Producto · Deskflow
Entran deals. Salen veredictos auditados.
Lee los documentos del deal, aplica el rulebook que ya escribiste, y entrega un veredicto con el razonamiento adjunto.
Solo las excepciones llegan a tu equipo. Todo lo demás sale con veredicto, observaciones y recomendaciones adjuntas.
En producción sobre unos 1,000 deals a la semana.
VEREDICTO · DEAL 4471
- VIN cruzado en 5 documentos OK
- Lien payoff verificado contra carta del banco OK
- Odómetro vs historial del vehículo OK
- Nombre: título vs identificación ALERTA
CONCERN · SEVERIDAD MEDIA
El título dice JOHN SMITH; la identificación dice JOHN SMITH JR. El affidavit de un solo nombre adjunto no está notarizado.
Requiere revisión humana: puente de sufijo sin affidavit notarizado. Todo lo demás verificado.
decisión en 28s · reglas + evaluador IA · razonamiento almacenado
No es procesamiento de documentos. Es un operador.
Toda operación de alto volumen tiene la misma forma: llegan deals con documentos y datos, alguien los revisa contra las reglas, toma una decisión y hace avanzar el deal. Deskflow hace ese trabajo.
Deskflow recibe documentos y datos estructurados, reconoce 46 tipos de documentos en 13 categorías, aplica las reglas específicas de tu empresa y el conocimiento institucional de tu mejor gente, toma la decisión y ejecuta el flujo de principio a fin. Cuando algo cae fuera de las reglas, lo escala a un humano con todo el contexto adjunto.
Las herramientas de extracción se detienen donde empieza el trabajo real: la decisión con criterio. Deskflow está construido para esa decisión. Los documentos son solo la capa de entrada.
Por dentro, dos sistemas revisan cada deal. Un motor de reglas determinístico aplica el rulebook que ya escribiste: tus políticas, 52 jurisdicciones de EE.UU. precargadas, tus umbrales. Un evaluador IA independiente revisa después el deal completo y atrapa lo que las reglas no anticiparon. Las reglas deciden; la IA te avisa cuando duda. Cada veredicto sale con sus observaciones y recomendaciones adjuntas.
Lo que Deskflow no es
Un pipeline, siete etapas
Cada deal recorre el mismo pipeline. La mayoría se completa sin que un humano lo toque; el resto llega a tu equipo pre-analizado.
- 01DocumentosReconoce 46 tipos de documentos en 13 categorías, desde títulos hasta liberaciones de gravamen
- 02ExtracciónLee y estructura cada input
- 03VerificaciónCruza las fuentes entre sí
- 04ReglasAplica tu rulebook más 52 jurisdicciones de EE.UU. precargadas: estados lienholder vs owner, reglas de placas, ELT
- 05DecisiónEntrega un veredicto con observaciones y recomendaciones, con razonamiento
- 06 ExcepciónEscala los casos borde a un humano, con contexto
- 07AprobaciónEjecuta el resultado y cierra el ciclo
Los humanos siguen en el loop donde agregan valor (en las excepciones), no en cada deal.
Cuatro formas en que esto aparece en tu P&L
Los líderes de operaciones no compran IA. Compran throughput, precisión y resiliencia. Cada frente trae su propia prueba.
Menos revisores, mismo volumen
Un cliente automotriz redujo su equipo de revisión de 12 personas a 6 procesando los mismos ~1,000 deals por semana. Las otras seis pasaron de procesar cada deal a resolver solo los que necesitan criterio.
Capacidad sin turno nocturno
El volumen de deals hace peak de noche, 10PM–7AM ET, cuando no hay nadie en turno. Deskflow procesa ese peak en tiempo real; el equipo recoge las excepciones en la mañana.
Errores de 7% a cerca de 1%
La revisión manual dejaba pasar un error en ~7 de cada 100 deals. La captura más común hoy: el título dice JOHN SMITH, la identificación dice JOHN SMITH JR, un mismatch que un revisor cansado deja pasar a la hora seis.
El rulebook, no solo los revisores
52 jurisdicciones de EE.UU. precargadas: estados lienholder vs owner, reglas de placas, electronic lien and title. El rulebook se aplica solo, en vez de vivir en la cabeza de una persona.
Dónde encaja Deskflow y dónde no
Cerca del 80% de los deals son limpios: leer los documentos, aplicar las reglas, listo. El otro 20%, dueños fallecidos, LLCs, trusts, títulos fuera de estado, cambios de nombre, es lo que define tu estructura de costos. Deskflow está construido para ese 20%.
Encaje fuerte
- ✓ Dueños fallecidos, LLCs, trusts, títulos fuera de estado y cambios de nombre aparecen cada semana, no de vez en cuando
- ✓ Alto volumen de deals: cientos a miles por semana
- ✓ 3+ documentos por deal, y las excepciones son las que te cuestan
- ✓ Existen reglas de negocio, ya sea escritas o aprendidas en el trabajo
- ✓ 5–10+ FTEs pasan su día en deals que son limpios hasta que dejan de serlo
- ✓ Los errores tienen consecuencia financiera
- ✓ El 20% difícil se puede definir y enrutar, aunque no se pueda simplificar
No encaja
- ✕ Bajo volumen de deals: la economía no da
- ✕ Las decisiones son mayormente juicio subjetivo, no reglas
- ✕ Flujos únicos y a medida que nunca se repiten
Llamamos a $1.2M al año nuestro umbral: costo laboral, más capacidad bloqueada por el proceso, más error y fuga, sumados. Bajo eso, la economía no da.
En producción: 1,000 evaluaciones por semana
Un marketplace automotriz líder procesa alrededor de 1,000 evaluaciones de vehículos por semana, unos 5 documentos por deal, operado por un equipo de unas 12 personas. Cada revisión le tomaba a un analista con experiencia unos 20 minutos, y los errores se filtraban a una tasa de ~7%. Con Deskflow operando el pipeline, la mitad de los deals hoy se auto-aprueban en menos de dos minutos, y el equipo fue reasignado de procesar a resolver excepciones y trabajo de mayor valor.
~50%
de los deals auto-aprobados en menos de 2 minutos
~70%
del flujo gestionado por IA de principio a fin
20 → 1–2 min
por revisión, en los deals que necesitan un humano
7% → ~1%
tasa de error en el proceso
12 → 6
personas operando; el resto reasignado
10PM–7AM
peak nocturno de volumen procesado sin nadie en turno
Lee los casos completos:
Preguntas que nos hacen los operadores
¿Cómo aprende Deskflow nuestras reglas de negocio?
De dos formas. Las reglas explícitas (políticas, criterios de crédito, umbrales) se codifican directamente. Las reglas aprendidas son el criterio que tus operadores senior aplican sin manual. El name matching es el ejemplo más claro: el motor normaliza sufijos e iniciales, reordena "APELLIDO, NOMBRE" a "NOMBRE APELLIDO", y calcula similitud contra un umbral de 0.75–0.8, así "Mary Smith" y "Mary A. Smith" se resuelven como la misma persona en vez de trabar un deal. Ese umbral, y las reglas de normalización detrás, se capturan trabajando junto a tu equipo durante el despliegue.
¿Qué pasa cuando un deal no calza con las reglas?
Se escala. Deskflow enruta las excepciones a tu equipo con el análisis completo adjunto: qué se revisó, qué pasó y exactamente qué gatilló el escalamiento. Los revisores resuelven casos borde en minutos en vez de rehacer toda la revisión, y las excepciones resueltas retroalimentan el sistema.
¿En qué se diferencia de RPA?
El RPA reproduce clics: necesita inputs limpios, pantallas estables, y se rompe apenas un documento se ve distinto. Deskflow razona sobre documentos contra reglas guardadas en una base de datos, más un evaluador IA independiente, y escala excepciones con contexto. Captura el conocimiento institucional detrás de una decisión, algo que un script no puede representar.
¿Mi equipo pierde el control de las decisiones?
No. Tú defines los límites. Defines qué decide la IA por sí sola, qué requiere aprobación humana y qué se escala siempre. Cada decisión queda registrada con su razonamiento, así que auditoría y compliance ven más por deal que con el proceso manual, no menos.
¿Qué pasa cuando la IA se equivoca?
Se detecta, se mide y se retroalimenta. En nuestra última muestra de QA, 99 deals y 482 documentos, la clasificación documental corrió al 85% de precisión y la precisión de deal-type cerca del 90%. Ya identificamos la causa raíz de las brechas y tenemos un plan para llevar ambas cerca del 96%. Lo que el sistema no tiene claro no se auto-completa: se escala. Cada veredicto queda registrado con los inputs exactos y el razonamiento, así que un humano puede auditar cualquier decisión después. Ves la tasa de error; no la tomas por fe.
¿Cómo sé que sigue juzgando bien seis meses después?
Porque monitoreamos el criterio, no solo el uptime. El sistema compara sus propios patrones de decisión (tasas de aprobación, de escalamiento, confianza) contra líneas base históricas y alarma ante drift en minutos, no semanas. Los cambios de configuración se versionan y comparan como código. Un criterio degradado es un incidente con alerta, no algo que descubres en la revisión trimestral.
Corre los números de tu proceso
Trae un proceso: el volumen, el tamaño del equipo, el costo del error. Te decimos qué tomaría Deskflow y cuánto vale al año.
Sin procesos de venta largos. Partimos de tu flujo actual.