IA documental: pedidos por email al ERP sin teclear
Agente de IA que lee los pedidos que llegan por email (PDF, Excel, foto del albarán), los estructura y los carga en el ERP con validación humana en un clic.
El problema
Los pedidos entraban por email en veinte formatos distintos: PDFs de cada cliente, Excels con sus columnas, incluso fotos de albaranes por WhatsApp. Dos personas de administración se pasaban la mañana transcribiendo al ERP, con errores de referencia y de cantidades que aparecían después en el muelle, cuando ya era caro corregirlos.
Suena a tontería, pero dos personas de administración se iban a casa cansadas de teclear. No es que el trabajo fuera difícil, es que era tedioso y sin valor. Y encima los errores de referencia aparecían en el muelle, no en la pantalla. Ahora esas dos personas hacen cosas que antes no teníamos tiempo de hacer.
La solución
Pipeline de IA documental en infraestructura propia: clasifica el email, extrae líneas de pedido del PDF/Excel/imagen, las mapea contra el maestro de artículos y presenta el pedido montado para validación en un clic. Lo dudoso se marca en rojo y lo revisa una persona; lo claro entra solo. Auditoría completa de cada extracción.
El coste oculto del tecleo manual
Dos personas dedicando las mañanas a pasar pedidos de email al ERP puede parecer un problema menor. Cuando se suma el tiempo total, incluyendo los errores que generan incidencias en el muelle, las correcciones de factura y las llamadas para aclarar referencias, el coste real en tiempo productivo y en errores de expedición era significativo. El problema no era la ineficiencia de las personas: era que la tarea no debería existir.
El reto: veinte formatos distintos de pedido
La dificultad no era leer un PDF estructurado: era que cada cliente enviaba los pedidos en un formato diferente. Algunos mandaban PDFs generados por su ERP con una estructura fija. Otros mandaban Excels con sus propias columnas, a veces en español y a veces en inglés. Alguno enviaba fotos del albarán por WhatsApp. El sistema tenía que ser capaz de entender todos estos formatos sin configuración manual para cada cliente nuevo.
Cómo funciona el pipeline de IA documental
El sistema clasifica primero el tipo de documento (PDF estructurado, Excel, imagen) y aplica el extractor adecuado. Para PDFs e imágenes, combina OCR con un modelo de lenguaje que entiende el contexto del pedido: no solo extrae texto, entiende que "Ref. art." y "Código producto" se refieren a lo mismo, y que "12 pal." significa 12 paletas. Las referencias extraídas se validan contra el maestro de artículos del ERP. Las que encajan perfectamente entran automáticamente. Las que tienen alguna ambigüedad se presentan al operador marcadas en rojo para revisión en un solo clic.
Privacidad: el modelo ejecuta en infraestructura propia
Los pedidos de los clientes contienen información comercial sensible: precios, volúmenes, referencias específicas. El cliente exigió que esa información no saliera de su infraestructura. El modelo de lenguaje que procesa los documentos corre en servidores propios del cliente, no en una API externa. Esto implica un diseño diferente al de las soluciones que usan GPT o servicios cloud: más exigente técnicamente, pero con control total sobre los datos.
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