si hay algo en el propio texto que contradiga otra parte del mismo documento. Cuando una de esas comprobaciones falla, el documento no se rechaza ni se fuerza: se pone en la cola con la comprobación concreta que ha fallado señalada al lado, para que quien lo revise vea de un vistazo el motivo exacto y no tenga que reconstruirlo leyendo el documento entero otra vez.

Esa cola es lo que hace que el proyecto sea utilizable en un entorno donde los errores tienen coste económico y, en el caso de una gestoría, también coste normativo. No se trata de confiar ciegamente en el modelo ni de desconfiar de él por sistema: se trata de que el propio flujo señale dónde hace falta un criterio humano y dónde no.

Lo que se aprende de cada caso revisado

Cada vez que una persona resuelve un caso de la cola, está dejando una decisión registrada: este proveedor sí es de fiar aunque el nombre venga escrito distinto, este formato de factura en concreto es así de raro pero es correcto, este tipo de importe ambiguo siempre se resuelve de esta manera. Esas decisiones no se pierden: alimentan las comprobaciones que decidirán la próxima vez si un caso parecido puede pasar solo o si sigue necesitando una persona.

Esto no significa que la cola tienda a vaciarse sola con el tiempo, ni es esa la expectativa con la que se ha planteado el proyecto. Significa que el tipo de casos que llegan a la cola cambia: al principio paran cosas que, con el criterio ya aprendido, dejan de necesitar revisión, y el tiempo de la persona se concentra cada vez más en los casos que de verdad son nuevos o ambiguos, en lugar de repetir la misma corrección una y otra vez.

Por qué el error silencioso es el riesgo real

La alternativa a este diseño no es “no usar IA”, es usarla sin cola de revisión: dejar que el sistema decida siempre, también cuando duda, y que ese dato dudoso entre igual en la contabilidad. El riesgo ahí no es que el sistema falle de forma visible, que se podría corregir a tiempo, sino que falle en silencio: un importe mal leído que cuadra lo suficiente como para no levantar sospechas, un proveedor mal asignado que no rompe ningún proceso, un documento clasificado en la categoría equivocada que solo se descubre meses después, si se descubre.

En una gestoría ese tipo de error no se queda dentro de la propia empresa: se traslada a la contabilidad de sus clientes y, con Verifactu de por medio, a lo que se declara. Es un error que cuesta mucho más caro de deshacer que el tiempo que se ahorra dejando de tener a una persona revisando. Por eso el diseño no ha ido en la dirección de que el sistema acierte siempre, que es imposible, sino en la de que cuando no esté seguro, lo diga y espere.

Automatizar no es quitar a la persona

La conclusión que nos llevamos de este proyecto es sencilla de decir y menos sencilla de construir: automatizar no es quitar al humano del proceso, es quitarle el tecleo y dejarle las decisiones. La persona que antes copiaba datos ahora revisa los casos donde de verdad hace falta su criterio, y el resto del tiempo lo dedica a otra cosa.

Este tipo de flujo documental encaja con el trabajo que hacemos en general con inteligencia artificial aplicada a procesos de negocio, y en gestorías y asesorías conecta directamente con las obligaciones de facturación que trae Verifactu: cuanto más limpia entra la documentación al sistema, menos trabajo de más supone cumplir con la normativa. Si tenéis un volumen de documentación similar entrando cada mes en vuestra empresa, es un caso que podemos comentar en contacto.