Columna | Cincuenta proveedores nuevos, cincuenta cuentas por asignar. Esto es lo que construimos para revolverlo.

Columna de Piero Oporto, Data & IA en Clay

Me tocó ser parte de uno de los proyectos que más me ha enseñado desde que estoy en Clay: categorizar clientes y proveedores automáticamente con la IA de Clay, GracIA. No tanto por su complejidad técnica, aunque la tuvo, sino porque me obligó a entender bien el problema antes de pensar en la solución.

El problema que parece menor hasta que lo ves en vivo

En contabilidad, cada proveedor o cliente necesita una cuenta contable asociada para que el sistema procese sus documentos automáticamente. Según el equipo o la plataforma cambia de nombre (asignar cuentas, clasificar proveedores, categorizar razones sociales), pero la fricción es siempre la misma.
Cuando llega una factura de un proveedor nuevo y esa asociación no existe, alguien tiene que entrar al sistema, buscar la cuenta correcta y asignarla a mano. Un RUT toma minutos. Cincuenta RUTs, una tarde. Y mientras eso no ocurre, los documentos esperan. No se contabilizan. El cierre también espera. Es el tipo de cuello de botella que no aparece en ningún reporte, hasta que ya está frenando todo.
La idea es simple: cuando llega un proveedor nuevo, GracIA sugiere al contador a qué cuenta corresponde. Lo que antes tomaba minutos por RUT, pasa a segundos.

Lo entretenido fue lo que aprendí en el camino

Procesar todo el historial parecía inviable al principio porque no escalaba, y buena parte del proyecto fue derribar esa barrera. Invertimos el orden del procesamiento y exploramos distintos modelos hasta dar con la combinación justa: uno para el procesamiento histórico y otro para las sugerencias en tiempo real, sin perder calidad en las recomendaciones. Lo que empezó como un "no se puede" se volvió viable, y esos son los problemas que más entretiene resolver.

Lo que más trabajo dio no fue el modelo

Buena parte de mi tiempo no lo invertí en el modelo de IA, sino en lo que lo rodea: las métricas, los controles de calidad, la trazabilidad de cada sugerencia. Y valió la pena: gracias a esa observabilidad detectamos a tiempo un problema silencioso en producción que sin ella habría pasado invisible. Entender cómo funcionaba el sistema, no solo si funcionaba, fue lo que marcó la diferencia.

Un proyecto de muchas manos

Mi nombre está en varios commits, pero este proyecto es de muchas manos: diseño, backend, soporte, y usuarios reales que probaron versiones intermedias y nos dijeron exactamente qué no funcionaba. Invertí semanas en una primera versión y meses de trabajo en conjunto antes de salir a producción. Saber que ese esfuerzo hoy ayuda a cientos de personas que usan Clay todos los días es de las sensaciones más satisfactorias que me llevo.
Y esto no termina acá. La observabilidad que construimos y el feedback de los propios clientes mantienen este producto en mejora constante, como tantas otras funcionalidades de Clay.

Lo que me llevo

Hoy la función está disponible para todos los usuarios de Clay: GracIA analiza el historial de cada RUT, lo cruza con patrones de empresas similares y propone la cuenta correcta, lista para confirmar. Pero lo que más me llevo no es la función en sí, es esto: la IA aplicada tiene menos que ver con modelos impresionantes y más con entender bien el problema. El modelo es una parte pequeña de un sistema que tiene que funcionar en producción, con datos reales, para personas que no tienen tiempo de revisar si la IA se equivocó.

Por Piero Oporto, Data & IA en Clay.

¿Quieres ver cómo funciona en tu operación?

Si manejas un volumen alto de proveedores o clientes y la asignación de cuentas es un cuello de botella, podemos mostrarte cómo lo resuelve Clay con una breve conversación. Agenda aquí.