Por tipo de documento
Facturas, contratos, formularios fiscales (W-9), BoLs, solicitudes hipotecarias, notas de crédito, albaranes…
95% 100%
- Facturas 99,6%
- Contratos 97,2%
- W-9 99,9%
- Bills of lading 98,4%
- Notas de crédito 99,1%
Pruebas, no promesas.
Durante una prueba de concepto, Invofox entrega un informe detallado mostrando exactamente cómo se comportan tus documentos — precisión, errores, vendors, tiempos de procesamiento y edge cases del mundo real.
Procesamos documentos para equipos de
Cómo convertimos la precisión en evidencia.
Desde los primeros documentos procesados, la precisión nunca es una promesa vaga — es un resultado definido y medido.
-
Muestra + ground truth
Compartes una muestra representativa de tus documentos con su ground truth para la evaluación.
-
Definir el éxito desde el inicio
Analizamos la muestra y el esquema, lo separamos en partes y fijamos los objetivos: umbrales de precisión, niveles de confianza y criterios de evaluación.
-
Loop de mejora continua
Iteramos para refinar el pipeline, ajustar los modelos y afinar la solución hasta la máxima precisión.
-
Procesar el volumen completo
Pasamos miles de documentos y páginas — no ejemplos seleccionados — por el pipeline de producción.
-
Entregar el informe
Un desglose visual claro de los resultados que puedes compartir con confianza con ingeniería, ops y stakeholders.
Un informe hecho para decisiones reales.
Diseñado para compartirse internamente — con equipos técnicos, operaciones y dirección — sin explicaciones adicionales. Cada informe incluye:
Invofox · Informe de rendimiento
// precisión global
99.4% +0,7pp vs Q2
a nivel de campo · validado con groundtruth Q1 Q2 Q3
- P50 8.0s
- P95 10.5s
- P99 12.0s
100%
- Info faltante 38%
- Ambiguo 27%
- Baja confianza 22%
- Edge case 13%
- Páginas 99.2%
- Documentos 99.4%
- Splits 98.7%
- Classify 99.1%
- Precisión global (a nivel de campo y de documento)
- Benchmarks de tiempo de procesamiento (P95 / P99)
- Distribución de errores y tipos de fallo
- Campos faltantes o de baja confianza
- Umbrales de confianza y warnings
- Rendimiento a nivel de página y documento
- Performance de Splitter y Classifier
- Análisis custom según tu caso de uso
Todos los resultados se calculan con una metodología de evaluación definida basada en comparaciones contra ground truth — y se comparten de forma transparente.
Entiende el rendimiento al nivel que importa.
En lugar de una media única, Invofox desglosa los resultados de formas que reflejan la complejidad real de producción — así tu equipo enfoca la optimización donde más impacto tiene.
Por origen del documento
Identifica qué layouts representan más volumen o variabilidad — vendors para facturas, jurisdicciones para formularios estándar, etc.
95% 100%
- Vendor A · NL 99,4%
- Vendor B · US-CA 98,1%
- Vendor C · DE 99,6%
- Vendor D · ES 97,8%
- Vendor E · UK 99,2%
Los errores no se esconden — se explican.
En producción real siempre hay un porcentaje de documentos con problemas: calidad de imagen mala, datos faltantes, archivos corruptos, layouts muy inconsistentes. Llegar al 100% de automatización no es viable sea cual sea el modelo. En despliegues de alto volumen alrededor del 5–10% de documentos caen en esta categoría solo por restricciones de calidad de datos.
5–10% marcados para revisión en despliegues de alto volumen
- Información faltante 38%
Campos obligatorios que no aparecen en el documento de origen.
- Layouts ambiguos 27%
Múltiples interpretaciones plausibles para el mismo valor.
- Extracciones de baja confianza 22%
Confianza por debajo del umbral — marcado para revisión.
- Edge cases reales 13%
Casos genuinamente atípicos que el modelo aún no ha visto.
Cada informe te dice exactamente qué falló, por qué, con qué frecuencia — y dónde la acción tendrá más impacto: feedback, ajuste de umbrales, datos adicionales o cambios en el pipeline.
Preguntas frecuentes.
scope.json
1 {
2 ··"question": "¿Qué incluye un informe de rendimiento?",
3
4 ··"answer": "Precisión a nivel de campo y documento, benchmarks P95/P99 de procesamiento, distribución de errores por tipo de fallo, campos faltantes o de baja confianza, umbrales de confianza, performance de splitter/classifier y análisis custom específicos para tu flujo."
5 }
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