Comparar cotizaciones con IA sin perder las condiciones importantes

Imagen ilustrativa del archivo visual de Pufers.

Llegan tres cotizaciones para la misma compra: un PDF con una tabla, un correo con precios y un documento escaneado. Una incluye despacho, otra cobra por caja y la tercera no indica cuándo vence la oferta. Copiar los montos a una planilla parece sencillo hasta que alguien pregunta si se comparó lo mismo.

La IA puede ayudar a ordenar esa información. Para una empresa chilena que compra insumos o contrata servicios, su primer trabajo útil puede ser construir una comparación verificable. Elegir al proveedor requiere entender las condiciones que quedaron detrás de cada número.

Define qué vas a comparar antes de subir archivos

Como propuesta de trabajo, prepara una plantilla con campos fijos: proveedor, producto o servicio, cantidad, unidad, moneda, precio, impuestos según lo declarado, despacho, plazo de entrega y vigencia. Agrega una columna para condiciones o exclusiones y otra para la ubicación de la información original.

Si un dato no aparece, la celda debe decir “no informado”. No le pidas al modelo que complete lo que probablemente quiso decir el vendedor. Una tabla llena puede dar una falsa sensación de certeza cuando mezcla información extraída con suposiciones.

También conviene separar el texto original de cualquier normalización. Guarda “caja de doce unidades” tal como aparece y, en otra columna, la cantidad de unidades usada para comparar. Así será posible revisar el cálculo después.

Extraer un dato no significa interpretarlo correctamente

Una herramienta puede leer bien un número y asignarlo al campo equivocado. Por ejemplo, confundir un subtotal con el total o asociar un plazo a una línea distinta del documento. El problema puede estar en la lectura del archivo, en la estructura de la tabla o en la interpretación.

La documentación de Microsoft sobre confianza en extracción documental distingue señales relacionadas con palabras y campos, y recomienda incorporar revisión humana cuando corresponda. No todos los campos entregan una puntuación de confianza.

Si tu herramienta muestra esas puntuaciones, úsalas para priorizar revisiones. Nuestra recomendación es comprobar siempre los campos que cambian la decisión de compra, aunque la herramienta parezca segura. Un precio bien leído sigue siendo incomparable si corresponde a otra unidad.

Compara bajo una misma base, con supuestos visibles

Considera este ejemplo hipotético: un proveedor ofrece diez unidades sueltas y otro una caja de doce. Dividir el precio de la caja por doce permite observar un valor unitario, pero no implica que puedas comprar solo diez unidades a ese precio. La cantidad mínima sigue importando.

Algo parecido ocurre con las monedas. Si una propuesta está en pesos y otra en dólares, registra el tipo de cambio, su fecha y quién lo definió antes de convertir. La IA no debería elegir una referencia silenciosamente. Mantén a la vista tanto el monto original como el convertido.

No sumes automáticamente condiciones que el documento no explica. Si una oferta dice que el despacho se cotiza aparte, conserva esa diferencia como pendiente. El resultado puede ser una comparación provisional que todavía necesite preguntas al proveedor.

Exige una fuente por cada condición decisiva

Para revisar la tabla, una persona debe poder volver al párrafo, correo o página que respalda cada dato. Un enlace al archivo completo ayuda, pero una referencia a la página y al fragmento permite encontrar la evidencia más rápido.

Prueba la trazabilidad con una condición fácil de pasar por alto: instalación excluida, disponibilidad sujeta a confirmación o plazo contado desde la recepción del anticipo. Si el resumen borra esa condición, puede cambiar el sentido de la oferta aunque copie correctamente todos los precios.

El pedido al asistente puede ser concreto: “Extrae los campos de esta plantilla, conserva el texto de las condiciones, marca lo que falta y señala la fuente. No recomiendes un ganador todavía”. Es una instrucción propuesta para el piloto, no una garantía de funcionamiento.

Evalúa con documentos distintos antes de usarlo a diario

Google Document AI explica que la evaluación compara las predicciones con anotaciones de referencia, y permite revisar resultados por campo. Ese enfoque es útil para diseñar una prueba propia: preparar respuestas correctas y contrastarlas con lo que entrega el sistema.

Incluye cotizaciones con tablas partidas, escaneos poco nítidos, unidades distintas y condiciones en notas al pie. Revisa por separado errores en precios, cantidades y plazos. Un buen promedio puede ocultar un campo decisivo que falla repetidamente.

Empieza con documentos ficticios o autorizados y una persona responsable de validar la comparación. Cuando la tabla sea comprobable, podrás usarla para preparar preguntas y reducir trabajo de transcripción. La aprobación de la compra debe seguir el procedimiento de la empresa, con las diferencias y pendientes visibles.

Fuentes técnicas consultadas el 2 de noviembre de 2026. Los ejemplos y el flujo de trabajo son propuestas ilustrativas, no casos ni resultados atribuidos a Pufers.