Entrada repetida
Extraer campos y revisar excepciones.
SENXOS / AI ENGINEERING
La IA interpreta.
Los resultados se verifican.
Documentos, conocimiento y procesos con fuentes, reglas y revisión humana.
Empezar por trabajo que merece mejorar.
Respuestas difíciles
Buscar políticas con fuentes y permisos.
Muchos sistemas
Preparar acciones con aprobación.
Resultados variables
Evaluar ejemplos y errores.
De comprender a ayudar a trabajar.
Inteligencia documental
Organizar facturas y contratos con fuentes y reglas de campos e importes.
Búsqueda empresarial
Consultar documentos permitidos, citar fuentes e indicar evidencia insuficiente.
Agentes controlados
Preparar intención y parámetros; permisos y reglas controlan la ejecución.
Evaluación y mejora
Comprobar calidad, excepciones, demora y coste con datos representativos.
Conceptos generados con IA, no capturas de clientes.
Del documento a información útil.
Ejemplos preparados y reglas locales. Sin OCR, inferencia, subida, almacenamiento ni aprobación de pagos.
Ejemplo original
- Referencia
- SX-SAMPLE
- Línea uno
- 1250.00
- Línea dos
- 750.00
- Subtotal
- 2000.00
- Impuesto
- 120.00
- Total
- 2120.00
Campos preparados
{
"reference": "SX-SAMPLE",
"lines": [
"1250.00",
"750.00"
],
"subtotal": "2000.00",
"tax": "120.00",
"total": "2120.00"
}Reglas
Elija un ejemplo y compruebe.
Modelos interpretan. Código verifica.
Entrada
- Proceso
- Acceder a datos permitidos.
- Parada o revisión
- Parar sin autorización.
Definir límites antes de ampliar.
Datos
Confirmar qué puede enviarse y qué debe ocultarse.
Acceso
Limitar documentos y herramientas.
Aprobación
Distinguir borradores y cambios.
Registros
Acordar fuentes, versiones y evaluación.
IA dentro del trabajo diario.
La IA interpreta y propone; sistemas de negocio controlan datos, permisos y ejecución. Nube, entorno privado o híbrido según requisitos.
Preguntas frecuentes
¿Se envían datos a una IA externa?
Depende del modelo y despliegue. Se confirma qué compartir, ocultar o mantener interno y cómo lo trata el proveedor.
¿Cómo se tratan respuestas incorrectas?
Con fuentes, pruebas y reglas; las excepciones y acciones importantes requieren revisión humana.
¿Hay que sustituir los sistemas?
No necesariamente. Revisamos datos e interfaces para valorar integración o mejoras parciales.
¿Por qué validar antes de desarrollar?
Para comprobar hipótesis, resultados útiles y alcance con prototipos y datos antes de ampliar la inversión.
Elegir una tarea que mejorar.
Indique el origen de los datos, el proceso actual y un resultado útil. Evaluamos validación antes del alcance.