Datos fiables para modelos exigentes.

Es un proceso controlado de análisis, clasificación, extracción, normalización, validación y trazabilidad aplicado a documentación administrativa y financiera. El objetivo no es solo leer archivos, sino convertirlos en un dataset consistente, auditable y utilizable en sistemas reales.

Revisamos el tipo de organización, la tipología documental, el volumen estimado, los riesgos de privacidad y la viabilidad técnica. Con esa base te respondemos con criterio operativo, no con una propuesta genérica.

Ahora mismo priorizamos documentación administrativa y financiera. Eso significa que estructuramos el proyecto según el documento a curar y los campos que deben extraerse, normalizarse o relacionarse, no solo según el perfil del cliente.

Libros contables, facturas emitidas y recibidas, pedidos, albaranes, inventario, notas de gasto, extractos bancarios, informes de auditoría, informes de gestión, documentación KYC/AML, actas, políticas corporativas, nóminas, contratos laborales y documentos de financiación, entre otros.

Analizamos alcance, estado real de los documentos, formato de origen, calidad esperable de extracción, presencia de datos personales, complejidad de normalización, validaciones necesarias y formato final de entrega. Eso reduce desviaciones posteriores.

Primero evaluamos legibilidad, homogeneidad y tasa esperada de error. Si el origen es escaneado, el proyecto se plantea con un control adicional de OCR, validación de campos críticos y revisión dirigida sobre muestras representativas.

Que cada dato relevante puede vincularse con su documento de origen, su contexto de extracción, sus validaciones y su estado final. La trazabilidad es clave cuando el dataset va a usarse en automatización, supervisión o entrenamiento de modelos.

Combinamos reglas de formato, consistencia cruzada, controles por esquema, revisión de campos sensibles y contrastes sobre muestras. No nos limitamos a exportar un CSV: verificamos que lo entregado tenga coherencia operativa.

Se documentan, se clasifican y se incorporan al flujo de calidad. En función del proyecto, esos vacíos pueden marcarse, excluirse, enriquecerse con reglas o devolverse como incidencias detectadas en el material de partida.

No necesariamente. En muchos casos el resultado sirve para varios usos: automatización documental, analítica, supervisión, búsqueda semántica o arquitecturas compuestas con varios modelos. Por eso diseñamos datasets reutilizables y bien documentados.

Dependiendo del proyecto, entregamos JSON, JSONL, CSV, Parquet, estructuras relacionales o conjuntos documentados para importación en otros sistemas. También podemos entregar esquemas de campos, diccionarios y logs del proceso.

Se analiza desde el inicio. Identificamos si hay datos personales, categorías sensibles, bases de legitimación, límites de acceso y necesidad de contrato de encargo. La privacidad no se añade al final: condiciona el diseño del proceso.

El NDA tiene sentido cuando hay información confidencial de negocio. El contrato RGPD o de encargo aplica cuando tratamos datos personales por cuenta del cliente. Si no existe tratamiento de datos personales, no debe presentarse como un DPA sin base real.

Por proyecto y con trazabilidad. Cada carga queda registrada con fecha, hora, peso, resultado y contexto. Eso permite reconstruir qué se recibió, cuándo y en qué condiciones, algo fundamental cuando el dataset final debe ser defendible.

Sí. Si un cliente quiere curar varios tipos documentales, puede hacerlo por presupuestos separados y luego activar integraciones modulares. Así se controla mejor cada flujo y, cuando procede, se construyen datasets combinados entre proyectos.

La necesaria para proteger la calidad del resultado. No toda tarea requiere el mismo nivel de revisión, pero en campos críticos, anomalías de OCR, documentos heterogéneos o validaciones sensibles introducimos supervisión dirigida.

Nuestro análisis previo debe identificar riesgos, dependencia del formato, dificultad de extracción, requisitos legales y expectativas de calidad. Si el caso no es viable o exige otro enfoque, es mejor decirlo antes que prometer un resultado artificial.

Según alcance, puedes recibir documentación del esquema, descripción de campos, criterios de validación, incidencias detectadas, logs del proceso y soporte de entrega. La idea es que el resultado sea usable y explicable, no una caja negra.

El cliente recibe notificación, se cierra la fase de subida y se habilita una descarga controlada con aceptación previa de condiciones específicas del proyecto. La entrega queda registrada para mantener seguridad y trazabilidad.

Sí, cuando el cliente genera documentación recurrente. En ese caso planteamos un modelo operativo escalable, con reglas estables de entrada, controles repetibles de calidad y entregas periódicas para que el dataset no se degrade con el tiempo.

La diferencia está en la fiabilidad. Extraer texto no equivale a curar datos. La curaduría introduce estructura, validación, contexto, privacidad, defensa técnica y capacidad real de reutilización en procesos críticos.