El problema
Cada cierre mensual, el despacho recibía cientos de documentos en formatos dispares: facturas escaneadas, nóminas en PDF, extractos y fotografías de tickets tomadas con el móvil. Introducir todo eso en el sistema consumía la mayor parte del tiempo del equipo junior.
Los intentos previos de automatizarlo con extracción puramente automática habían fracasado por la cola de casos raros: el sistema acertaba en la mayoría y fallaba justo en los documentos que más costaba detectar cuando estaban mal.
Qué hicimos
El diseño asume lo que la extracción automática hace bien y lo que no. El sistema procesa el documento; la revisión humana se concentra en los casos donde la confianza del modelo es baja y en una muestra de control sobre el resto.
El equipo de Corpshore AI opera esa capa de revisión desde Polonia, dentro del Espacio Económico Europeo, requisito no negociable para documentación fiscal y laboral de clientes españoles.
Los criterios de revisión se documentaron con el despacho, y los casos límite que aparecen se incorporan a la guía en lugar de resolverse de forma distinta cada vez.
Forma del equipo
Cinco revisores y un responsable de calidad en el centro de Polonia, con un socio del despacho como contraparte para los criterios.
Calendario
Piloto de 30 días sobre facturas de una cartera reducida, ampliación a nóminas y extractos en el tercer mes.
Tratamiento de datos y cumplimiento
Entrega dentro del Espacio Económico Europeo, sin transferencias internacionales, condición exigida por la naturaleza fiscal y laboral de la documentación. Acuerdo de tratamiento de datos firmado, con el despacho como encargado frente a sus propios clientes y Corpshore como subencargado declarado.
Resultados
- -61 %
- Tiempo de procesamiento por cierre mensual
- 99,2 %
- Exactitud tras revisión humana
- +64 h/mes
- Horas del equipo junior recuperadas
- 23 %
- Documentos que requieren revisión humana
Medido sobre el conjunto de la cartera.
Frente al 91 % de la extracción puramente automática.
Reasignadas a trabajo de asesoría con cliente.
El resto pasa con muestreo de control.
Las cifras corresponden al periodo indicado en cada caso y dependen del punto de partida de cada cliente.
La automatización total nos falló porque el problema no era el noventa por ciento fácil, era encontrar el diez por ciento que estaba mal.