[EXAMPLE ISSUE - ES] Parser open-source con IA para facturas y albaranes

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[EXAMPLE ISSUE - ES] Parser open-source con IA para facturas y albaranes

💡 NOTA IMPORTANTE: Esta issue es un ejemplo ilustrativo simulado a partir de las respuestas de nuestra encuesta del ecosistema. Aunque representa un cuello de botella operativo muy común en el mundo real, usa un nombre de empresa ficticio y no corresponde a ninguna empresa o entidad real.

📌 Contexto y origen

• Fuente: Encuesta tecnológica a la comunidad - Respuestas a las preguntas 7 y 8 ("Tareas monótonas" y "Lista de deseos").
• Empresa: Empresa Falsa 123 (empresa ficticia de ejemplo).
• Sector: Logística de última milla y distribución (Madrid, España).

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🛑 El problema (el "pain point")

Nuestro equipo administrativo y logístico dedica entre 2 y 3 horas cada día a transcribir manualmente datos de albaranes físicos y digitales, así como facturas de proveedores, a nuestro ERP interno.

Como trabajamos con decenas de proveedores locales distintos, no existe un formato estandarizado. Algunos envían PDFs limpios, otros mandan correos sin estructura, y muchos conductores entregan recibos físicos arrugados, escritos a mano o mal impresos.

Por qué esto es un problema:

• Es una tarea muy monótona, propensa a errores y que no aporta valor estratégico a nuestras operaciones diarias.
• Los retrasos en la introducción manual de datos provocan descuadres de inventario y alertas de pagos atrasados en nuestro sistema contable.

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🎯 La lista de deseos (historia de usuario)

"Ojalá tuviéramos un asistente digital sencillo y fácil de incorporar al flujo actual, donde pudiéramos soltar cualquier documento —ya sea un PDF nítido o una foto rápida hecha con el móvil de un albarán— y que reconociera al instante el proveedor, extrajera las líneas, cantidades y totales, y lo formateara perfectamente para nuestro sistema."

Requisitos de alto nivel

1. Ingesta multiformato: La herramienta debe aceptar PDFs estándar, imágenes JPG/PNG (escaneos o fotos hechas por repartidores) y texto sin procesar.
2. Extracción inteligente: Sin necesitar plantillas rígidas para cada proveedor, debería usar capacidades LLM/Vision para extraer:
   • Nombre del proveedor y NIF/CIF
   • Fecha del documento y número de referencia
   • Líneas del documento (descripción del artículo, cantidad, precio unitario, precio total)
   • Desglose de impuestos e importe final
3. Validación humana: Una interfaz sencilla e intuitiva con vista lado a lado (documento original frente a datos extraídos), donde una persona pueda verificar rápidamente la precisión y hacer clic en "Aprobar" antes de exportar.
4. Exportación limpia: Capacidad para descargar los datos aprobados como JSON o CSV estandarizado, fácil de mapear a cualquier ERP heredado.

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🚀 Visión open-source propuesta

En lugar de comprar un SaaS OCR empresarial caro y rígido que cobra por página, queremos construir una solución ligera, autoalojable y orientada a la comunidad.

• Privacidad primero: Idealmente debería admitir LLMs/Vision locales y open-source (como Qwen2-VL o Llama-3-Vision ejecutándose vía Ollama/LM Studio), para que las pequeñas empresas no tengan que filtrar datos financieros sensibles a APIs de terceros.
• Extensible: Una estructura modular donde los desarrolladores puedan añadir fácilmente nuevos adaptadores de exportación o reglas de validación.

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🛠️ Cómo puedes ayudar

Si este proyecto suena como algo que podría beneficiar a tu empresa o a ti, construyámoslo juntos.

• Desarrolladores: Necesitamos ayuda para montar el pipeline de procesamiento documental y la orquestación de LLMs locales.
• Diseñadores UI/UX: Necesitamos una interfaz de validación extremadamente sencilla para personal administrativo no técnico.
• Profesionales de logística: Comparte facturas anonimizadas de ejemplo o casos límite para ayudarnos a probar la precisión del parser.

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