10K docs/mes en una VPS
Procesamiento masivo
OCR + extracción estructurada en lotes. Cola asíncrona, retry automático, observabilidad.
BACK-OFFICE
Back-office sin papeles. Tu admin libera 60% del tiempo.
Para PMEs con back-office pesado · despachos legales · gestorías
Pipeline OCR + extracción estructurada para facturas, contratos, expedientes. UI de revisión humana incluida. Export directo a tu ERP o base de datos.
EL PROBLEMA
Diez mil documentos al mes. Procesados a mano, uno por uno.
- COSTE
Tu equipo administrativo dedica 60% del tiempo a transcribir facturas, albaranes y contratos a mano.
- ERRORES
Cada errata cuesta tiempo de corrección, llamadas al proveedor y, a veces, declaraciones rectificativas.
- SAAS
Las soluciones cloud cobran 0,05-0,30 € por documento. A 10K documentos/mes = 500-3.000 €/mes solo en API.
- DATOS
Subir contratos de clientes a un OCR cloud americano = problema de RGPD y de confidencialidad.
LO QUE CAMBIA
Pipeline industrial. En tu infraestructura, con revisión humana donde importa.
95%+ extracción correcta
Datos validados
Schema Pydantic estricto: lo que sale del LLM cumple con tu modelo de datos o se manda a revisión humana.
<10s por revisión
UI de revisión
Cuando el modelo tiene baja confianza, un humano revisa rápido en una UI side-by-side.
Routing bajo control
Tú eliges el routing
OCR en tu VPS por defecto. Modelo de extracción: OpenRouter (pay-per-use) o modelo local para los documentos más sensibles. Cumple RGPD/Ley 1581 por arquitectura.
LO QUE RECIBES
Un sistema de extracción. Con todo lo necesario para operar día a día.
No solo el modelo: la cola, la UI, el monitoring y la integración con tu ERP.
Pipeline OCR
PaddleOCR configurado para tus formatos. Pre y post-procesado optimizado para tu tipo de documento.
Extracción LLM
Prompts y schemas Pydantic por tipo de documento. Validación estructurada antes de exportar.
UI de revisión
Interfaz para que tu equipo valide casos de baja confianza. Aprende de las correcciones.
Conectores ERP
Webhook, CSV, conexión directa a Sage/Odoo/Holded. Lo que tu ERP entienda.
Dashboard métricas
Tasa de extracción, tiempo medio, errores por proveedor, costes vs SaaS equivalente.
Workshop 1 día
Onboarding al equipo de back-office. Cómo operar la cola, ajustar prompts, gestionar excepciones.
CÓMO LO CONSTRUIMOS
Cuatro fases. Cinco semanas hasta producción.
Empezamos con UN tipo de documento (el de mayor volumen). Validamos calidad y luego escalamos a los demás.
01 Semana 0 · 30 min + 1h
Discovery + muestra
Identificamos el tipo de doc piloto. Recibimos 50-100 ejemplos para benchmark.
Entregable · Scope + dataset de muestra
02 Semana 1-2
Pipeline base
OCR optimizado, primera extracción, schema Pydantic. Métricas iniciales de calidad.
Entregable · POC sobre la muestra con métricas
03 Semana 3-4
UI revisión + integración
UI de revisión humana. Conexión con tu ERP. Cola y monitoring.
Entregable · Sistema completo en staging
04 Semana 5
Producción + workshop
Despliegue producción, workshop, documentación, soporte 30d.
Entregable · Sistema en prod + ownership
STACK
Combinación probada para volúmenes medios (1K-50K docs/mes).
PaddleOCROpenRouter (multi-LLM)PydanticCeleryRedisPostgresFastAPIModèle local en option
PRUEBA REAL
PME servicios contables
Lyon · Francia · Contabilidad / fiscalidad
Procesa 10.000 facturas/mes en su propio servidor. Antes pagaban 1.800 €/mes a un OCR cloud + 1 FTE de validación. Ahora: VPS a 60 €/mes + modelos vía OpenRouter pay-per-use (~40 €/mes en práctica) + 0,2 FTE de revisión casos límite. Routing bajo su control, cumple RGPD.
FAQ
Las preguntas que importan.
¿Qué precisión obtenéis típicamente?
93-98% de extracción correcta sin revisión humana, según calidad del documento original. Casos de baja confianza pasan a revisión, lo que normalmente sube la calidad final a 99%+.
¿Funciona con documentos manuscritos?
Texto manuscrito formal (formularios) sí, con menor precisión (~80%). Notas escritas a mano libres son frontera del estado del arte — lo evaluamos caso a caso.
¿Cómo se compara con AWS Textract / Azure Form Recognizer?
Para volúmenes medios (1K-50K/mes), nuestro stack on-premise sale 5-10× más barato y mantiene los datos en tu infra. Para volúmenes muy bajos (<500/mes) probablemente AWS sale más simple. Para muy altos (>100K/mes) hay que dimensionar GPU.
¿Cuánto tarda un documento?
Una factura A4 estándar: 3-8 segundos en CPU. Un contrato de 20 páginas: 30-60 segundos. La cola asíncrona permite procesar miles en paralelo.
¿Y si añado un nuevo tipo de documento después?
El stack es modular: nuevo tipo = nuevo schema Pydantic + nuevo prompt. Tu equipo puede hacerlo solo siguiendo el patrón documentado. Si quieres que lo hagamos nosotros, es un mini-sprint de 1-2 semanas.
¿Procesas más de 1.000 documentos al mes?
Diagnóstico gratuito de 30 min con benchmark sobre 5 ejemplos tuyos. Te decimos calidad esperada, costes y plazo.