Objetivos de aprendizaje
- Convertir facturas en datos estructurados.
- Detectar campos faltantes o incoherentes.
- Preparar un CSV revisable por una persona.
En cristiano: extracción estructurada. Es pedir a la IA que no “resuma” una factura, sino que devuelva campos concretos: emisor, fecha, base, IVA, total, vencimiento y concepto.
Devuelve SOLO JSON válido con esta estructura:
{
"numero_factura": "",
"fecha": "",
"emisor": "",
"nif_emisor": "",
"cliente": "",
"base_imponible": 0,
"iva": 0,
"total": 0,
"vencimiento": "",
"alertas": []
}
Si falta un dato, deja el campo vacío y añade una alerta. Idea clave. La IA puede preparar el trabajo; la contabilidad final debe revisarla una persona. El valor está en ahorrar lectura y picado manual, no en delegar responsabilidad.
Checks automáticos útiles
- Total = base + IVA - retenciones, si aplica.
- Fecha y vencimiento tienen formato coherente.
- NIF/CIF no está vacío.
- Proveedor ya existe o se marca como nuevo.
- Importe alto requiere revisión manual.
Cuidado. No subas facturas reales a servicios externos sin revisar base legal, contrato, finalidad y retención. Para empezar, usa IA local o datos de prueba.
Comprueba que funciona. Procesa tres facturas de prueba: una perfecta, una con campo ausente y una con total incoherente. El sistema debe extraer la primera y marcar alertas en las otras dos.
Guardar y reabrir el proyecto.
Salida recomendada: JSON por factura y un CSV mensual revisable. Evita que el modelo escriba directamente en tu programa contable al principio.
Siguiente misión recomendada
Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Presupuestos y Excel». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.