Asistente IA en el workflow del proceso

Los asistentes de IA incorporan un nuevo tipo de Tarea de Servicio dentro del workflow, mediante la cual es posible activar distintos agentes de inteligencia artificial para dar soporte automático a actividades de procesamiento de documentos, texto e imágenes.

Con estos agentes, Flokzu permite automatizar aún más flujos en los que intervienen datos no estructurados, documentos, imágenes o validaciones que tradicionalmente requieren intervención manual.

¿Cómo configurar el Asistente IA?

El Asistente IA se configura como un tipo de Tarea de Servicio dentro del modelador de procesos.

Para utilizarlo, simplemente arrastra una Tarea de Servicio a su diagrama de workflow y selecciona la opción "AI Assistant".

Una vez seleccionada, podrá elegir el agente específico que desea emplear para esa tarea y configurar sus campos de entrada (qué información le enviará) y sus campos de salida (dónde almacenará la respuesta).

Agentes de IA disponibles

A continuación, describimos los agentes actualmente disponibles y sus casos de uso.

1. Extraer texto de una imagen (OCR)

Este agente actúa como un sistema de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) avanzado. Se le proporciona un archivo de imagen en formato JPEG que esté almacenado en un campo de Flokzu. El asistente analiza la imagen, extrae todo el texto legible que contiene y devuelve el contenido resultante en un campo de tipo texto para su uso posterior en el proceso.

Datos de entrada

• JPG: Campo de tipo Adjunto donde debe cargarse la foto o imagen que contiene el texto a reconocer. El formato de la imagen admitido es jpg/jpeg

Datos de salida

• Texto OCR: Campo de tipo Texto donde se almacenará el contenido identificado en al imagen. Si se espera mucho texto recomendamos utilizar un campo de Texto multilínea o un Rich Text.

2. Responder preguntas sobre un texto

Este agente se especializa en la búsqueda de información contextual dentro de un documento. Recibe un archivo PDF y una pregunta específica (enviada como texto). La IA leerá y comprenderá el documento para formular una respuesta basada exclusivamente en la información contenida en ese archivo.

Datos de entrada

• PDF: Campo de tipo Adjunto donde debe cargarse el documento PDF que contiene la información de referencia.
• Pregunta: Campo de tipo Texto con la pregunta específica a responder.

Opcionalmente, la pregunta puede configurarse directamente en el conector del Asistente, en lugar de seleccionar un campo.

Datos de salida

• Respuesta: Es el campo de tipo de Texto donde se almacenará la respuesta

3. Analizar sentimiento y tono de un texto

Este agente procesa un bloque de texto (como el cuerpo de un email, un comentario de formulario o una nota interna) y lo evalúa para determinar el sentimiento y el tono.

El sentimiento detectado puede ser uno de los siguientes: joy (alegría), love (amor), anger (enojo), surprise (sorpresa), sadness (tristeza), neutral (neutral).

El tono general se clasifica como positive (positivo), negative (negativo) o neutral (neutral).

Datos de entrada

• Texto: Es el campo de tipo Texto cuyo contenido será evaluado por el agente.

Datos de salida

• Sentimiento: Es el campo de tipo Texto donde se almacenará el sentimiento específico identificado en el texto (ej. joy, anger, neutral).
• Tono: Es el campo de tipo Texto donde se almacenará la clasificación del tono general del texto (ej. positive, negative, neutral).

4. Clasificar facturas automáticamente

Este agente está entrenado específicamente para procesar documentos contables. Recibe imágenes JPEG/JPG de facturas, recibos o documentos similares. El asistente identifica el tipo de documento y lo clasifica según las siguientes categorías predefinidas:

• Purchase Invoice
• Sales Invoice
• Service Invoice
• Credit Note
• Debit Note
• Proforma Invoice
• Tax Invoice
• Commercial Invoice

Datos de entrada

• JPG: Es el campo de tipo Adjunto donde debe cargarse la imagen del documento a clasificar

Datos de salida

• Clasificación: Es el campo de tipo Texto donde se almacenará la clasificación detectada (ej. Credit Note, Tax Invoice, Debit Note).
• Confianza: Es un campo de tipo* Texto *donde se guardará el nivel de confianza de la predicción.

5. Generar resumen automático de un PDF

Ideal para manejar grandes volúmenes de información, este agente toma un documento PDF (generalmente extenso) y genera un resumen conciso y coherente de su contenido. El resumen se entrega como un campo de texto, listo para ser utilizado en notificaciones o tareas posteriores.

Datos de entrada

• PDF: Campo de tipo Adjunto donde debe cargarse el archivo PDF que será analizado y resumido.

Datos de salida

• Resumen: Campo de tipo Texto o Rich Text donde se almacenará el resumen conciso del contenido del documento.

6. Validar información entre documentos

Esta es una herramienta avanzada de validación cruzada. Permite cargar múltiples documentos (soporta una combinación de archivos PDF, DOCX e imágenes JPG/PNG) y realizar una consulta para comparar datos entre ellos. Es ideal para asegurar la consistencia de la información a través de diferentes fuentes.

Datos de entrada

• Consulta: Campo de tipo Texto donde se introduce la consulta o pregunta específica a validar entre los documentos proporcionados. Opcionalmente, la consulta puede configurarse directamente en el conector del Asistente, en lugar de seleccionar un campo.
• Adjunto 1, 2 y 3: Campos de tipo Adjunto con los archivos que el agente utilizará para la validación cruzada. Los formatos permitidos son: PDF, DOCX y JPG/PNG.

Datos de salida

• Resultado (Validación SI/NO): Campo de tipo Texto donde el agente devolverá el resultado de la validación en formato booleano (true/false). El agente interpreta la consulta como una validación de Sí/No.
• Respuesta: Campo de tipo Texto o Rich Text donde el agente devolverá la respuesta a la consulta formulada.
• Razonamiento: Campo de tipo Texto o Rich Text donde el agente mostrará el proceso lógico o la justificación utilizada para llegar a la respuesta.

Actualizado el: 20/11/2025