Cómo automatizar pedidos por email al ERP con IA: el caso de Trans Escapa

En este artículo explicamos cómo resolvimos ese problema para Trans Escapa, una empresa familiar de transporte fundada en 1915 en Olot: un agente de IA que lee los pedidos, los completa con el histórico de la empresa y los inyecta directamente en el ERP. El resultado fue una reducción del 80% en el tiempo de gestión de la entrada manual de pedidos y una velocidad de procesamiento cinco veces mayor.

El problema: el email como canal de pedidos

Trans Escapa es una compañía centenaria con una sólida implantación en la distribución nacional y europea. Su departamento de tránsito recibe entre 300 y 500 emails diarios con solicitudes de pedidos. El volumen era solo una parte del reto. Lo que realmente complicaba la operativa eran cuatro características de esos correos:

• Información sin estructura. Los datos llegaban como texto libre en el cuerpo del email, como tablas dentro de un PDF adjunto o como capturas de pantalla incrustadas. Alguien tenía que interpretar y clasificar cada formato antes de introducir nada en el sistema.
• Varios pedidos en un solo correo. Un único email podía contener múltiples pedidos que el equipo debía identificar e individualizar uno a uno.
• Datos muy variables. Las direcciones de origen y destino suelen ser estables, pero volúmenes, cargas, especificaciones de transporte y precios cambian de un pedido a otro y de un cliente a otro.
• Información incompleta. Los clientes habituales omiten datos que dan por sabidos, como la dirección exacta de recogida si solo operan desde una sede. El equipo los completaba de memoria o llamando para confirmar.

El efecto acumulado era un cuello de botella: el equipo de tránsito dedicaba su tiempo a transcribir en lugar de resolver incidencias complejas.

Por qué las plantillas y el OCR clásico se quedan cortos

La primera idea suele ser crear reglas fijas o plantillas por cliente: si el correo viene de tal remitente, busca este campo en esta posición. Funciona mientras el formato no cambie. En cuanto un cliente modifica su tabla, adjunta una captura en lugar de un PDF o mezcla dos pedidos en un mismo mensaje, el sistema falla y el trabajo vuelve a ser manual.

El OCR tradicional tiene un límite parecido: extrae texto, pero no entiende el contexto. No sabe distinguir un código postal de una cantidad, ni deducir que una dirección de recogida omitida corresponde a la sede habitual de ese cliente. Para ese salto hace falta un sistema que lea como lo haría una persona con experiencia y que además conozca el histórico de la empresa.

Cómo funciona un agente de IA que lee pedidos y los vuelca al ERP

La solución que diseñamos en Canigo para Trans Escapa es un agente de IA a medida, multimodal y con aprendizaje continuo. Sus piezas principales son estas:

1. Lectura multimodal. El agente analiza el texto libre del cuerpo del correo, los documentos PDF adjuntos y las imágenes o capturas de pantalla, combinando OCR e inteligencia artificial. No importa cómo presente el cliente la información.
2. Desglose automático de pedidos. Si un email contiene varios pedidos, el agente los identifica, los separa y extrae los datos de cada uno por separado.
3. Enriquecimiento con el histórico. Cuando un pedido llega incompleto, el agente contrasta el remitente con el histórico de la empresa y rellena los datos que faltan, como las direcciones exactas de recogida y entrega de clientes recurrentes.
4. Aprendizaje a partir de las correcciones. Durante las fases iniciales, el sistema aprende de los ajustes puntuales que hacen los operarios, de modo que gana precisión con cada pedido procesado.
5. Integración nativa con el ERP. Una vez extraídos, validados y enriquecidos los datos, el agente se conecta al ERP de Trans Escapa e inyecta los pedidos automáticamente. La facturación, la logística y la asignación de rutas continúan de inmediato.

Este enfoque es el que aplicamos en nuestros agentes de IA y en nuestras automatizaciones con IA: sistemas que se adaptan a las excepciones en lugar de romperse con ellas.

Resultados del caso Trans Escapa

Los resultados publicados del proyecto son tres:

• 80% menos de tiempo de gestión en la entrada manual de pedidos.
• 100% de integración nativa, con inyección directa en el ERP.
• Velocidad de procesamiento x5, tanto en el procesamiento como en la respuesta operativa.

Puedes leer el proyecto completo en el caso de éxito de Trans Escapa.

Qué necesita tu empresa para replicarlo

No todas las empresas están en el mismo punto de partida. Antes de plantear un proyecto similar, conviene revisar estos cinco puntos:

• Volumen y repetitividad. Cuanto mayor es el número de pedidos y más repetitivo el proceso, más rápido se amortiza la automatización.
• Canal de entrada. El caso aplica a pedidos que llegan por correo electrónico, ya sea en texto, PDF o imagen.
• Un sistema de destino con integración posible. El ERP o el sistema de gestión debe permitir la inserción automática de datos, por API o por otro mecanismo de integración.
• Histórico de datos. Un historial de pedidos y clientes es lo que permite completar la información que falta.
• Una fase de supervisión humana. Las primeras semanas, el equipo revisa y corrige. Esa supervisión es la que entrena al sistema y genera confianza.

Si no estás seguro de que tu caso encaje, nuestra metodología empieza con un diagnóstico gratuito de 30 a 45 minutos y, cuando el proyecto lo permite, con un piloto de entre 2 y 4 semanas que demuestra el retorno en un proceso concreto antes de escalar. Es el mismo planteamiento que explicamos en nuestra página de agencia de IA en Barcelona y en la de agencia de IA en Girona.

¿Quieres automatizar la entrada de pedidos de tu empresa? Cuéntanos cómo te llegan hoy y te diremos qué se puede automatizar y con qué retorno. Primera consultoría sin compromiso. Contacta con nosotros, escríbenos por WhatsApp o agenda una videollamada.