La validación documental consiste en comprobar si un documento (DNI, pasaporte, contrato, título) es real, completo y cumple con lo que exige la ley o tu negocio. Y no es un trámite menor: es una barrera crítica contra errores, fraudes y sanciones.
Validar bien significa:
Saber con quién estás tratando (obligatorio en banca, seguros, RRHH…).
Evitar fraudes con documentos falsos o manipulados.
Cumplir con normativas como KYC, RGPD o leyes laborales.
Asegurar que tus procesos son fiables: contratas, aseguras o certificas solo a quien corresponde.
Tomar decisiones con datos válidos: desde conceder un crédito hasta emitir un diploma.
¿Qué pasa cuando este proceso es manual?
1. Lento y costoso
Revisar documentos uno a uno consume tiempo del equipo.
Se ralentizan procesos críticos como la contratación, alta de clientes o activación de servicios.
2. Mayor riesgo de error humano
Puede pasarse por alto un dato incorrecto o una manipulación digital.
Se aceptan documentos caducados, incompletos o de mala calidad.
3. Exposición a riesgos legales y de seguridad
Almacenar copias de documentos en correos, carpetas compartidas o discos locales viola el RGPD si no se eliminan o protegen adecuadamente.
Un fallo puede implicar multas o pérdida de reputación.
4. Escalabilidad limitada
Si crece el volumen de usuarios, necesitas más personas revisando.
No puedes automatizar decisiones ni integrar flujos con otros sistemas.
🤖 ¿Por qué automatizarlo con IA y Cloud?
Una solución automatizada basada en AWS (como la de la arquitectura de la imagen) te permite:
Validar en segundos, 24/7, sin intervención humana.
Detectar errores o falsificaciones automáticamente.
Integrar con otros sistemas (ERP, CRM, firma digital…).
Eliminar el documento tras validarlo → cero riesgo de filtraciones.
Escalar sin añadir personal.
¿Tienes un proceso parecido que te gustaría automatizar?
Una de las primeras decisiones a tomar en cuanto al almacenamiento de la información es: ¿servidores propios (on-premise) o en la nube (cloud)? Te ayudamos con la elección.
Ambas opciones tienen ventajas e inconvenientes, pero si lo que buscas es flexibilidad, eficiencia y escalabilidad, hay razones de peso para apostar por la nube. Te lo explicamos.
On-premise: control total, eso sí, a un coste elevado
El modelo on-premise implica que los datos se almacenan y procesan en servidores físicos ubicados en las propias instalaciones de la empresa. Sobre esta opción interesa destacar las siguientes:
Ventajas:
Permite tener un control total sobre los datos y la infraestructura en la que se almacenan.
Puede resultar una opción preferible en entornos con requerimientos regulatorios muy estrictos(aunque hoy en día el cloud también ofrece garantías legales elevadas).
Costes predecibles: Una vez realizada la inversión inicial en hardware, los costos pueden ser más predecibles ya que evita depender de tarifas variables de proveedores externos.
Inconvenientes:
Alta inversión inicial: La compra de servidores y equipamiento puede representar un coste importante desde el inicio.
Escalabilidad limitada: En caso de requerirse mayor capacidad, deberá ampliarse la inversión en equipos, y con ello se necesitará más espacio físico.
Mantenimiento constante: Todo el trabajo de actualización, ciberseguridad y soporte recae sobre el equipo interno de TI.
Costes ocultos: A la inversión inicial deberá sumarse el consumo eléctrico, la climatización de los servidores, el espacio y los recursos humanos necesarios para gestionarlos.
Riesgos de Desastres: En caso de desastres naturales o fallos de hardware, la recuperación de datos puede ser más complicada si no se tienen soluciones de respaldo adecuadas.
Cloud: flexibilidad, agilidad y pago por uso
El modelo cloud permite almacenar y procesar los datos en servidores externos, normalmente gestionados por proveedores como AWS. Se trata de una opción que está en crecimiento constante por razones muy claras:
Ventajas:
Sin inversión inicial en hardware: No es necesario adquirir ni mantener servidores propios.
Escalabilidad inmediata: Permite aumentar o reducir recursos en minutos, sin compras ni esperas, pagando únicamente según lo que se necesita.
Seguridad y mantenimiento externalizados: El proveedor es el que se encarga de proteger, actualizar y mantener la infraestructura, liberando a tu equipo de TI.
Acceso desde cualquier lugar: Perfecto para modelos híbridos o de teletrabajo.
Resiliencia y Recuperación de Desastres: Ofrece soluciones robustas para la recuperación de datos en caso de desastres, con copias de seguridad automáticas y redundancia de datos.
Inconvenientes:
Dependencia del Proveedor: La empresa depende del proveedor para el acceso a los datos y la continuidad del servicio.
Latencia y Conectividad: El acceso a los datos depende de la calidad de la conexión a Internet, lo que puede afectar el rendimiento en áreas con conectividad limitada.
En algunos sectores, puede ser necesario evaluar requisitos legales específicos (aunque la mayoría de proveedores cumplen con normativas como el RGPD).
¿Qué modelo encaja mejor con tu organización?
Aspecto
On-premise
Cloud
Inversión inicial
Alta
Baja o nula
Escalabilidad
Limitada y lenta
Alta e inmediata
Costes operativos
Elevados (electricidad, personal…)
Variables y ajustables
Mantenimiento y seguridad
A cargo del equipo interno
Incluidos en el servicio
Flexibilidad
Baja
Muy alta
Reacción ante picos de demanda
Lenta
Rápida y automática
Conclusión: la decisión requiere de una reflexión a nivel técnico y estratégico.
La adopción de un modelo u otro no se limita únicamente a una decisión técnica, sino que debe tratarse como una decisión estratégica.
Si lo que buscas es agilidad, optimización de recursos y foco en el análisis de datos para optimizar la toma de decisiones, el cloud es la opción más conveniente.
En cambio, si tu prioridad es tener control total sobre la infraestructura y los datos, el modelo on-premise puede ser más adecuado.
En Analytics 4 People acompañamos a organizaciones que quieren evolucionar hacia modelos más ágiles y sostenibles.
Reducción del 80% del tiempo dedicado a tareas repetitivas.
Los datos no estaban unificados y la gente perdía mucho tiempo elaborando los mismos informes una y otra vez.
Al iniciar el proyecto, realizamos una encuesta representativa al 20% de la plantilla del cliente con el objetivo de comprender su realidad diaria en relación al uso de datos. Queríamos evaluar cómo interactuaban con la información y detectar barreras, oportunidades y percepciones.
La encuesta abordó aspectos clave como:
Uso de datos en la operativa diaria
Impacto percibido de los datos en el negocio
Nivel de compromiso con el dato como activo estratégico
Dificultades técnicas o funcionales en la manipulación de datos
Usabilidad de herramientas actuales
Confiabilidad del dato
Satisfacción con la tecnología disponible
Tiempo dedicado a tareas de extracción y preparación de datos
Nivel de automatización e integración entre sistemas
Uso de IA y capacidad de tomar decisiones basadas en datos
Resultados clave:
La mayoría del tiempo se destinaba a la búsqueda, limpieza y combinación de datos procedentes de múltiples fuentes.
La organización no contaba con una base de datos unificada ni accesible.
Parte de la información crítica estaba en manos de terceros, en formatos poco explotables.
Los informes se elaboraban manualmente, con bajo grado de automatización y escasa capacidad de análisis en tiempo real.
Solución implementada
Migración al cloud de AWS, con diseño de un modelo de datos orientado al negocio.
Integración de múltiples fuentes de datos (incluyendo datos de terceros) en una arquitectura centralizada.
Conexión con Power BI, como herramienta de visualización corporativa.
Automatización de informes clave, eliminando tareas repetitivas y manuales.
Disponibilización de cuadros de mando en tiempo real, accesibles para perfiles no técnicos.
Impacto obtenido
Reducción del 80% en el tiempo dedicado a informes, cuadros de mando y reportería.
Acceso inmediato y fiable a la información para todos los niveles del negocio.
Mayor autonomía de los equipos, sin dependencia del área técnica para obtener insights.
Toma de decisiones más ágil, basada en datos estructurados y actualizados.
Escalabilidad y sostenibilidad del sistema para acompañar el crecimiento de la organización.
