Rossum vs Lettria

Rossum lê faturas, ordens de compra, conhecimentos de embarque e outros documentos transacionais, depois extrai, valida e registra os dados no seu ERP. Agentes de IA ingerem arquivos de e-mail, scanners, PEPPOL ou unidades compartilhadas, processam-nos pelo motor Aurora Document AI e encaminham exceções para uma tela de validação humana quando necessário. A plataforma suporta 276 idiomas além de escrita manual e aprende com as correções dos usuários ao longo do tempo.

Ferramentas de OCR que apenas extraem texto deixam sua equipe para corrigir erros em planilhas. Rossum verifica os campos extraídos contra dados mestres, registros ERP e regras de negócio, infere códigos GL e códigos fiscais, e aciona fluxos de aprovação ou e-mails para fornecedores automaticamente. Os níveis Business e Enterprise adicionam detecção de duplicatas, caixas de entrada inteligentes, webhooks personalizados e conectores certificados para SAP, Coupa, Workday e Oracle.

Rossum é direcionado a equipes financeiras e operacionais sobrecarregadas com papelada de contas a pagar, empresas de logística que processam documentos de embarque e empresas que enfrentam mandatos de faturamento eletrônico. Mais de 450 marcas o utilizam, o Everest Group nomeou Rossum como Líder em sua Matriz IDP PEAK 2026, e a Coupa adquiriu Rossum para ampliar sua plataforma de gestão de gastos.

Lettria constrói uma camada de contexto em grafo que transforma documentos empresariais e bancos de dados em grafos de conhecimento respaldados por ontologias para equipes de automação. Seu produto Knowledge Studio GraphRAG analisa PDFs, tabelas, exportações SAP e anexos escaneados, depois responde a perguntas de múltiplos saltos com citações das fontes. Perseus é a plataforma de desenvolvimento para gerar ontologias e grafos sem modelar manualmente cada entidade.

Ferramentas Vector RAG recuperam trechos similares; Lettria segue relações explícitas entre dados estruturados e não estruturados. A empresa publica comparações de benchmark mostrando agentes em grafo com 81,7% de precisão geral contra 57,5% dos agentes vetoriais, além de alegações de texto-para-grafo com 30% mais precisão e extração até 400x mais rápida que LLMs gerais. Essa troca favorece equipes reguladas que precisam de trilhas de auditoria em vez de busca semântica rápida.

Grupos de finanças, saúde, jurídico e engenharia usam Lettria para relatórios ESG, literatura biomédica, corpora de contratos e manuais técnicos. Estudos de caso citam Alfa Laval (+30% de precisão na extração), AP-HP (+60% de pesquisa mais rápida) e Wisecube processando 108 GB de texto biomédico em mais de 500 classes monitoradas.