Errores de extracción: qué hacer cuando la IA lee mal un campo

Errores de extracción: qué hacer cuando la IA lee mal un campo

En esta sección verás cómo actuar cuando la IA de Dost extrae incorrectamente un campo concreto: CIF del proveedor, fecha de factura, importes, tipos de IVA, número de factura, unidades, descuentos, etc.

Entender qué herramienta usar en cada caso te permite resolver el problema de forma estructurada, en lugar de corregir manualmente una y otra vez.

¿Por qué la IA puede leer mal un campo?

La IA de Dost realiza su mejor interpretación del documento, pero puede cometer errores en situaciones como estas:

• El proveedor usa un formato de factura poco habitual (tablas complejas, múltiples páginas, caracteres especiales).
• El campo aparece en una posición inesperada o con un formato diferente al estándar (por ejemplo, fecha en catalán o en formato no habitual).
• El documento es una imagen de baja calidad o está mal escaneado.
• El proveedor ha cambiado el diseño de su factura recientemente.
• Se trata de un proveedor nuevo con el que Dost aún no tiene suficiente historial de entrenamiento.

Árbol de decisión: ¿qué herramienta usar?

Cuando detectas que un campo está mal extraído, sigue este criterio para decidir cómo actuar:

Paso 1 – ¿Es un error puntual o se repite en este proveedor?

• Si es un error puntual (primera vez que ocurre o es un documento atípico): corrige el campo manualmente y marca el documento como Revisado. No hace falta hacer nada más.
• Si el mismo error se repite con este proveedor de forma sistemática: continúa al paso 2.

Paso 2 – ¿Es un error de lectura o un error de regla de negocio?

• Si la IA lee un valor incorrecto del documento (por ejemplo, lee el CIF equivocado o la fecha en formato erróneo): usa self-training (categoría Self-Training). El objetivo es que la IA aprenda a leer ese campo correctamente en ese proveedor.
• Si la IA lee el valor correctamente pero necesitas transformarlo o completarlo según una regla de negocio (por ejemplo, asignar un centro de coste específico o calcular la base imponible): usa un mapping (categoría Mappings).

Paso 3 – ¿El error afecta a un campo de formato (fecha, moneda, decimales)?

• Si el problema es que las fechas tienen un formato diferente al estándar (por ejemplo, un proveedor que usa formato anglosajón o fechas en catalán), revisa la pestaña 'Format Settings' en la configuración de documento (artículo sobre la configuración formato).
• Si el problema son los separadores de decimales o de miles (por ejemplo, un proveedor que usa punto en lugar de coma), también se resuelve en 'Format Settings' (artículo sobre la configuración formato).

Casos frecuentes y cómo resolverlos

La IA no detecta o lee mal el CIF/NIF del proveedor

Causa habitual: el CIF aparece en una posición poco común del documento o el proveedor lo formatea de forma diferente (con guiones, con prefijo 'ES', etc.).

Solución recomendada:

1. Corrige el CIF manualmente en el documento abierto.
2. Usa self-training etiquetando el documento con el CIF del proveedor como tag (ver Cómo entrenar la IA de Dost para un proveedor concreto).
3. Repite con al menos 5 facturas del mismo proveedor para que el entrenamiento sea efectivo.

💡 Si el proveedor incluye el prefijo 'ES' delante del CIF y eso genera confusión, puedes crear un mapping que elimine ese prefijo o transforme el valor extraído al formato que espera tu ERP.

La fecha de factura se lee en formato incorrecto

Causa habitual: el proveedor usa un formato de fecha diferente al configurado en Dost (por ejemplo, MM/DD/YYYY en lugar de DD/MM/YYYY) o la fecha está escrita en texto (por ejemplo, '15 de marzo de 2026' o '15 de març de 2026' en catalán).

Solución recomendada:

1. Para un proveedor concreto con formato diferente al estándar: ve a Configuración > Documento > Format Settings y revisa si puedes configurar un formato específico para ese proveedor.
2. Si el problema es una fecha en texto o en un idioma diferente al castellano: usa self-training con ese proveedor para enseñar a Dost a interpretar ese formato.
3. Si el problema es generalizado (muchos proveedores con el mismo formato), cambia el formato por defecto en 'Format Settings'.

Los importes, IVA o bases imponibles están mal

Causa habitual: el documento tiene una estructura de tabla compleja, múltiples tipos de IVA, o el proveedor organiza los importes de forma inusual (por ejemplo, muestra el total antes de las líneas de detalle).

Solución recomendada:

1. Corrige los campos manualmente en el documento.
2. Si el error es sistemático con ese proveedor, usa self-training.
3. Si necesitas calcular un campo que nunca aparece explícito en la factura (por ejemplo, la base imponible a partir del total y el IVA), crea un mapping de operación aritmética (ver artículo Casos de uso frecuentes de mappings).

El número de factura se lee de forma incorrecta

Causa habitual: el número de factura aparece en un campo no estándar del documento o está mezclado con otros identificadores.

Solución recomendada:

1. Corrige el campo manualmente.
2. Usa self-training para ese proveedor.
3. Si el error persiste tras varios entrenamientos, contacta con el equipo de soporte de Dost indicando el CIF del proveedor y adjuntando un ejemplo de factura.

¿Qué hacer si el entrenamiento no mejora la situación?

Si después de realizar self-training con varios documentos el error persiste:

• Verifica que los documentos usados para entrenar son representativos y no tienen formatos atípicos o errores propios del proveedor.
• Comprueba en la sección de Self-training que el entrenamiento ha pasado al estado 'Completado' (ver artículo Seguimiento del estado de entrenamiento).
• Considera si el problema puede resolverse con un mapping en lugar de (o además de) el entrenamiento.
• Si nada de lo anterior resuelve el problema, contacta con el equipo de soporte indicando: CIF del proveedor, campo que falla, comportamiento esperado vs. comportamiento actual, y al menos un ejemplo de factura representativo.

Mejores prácticas

• No corrijas el mismo error de forma manual más de 2–3 veces sin tomar acción correctiva (self-training o mapping). El tiempo de revisión manual acumulado supera el esfuerzo de configurar una solución definitiva.
• Cuando detectes un patrón de error nuevo, documéntalo internamente: qué proveedor, qué campo, qué solución aplicaste. Esto facilita el mantenimiento futuro y la incorporación de nuevas personas al equipo.
• El self-training y los mappings no son excluyentes: puedes entrenar a la IA para que lea mejor un campo y además crear un mapping que transforme ese valor según tus reglas de negocio.