La canalización multiagente de Tesisquare procesa el 97,0 % de 955 documentos de proveedores sin recurrir a alternativas

El problema

Las empresas que reciben facturas de muchos proveedores se enfrentan a un flujo constante de documentos con distintos diseños e idiomas. Teclear los datos a mano es lento y propenso a errores, y las herramientas de OCR más antiguas (programas que convierten escaneos en texto) a menudo requieren que las personas intervengan en una gran parte de los documentos. Los autores también temen que un modelo de lenguaje que trabaje solo pueda inventar valores, lo que supone un riesgo con datos financieros.

Qué construyeron

Tesisquare, una empresa de software de Turín, creó una canalización de cinco pasos especializados, llamados agentes. Uno reconoce el tipo de documento y el proveedor, otro separa los archivos por lotes en facturas individuales, otro convierte cada página en texto estructurado, otro usa un modelo de lenguaje para extraer los campos y otro valida el resultado. Los documentos sobre los que el sistema tiene dudas pasan a una persona, en una pantalla que muestra el documento junto a los datos extraídos. El artículo dice que en producción se usa Mistral-Small-3.2, un modelo de pesos abiertos (sus archivos están publicados, de modo que una empresa puede ejecutarlo en sus propios servidores), con DeepSeek-OCR como alternativa en los periodos de mucho volumen.

Cómo lo hicieron

El paso de extracción trabaja a partir del texto estructurado en lugar de los escaneos en bruto, lo que, según los autores, reduce en un 35 % la cantidad de texto que el modelo debe leer. El paso de validación comprueba formatos y sumas, y una puntuación de confianza decide qué documentos van a un revisor, con umbrales que suelen fijarse entre el 80 % y el 90 %. Cuando un revisor corrige un campo, el sistema convierte la corrección en instrucciones actualizadas para el modelo y las aplica a documentos similares que ya esperan en la cola, sin reentrenar el modelo. El conjunto de producción abarcaba más de 50 proveedores y documentos en italiano, inglés, alemán y francés.

Resultados

De 955 documentos de producción procesados hasta el 21 de enero de 2026, 926 (el 97,0 %) pasaron por la canalización sin recurrir a herramientas antiguas ni a un portal manual. En una prueba de 100 documentos extraídos de producción, la canalización completa con revisión humana alcanzó una precisión del 98,5 %, frente al 60,0 % de una base de comparación que envía el PDF directamente a un modelo. El paso de texto estructurado aportó lo más, 17,5 puntos porcentuales. Revisar un documento marcado llevó aproximadamente 45 segundos, frente a unos 120 segundos en el tratamiento totalmente manual.

Qué replicar

Trate a las personas como parte del diseño, no como una red de seguridad. Envíeles solo los documentos dudosos, recoja cada corrección y mida por separado la proporción que permanece en la vía automatizada y la precisión.