Dashboard web de operación
Interfaz donde el asistente sube documentos, revisa lo extraído y aprueba la carga.
Sistema con IA generativa para extraer datos de informes de auditoría y cargarlos automáticamente al portal de la Superintendencia de Compañías del Ecuador. Tres alcances, del asistido al totalmente autónomo.
HLB necesita subir los informes de auditoría externa de cada una de sus compañías clientes al portal de la Superintendencia. Hoy lo hacen a mano: abren documentos, copian datos, llenan formularios uno por uno. El objetivo es automatizar ese flujo con inteligencia artificial.
El proceso es manual. Un asistente revisa PDFs, Words y escaneos; extrae datos específicos y los ingresa al portal. Cada compañía toma entre 2 y 3 horas. Con una cartera grande, esto son cientos de horas al año.
Un sistema donde el asistente sube una carpeta de documentos del cliente, la IA extrae todos los datos en minutos, un humano revisa y aprueba, y un bot carga todo al portal sin intervención adicional.
El corazón del sistema es el mismo en las tres opciones. Lo único que cambia es cómo se resuelve el CAPTCHA del portal de la Super. El resto es idéntico.
La única diferencia real entre las tres opciones es cómo se resuelve el CAPTCHA y cuánta intervención humana hay. Mientras más autónomo, más caro y más riesgoso. La opción A es la que recomendamos: es el equilibrio perfecto entre ahorro de tiempo y seguridad operativa.
| Aspecto | A — Asistida | B — Stealth | C — Autónoma |
|---|---|---|---|
| Desarrollo | $5,800 + IVA | $7,200 + IVA | $8,500 + IVA |
| Tiempo de entrega | 1 mes | 1.5 meses | 2 meses |
| Quién resuelve el CAPTCHA | Humano (1 vez al día) | Humano (ocasional) | Servicio externo pagado |
| Intervención humana diaria | ~5 minutos | ~2 minutos | Ninguna |
| Riesgo legal ante la Super | Bajo | Medio | Alto |
| Estabilidad a largo plazo | Alta | Media | Variable |
| Mantenimiento mensual (post entrega) | $380/mes | $550/mes | $720/mes |
Todo lo que se construye del lado de datos, IA y portal es idéntico en las tres opciones. La diferencia está solo en la capa antibot del bot.
Interfaz donde el asistente sube documentos, revisa lo extraído y aprueba la carga.
Lectura automática de PDFs, Word y escaneos. Extrae 20+ campos estructurados.
Login, navegación, búsqueda por RUC y llenado completo de módulos A hasta G.
Lectura de documentos de entrega escaneados o fotografiados desde celular.
Chequeo automático de la tabla de equivalencias antes de enviar al portal.
Historial completo: qué cliente se cargó, cuándo, quién aprobó, captura de validación.
Avisos al asistente cuando el bot necesita un CAPTCHA o termina una carga.
Manual de usuario + 2 sesiones de entrega con el equipo de HLB.
Tecnologías maduras, estándar de la industria, sin dependencias raras. Todo mantenible y escalable.
Queremos que HLB arranque con expectativas reales. Estos son los puntos que preferimos aclarar ahora, no después.
La Superintendencia actualiza el sitio sin avisar. Cuando lo hacen, la automatización puede romperse hasta que ajustemos los selectores. Por eso recomendamos contratar mantenimiento mensual desde el día uno.
Cada auditor redacta distinto. La IA extrae correctamente entre 85% y 95% de los casos. El 5-15% restante requiere revisión humana antes de cargar. Por eso el paso de aprobación en el dashboard no es opcional.
Si el documento de entrega viene como foto borrosa o torcida, el OCR puede fallar. En esos casos el sistema marca el campo como "requiere revisión manual" y el asistente lo completa a mano.
Las opciones A y B son 100% seguras legalmente. La opción C usa un servicio externo que, aunque técnicamente funciona, está en un área gris respecto a los términos de uso del portal. Si se elige esta opción, HLB asume por escrito el riesgo operativo ante la Super.
Estructura de pago estándar para cualquiera de las tres opciones. Se factura con IVA 15%.
Para cerrar la propuesta y ajustar el cronograma, necesitamos estos insumos. No son bloqueantes para firmar, pero sí para empezar a ejecutar.
Una cuenta de auditor externo (aunque sea de sandbox) para mapear los módulos A-G con precisión.
Casos reales completos (anonimizados si hace falta) para medir variabilidad y afinar la IA.
Cuántas compañías procesa HLB al mes. Define si hace falta optimizar para batch o para tiempo real.
Si viene dentro del informe principal o como anexo aparte. Afecta el flujo de extracción.
Cuando decidan la opción y nos pasen los insumos, podemos tener el kick-off en menos de una semana.
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