Los modelos de lenguaje avanzado (LLMs), como Gemini, están revolucionando tareas empresariales específicas, como la extracción de datos de facturas. A diferencia de los métodos tradicionales basados en plantillas, estos modelos comprenden el contenido de cualquier formato y extraen información clave con precisión.

La llegada de los modelos de lenguaje avanzado (LLMs), como Gemini o GPT, ha revolucionado la forma en que las empresas abordan tareas complejas relacionadas con el procesamiento de datos. Aunque estos modelos suelen asociarse con aplicaciones generales como el análisis y la generación de textos, su potencial para resolver tareas específicas y precisas es igual de prometedor. En este artículo, exploraremos cómo los LLMs pueden usarse para la extracción de datos de facturas y cómo integrarlos en un ERP como Odoo.

Problema tradicional: plantillas y rigidez

En los métodos tradicionales para automatizar la extracción de datos, se requería configurar plantillas o patrones específicos para cada formato de documento. Si un proveedor cambiaba ligeramente el diseño de su factura, el sistema podía fallar, requiriendo ajustes manuales frecuentes. Este enfoque no solo consume tiempo, sino que también limita la escalabilidad y flexibilidad del sistema.

Además, los métodos basados en reglas tienden a ser propensos a errores cuando los documentos contienen información no estándar o formatos inesperados.

LLMs y su aplicación en facturas

Los modelos de lenguaje avanzado, como Gemini, eliminan la necesidad de depender de plantillas rígidas. Estos modelos utilizan inteligencia generativa para comprender el contenido de los documentos y extraer información clave como si estuvieran «leyendo» la factura.

En el caso de una factura, Gemini puede identificar y estructurar automáticamente datos como:

• Información del proveedor (nombre, dirección, datos bancarios).
• Detalles de los productos (descripción, cantidad, precio unitario, IVA).
• Información de la factura (número de referencia, términos de pago, fechas relevantes).

Esto significa que, independientemente del diseño o formato de la factura, el modelo puede adaptarse para extraer los datos necesarios con alta precisión.

Ejemplo práctico: integración con Odoo

Imaginemos que tienes una empresa que utiliza Odoo para la gestión de contabilidad y compras. Con la integración de un modelo como Gemini, el proceso de registrar una factura se transforma:

1. Subir la Factura: Un usuario sube una factura en formato PDF o imagen al sistema.
2. Procesamiento con Gemini: El modelo analiza el documento y extrae automáticamente la información relevante.
3. Creación de Registros en Odoo:
   • Se crea o actualiza el registro del proveedor, incluyendo datos bancarios.
   • Se añaden nuevos productos al catálogo o se actualizan los existentes.
   • Se genera un borrador de factura con todos los datos completos, listo para revisión y validación.

Este flujo no solo reduce los errores, sino que también acelera significativamente el tiempo necesario para procesar documentos.

Hemos implementado este ejemplo en un módulo que podrás encontrar disponible en Odoo Apps Store.

Beneficios del uso de LLMs para tareas específicas.

• Flexibilidad: los LLMs pueden adaptarse a una amplia variedad de formatos de factura sin necesidad de ajustes manuales.
• Escalabilidad: una vez implementados, estos modelos pueden procesar grandes volúmenes de datos con mínima intervención humana.
• Reducción de costes: al minimizar errores y reducir el tiempo dedicado a tareas manuales, se optimizan los recursos de la empresa.
• Transparencia: en el caso de Gemini, el uso de tokens puede ser registrado para proporcionar un control detallado sobre el consumo de recursos.

El uso de LLMs como Gemini para tareas específicas, como la extracción de datos de facturas, representa un avance significativo en la automatización empresarial. Integrar esta tecnología en plataformas como Odoo no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también abre la puerta a procesos más inteligentes y adaptables.

Desafíos y consideraciones

Aunque los LLMs ofrecen grandes ventajas, es importante tener en cuenta algunos puntos:

• Costos de procesamiento: modelos como Gemini pueden tener un costo por token procesado. Es fundamental monitorizar este aspecto para mantener la operación eficiente.
• Privacidad de datos: asegúrate de que los datos de las facturas estén protegidos y cumplan con las regulaciones locales e internacionales.
• Entrenamiento y configuración inicial: aunque los LLMs son flexibles, obtener el mejor rendimiento puede requerir una integración cuidadosa y ajustes en los parámetros.