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Datos Oscuros y Documentos

Convertir documentos infrautilizados en conocimiento trazable y accionable.

El reto de negocio

PDFs, correos y conversaciones suelen quedar fuera del reporting. La extracción puede perder tablas, fechas o contexto; un documento escaneado exige OCR y control de calidad.

Proceso y metodología

Inventario, clasificación documental, extracción de texto y detección de entidades. Separación entre hechos citados, hipótesis e información insuficiente. Los documentos se tratan como datos, nunca como instrucciones del sistema.

Indicadores y validación

Cobertura de extracción, campos faltantes, duplicados y hallazgos con cita verificable. La confidencialidad y los permisos se revisan antes de ampliar el alcance.

La solución que entregamos

Informe de hallazgos y fuentes con prioridades de negocio. El análisis inicial de un archivo no equivale a integrar todos los sistemas corporativos.

Del hallazgo a la decisión

Primero se confirma el alcance y la calidad de la fuente. Después se distingue lo observado de lo inferido y se revisa una muestra de evidencias. La entrega reúne prioridades, datos pendientes, responsables sugeridos y un plan 30-60-90 días. Las integraciones, monitorización continua y ejecución de acciones requieren configuración específica y aprobación.

Referencia: NIST · AI Risk Management Framework