# Revisar los datos extraídos

> Cómo funcionan los datos que proponemos al leer tus documentos: aceptar, corregir o rechazar cada uno, y por qué nada se usa sin tu confirmación.

- Canonical: https://help.enisa.ai/base-de-conocimiento/revisar-datos-extraidos
- Updated: 2026-08-08
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Un **dato extraído** en enisa.ai es una propuesta que sale de leer tus documentos — con su documento, su página y la frase exacta de origen — y nunca se usa hasta que tú la confirmas. Al terminar sabrás aceptar, corregir o rechazar cada propuesta y por qué ese minuto de revisión decide la calidad de tu solicitud.

## Qué es un dato extraído

Al procesar un documento, buscamos los datos clave que una solicitud necesita: capital social, fecha de constitución, facturación del último ejercicio… Cada dato encontrado se guarda como una **propuesta**, con su procedencia completa: en qué documento está, en qué página, y **la frase exacta** de la que sale.

## La regla que lo gobierna todo

**Un dato propuesto no se usa hasta que tú lo confirmas.** La IA nunca redacta a partir de una propuesta pendiente: solo a partir de datos aceptados. Es la diferencia entre una herramienta que acierta los números y una que se los inventa con seguridad.

## Revisar la cola de propuestas

1. Abre la revisión de datos de tu empresa: verás los datos ya aceptados con su fuente y las propuestas pendientes de revisar.
2. Para cada propuesta, lee la **frase citada** y compárala con el valor propuesto.
3. Elige una de tres:
   - **Aceptar** — el valor es correcto tal cual.
   - **Corregir** — teclea el valor bueno. Tu corrección no borra la propuesta original: queda registrada como sustituida, así la procedencia se conserva.
   - **Rechazar** — el dato no procede (documento equivocado, dato obsoleto).

## Cuando dos documentos se contradicen

Si la escritura dice un capital social de 3.000 € y el deck dice 3.500 €, no elegimos por ti en silencio: verás **las dos frases, lado a lado**, y decides cuál es la verdad. Las contradicciones internas son de lo primero que un analista de ENISA detecta — mejor resolverlas aquí.

## Por qué corregir importa

Los datos aceptados son los que la IA cita al redactar y los que alimentan las comprobaciones de coherencia. Un dato mal aceptado se propaga: aparece en varias respuestas, con cita incluida, pareciendo verificado. Un minuto revisando la cola vale más que una hora corrigiendo el borrador.

Además, si durante la generación falta un dato, la pregunta queda en **Faltan datos** y lo que respondas ahí entra también como dato aportado por ti.

## Problemas frecuentes

### ¿Un dato propuesto viene de un documento viejo?

Recházalo o corrígelo. Si el documento entero está obsoleto, valora [eliminarlo](eliminar-documentos) para que no genere más propuestas.

### ¿Aceptaste un dato equivocado?

Corrígelo: la corrección sustituye al valor anterior y es la que se usará a partir de ese momento, sin perder el rastro de dónde vino cada versión.

### ¿No se ha extraído un dato que sí está en el documento?

Comprueba que el documento está listo (no «Analizando» ni «Sin texto legible»). Si el dato sigue sin aparecer, la IA te lo pedirá al ejecutarse mediante «Faltan datos», y tu respuesta queda registrada.