Lab DOC20: LAB-M20 · Repartir las decisiones de extracción entre aprobación automática, segunda pasada por otro modelo y revisión humana según la confianza. **Entorno:** laboratorio 034 con un lote de documentos del dominio elegido de la unidad (finanzas, cumplimiento normativo, legal, salud o administración pública) y un extractor con puntuación de confianza sobre su resultado. **Cuenta de formación:** `[email protected]`. **Resultado observable:** el reparto del lote por las tres ramas de la arquitectura consciente de la confianza —aprobación automática, segunda pasada por otro modelo y revisión humana— y el umbral fijado que lo separa.
La arquitectura consciente de la confianza aplicada al lote: extracción con IA, puntuación de confianza, umbral fijado entre aprobación automática, segunda pasada y revisión humana, y el reparto resultante documento a documento, con la justificación del umbral a partir de los resultados observados.
Tu reto: Tu reto: El laboratorio no aprueba igual todos los resultados: cada documento del lote cae en una de las tres ramas por su puntuación de confianza, el umbral que separa la aprobación automática de la revisión humana se justifica con los datos del lote y no con la comodidad del flujo, y los documentos de confianza media se resuelven con la segunda pasada antes de decidir si bajan a revisión humana.
Necesitas
Pasos
Checklist de calidad
Comparte con tu equipo
Resultado final
La arquitectura consciente de la confianza aplicada al lote: extracción con IA, puntuación de confianza, umbral fijado entre aprobación automática, segunda pasada y revisión humana, y el reparto resultante documento a documento, con la justificación del umbral a partir de los resultados observados.