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Producto propio · SaaS vertical Notarial · Gestión documental En piloto

EscriAR

Un software que entiende el expediente, no solo el archivo.

Resumen del proyecto

EscriAR es un producto propio de VER AI Labs: un SaaS vertical de gestión y automatización con IA para escribanías, que cubre la ingesta y clasificación de documentación, la generación documental, el seguimiento de expedientes y los flujos operativos del trabajo notarial.

01 El punto de partida

Contexto

El trabajo notarial es intensivo en documentos y en control. Cada expediente reúne documentación de varias procedencias, con formatos distintos, requisitos que cambian según el tipo de acto y una secuencia de pasos que no admite saltarse ninguno. La consecuencia de un error no es una molestia: es una escritura que hay que rehacer.

Problema

El software generalista no conoce esa secuencia. Obliga a sostener el criterio del expediente fuera de la herramienta: en carpetas compartidas, en plantillas de documento con el nombre del cliente cambiado a mano y en el conocimiento de quien lleva años en la oficina. Funciona mientras esa persona esté, y no escala más allá de su jornada.

Rol de VER AI Labs

VER AI Labs desarrolla EscriAR como producto propio, asumiendo la definición de producto, la arquitectura de datos, la aplicación de IA al procesamiento documental y la construcción de la plataforma.

02 Estrategia

Las decisiones que definieron el proyecto.

Vertical antes que horizontal

Se optó por un producto que conoce un oficio concreto en lugar de una herramienta genérica configurable. Un gestor documental general puede guardar cualquier documento; lo que no puede es saber qué falta en un expediente ni qué paso viene después.

El expediente como unidad, no el archivo

La arquitectura de datos se organiza alrededor del expediente y de su estado, no alrededor de carpetas. Es lo que permite responder a la pregunta que realmente importa en la oficina: qué falta y de quién depende.

IA donde reduce trabajo, no donde luce

La IA se aplica a clasificar documentación entrante, extraer los datos que después alimentan los documentos de salida y detectar ausencias. Las decisiones con consecuencia jurídica siguen siendo humanas, y el sistema está diseñado para que lo sigan siendo.

Generación documental sobre datos ya validados

Los documentos se generan a partir de los datos extraídos y confirmados en el expediente, no volviendo a teclearlos. Es donde se concentra buena parte del tiempo perdido y de los errores por copia.

03 Qué se construyó

Las piezas entregadas.

  • Plataforma SaaS vertical para escribanías
  • Ingesta y clasificación automática de documentación
  • Extracción de datos de documentos
  • Estructura de expedientes con estado y trazabilidad
  • Generación documental a partir de datos validados
  • Flujos operativos por tipo de acto
  • Automatización de tareas y avisos del proceso
  • Arquitectura de datos e IA propia
04 Proceso

Cómo se llegó hasta ahí.

  1. 01

    Visión

    Estudio del proceso notarial real, de sus excepciones y de los puntos donde el criterio humano es obligatorio.

  2. 02

    Arquitectura

    Diseño del modelo de datos alrededor del expediente y decisión sobre qué partes del proceso podía asumir la IA.

  3. 03

    Ejecución

    Construcción de la plataforma, los flujos de ingesta y clasificación y la generación documental.

  4. 04

    Evolución

    Ampliación por tipo de acto y refinamiento de la extracción con los casos reales que va encontrando.

05 Estado real

En piloto

El producto está en piloto: se está validando sobre trabajo real de escribanía antes de abrirlo de forma general. La cobertura por tipo de acto continúa ampliándose, así que no todos los flujos previstos están disponibles.

06 Qué queda

Entregables y aprendizajes.

No se publican métricas de este proyecto porque no hay cifras verificables que compartir. Lo que sí se puede documentar es qué se entregó y qué se aprendió construyéndolo.

Entregables

  • Plataforma de gestión de expedientes
  • Módulo de ingesta y clasificación documental
  • Extracción de datos y generación de documentos
  • Flujos operativos configurables por tipo de acto
  • Arquitectura de datos documentada

Aprendizajes

  • En un dominio con consecuencias legales, el valor de la IA no está en decidir sino en preparar la decisión: clasificar, extraer y avisar de lo que falta.
  • Organizar el producto alrededor del expediente y no del archivo cambia por completo qué preguntas puede responder el sistema.
  • Un vertical gana al software generalista cuando el conocimiento del oficio está dentro del producto y no en la cabeza de quien lo usa.
  • La generación documental sobre datos ya validados elimina una clase entera de errores: los de copiar el dato dos veces.

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Cada proyecto parte de un diagnóstico, no de una plantilla. Si algo de lo que has leído se parece a tu situación, la primera conversación sirve para ver si encaja.