En Dékuple España, no solo hablamos de transformación digital – la vivimos. Nuestro ADN es una mezcla de marketing, datos y tecnología, y siempre estamos buscando formas de aplicar la innovación para resolver problemas reales.
Hoy queremos compartir un ejemplo práctico de cómo lo hacemos: un análisis exhaustivo para encontrar el mejor modelo de Inteligencia Artificial para una de las tareas más tediosas de cualquier negocio: procesar facturas.
De la tarea manual a la Inteligencia Artificial
En nuestro día a día, tanto en las operaciones internas como en las campañas de marketing que gestionamos, trabajar con facturas y los tickets de compra es habitual. Durante el año gestionamos decenas de campañas promocionales en las que los consumidores deben subir el ticket para recibir un premio. En este tipo de dinámicas, la validación manual es lenta y puede generar errores.
Por otro lado, a nivel interno, la gestión de facturas de nuestros proveedores es un proceso que consume un tiempo valioso y ante este problema, se ha decidido aprovechar la Inteligencia Artificial para leer y extraer los datos de las facturas automáticamente. Sin embargo, con tantos programas de IA en el mercado no teníamos claro cuál elegir, ni si todos ellos serían igual de eficaces para esta tarea.
Un benchmark riguroso
En lugar de fiarnos de las promesas de las empresas que ofrecen los modelos, decidimos poner a competir a los principales modelos. Para ello diseñamos un benchmark a medida con un objetivo claro: identificar el modelo de IA con la mayor precisión, eficiencia y rentabilidad para analizar facturas en español.
El proceso fue riguroso:
- Seleccionamos 18 de los modelos de IA más reconocidos del mercado, incluyendo las familias de GPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google.
- Utilizamos un conjunto de facturas reales y anónimas de distintos proveedores, con formatos y estructuras variadas, de una página o de múltiples páginas.
- Realizamos miles de pruebas automatizadas, pidiendo a cada modelo que extrajera datos clave como el proveedor, el número de factura y los importes totales.
No nos conformamos con una sola prueba: cada factura fue procesada en varias ocasiones por cada modelo, con el fin de garantizar la consistencia estadística de los resultados.
No todos los modelos son iguales
Los resultados fueron reveladores y confirmaron que las pruebas a medida son muy importantes. El ganador de nuestro benchmark, a día de hoy, fue Claude 3.5 Haiku, que alcanzó una tasa de éxito del 97,25%. No solo fue el más preciso, sino que también fue una de las opciones más eficientes en coste entre los modelos de alto rendimiento.
Sorprendentemente, otros modelos muy conocidos, especialmente los de la familia Gemini, mostraron un rendimiento significativamente inferior para esta tarea específica. Eso no significa que sean peores, sino que están menos optimizados para esta tarea.
En este caso no se trata de encontrar el mejor modelo general, o el mejor modelo para chat, sino de identificar la herramienta adecuada para cada necesidad. En este caso, el reto era el reconocimiento automático de facturas y ahí es donde Claude 3.5 Haiku demostró su mayor fortaleza.
Implicaciones para nuestros clientes y nuestro negocio
Este benchmark va más allá de un ejercicio puramente técnico. Es un reflejo la filosofía de trabajo de Dékuple:
- Eficiencia y experiencia de usuario: En las campañas promocionales podemos ofrecer una validación de tickets casi instantánea, mejorando la experiencia del consumidor y agilizando la entrega de incentivos.
- Toma de decisiones basada en datos: No adoptamos tecnología porque sí. Invertimos tiempo en analizar, probar y seleccionar las herramientas que ofrecen el mayor impacto y retorno de la inversión, un principio que aplicamos a todas las estrategias de marketing que diseñamos.
- Experiencia real en IA: Este proyecto demuestra nuestro compromiso práctico con la IA. No solo asesoramos sobre su potencial; la integramos, la medimos y la optimizamos para resolver desafíos de negocio concretos.
Mirando al Futuro
La automatización de la extracción de datos de facturas es solo el comienzo. La misma metodología y tecnología pueden aplicarse para analizar contratos, informes, encuestas de satisfacción y un sinfín de documentos más, convirtiendo datos no estructurados en información valiosa para la toma de decisiones.
¿Quieres saber cómo la inteligencia artificial y el análisis de datos pueden potenciar tu estrategia de marketing? ¡Hablemos!
