anyformat transforma documentos complejos y no estructurados en datos fiables, verificables y accionables mediante IA avanzada. Permite a organizaciones públicas y privadas automatizar flujos documentales críticos con altos niveles de precisión, trazabilidad y privacidad.
Autoría
Anyformat SL
Categoría
Gobernanza y participación
Localización
Madrid
Tecnologías clave
Machine learning
Deep learning
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Visión artificial
Generative AI (texto, imagen, voz o código)
Nivel de madurez tecnológica
TRL 9 — Sistema probado en entorno operativo real
Beneficiarios
Directos:
– Equipos legales, administrativos, compliance y operaciones.
– Organismos públicos que manejan grandes volúmenes de documentación.
– Empresas que necesitan datos fiables para análisis, auditorías o decisiones.
Indirectos:
– Ciudadanía que depende de trámites más rápidos y libres de errores.
– Profesionales liberados de tareas repetitivas, permitiendo trabajo de mayor valor.
– Entornos donde la agilidad documental impacta servicios esenciales (justicia, educación, sanidad, servicios sociales).
Indicadores o KPI de impacto
Valores aproximados basados en clientes y pilotos actuales:
– Más de 15 millones de páginas procesadas en escenarios reales y preproducción.
– Reducción de hasta el 90% en tiempos de procesamiento documental.
– Ahorro operativo medio hasta el 70% para equipos legales y administrativos.
– Tasa de precisión superior al 95% en flujos estructurados.
– Cero incidentes de fuga de datos, gracias a arquitectura privacy-first y despliegues controlados.
– Tiempos de puesta en marcha 10x inferiores respecto a soluciones tradicionales de OCR.
Capacidad tecnológica del proyecto
anyformat combina:
– Computación en contenedores altamente optimizados.
– Frameworks como PyTorch, Transformers, LangGraph y motores multimodales.
– Modelos LLM generalistas y modelos especializados en documentos.
– Pipelines de OCR, visión, NLP, layout analysis y generative reasoning.
– Integraciones API-first, SDKs y una interfaz de orquestación no-code.
– Observabilidad end-to-end con trazabilidad completa, métricas y auditoría.
Sostenibilidad, huella ambiental y licencia social
– Arquitectura optimizada para reducir cómputo, reutilizar inferencias y minimizar cargas.
– Posibilidad de despliegues locales que disminuyen transferencia de datos y energía cloud.
– Mecanismos para reducir sesgo algorítmico en clasificación y extracción.
– Transparencia y explicabilidad para reforzar la confianza de usuarios finales y organismos reguladores.