Problema
Documentos PDF, facturas, recibos y nóminas consumían tiempo administrativo y generaban errores al renombrar, clasificar o extraer metadatos.
Caso anonimizado
Automatización documental con Python y revisión humana
Flujos para extraer texto, clasificar documentos y generar índices estructurados a partir de PDFs administrativos.
- Tipo de cliente
- Operaciones administrativas, anonimizado
- Tecnologías
- PythonOCRYAMLCSVJSONLPDFLLM con revisión
Restricciones
- Calidad desigual de PDFs y OCR.
- Datos fiscales, bancarios y laborales sensibles.
- Necesidad de mantener el archivo original y registrar excepciones.
- Uso de IA solo como apoyo cuando faltan campos o baja la confianza.
Qué se hizo
- Herramientas Python para extracción de texto con OCR de respaldo.
- Clasificación por reglas, rutas de documentos e índices CSV/JSONL.
- Extracción de metadatos, importes, fechas, proveedores y códigos de centro.
- Opciones de dry-run, sidecars de texto, auditoría y aplicación controlada.
Gobierno y seguridad
- Procesamiento local o controlado cuando la privacidad lo exige.
- Dry-run antes de aplicar movimientos o renombrados.
- Conservación del documento original y trazabilidad de reglas.
Qué demuestra
- Automatización práctica de procesos administrativos reales.
- Uso prudente de IA en documentos sensibles.
- Diseño de herramientas pequeñas que ahorran trabajo sin imponer una plataforma completa.
Resultado
Las tareas repetitivas de archivo y extracción pasaron a un flujo más rápido, revisable y menos dependiente de memoria manual.
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