En el transporte y la logística, el tiempo no es solo dinero: es liquidez. Antes de que una empresa de transporte pueda emitir una factura por un pedido completado, debe disponer de un conjunto completo de documentos de confirmación de entrega (Proof of Delivery – PoD). En la práctica, eso significa esperar a que los documentos en papel regresen al depósito o depender de fotos enviadas por los conductores. Y ahí es donde empieza el problema: las fotos suelen tomarse con mala iluminación, en ángulo, y los documentos pueden estar sucios o arrugados.
Por qué el OCR tradicional no es suficiente
Durante años, el sector intentó resolver este problema utilizando sistemas OCR (Optical Character Recognition). Aunque esta tecnología gestiona muy bien los escaneos de alta calidad, a menudo falla en las condiciones reales del transporte.
El OCR tradicional se basa en las llamadas plantillas. El sistema debe “saber” que en una factura el NIP está en la esquina superior izquierda y el importe está en el centro. Basta con que un conductor haga una foto desde un ángulo distinto, con el sello del destinatario cubriendo parcialmente el peso del envío, para que el sistema se confunda, arroje un error y devuelva el proceso al punto de partida: la introducción manual de datos por parte de un empleado de oficina (el llamado “teclearlo”).
Esta es precisamente la etapa que se convierte en un freno para escalar el negocio. Los propietarios de empresas de transporte suelen observar que la barrera para ampliar la flota no es la falta de pedidos, sino la sobrecarga administrativa y los costes de ampliar el equipo de back office.
Una nueva generación de extracción: contexto en lugar de plantillas
La respuesta a las limitaciones del OCR tradicional es el Intelligent Document Processing (IDP), que utiliza modelos de inteligencia artificial (incluidos modelos de lenguaje y de visión). La diferencia en la arquitectura es fundamental.
Los algoritmos modernos no buscan los datos en coordenadas específicas de una página. En su lugar, “leen” el documento comprendiendo el contexto, de forma muy similar a como lo haría una persona.
Si el sistema ve una cadena de dígitos junto a palabras como “masa”, “peso” o la abreviatura “kg”, entiende que se trata del peso del envío, independientemente de si esa información está abajo, arriba o en el reverso del documento.
Los algoritmos pueden “enderezar” digitalmente una foto tomada en ángulo y eliminar el ruido (p. ej., sombras en la cabina del camión).
Comprender la estructura permite exportar datos listos y estructurados (p. ej., en un formato universal JSON) directamente vía API a plataformas TMS (Transport Management System) o a software de contabilidad.
El principio de «Human in the Loop»: las personas siguen al mando
En torno a la inteligencia artificial han surgido muchos mitos, y uno de los más peligrosos es la promesa de una automatización total, sin intervención, al 100%. En procesos financieros y logísticos —donde un solo dígito incorrecto en una factura puede derivar en problemas legales o retrasos en los pagos—, los sistemas totalmente autónomos conllevan demasiado riesgo.
Por eso, las implementaciones profesionales de IA en logística se construyen en torno a una arquitectura Human in the Loop (HITL).
¿Cómo funciona en la práctica?
Extracción y puntuación de confianza: el algoritmo lee el documento y asigna un nivel de confianza a cada dato.
Flujo automático (Straight-Through Processing): si el sistema está seguro al 99% de la lectura (p. ej., un NIP claro, una factura estándar), los datos pasan directamente al sistema financiero sin intervención humana.
Verificación (Human in the loop): si un documento está muy dañado o la letra del destinatario es ilegible, el sistema no “adivina”. Resalta el campo incierto (p. ej., en rojo) y deriva la tarea a un empleado para su verificación.
Como resultado, el spedytor o el contable no pierde tiempo volviendo a teclear cientos de documentos estándar, y su función pasa de “mecanógrafo de datos” a la de un experto que verifica solo los casos difíciles —los llamados edge cases—. Una persona supervisa el proceso y la máquina hace el trabajo pesado.
Resultados medibles para las empresas de transporte
La implantación de sistemas de clase IDP en una empresa logística aporta tres beneficios empresariales principales y medibles:
- Flujo de caja más rápido: la posibilidad de emitir una factura e iniciar el proceso de cobro inmediatamente después de que el conductor envíe una foto del CMR desde la carretera acorta el ciclo de cuentas por cobrar (DSO – Days Sales Outstanding) hasta en varios días.
- Escalabilidad operativa: la empresa puede aumentar el número de pedidos gestionados y ampliar su flota sin tener que incrementar proporcionalmente la plantilla en administración y contabilidad.
- Menos errores: eliminar el “factor humano” en tareas tediosas y repetitivas reduce el riesgo de fallos como erratas o importes incorrectos, que más tarde requieren facturas rectificativas que consumen mucho tiempo.
Automatización con control humano: el rumbo del sector
La digitalización de documentos en el sector TSL ya no es solo una innovación: poco a poco se está convirtiendo en un estándar de mercado. Las tecnologías basadas en IA han dejado de ser patrimonio exclusivo de las corporaciones globales. Gracias al desarrollo de modelos en la nube y de APIs abiertas, ahora también están al alcance de transportistas medianos y pequeños. La clave del éxito, sin embargo, no es una fe ciega en la automatización, sino la combinación inteligente de las capacidades algorítmicas con la supervisión humana.
Nota del autor: el análisis anterior se basa en la experiencia del mercado polaco de TSL y en observaciones de implantaciones realizadas por el equipo de Dokum.ai, especializado en automatizar el procesamiento de documentos
