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El ámbito del derecho se considera supercomplicado, ya que trata cuestiones relativas a las relaciones personales, laborales y patrimoniales. Además, la competencia de un abogado suele ser crucial cuando se trata de los retos de la libertad, el bienestar e incluso la vida.
Reconociendo el problema, a nuestro cliente se le ocurrió la idea de un software para bufetes de abogados que puede convertirse en un asistente que facilite la ejecución de las tareas laborales de los abogados. De hecho, cada abogado tendrá acceso a una amplia base de conocimientos en su campo que se implementa como un sistema de motores de búsqueda integrados, consejos emergentes y bases de datos con leyes judiciales, normas, reglamentos y otros documentos útiles.
A nuestro equipo de desarrollo se le ocurrió la idea de la "edición inteligente" mediante la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial (AI) y PNL. Así, finalmente, la solución representó un plug-in integrado con MS Word, permitiendo la creación de los siguientes tipos de documentos:
Personal
Los expedientes personales son generados por usuarios que definen el nivel de seguridad aplicado a los documentos. Pueden protegerlos de accesos no autorizados o hacerlos públicos, compartiendo información con colegas o clientes. Por ejemplo, cuando los abogados llevan un caso, manejan documentos confidenciales, que deben estar fuera del alcance de terceros. Por ello, estos archivos están protegidos por roles de usuario-administrador para evitar el más mínimo riesgo de filtración.
Empresa
Estos documentos están a disposición de los empleados de la empresa con un estatus de administrador que proporciona acceso en función de las funciones y responsabilidades del usuario.
Global
Todos los usuarios pueden acceder a estos documentos sin restricciones ni limitaciones. Además de crear documentos personales, de empresa y de clientes, los usuarios pueden dejar comentarios y sugerencias y etiquetar a otros miembros para delegar o reasignar tareas.
Además, el punto central de la solución es la IA, que analiza todos los documentos cargados y busca la información necesaria que se recoge en las bases de datos del servicio. Potenciada por OCR, detecta, reconoce y segmenta datos como
Al detectar el contexto de la escritura de un abogado en MS Word, el mecanismo de Inteligencia Artificial puede sugerir al usuario información metarrelevante. Al crear un nuevo documento, el usuario puede confirmar o rechazar las recomendaciones y corregir errores, rellenando por sí mismo los formularios con los datos adecuados. Además, la base de conocimientos incluye ahora opciones de filtrado, búsqueda y comparación de los documentos.
Al permitir la carga de documentos a través del sistema local de conocimiento de datos, ya hemos integrado la aplicación con sistemas de gestión de documentos (DMS) como Sharepoint e iManage, y tenemos planes para conectar la plataforma a NetDocuments y Google Drive. Tras la integración con DMS, los documentos del usuario se sincronizan en función de un periodo de tiempo especificado (conectado en red en el panel de administración) y se analizan automáticamente en artículos y definiciones.
La solución que hemos compilado está disponible tanto en cloud como in situ. Si se elige on-premise, todos los documentos y equipos de software se almacenan en el lado del cliente, que asume toda la responsabilidad de la seguridad de la información sensible. En ambos casos, los documentos se colocan en un servidor SFTP independiente para un acceso rápido.
Innowise comenzó a colaborar con el cliente en julio de 2022. El objetivo principal era desarrollar el complemento junto con el panel de administración para gestionar el contenido de la empresa, reforzado por AI/ML, con integración en DMS.
Nuestro equipo decidió elegir Python como lenguaje de programación principal para crear la aplicación. Su framework Django sirvió como plantilla perfecta para el desarrollo de backend y API, proporcionando un despliegue fluido y un mantenimiento sin problemas.
El proyecto sigue en marcha, y la próxima publicación está prevista para octubre, con dos entregas posteriores en los próximos meses.
Nuestro equipo gestionó el alcance del trabajo utilizando la metodología Kanban para el back-end y Scrum para el lado del cliente con sprints de 2-4 semanas y resultados intermedios. El proyecto se gestionó, siguió y ejecutó mediante Jira, mientras que toda la comunicación se realizó a través de Slack.
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