Uso ético y responsable de Inteligencia Artificial con propósito público.

Elaboración de borradores de dictámenes jurídicos en la Dirección General de Dictámenes para dos tipos de trámite: prórrogas de contratos administrativos e imposición de multas a empresas en contrataciones públicas (multa con descargo y multa sin descargo).

Procuración General.

Reducir los tiempos administrativos y la carga operativa en la transcripción, estructuración y formateo de dictámenes, homogeneizar su estructura formal y dejar registro trazable de cada expediente procesado, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional carga por formulario el informe de pase del expediente; se extrae el texto, se clasifica el tipo de caso, con nivel de confianza y justificación del encuadre, y se envía por correo un resumen del análisis con formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional confirma o corrige la clasificación y completa los datos que no surgen de la documentación, sobre esa decisión se deriva la plantilla aplicable; se extraen las entidades variables de forma literal y se genera el borrador por sustitución de campos variables, sin composición generativa del texto, sobre plantillas oficiales aprobadas por el área, que se remite en formato editable, con los campos no identificados señalizados para completar manualmente.

Validación humana obligatoria en tres instancias: carga de documentación, validación previa a la generación y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud con dos workflows desacoplados; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 6 tablas relacionadas y organizadas jerárquicamente, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y con DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 2 nodos de agentes de IA con Claude Sonnet 4.5 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio); generación del borrador en .rtf por sustitución de variables sobre plantillas embebidas, una por categoría, con señalización de campos pendientes de completar manualmente.

Prueba piloto.

Reducción del tiempo de elaboración por dictamen de un promedio de 2 a 3 horas en el proceso manual a aproximadamente 1 minuto de procesamiento automatizado (99% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de revisión y validación profesional. Trazabilidad completa mediante registros estructurados por expediente para auditoría y rendición de cuentas; homogeneización de la estructura de los dictámenes.

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de contestaciones de demanda en la Dirección General de Empleo Público para dos tipologías de reclamo laboral: carácter remunerativo de conceptos de actas paritarias, y reconocimiento de la enfermería como actividad crítica e insalubre.

Procuración General.

Reducir los tiempos dedicados a tareas mecánicas de transcripción, clasificación y armado de documentos estándar, homogeneizar los criterios técnicos y jurídicos aplicados y asegurar la trazabilidad completa de cada caso, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional carga por formulario el PDF de la demanda; se extrae el texto, y actúan dos agentes de IA en secuencia: uno clasifica el caso de acuerdo a la tipología del reclamo determinadas por el área usuaria, con nivel de confianza y justificación del encuadre, y se extraen las entidades del expediente de forma literal; se envía por correo un resumen del análisis con formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional confirma o corrige la clasificación y completa los datos que no surgen de la demanda, sobre esa decisión se deriva la plantilla aplicable; se genera el borrador por sustitución de campos variables, sin composición generativa del texto, sobre plantillas por tipología aprobadas por el área y se remite en formato editable (.rtf), con carga simultánea en el repositorio institucional.

Validación humana obligatoria en tres instancias: carga de documentación, validación previa a la generación y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud con dos workflows desacoplados; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 6 tablas relacionadas y organizadas jerárquicamente, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 2 nodos de agentes de IA con Claude Sonnet 4.5 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio de borradores); generación del borrador en .rtf por sustitución de variables sobre plantillas embebidas, una por categoría, con señalización de campos pendientes de completar manualmente.

Prueba piloto.

Reducción del tiempo de elaboración por contestación de un promedio de 2 a 3 horas en el proceso manual a aproximadamente 2 minutos de generación del borrador inicial (98% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de validación y revisión profesional obligatoria.

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de dictámenes jurídicos en la Dirección General de Asuntos Comunales y del Espacio Público sobre reclamos de resarcimiento económico por caídas en la vía pública, clasificados en seis categorías según la instancia del trámite y el carácter en que interviene el reclamante.

Procuración General.

Reducir los tiempos administrativos y la carga operativa en la transcripción, estructuración y formateo de dictámenes, estandarizar los criterios jurídicos aplicados y asegurar la trazabilidad completa de cada caso procesado, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional carga por formulario el expediente administrativo del reclamo; se extrae el texto, se clasifica el caso en una de seis categorías según la instancia y el carácter en que interviene el reclamante, y se extraen las entidades del expediente de forma literal; se envía por correo un resumen del análisis con formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional confirma o corrige la clasificación y completa los datos que no surgen del expediente; se genera el borrador sobre plantillas estandarizadas y se remite en formato editable (.rtf), con carga simultánea en el repositorio institucional.

Validación humana obligatoria en tres instancias: carga de documentación, validación previa a la generación y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud con dos workflows desacoplados; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 7 tablas relacionadas, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 2 nodos de agentes de IA con Claude Sonnet 4.5 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada y structured output parser; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio de borradores); generación del borrador en .rtf desde plantillas embebidas.

Prueba piloto.

Reducción del tiempo de elaboración por dictamen de un promedio de 1,5 a 2 horas en el proceso manual a aproximadamente 1,30 minutos de procesamiento automatizado (98% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de revisión y validación profesional.

Agosto de 2026.

Lectura inicial de expedientes administrativos SADE/GDE extensos o voluminosos: el profesional ingresa el número de expediente electrónico desde SGI (Herramientas, Resúmenes EE) y obtiene un resumen integral del expediente con la discriminación individual de cada documento, visualizable desde la misma interfaz.

Procuración General.

Reducir los tiempos de lectura inicial de actuaciones administrativas voluminosas y facilitar una comprensión ordenada del caso: actores involucrados, reclamos principales, datos relevantes y estado actual, con referencia a los documentos fuente.

Obtención de metadatos y documentos GEDO a través del componente interno QueueManager (jobs verExpteDetalle y consultaPDF); extracción de texto de los PDF, que se descartan una vez extraído el contenido; resumen individual por documento y consolidación en un resumen integral que cita entre corchetes el documento de origen de cada dato; reutilización de resúmenes ya generados desde caché; controles de regeneración y calificación del resultado; supervisión humana obligatoria y registro de actividad para auditoría.

Asistiva.

Aplicación PHP desplegada on-premise sobre Apps.PG (controlador resumidor_ee2.php y clase de negocio xAIPG.php); dos capas desacopladas —consulta liviana desde caché y generación pesada bajo demanda— con advisory lock por expediente; modelo local gemma4:31b vía Ollama, temperatura 0,1, con control de extensión según la ventana de contexto del modelo; persistencia en las tablas sys_resumenes_gedo y sys_resumenes_ee; sin egreso de datos fuera de la red institucional.

Producción.

—

Agosto de 2026.

Lectura inicial de expedientes judiciales del CMCABA: el profesional ingresa el CUIJ desde SGI (menú Herramientas) y obtiene los movimientos ordenados cronológicamente junto con un resumen interpretativo del expediente.

Procuración General.

Reducir los tiempos de lectura inicial y ordenamiento de actuaciones judiciales dispersas y de presentación heterogénea, liberando capacidad profesional para el análisis jurídico sustantivo.

El usuario ingresa el CUIJ y selecciona el modelo de lenguaje; la herramienta consulta el webservice del Consejo de la Magistratura, ordena los movimientos por fecha de envío en forma determinística, aplica formateo y estandarización asistida por IA y genera —o reutiliza desde caché— un resumen interpretativo estructurado en bloques (resumen general, estado actual, últimos movimientos relevantes y observaciones). El profesional califica el resultado como correcto o incorrecto o solicita su regeneración; los resúmenes son insumos de lectura no vinculantes, con supervisión humana obligatoria y trazabilidad por usuario, dependencia y expediente.

Asistiva.

Aplicación PHP desplegada on-premise sobre la infraestructura Apps.PG (módulo procurador/consulta_cmcaba.php; clases CMCABAservices.php y ollamaClient.php); cliente SOAP con seguridad WS-Security hacia el webservice del CMCABA; modelos de lenguaje de código abierto servidos localmente por Ollama a elección del operador (Llama 3.1:8b, Gemma3:12b o Deepseek-r1:8b), temperatura 0,1; caché de resúmenes por CUIJ en la tabla sys_resumenes_cmcaba; sin egreso de datos fuera de la red institucional.

Producción.

—

Agosto de 2026.

Revisión de contestaciones de demanda y otros escritos judiciales por las áreas jurídicas de la Procuración General, con roles diferenciados: coordinadores jurídicos parametrizan los checklists de control y abogados operadores procesan y revisan los escritos.

Procuración General.

Estructurar el análisis de documentos extensos, reducir la variabilidad entre revisores, fortalecer la trazabilidad del proceso de revisión y apoyar la preparación de borradores sujetos a validación profesional.

Cuatro etapas secuenciales: extracción y normalización del texto (con OCR local para PDF basados en imágenes), segmentación y contraste mediante prompts estructurados, evaluación de cada punto del checklist parametrizado por los coordinadores jurídicos, y generación de sugerencias; los resultados se unifican en una planilla visual para el abogado revisor. Supervisión humana obligatoria (human-in-the-loop): el profesional valida, corrige y edita cada salida relevante antes de que produzca efectos operativos o se incorpore a un expediente.

Asistiva.

Despliegue institucional on-premise sobre Apache, PHP y PostgreSQL; módulos locales de extracción de texto y OCR para PDF y DOCX; modelos lingüísticos de código abierto consumidos mediante la API de Ollama local (clase inc/class.ollamaClient.php, con guardrails de formato en las respuestas); tablas relacionales que vinculan cada escrito con sus ejecuciones de checklist, estados detectados y auditoría de prompts; sin egreso de datos fuera del perímetro institucional.

Producción.

Pruebas técnicas funcionales: procesamiento de flujos de escritos en PDF y DOCX con ejecución del set completo de comprobaciones del checklist, tiempos de respuesta estables en la inferencia local y alta fidelidad del OCR sobre PDF digitales e imágenes con tipografía estándar. Nivel de riesgo general evaluado: bajo a medio. Métricas históricas pendientes de consolidación para el pase a producción plena.

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de contestaciones de demanda en la Dirección General de Asuntos Comunales y del Espacio Público por reclamos de resarcimiento económico derivados de caídas en la vía pública, con clasificación jerárquica en tres niveles: normativa aplicable según la fecha del hecho respecto de la Ley 6325, atribución de responsabilidad entre el GCBA, la empresa prestataria y el frentista, y tipificación de la prestataria como contratista o no contratista.

Procuración General.

Reducir los tiempos administrativos y la carga operativa en la transcripción, estructuración y formateo de contestaciones de demanda, estandarizar los criterios defensivos aplicados y asegurar la trazabilidad completa de cada caso procesado, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional carga por formulario la demanda y las comunicaciones oficiales relacionadas; se extrae el texto, se clasifica el caso en tres niveles secuenciales (normativa aplicable, atribución de responsabilidad y tipificación de la empresa prestataria cuando corresponde), con nivel de confianza y justificación del encuadre, y se extraen las entidades del expediente de forma literal, junto con los rubros indemnizatorios reclamados sobre un catálogo de ocho categorías; se envía por correo un resumen del análisis con formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional confirma o corrige la clasificación y completa los datos que no surgen de la documentación, sobre esa decisión se deriva la plantilla y los bloques variables aplicables; se genera el borrador sobre dos plantillas base con bloques de texto condicionales según los niveles validados, y se remite en formato editable (.rtf), con carga simultánea en el repositorio institucional.

Validación humana obligatoria en tres instancias: carga de documentación, validación previa a la generación y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 6 tablas relacionadas jerárquicamente, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 2 nodos de agentes de IA con Claude Sonnet 4.5 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio de borradores); generación del borrador en .rtf desde dos plantillas base con bloques condicionales.

Prueba piloto.

Reducción del tiempo de generación de un borrador inicial de contestación de demanda de entre 2 y 3 horas en el proceso manual a aproximadamente 2 minutos y 30 segundos de procesamiento automatizado (98% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de revisión y validación profesional.

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de contestaciones de demanda y de expresiones de agravios en casos de Autoaseguro - LRT del GCBA.

Procuración General.

Reducir los tiempos dedicados a tareas mecánicas de transcripción, clasificación y armado de documentos estándar, estandarizar el proceso de elaboración de contestaciones y asegurar la trazabilidad completa de cada caso, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

—

Asistiva.

—

Evaluación de viabilidad.

—

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de contestaciones de demanda de amparo por mora de la administración en la Dirección General de Asuntos Tributarios y Fiscales, sobre una plantilla aprobada por el área, a partir de la demanda judicial y del expediente administrativo por el que tramitó el caso.

Procuración General.

Reducir los tiempos administrativos y la carga operativa en la transcripción, estructuración y formateo de contestaciones de demanda, homogeneizar los criterios técnicos y jurídicos aplicados y asegurar la trazabilidad completa de cada caso procesado, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional carga por formulario la demanda de amparo y el expediente administrativo, junto con los datos del caso que no surgen de la documentación; se extrae el texto y actúan dos agentes de IA en paralelo: uno sobre el expediente administrativo, que extrae las entidades de caratulación y genera un resumen del trámite, y otro sobre la demanda, que extrae el objeto del reclamo, genera un resumen del relato y aísla individualmente cada hecho invocado por la actora; se envía por correo un resumen del caso con formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional evalúa por separado los tres bloques generados —resumen del expediente, resumen de la demanda y hechos identificados— confirmando cada uno o confirmando con observaciones; validado el contenido, un tercer agente redacta las negativas punto por punto conforme al artículo 281 del Código Contencioso Administrativo y Tributario e incorpora las observaciones del profesional; se genera el borrador sobre la plantilla estandarizada, con los campos no identificados señalizados para completar manualmente, y se remite en formato editable (.rtf), con carga simultánea en el repositorio institucional.

Validación humana obligatoria en tres instancias: carga de documentación, validación de los bloques generados previa a la redacción de las negativas y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 5 tablas relacionadas, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 3 nodos de agentes de IA —resumidor, extracción y generación de negativas— con Claude Sonnet 4.5 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio de borradores); generación del borrador en .rtf desde una plantilla única con señalización de campos pendientes de completar manualmente.

Prueba piloto.

Reducción del tiempo de elaboración de un borrador de contestación de demanda de entre 2 horas y 2 horas y media en el proceso manual a aproximadamente 2 minutos de procesamiento automatizado (98% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de revisión y validación profesional.

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de dictámenes jurídicos en la Dirección General de Empleo Público sobre trámites registrales notariales regidos por la Ley D - N° 404 y su Decreto Reglamentario N° 1624/GCABA/2000, clasificados en ocho categorías mutuamente excluyentes.

Procuración General.

Reducir los tiempos administrativos y la carga operativa en la transcripción, estructuración y formateo de dictámenes, homogeneizar los criterios técnicos y jurídicos aplicados y asegurar la trazabilidad completa de cada caso procesado, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional carga por formulario el informe de pase del expediente a la Procuración General; se extrae el texto y actúan dos agentes de IA en secuencia: uno clasifica el trámite en una de las ocho categorías por su objeto jurídico-administrativo principal, con nivel de confianza y justificación del encuadre, y otro extrae las entidades variables de forma literal, distinguiendo los datos que no corresponden a la categoría de los que corresponden pero no surgen del documento; se envía por correo un resumen del caso con formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional confirma la clasificación sugerida o la corrige eligiendo entre las ocho categorías, y de esa decisión se deriva la plantilla aplicable; se genera el borrador por sustitución de campos variables, sin composición generativa del texto del dictamen, con los campos no identificados señalizados para completar manualmente, y se remite en formato editable (.rtf), con carga simultánea en el repositorio institucional.

Validación humana obligatoria en tres instancias: carga de documentación, validación de la clasificación previa a la generación y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 6 tablas relacionadas y organizadas jerárquicamente, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 2 nodos de agentes de IA —clasificación y extracción— con Claude Sonnet 4.6 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio de borradores); generación del borrador en .rtf por sustitución de variables sobre ocho plantillas completas, una por categoría, con señalización de campos pendientes de completar manualmente.

Desarrollo.

Reducción del tiempo de elaboración por dictamen de aproximadamente 18 minutos en el proceso manual a aproximadamente 1 minuto de procesamiento automatizado (94% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de revisión y validación profesional.

Agosto de 2026.

Elaboración de informes periciales de la Coordinación de Peritos de la DGTAL, procesos de alto volumen, repetitividad y estandarización dentro de la Dirección; escalable a otras temáticas estandarizadas de competencia de la DGTAL.

Procuración General.

Potenciar la eficiencia, trazabilidad y calidad técnica de las intervenciones periciales; reducir los tiempos de respuesta y la tasa de errores; estandarizar los documentos y liberar capacidad operativa para tareas de mayor complejidad y valor agregado.

Flujo de siete etapas: relevamiento de la documentación del expediente, identificación de hechos y objeto pericial, carga de datos y observaciones en el asistente (número de expediente, organismo requirente, objeto de la pericia, hechos relevantes, observaciones técnicas y conclusiones preliminares), generación del borrador mediante prompt estándar, revisión y ajuste, emisión y firma del informe final e ingreso al sistema. El borrador es inicial y no vinculante: la revisión, corrección y validación del perito interviniente son obligatorias, y la responsabilidad última sobre el contenido recae en el profesional.

Asistiva.

Instancia específica de modelo GPT configurada y entrenada para uso pericial institucional ("Asistente Pericial – PG CABA"), con lenguaje técnico y estructura estandarizada, provista por la DGIA; acceso mediante usuario institucional habilitado y navegador institucional; plantillas preaprobadas con campos dinámicos y prompts institucionales estandarizados.

Producción.

Sobre la base de más de 150 pruebas: la elaboración de un informe que requería hasta 3 horas de trabajo manual se completa en un promedio de 40 minutos, incluyendo la adaptación de los datos variables y la revisión humana posterior; mayor estandarización y consistencia de las respuestas y reducción de errores de adaptación y transcripción.

Agosto de 2026.

Predicción y elaboración de borradores con IAGen de: dictámenes, contestaciones de demanda, apelaciones de medidas cautelares y de sentencias de primera instancia, contestaciones de amparos por mora, resoluciones e informes.

Procuración General.

Reducción sustancial de los tiempos de elaboración de documentos jurídicos; estandarización y mejora en la calidad de los documentos, promoviendo la coherencia argumental y la unificación de criterios jurídicos; minimización de errores humanos, a través del uso de modelos predefinidos con campos dinámicos; y optimización del capital humano, permitiendo redirigir recursos hacia temáticas más complejas o tareas estratégicas.

Metodología en tres pasos mediante prompts estandarizados: clasificación del expediente por temática y subtemática contra un catálogo de expresiones regulares (Prompt N° 1); extracción de las entidades y datos variables del expediente, con indicación expresa de los campos no hallados (Prompt N° 2); y transcripción íntegra del modelo de documento preaprobado con reemplazo de los campos variables por las entidades detectadas (Prompt N° 3). Los campos no detectados quedan entre paréntesis para verificación humana. Supervisión humana activa y obligatoria en la selección del modelo aplicable, la provisión de los datos de entrada y la revisión y edición final: el profesional pasa de elaborar el documento a ser su editor, y la responsabilidad última sobre el contenido recae en el letrado.

Asistiva.

Herramientas de IAGen de propósito general (Claude, ChatGPT-4o, Gemini, entre otras) operadas por interfaz conversacional con prompts institucionales estandarizados y catálogos de plantillas preaprobadas con campos dinámicos marcados.

Producción.

Reducción de tiempos en más del 85%; metodología evaluada como plenamente escalable a otras temáticas y tipos documentales; asertividad mayor al 90%.

Agosto de 2026.

Elaboración de borradores de escritos judiciales de la temática SADOFE en la Dirección General de Asuntos Laborales Especiales, sobre cuatro plantillas base aprobadas por el área: dos de contestación de demanda —según la condición de insalubridad informada por el Ministerio de Salud—, una de apelación de medidas cautelares y una de apelación de sentencia de primera instancia.

Procuración General.

Reducir los tiempos administrativos y la carga operativa en la transcripción, estructuración y formateo de escritos judiciales, homogeneizar el criterio de los escritos y asegurar la trazabilidad completa de cada caso procesado, vinculando cada expediente con el profesional responsable.

Dos flujos de automatización comunicados por base de datos mediante id de ejecución.

Flujo 1 (ingesta): el profesional selecciona por formulario el tipo de escrito a confeccionar y, cuando se trata de una contestación de demanda, la clasificación de insalubridad aplicable, y carga la documentación correspondiente —la demanda y el informe del Ministerio de Salud, o la sentencia a impugnar—; se extrae el texto y un agente de IA extrae las entidades variables de forma literal, indicando expresamente los datos que no surgen de la documentación; se envía por correo un resumen del caso con la tabla de entidades identificadas y formulario de validación.

Flujo 2 (validación y generación): el profesional confirma el tipo de escrito y la clasificación seleccionados, los corrige o cancela la generación; validada la decisión, se completa la plantilla correspondiente con las entidades extraídas y los datos ingresados por el profesional, señalizando los campos pendientes de completar manualmente, y se remite en formato editable (.rtf), con carga simultánea en el repositorio institucional.

Validación humana obligatoria en tres instancias: selección del tipo de escrito y carga de documentación, validación previa a la generación y revisión del borrador.

Asistiva.

Orquestación en n8n cloud con dos workflows desacoplados; Supabase (PostgreSQL) como base de datos con 5 tablas relacionadas y organizadas jerárquicamente, con políticas estrictas que prohíben edición y eliminación de datos, auditoría automática mediante triggers y DataTable local de n8n como respaldo ante indisponibilidad; 1 nodo de agente de IA de extracción con Claude Sonnet 4.5 como modelo principal y GPT-4o como fallback encadenado, temperatura fijada en 0.1 y parser de salida estructurada; bifurcación por tipo de escrito mediante nodo Switch con ramas de extracción documental diferenciadas; integración con Microsoft 365 (Outlook para notificaciones y entrega, SharePoint para repositorio de borradores); generación del borrador en .rtf desde cuatro plantillas base con señalización de campos pendientes de completar manualmente.

Prueba piloto.

Reducción del tiempo de elaboración de un borrador de escrito judicial de entre 1 y 2 horas en el proceso manual a aproximadamente 2 minutos y 30 segundos de procesamiento automatizado (97% de reducción sobre la etapa de procesamiento), más el tiempo de revisión y validación profesional. El esquema previo de uso de IA con intervención directa del usuario insumía aproximadamente 15 minutos, por lo que la arquitectura agéntica reduce en un 83% adicional el tiempo respecto de esa modalidad.

Agosto de 2026.

Resumen de expedientes administrativos bajados de SADE: hechos relevantes, determinación precisa del objeto de la solicitud y transcripción de las órdenes/páginas clave que explican el motivo de remisión a la PG, para agilizar el análisis preliminar y la derivación al abogado o abogada responsable.

Procuración General.

Reducción significativa del tiempo de análisis inicial de los expedientes; mayor claridad en la identificación del objeto y motivo de remisión; optimización de la derivación a los profesionales responsables; disminución de errores e interpretaciones ambiguas en la lectura preliminar; priorización según complejidad o urgencia; uso más eficiente de los recursos humanos del área.

Metodología de tres prompts: (1) informe "Resumen de Expediente" con encabezado (número, carátula, fecha de ingreso, partes), resumen de hechos de una carilla y objeto de la solicitud; (2) identificación por expresión regular de las páginas del PDF con menciones a la Dirección y transcripción fiel e íntegra de esas páginas, con indicación del número de página; (3) unificación de ambas respuestas en un documento final descargable (Word/PDF). Supervisión humana obligatoria: el usuario verifica que la información surja efectivamente del expediente.

Asistiva.

Templates de prompts sobre ChatGPT con el expediente completo (PDF de SADE) como adjunto; proceso auditable (input, prompt y output conocidos).

Producción.

Con más de 80 pruebas, resultados calificados como muy acertados; el análisis que insumía horas de trabajo se completa en minutos (menos de 10 minutos).

Agosto de 2026.