{"id":42377,"date":"2024-07-03T13:48:43","date_gmt":"2024-07-03T13:48:43","guid":{"rendered":"https:\/\/dinocloud.com\/?post_type=success-case&p=42377"},"modified":"2025-04-30T15:17:19","modified_gmt":"2025-04-30T15:17:19","slug":"gcg-control","status":"publish","type":"success-case","link":"https:\/\/dinocloud.com\/es\/casos-de-exito\/gcg-control\/","title":{"rendered":"Historia de \u00c9xito \u2013 GCG Control"},"content":{"rendered":"\n
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CASO DE \u00c9XITO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Transformaci\u00f3n Digital en Audior\u00eda Legal<\/h1>

Transformando a uno de los l\u00edderes en auditor\u00eda en Am\u00e9rica Latina gracias al poder de la inteligencia artificial.<\/p><\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n

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Sobre GCG Control<\/h2>
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GCG Control se especializa en control de documentos y auditor\u00eda de contratistas en toda Am\u00e9rica Latina. Protegen a las empresas identificando riesgos antes de que se conviertan en problemas, ofreciendo soluciones personalizadas a trav\u00e9s de su tecnolog\u00eda propia. Sus servicios ayudan a reducir reclamos sindicales, demandas laborales, retrasos en la entrada y horas sobrepagadas, garantizando el cumplimiento y la eficiencia operativa para sus clientes.<\/p>\n IR A GCG CONTROL<\/a>\n <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n

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Control humano desde la creaci\u00f3n de la empresa<\/strong><\/h2>
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GCG es una empresa cuyo objetivo es analizar la validez de diversos documentos legales para sus clientes finales. Esta validaci\u00f3n se realiza heur\u00edsticamente a trav\u00e9s de procesos manuales, donde cada documento debe ser analizado, revisado y aprobado seg\u00fan un n\u00famero determinado de validaciones. Este proceso manual se convierte en una tarea que requiere mucho esfuerzo y tiempo debido a la cantidad de archivos que GCG tiene que procesar. Adem\u00e1s, existe la complejidad de que cada tipo de archivo puede presentarse en diferentes formas y la estructura de estos puede no estar definida, lo que hace que la validaci\u00f3n sea un esfuerzo considerable.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n

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Un giro estrat\u00e9gico digital en el ecosistema legal<\/strong><\/h2>
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Martin Mora, CEO de la empresa, solicit\u00f3 la ayuda de DinoCloud en su proceso de transformaci\u00f3n digital. Dado que la empresa no encontr\u00f3 ninguna soluci\u00f3n en l\u00ednea para el an\u00e1lisis de documentaci\u00f3n legal en pa\u00edses latinoamericanos, no hab\u00eda una alternativa lista para el an\u00e1lisis humano e intervenci\u00f3n en sus procesos comerciales actuales.<\/p>\n\n\n\n

Mart\u00edn explic\u00f3 la necesidad de crecer de manera exponencial sin la necesidad de aumentar el personal cada vez, y la necesidad de crear una soluci\u00f3n digital que pudiera abrir puertas a nuevos despachos de abogados en la b\u00fasqueda de software para procesamiento legal en l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n

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El desaf\u00edo: Abordar varios formatos diferentes de documentos<\/strong><\/h2>
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Construir una soluci\u00f3n digital para GCG Control implica abordar la complejidad y el volumen de diversos documentos legales que requieren validaci\u00f3n. El proceso manual actual es intensivo en mano de obra y no sostenible para escalar, ya que cada nuevo cliente o tipo de documento requiere personal adicional. El desaf\u00edo consiste en desarrollar un sistema digital que pueda analizar, revisar y validar eficientemente estos documentos, garantizando el cumplimiento legal sin necesidad de aumentar proporcionalmente el personal. Este sistema debe manejar diversos formatos y estructuras de documentos, automatizar el proceso de validaci\u00f3n y soportar el crecimiento exponencial del negocio.<\/p>\n\n\n\n

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An\u00e1lisis Propuesto<\/strong><\/h2>
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Para abordar este caso particular, DinoCloud decidi\u00f3 analizar diferentes t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, especialmente enfoques de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Dado que los archivos pueden llegar en diferentes formatos (PDF, PNG, JPEG), se decidi\u00f3 extraer el texto de los documentos utilizando t\u00e9cnicas de reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR). Para identificaciones de im\u00e1genes (como firmas, logotipos, detecci\u00f3n de c\u00f3digos QR, etc.), se propuso utilizar una t\u00e9cnica de clasificaci\u00f3n utilizando redes neuronales convolucionales. Luego, para el reconocimiento de informaci\u00f3n a partir del texto extra\u00eddo, se utilizar\u00e1n t\u00e9cnicas de reconocimiento de entidades nombradas (NER), aprovechando modelos de lenguaje grandes actuales.<\/p>\n\n\n\n

A partir de la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n, las validaciones podr\u00edan llevarse a cabo mediante configuraciones seg\u00fan el tipo de archivo en cuesti\u00f3n, acelerando su implementaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Las tecnolog\u00edas involucradas en la soluci\u00f3n fueron:<\/p>\n\n\n\n