Self-training, mappings y workflows: cómo se complementan

Self‑training y relación con mappings y workflows

Self‑training, mappings y workflows se complementan:

• Self‑training mejora la calidad de la extracción de datos (lo que la IA lee en el documento).
• Mappings aplican reglas de negocio sobre esos datos (por ejemplo, centro de coste, cuenta contable).
• Workflows gestionan aprobaciones basadas en esos datos (por ejemplo, importe, proveedor).

Una buena práctica es:

1. Usar self‑training para que Dost lea bien los datos clave.
2. Aplicar mappings para que esos datos se transformen o completen según tus reglas de negocio.
3. Basar tus workflows en datos ya fiables (importe, proveedor, etc.).

Mejores prácticas

• Prioriza proveedores de alto volumen
• Empieza entrenando la IA con los proveedores que más facturas generan, porque el impacto será mayor.
• Usa etiquetas (tags) únicas y consistentes
• Recomendación: utilizar el CIF del proveedor como etiqueta de entrenamiento para mantener un criterio claro y único.
• Evita entrenar con documentos excepcionales
• No uses para entrenamiento facturas muy raras, con formatos poco representativos o errores puntuales del proveedor.
• Revisa periódicamente los resultados
• Cada cierto tiempo, revisa si la IA sigue leyendo bien esos documentos entrenados.
• Si detectas nuevos errores sistemáticos, añade más ejemplos al entrenamiento o revisa si ha cambiado el formato del proveedor.