Qué muestras utilizar para probar una extracción de pedidos de transporte

Diseña una matriz de casos antes de recoger PDFs

Cruza clientes o plantillas, calidad de archivo, idioma cuando sea relevante, formato de fechas y complejidad del pedido. Añade correos que contradicen un adjunto, varias paradas, páginas ausentes, unidades distintas y copias corregidas. No hace falta cubrir todas las combinaciones posibles para empezar, pero sí saber cuáles quedan fuera. Usa documentación autorizada o ejemplos sintéticos claramente identificados, conservando los originales de evaluación en un espacio restringido. Anonimiza sin destruir el formato que quieres poner a prueba.

Prepara una respuesta de referencia revisada

Una persona que conoce la operativa identifica el valor correcto de cada campo evaluado y su ubicación. También marca los casos en los que la respuesta correcta es pedir revisión: no obligues a inventar un dato para completar la tabla. Resuelve discrepancias entre revisores antes de usar el conjunto como medida. La documentación de Document Intelligence distingue exactitud y confianza por campo; una puntuación del extractor no sustituye comparar su propuesta con esta referencia verificada.

Mide las decisiones además de los aciertos

Cuenta errores por campo crítico, omisiones, revisiones justificadas y casos aceptados indebidamente. Separa resultados por plantilla y dificultad para que un grupo grande de documentos fáciles no oculte un formato problemático. Reserva documentos que no utilizarás para ajustar umbrales: si corriges reglas mirando todos los resultados, ya no tienes una comprobación independiente. Antes de ampliar el alcance, incorpora una evaluación nueva para el formato añadido. Un tamaño pequeño ofrece indicios, no una garantía para cualquier pedido futuro.

Incluye una prueba que deba fallar

Ejemplo hipotético: el PDF dice recogida el día doce y el correo posterior la cambia al trece. La salida correcta muestra el conflicto y conserva las dos fuentes hasta que tráfico revise. Prueba también un destino ilegible y una referencia repetida con datos distintos. Registra qué detectó el sistema y qué habría ocurrido sin revisión. La prueba se considera insuficiente si solo demuestra que el extractor devuelve texto o un JSON válido.

Fuentes y documentación

• Microsoft: exactitud y confianza en Document Intelligence — La confianza por campo y la exactitud se evalúan con documentos representativos; no equivalen a aprobación profesional.