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Glosario

Qué es el indicador de confianza

Cuánto se fía el sistema de cada dato que ha leído, y qué hacer con eso.

Actualizado el 13/08/2026

Indicador de confianza

La medida de cuán seguro está el sistema de haber leído bien un dato concreto, calculada a partir de la nitidez del original y de lo esperable de ese campo.

Es lo que convierte la lectura automática en algo utilizable. Sin él tendrías que revisar todo, por si acaso; con él revisas lo que lo pide.

Cómo leerlo

NivelQué significaQué hacer
AltaEl dato se leyó con claridadUsarlo
MediaSe leyó, pero algo no encaja del todoUn vistazo
BajaEl original no permitía leerlo bienComprobarlo contra el documento

Importante

Un dato de confianza baja no debe usarse para nada con consecuencias —un pago, un alta oficial, una decisión de acceso— sin haberlo mirado. La lectura automática ahorra tiempo; la responsabilidad sigue siendo de quien decide.

Ten en cuenta

Si un tipo de documento da siempre confianza baja, el problema está en cómo llega: pide el original en mejor calidad en vez de revisar cada uno a mano.

¿La confianza dice si el dato es correcto?

Dice si se leyó bien, no si el papel dice la verdad.

¿Puedo filtrar por confianza baja?

Sí, y es la forma eficiente de revisar un lote grande.

¿Sube si corrijo?

Corregir mejora la lectura de los siguientes documentos del mismo tipo.

Un caso real

La situación

Un lote de doscientos certificados llega para revisar.

Qué haces

  1. Filtra por confianza baja
  2. Revisa los dieciocho que salen

Qué consigues

La revisión pasa de una jornada a media hora, sin renunciar a comprobar lo dudoso.

La situación

Se revisa todo por igual aunque casi todo esté bien leído.

Qué haces

  1. Ordena por confianza y empieza por lo bajo

Qué consigues

El tiempo de revisión se concentra donde hay riesgo.

La situación

Un dato con confianza alta resulta estar mal.

Qué haces

  1. Corrige el dato y deja constancia de la corrección

Qué consigues

El indicador orienta, pero la última palabra sigue siendo humana.

La situación

Nadie sabe qué umbral usar para revisar.

Qué haces

  1. Prueba con un lote real y ajusta

Qué consigues

El umbral se fija con datos propios y no por defecto.

La situación

Un tipo de documento sale siempre con confianza baja.

Qué haces

  1. Revisa si el modelo de extracción encaja con ese formato

Qué consigues

El problema se ataca en el origen y no en cada revisión.

La situación

Se aprueban en bloque doscientos datos sin mirar.

Qué haces

  1. Aparta lo dudoso antes de aprobar el resto

Qué consigues

La aprobación masiva deja de arrastrar lo que fallaba.

Este artículo responde a

  • qué significa la confianza de un dato extraído
  • confianza baja en un documento
  • cuándo revisar los datos leídos
  • porcentaje de confianza ocr