El problema
La contabilidad española es un sistema con reglas propias. El Plan General Contable tiene cientos de cuentas con lógica específica. El IVA tiene tipos diferenciados: un café para llevar tributa al 10%, pero la misma bolsa de café en grano comprada al proveedor lleva un 21%. Los convenios colectivos determinan cómo se calcula una nómina. Y los modelos de la AEAT tienen formatos, plazos y casillas que cambian según el tipo de empresa.
Los modelos de IA generalistas, los que están detrás de ChatGPT, Gemini o similares, no conocen estas reglas. Están entrenados con texto de internet: Wikipedia, foros, documentación en inglés. Si les preguntas cómo contabilizar una factura de Makro, pueden darte una respuesta que suena razonable. Pero no saben que Makro es un proveedor de alimentación y que su gasto va a una cuenta 600, no a servicios exteriores. No distinguen entre IVA soportado y repercutido en el contexto de una factura real. No entienden lo que significa una base imponible de tipo reducido frente a una de tipo general en el mismo documento.
Mientras tanto, las gestorías siguen procesando facturas de la misma forma que hace quince años: Excel, papel, revisión manual línea por línea. Una asesoría media procesa cientos de documentos al mes para cada cliente. El margen de error humano es inevitable, y el coste de ese proceso es enorme.
Existe un vacío real: inteligencia artificial que entienda las reglas de verdad. No que las adivine, sino que las haya aprendido.
Nuestro enfoque
En V10 Labs no construimos wrappers sobre APIs de terceros. No le ponemos un prompt bonito a un modelo genérico y lo llamamos “inteligencia artificial para contabilidad”. Entrenamos nuestros propios modelos, con datos reales de contabilidad española, para tareas específicas.
Tenemos dos familias de modelos en desarrollo activo:
Extracción inteligente de facturas
No es OCR convencional. diffu es un modelo de visión que “lee” una factura y entiende qué significa cada campo en contexto. Sabe que el número junto a “B.I.” es la base imponible, que el porcentaje al lado es el tipo de IVA, y que el CIF del emisor es el proveedor, no el cliente. Distingue IVA soportado de repercutido. Interpreta formatos de factura que nunca ha visto antes, porque entiende la estructura, no solo los píxeles.
Clasificación contable automática
drag recibe un apunte contable (proveedor, concepto, importe) y lo clasifica en la cuenta del PGC correcta. Sabe que “Makro” es un gasto de aprovisionamiento (cuenta 600), que “Endesa” va a suministros (628), y que una factura de “Repsol” con líneas de gasóleo es combustible, no transporte. Aprende de cada corrección que hace un contable, y mejora cada semana.
Cada modelo está diseñado para una función específica, y todos trabajan juntos. diffu se encarga de leer y extraer datos de facturas. drag clasifica cada apunte en la cuenta contable correcta. Son piezas complementarias de un sistema de inteligencia financiera construido con precisión.
Por qué modelos propios
Podríamos usar una API de un modelo grande, como hacen muchos, y cobrar por encima. Funcionaría para una demo. Pero no para un producto real que procesa cientos de facturas cada día para negocios reales. Estas son las razones por las que entrenamos los nuestros:
Velocidad
Nuestros modelos responden en milisegundos, no en segundos. Cuando procesas 500 facturas, la diferencia entre 200ms y 3 segundos es la diferencia entre terminar en 2 minutos o en 25.
Coste
Un modelo especializado cuesta una fracción de lo que cuesta una llamada a una API frontier. Eso nos permite ofrecer precios que tienen sentido para una pyme, no para una multinacional.
Privacidad
Los datos de nuestros clientes nunca salen de nuestra infraestructura. No pasan por servidores de OpenAI, Google ni nadie más. Para una empresa que maneja facturas, nóminas y datos fiscales, esto no es un extra: es un requisito.
Precisión
Entrenados con datos reales de contabilidad española, no con texto genérico de internet. Conocen el PGC, los tipos de IVA, los convenios. No adivinan: saben.
Cada semana incorporamos correcciones reales de contables profesionales a nuestros datos de entrenamiento. Cada error que se corrige hoy es una lección que el modelo aprende para mañana. Nuestros modelos no se quedan quietos: mejoran con el uso.
La visión
Nuestra estrategia es deliberada: empezar pequeño, acertar en lo específico, y crecer desde ahí.
Hoy: modelos especializados
Modelos compactos y rápidos, enfocados en tareas concretas: extracción de facturas y clasificación contable. Cada modelo hace una cosa y la hace extraordinariamente bien. Entrenados y optimizados para correr en nuestra propia infraestructura.
Próximo paso: modelos intermedios
A medida que crecemos, escalamos los modelos para cubrir tareas más complejas: conciliación bancaria automática, detección de anomalías en asientos, predicción de flujo de caja. Modelos que no solo leen datos, sino que los entienden en contexto temporal.
El objetivo: inteligencia contable completa
Un sistema de modelos coordinados que cubra el ciclo contable completo de una pyme española. Desde que llega una factura hasta que se presenta el impuesto. Modelos que conocen la normativa fiscal española mejor que cualquier individuo, porque la han procesado millones de veces.
En la hoja de ruta hay más modelos en desarrollo. Cada uno representará una capacidad nueva del sistema: conciliación, detección de anomalías, predicción de flujo de caja. Lo que estamos construyendo no es un chatbot que habla de contabilidad. Es un sistema de inteligencia financiera diseñado para pymes reales.
La mayoría de empresas que dicen usar “IA” para contabilidad están usando la misma API que todos los demás, con un prompt diferente. Nosotros creemos que la contabilidad española merece modelos que la entiendan de verdad. Modelos que se entrenen con sus datos, que conozcan sus reglas, y que mejoren cada día con la realidad de las pymes que los usan.
Esa es la diferencia entre poner una interfaz bonita sobre una API ajena y construir la tecnología desde la primera línea de código.
Si te interesa lo que estamos construyendo, hablemos
Buscamos pymes españolas que quieran una contabilidad más inteligente. Y también inversores que entiendan lo que significa construir tecnología propia para un mercado de 3 millones de empresas.