Procesa pedidos y recepciona mercancía en 15 segundos con .one AI

Muchas veces, durante el trabajo tenemos que introducir en el sistema un documento de un proveedor, ya sea una factura, un albarán de entrega, un documento de carga o una copia de pedido en formato PDF.

¿Te has preguntado alguna vez cuánto tiempo se tarda en hacer esto y, sobre todo, cuántos errores pueden derivarse de esta actividad repetitiva?

Descubramos juntos cómo nuestra plataforma .one potenciada con IA ayuda a los usuarios a hacer este proceso mucho más eficiente.

Del OCR a la IA: una nueva era en la gestión documental

Hasta ahora, el procesamiento de documentos se ha basado en un producto definido como OCR (acrónimo de optical character recognition, es decir, “reconocimiento óptico de caracteres”) que, mediante la definición de una plantilla de documento, era —y sigue siendo— capaz de extraer la información gracias a las coordenadas proporcionadas por el modelo.

¿Cuáles son las limitaciones de esta tecnología? La necesidad de definir un modelo para cada proveedor y de crear uno nuevo para los que se incorporen, además de tener que actualizar los costes si cambia el formato del documento.

Hoy, sin embargo, podemos utilizar modelos verticales llamados LLM (large language model, o “modelo extenso de lenguaje”) entrenados específicamente para extraer información sin los pasos descritos anteriormente y con una notable reducción de los costes iniciales.

Gestiona pedidos y recepción de mercancía en 15 segundos con .one AI

En Aton, la plataforma omnicanal .one evoluciona integrando plenamente esta tecnología y, como solemos explicar durante los encuentros con nuestros clientes, es fundamental utilizar la Inteligencia Artificial para aquellas actividades que realmente aprovechan su potencial.

De este principio ha nacido el motor que procesa los documentos y extrae la información clave, configurado adecuadamente para adaptarse también a las necesidades ‘a medida’ de cada proveedor.

.one AI frente a OCR: por qué dar el salto a la nueva generación

La respuesta puede resumirse en estos dos puntos:

• No es necesario diseñar la plantilla para cada proveedor.
• Podemos configurar comportamientos específicos por proveedor.

En este artículo también quiero ofrecerte algunas sugerencias de mejora, compartiendo preguntas que han surgido en el diálogo con nuestros clientes y a las que ya hemos encontrado respuesta gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial en casos reales:

• ¿Puedo extraer información específica de la descripción de un artículo presente en el documento de carga?
• ¿Cómo puedo obtener la misma información si se presenta de manera distinta de un proveedor a otro?

Si estas preguntas también te han surgido y sientes la necesidad de optimizar este proceso con soluciones rápidas, estaré encantado de hacerte probar esta tecnología directamente con tus documentos.