¿Puede una IA instruir un expediente y dejar por escrito por qué decidió lo que decidió?
De eso se trata, precisamente. Un agente de expedientes solo merece la pena si cada conclusión enlaza con la página de la que sale y con la norma que aplicó. Alguien tendrá que defenderla después.
Descripción
Un agente que lee un expediente completo (decenas de documentos, escaneos y formularios), extrae lo relevante, lo contrasta con la normativa interna y propone una resolución, cada conclusión enlazada a su origen.
El problema
Cada expediente es una carpeta de documentos en formatos distintos, algunos escaneados, y el criterio depende de quién lo cogiera esa mañana. La extracción es manual. Cuando alguien recurre, reconstruir el razonamiento significa volver a leer la carpeta entera.
Cómo lo resolvemos
La normativa y el histórico de resoluciones viven en RenBase con control de acceso, así que el agente aplica el criterio de la casa y no uno genérico. Cada conclusión señala la página de la que sale y la norma que aplicó. RenLayer mantiene la traza intacta, lo que convierte un recurso en una consulta y no en una investigación.
Qué reporta
El criterio se vuelve consistente entre expedientes y entre personas, y un recurso se contesta con el registro de la decisión, no con una reconstrucción.
KPIs a seguir
Lo que hay que medir para saber si esto funciona. Las métricas las definimos con vosotros antes de empezar, elegidas para que sea difícil quedar bien sin haberlo hecho bien.
- Conclusiones enlazadas a su origen
- Cada una debe señalar la página de la que sale y la norma que aplicó.
- Concordancia entre instructores
- Medida antes y después, para ver si el criterio se ha asentado o solo se ha desplazado.
- Tiempo de instrucción por expediente
- Desde la entrada hasta la resolución propuesta, con la confirmación humana incluida.
- Recursos estimados
- Sobre expedientes instruidos con el agente, frente a la línea base anterior. Más rápido y revocado más veces no es una mejora.
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