STRUCTURIT
Gestión inteligente y automatización documental con IA generativa (Docutons)
Multisector (Legal, Administración, Logística, Compras, Finanzas)
01/09/2025
En producción
Las organizaciones gestionan grandes volúmenes de documentos no estructurados (contratos, facturas, informes, emails), lo que genera procesos manuales intensivos, errores humanos y dificultades para acceder a la información relevante.
Pain point:
.Tiempo elevado en búsqueda y análisis de documentos
. Procesos manuales repetitivos (clasificación, extracción de datos)
. Baja trazabilidad y control documental
. Riesgo de errores en interpretación de información crítica
Descripción del Proyecto
EMPRESA
STRUCTURIT
IMPACTO EN NEGOCIO / KPIS
Reducción de costes operativos, mejora en cumplimiento normativo, aumento de productividad del personal y mejora en la experiencia del usuario interno
FECHA
VARIAS SESIONES DURANTE EL AÑO
ACTIVIDAD
TALLER Y VISITA A INSTALACIÓN
OBJETIVOS ESPERADOS
. Automatizar la clasificación y extracción de información
. Reducir tiempos operativos en gestión documental
. Mejorar la accesibilidad y búsqueda semántica
. Incrementar la calidad y consistencia de los datos
. Facilitar la toma de decisiones basada en información estructurada
TIPO DE TECNOLOGÍA DE IA USADA
. NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
. IA generativa (LLMs para comprensión y generación de contenido)
. OCR inteligente
. Clasificación automática de documentos
. Extracción de entidades (NER)
ROLES Y RESPONSABILIDADES
. Usuarios de negocio: consumo de información y validación
. IT/Data: mantenimiento y evolución del sistema
. Compliance/legal: supervisión de documentos críticos
REQUERIMIENTOS TÉCNICOS
. Infraestructura cloud escalable
. Almacenamiento seguro de documentos
. Capacidades de procesamiento distribuido
. Control de acceso y seguridad
MÉTRICAS DE ÉXITO
Disminución de 50–80% en tiempo de gestión documental
Reducción 30–60% en eficiencia operativa
Eliminación de errores humanos en extracción de datos (>40%)
Tiempo de búsqueda reducido de horas a segundos
DESAFÍOS ENCONTRADOS
Calidad y heterogeneidad de documentos
Ambigüedad en lenguaje natural
Integración con sistemas legacy
Resistencia al cambio organizativo
PLAN DE MITIGACIÓN
Validación humana en procesos críticos (human-in-the-loop)
Uso de modelos ajustados al dominio
Auditoría de outputs IA
Políticas de seguridad y control de datos
QUÉ MEJORAR EN FUTURAS IMPLEMENTACIONES
Mayor personalización por sector, mejora continua de modelos con datos propios, UX más orientada a usuario no técnico y gobernanza de datos desde fases iniciales
DATOS UTILIZADOS
. No estructurados (PDFs, emails, documentos Word, imágenes)
. Semi-estructurados (formularios, facturas)
HERRAMIENTAS / PLATAFORMAS
. NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
. IA generativa (LLMs para comprensión y generación de contenido)
. OCR inteligente
. Clasificación automática de documentos
. Extracción de entidades (NER)
PROCESO / SISTEMA AL QUE SE INTEGRA
. Sistemas ERP (SAP, Oracle…)
. Gestores documentales (SharePoint, OpenText…)
. Flujos de aprobación y compliance
. Procesos administrativos y financieros
RESULTADOS OBTENIDOS O ESPERADOS
. Reducción significativa del tiempo de procesamiento documental
. Mejora en la precisión de extracción de datos
. Automatización de tareas manuales repetitivas
. Acceso más rápido a información relevante
ASPECTOS ÉTICOS O DE GOBERNANZA
Protección de datos sensibles (GDPR)
Control de acceso a información crítica
Explicabilidad de resultados IA
Riesgo de “hallucinations” en modelos generativos
QUÉ FUNCIONÓ BIEN
Uso de IA generativa para búsqueda semántica
Integración modular vía APIs
Automatización de tareas repetitivas de alto volumen