Gstock y Docuindexa han desarrollado la versión más avanzada de su solución de digitalización de albaranes, una herramienta pionera que utiliza tecnología OCR potenciada con Document AI (redes neuronales, machine y active learning) para transformar el registro manual de datos en un proceso totalmente autónomo y preciso.
La solución conjunta ofrece una fiabilidad del 99% y una lectura detallada línea por línea que elimina el registro manual y, con él, los errores y problemas asociados. Con la solución conjunta, el registro de albaranes se transforma en un proceso automatizado y sencillo.
Precisión técnica: lectura detallada línea por línea
A diferencia de otras soluciones del mercado que se limitan a la lectura de encabezados, esta integración permite la extracción de datos perfecta línea por línea. El sistema identifica automáticamente y extrae con exactitud referencias, descripciones, cantidades, unidades y precios, tanto unitarios como totales, además de campos críticos como fechas de caducidad, códigos o referencias internos y descuentos aplicados.
Esta capacidad de desglose garantiza un control total sobre la mercancía recibida, eliminando las revisiones eternas y los errores humanos en la entrada de datos.
Este nivel de detalle permite que el albarán deje de ser un documento administrativo para convertirse en un flujo de datos automáticos que se integran directamente en Gstock, eliminando la duplicidad de tareas y los errores inherentes al registro manual.
IA adaptativa y validación experta en la digitalización documental
Uno de los pilares diferenciales de esta solución es su capacidad para entender el documento en lugar de limitarse a "leer letras". Gracias a modelos que combinan visión, estructura y lenguaje, la herramienta identifica los campos necesarios independientemente del formato o diseño que utilice cada proveedor. Esta flexibilidad evita la dependencia de plantillas rígidas y permite que el sistema se adapte a la operativa real de cada cliente y no al revés.
Con una fiabilidad que alcanza el 99% en el reconocimiento de datos (según mediciones en escenarios reales), la plataforma incluye una capa de validación inteligente que permite al algoritmo aprender de cada corrección, volviéndose más preciso con el uso diario. Esta capa combina comprobaciones automáticas con revisiones humanas en casos de baja confianza documental.
Este proceso de aprendizaje activo (active learning) permite que el algoritmo mejore y se vuelva más preciso con cada uso, adaptándose específicamente a los proveedores de cada negocio. "La capa que marca la diferencia es la suma de validación inteligente, reglas, trazabilidad y calidad del dato", explica Carlos Aparisi, CEO de Docuindexa. "Con la solución conjunta con Gstock no solo extraemos datos: los comprobamos tanto automáticamente, para reducir incidencias, como manualmente para hacer que el algoritmo mejore y aprenda día a día. Cada revisión humana entrena el sistema: cuanto más lo usas, más preciso se vuelve con tus proveedores", enfatiza.
Impacto operativo: inventario en tiempo real y control de costes
Para el hostelero, esta integración se traduce en una actualización del inventario en tiempo real, reflejando al instante cambios de precio, incidencias en la recepción o faltas de producto, y una reducción de las horas administrativas.
La información capturada impacta directamente en la trazabilidad y el control de costes, detectando rápidamente discrepancias de precios o faltas de producto (descuadres entre pedido, entrega y factura).Toda la documentación queda almacenada en la nube y es accesible mediante búsquedas avanzadas por proveedor, fecha o producto.
