InvoiceData no nació de una lluvia de ideas, sino de algo mucho más aburrido: ver a la misma gente, una y otra vez, teclear facturas a mano. Asesorías, departamentos de administración, autónomos… todos repitiendo el mismo trabajo lento y propenso a errores. Este es el relato, por dentro, de cómo convertimos ese problema en un producto que hoy está en producción.
El problema que veíamos en todas partes
El patrón se repetía: alguien abre el PDF de una factura, lee el importe, copia la base, el IVA, la fecha y el número, y lo teclea en el software de contabilidad. Por cada factura, unos minutos; por cada mes, horas. Y, peor que el tiempo, los errores: un IVA mal puesto o un NIF cambiado que no se detecta hasta el trimestre. Lo contamos en su momento en cómo la IA cambia la gestión de facturas; InvoiceData fue nuestra respuesta a ese dolor.
Por qué un OCR genérico no bastaba
La primera tentación es coger un OCR cualquiera y listo. Pero un OCR convierte imagen en texto: sabe que en una zona pone «1.210,00 €», no si eso es la base, el total o un descuento. Y montar plantillas por proveedor —«aquí va el IVA, aquí el NIF»— funciona hasta que cambia el diseño o llega un proveedor nuevo. Necesitábamos algo que entendiera la factura, no que memorizara posiciones. De ahí la decisión de fondo: IA que comprende la estructura del documento, sin plantillas.
La decisión clave: pensar para España
El segundo gran principio fue no hacer «un lector de facturas del mundo», sino uno bueno para la fiscalidad española. Eso obligó a resolver cosas que un producto genérico ignora: validar el NIF/CIF con su dígito de control, desglosar el IVA por tipo (4 %, 10 %, 21 %), y reconocer retenciones de IRPF y recargo de equivalencia. Lo desarrollamos en validación fiscal de facturas con IA. Esa especialización es justo lo que separa una herramienta útil de una anecdótica.
Los retos por el camino
- La variedad infinita de formatos: cada proveedor diseña su factura a su manera. La IA tenía que generalizar a documentos que nunca había visto, no encajar moldes.
- Cuando los números no cuadran: bases que no suman con el total, duplicados, importes ambiguos. Decidimos que el sistema avisara en lugar de inventar, marcando lo dudoso para revisión humana.
- Que entrara en el flujo real: de poco sirve extraer si luego no puedes usar el dato. Por eso priorizamos la exportación a Excel, CSV, JSON y API, para que encaje en la contabilidad que cada cliente ya tiene.
Cómo lo validamos
Aplicamos la misma receta que recomendamos a cualquiera que automatice: empezar acotado y medir. Cogimos lotes reales de facturas, comparamos lo que extraía InvoiceData con la contabilidad ya hecha a mano y afinamos sobre los casos que fallaban. Ese contraste —dato a dato— fue lo que nos dio la confianza para sacarlo.
Dónde está hoy
InvoiceData ya está disponible. Puedes probarlo con 5 escaneos gratis al mes en invoicedata.es o ver la ficha en nuestra página de producto. Y es solo un ejemplo de los casos de uso de IA en pymes que pueden dar este salto.
Si tienes un problema repetitivo que crees que se podría convertir en producto o automatización —como nos pasó a nosotros con las facturas—, cuéntanoslo o agenda una llamada gratuita y lo vemos juntos.
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