Resumen del proyecto
Pipeline automatizado de procesamiento documental que ingiere solicitudes de servicio, extrae datos estructurados mediante IA y enruta los puntos de aprobación a personas.
El desafío de ingeniería
El personal de operaciones dedicaba más de 15 horas semanales a extraer manualmente datos tabulares, números de pedido y especificaciones de PDF y correos de proveedores, lo que generaba cuellos de botella de entrada y errores de transcripción evitables.
- Requisito de alta precisión: la extracción automatizada debe ser verificable por el personal antes de ejecutar acciones financieras.
- Debe gestionar formatos PDF variados y documentos escaneados no estructurados.
- Privacidad de datos: la información del cliente debe permanecer aislada y nunca usarse para entrenar modelos públicos.
Enfoque de ingeniería y arquitectura
Implementamos una capa de automatización asíncrona orientada a eventos que combina análisis óptico determinista con extracción semántica impulsada por LLM. Los campos extraídos se puntúan por confianza y se presentan en un panel de revisión humana lado a lado antes de sincronizar con los sistemas destino.
análisis automatizado de webhooks y correo con extracción de texto PDF.
análisis de salida estructurada de LLM guiado por esquema con indicadores de confianza a nivel de campo.
interfaz simplificada que destaca campos de baja confianza para verificación instantánea con un clic.
workers de cola resilientes que envían datos validados a sistemas ERP y CRM.
Decisiones de ingeniería clave
Impusimos disparadores de verificación humana para cualquier documento con puntuación de confianza inferior al 98%.
Usamos una cola Redis con lógica de reintento dead-letter para garantizar cero documentos perdidos durante picos de volumen.
Almacenamos todos los documentos originales y la telemetría de extracción para un cumplimiento de auditoría transparente.
Resultados verificados
Transformamos horas de transcripción manual en segundos rápidos de verificación.
Redujimos los errores de entrada de datos casi a cero mediante validación dual automatizada y humana.
Se mantuvo el aislamiento de datos empresariales sin exposición al entrenamiento de modelos públicos.