OCR (reconocimiento óptico de caracteres)

OCR (optical character recognition) es el proceso de tomar una imagen con texto (una factura escaneada, una foto de un remito firmado, un PDF que es imagen y no texto) y convertirla en caracteres que una computadora puede procesar. Sin OCR, una factura en PDF es una foto; con OCR, es un texto donde se puede buscar el CUIT, el total y la fecha.

Los sistemas de OCR actuales combinan la lectura de caracteres con modelos que entienden la estructura del documento: saben que el número al lado de "Total" es el total y que la columna de la derecha son importes. La precisión depende de la calidad de la imagen: una factura electrónica en PDF nativo se lee casi sin errores; una foto de WhatsApp de un remito arrugado y con sombra puede confundir un 3 con un 8. Por eso cualquier circuito serio de OCR muestra lo leído junto a la imagen original para que alguien confirme.

Carnicería Mayorista Ejemplo recibe por WhatsApp fotos de los remitos del frigorífico, unos 25 por semana, con pesos y precios manuscritos. Con OCR y un modelo de extracción, el 80% de los remitos se lee completo y correcto; en el 20% restante, el sistema marca en rojo los campos con baja confianza (típicamente el peso neto escrito a mano) para que la encargada los confirme mirando la foto. El error que más costaba antes, cargar 148 kg en lugar de 143 y pagar de más, dejó de aparecer.

El Conciliador usa OCR y extracción con IA para leer los comprobantes de proveedores que llegan en PDF o foto: toma CUIT, tipo y número de comprobante, fecha, neto, IVA y total. Después valida esos datos contra el sistema de gestión (que el proveedor exista, que el comprobante no esté duplicado) y presenta el resultado para aprobación. Un campo leído con baja confianza se señala antes de que alguien lo apruebe.