Procesamiento de pedidos con IA frente a OCR y plantillas para la entrada de pedidos en el ERP
El OCR lee caracteres y las plantillas dicen dónde encontrarlos. La IA lee el documento como lo hace una persona. Por qué eso cambia la entrada de pedidos, y por qué leer es solo la mitad del trabajo en Epicor Kinetic.
Gonzalo Nuñez
Chief Technology Officer
El OCR convierte una imagen en texto. Las plantillas le dicen al software en qué lugar de la página está cada campo. Juntos automatizan los documentos que siempre tienen el mismo aspecto, y fallan con todo lo demás. El procesamiento de pedidos con IA lee una orden de compra como lo hace una persona, entendiendo qué número es la cantidad y cuál la pieza, con cualquier formato y sin plantilla por cliente. Eso elimina la configuración que frenaba los proyectos de OCR. No termina el trabajo: una orden solo es correcta en Epicor Kinetic cuando el cliente, las piezas, las unidades y los precios se han resuelto contra sus propios datos.
Qué hace el OCR
El reconocimiento óptico de caracteres convierte píxeles en caracteres. En una página limpia y mecanografiada es muy preciso. No tiene idea de lo que significan los caracteres: "4100" puede ser un número de pieza, una cantidad, un precio o un código postal. Por sí solo, el OCR produce un bloque de texto que todavía hay que interpretar.
Plantillas y captura por zonas
Para que el OCR sirva con pedidos, las herramientas de captura añaden plantillas: en el formulario de este cliente, el número de orden de compra está en el recuadro superior derecho y las líneas empiezan bajo la cabecera de la tabla. Funciona mientras el formato se mantiene.
- Una plantilla por formato. Cada cliente, y cada cliente que cambia su formulario, necesita configuración.
- Frágil. Una columna nueva, una segunda página o un escaneo algo torcido envían valores al campo equivocado.
- La cola larga nunca compensa. Los clientes que piden unas pocas veces al año nunca tienen plantilla, así que sus pedidos siguen siendo manuales.
Por eso muchos fabricantes probaron la captura de documentos hace años y volvieron a teclear.
Qué cambia con la lectura por IA
Los modelos de lenguaje y visión leen el documento entero y lo entienden. Encuentran el número de orden de compra tanto si dice "PO", "Ref. pedido" o "Nuestra referencia", siguen una tabla a lo largo de dos páginas, leen el pedido escrito en el cuerpo de un correo y se las arreglan con fotos y escritura a mano. No hay plantilla que crear ni mantener, así que el primer pedido de un cliente nuevo se lee igual que el centésimo.
Leer es la mitad del trabajo
Una orden de compra leída a la perfección puede seguir siendo una orden de venta equivocada. La orden de compra dice el número de pieza del cliente, en la unidad del cliente, al precio que recuerda el cliente, con envío a una dirección que quizá no está registrada. Convertir eso en una orden que Epicor acepte, y que su equipo habría introducido, significa resolverla:
- Cliente y dirección de envío emparejados con el cliente y la dirección correctos en Epicor.
- Piezas asignadas de los números de pieza del cliente a los suyos.
- Unidades de medida tomadas del documento y verificadas contra la pieza, nunca supuestas.
- Precios comparados con el precio que Epicor tiene para ese cliente.
- Duplicados detectados cuando el mismo número de orden de compra ya existe en una orden.
Lo que no se pueda resolver debe nombrarse en la línea, para que decida una persona.
Comparación
| OCR con plantillas | Solo extracción con IA | Agente de IA que resuelve contra Epicor | |
|---|---|---|---|
| Configuración por cliente | Una plantilla por formato | Ninguna | Ninguna |
| Formatos nuevos | No, hasta crear una plantilla | Sí | Sí |
| Fotos, escritura a mano, cuerpos de correo | Mal | Sí | Sí |
| Resultado | Texto en campos | Campos tal como están en la orden de compra | Un borrador de orden con clientes, piezas, unidades y precios de Epicor |
| Números de pieza del cliente | Para una persona | Para una persona | Asignados contra los datos vivos de Epicor |
| Qué revisa el revisor | Cada campo | Cada valor contra Epicor | Solo las advertencias de cada línea |
Qué probar en una prueba
- Un cliente nuevo que la herramienta nunca ha visto.
- Un cliente que usa sus propios números de pieza.
- Un pedido en una unidad en la que usted no almacena.
- Una orden de compra con precios distintos de los suyos.
- La misma orden de compra enviada dos veces.
- Una foto, una hoja de cálculo y un pedido escrito en el cuerpo del correo.
Mida las líneas resueltas sin corrección y el tiempo de revisión de cada pedido. La precisión por carácter dice poco; lo que importa es si la orden que aprueba su equipo es correcta.
Cómo lo hace Fluent
El agente de Order Entry de Fluent lee lo que llegue (PDF, escaneo, foto, hoja de cálculo, cuerpo de correo, XML o EDI), resuelve el cliente, la dirección de envío, las piezas, las unidades y los precios contra los datos vivos de Epicor, y prepara un borrador con cada diferencia como advertencia en su línea. El comportamiento se define con instrucciones escritas, y las correcciones se convierten en instrucciones. Lea sobre la automatización de entrada de pedidos, compare el mejor software de IDP y automatización de documentos, o reserve una demostración.
Preguntas Frecuentes
El OCR convierte una imagen en caracteres y depende de plantillas para saber qué caracteres van en cada campo. El procesamiento de pedidos con IA lee y entiende el documento completo, así que encuentra los valores correctos con cualquier formato y sin plantilla por cliente.
No. Las herramientas sin plantillas leen cada documento tal como llega. El tratamiento específico de un cliente, como uno cuyos números de pieza llevan un sufijo de revisión, se define con instrucciones escritas en herramientas como Fluent.
Como paso, sí: la extracción de texto forma parte de cómo muchas herramientas de IA leen las páginas escaneadas. Como solución completa, rara vez. El OCR con plantillas solo compensa con unos pocos clientes de alto volumen cuyo formato nunca cambia.
Sí. Los modelos de visión actuales leen bien fotos, escaneos torcidos y escritura a mano. Todo aquello de lo que el agente no esté seguro debe mostrarse a una persona en la línea a la que afecta.
Mídala con sus propios pedidos, por líneas resueltas contra su ERP sin corrección y por tiempo de revisión por pedido. En Fluent, la mediana de revisión en 25.359 documentos durante los 90 días hasta el 1 de septiembre de 2026 fue de 55 segundos.
Una buena herramienta lo indica. Fluent muestra una pieza sin resolver, una unidad que no es válida para la pieza o un precio distinto del de Epicor como advertencia en esa línea del borrador, y no se escribe nada en Epicor hasta que una persona lo aprueba.
