Problema. Un despacho legal procesaba a mano grandes volúmenes de texto legal panameño, leyes, resoluciones y expedientes, para ubicar la información relevante en cada caso.

Enfoque. Se construyó un sistema de reconocimiento de entidades nombradas (NER), afinado específicamente sobre el estilo de redacción legal panameño en lugar de un modelo genérico.

Resultado. 92% de precisión identificando entidades relevantes, con una reducción drástica del tiempo de revisión manual y una base lista para búsquedas y alertas automáticas.

En más detalle

El texto legal panameño tiene un estilo propio, con referencias cruzadas, numeración de artículos y nombres de instituciones, que un modelo de lenguaje genérico no reconoce bien de entrada. En vez de partir de un modelo listo para usar, el trabajo se centró en afinar el reconocimiento de entidades específicamente sobre ese estilo de redacción: leyes, resoluciones y expedientes reales, no ejemplos de manual.

El resultado no fue solo un número de precisión. Fue una base de datos estructurada donde antes solo había texto plano, lista para conectarse a búsquedas, alertas y otros sistemas que necesiten esa información sin que alguien la vuelva a leer a mano.

Este es el caso ancla del servicio de datos y analítica.