Convertir contratos en datos susceptibles de búsqueda en OpenAI

Esto forma parte de nuestra serie sobre cómo OpenAI está creando sus propias soluciones con nuestra tecnología.

Todo acuerdo empresarial conlleva la firma de un contrato, con sus respectivas fechas de inicio, condiciones de facturación y cláusulas de renovación.

Al principio, el proceso era manejable: leer línea por línea, volver a escribir en una hoja de cálculo, y seguir. Pero cuando el volumen se duplicó y volvió a duplicarse, este proceso manual dejó de funcionar.

«En menos de seis meses, el equipo pasó de revisar cientos de contratos al mes a más de mil. Y, sin embargo, solo habíamos contratado a una persona nueva. Era obvio que el proceso no iba a dar abasto», afirma Wei An Lee, ingeniero de IA.

En lugar de asignar más personal a esta compleja tarea, nuestros equipos financieros y de ingeniería crearon un agente de datos contractuales. El principio de diseño era sencillo: eliminar los procesos repetitivos de la revisión de contratos, para que los expertos no perdieran el control.

El agente funciona en tres pasos:

• Introducción de datos: PDF, copias escaneadas, incluso fotos tomadas con el teléfono y marcadas con anotaciones manuscritas. Lo que antes eran docenas de archivos inconsistentes ahora fluye en un solo canal.
• Inferencia con indicaciones: Mediante el uso de indicaciones aumentadas con recuperación, el sistema analiza los contratos y los convierte en datos estructurados. No incluye mil páginas en el contexto, sino que solo extrae lo que es relevante, expone los argumentos en contra y muestra el trabajo.
• Revisión: Los expertos en finanzas revisan el resultado estructurado, que incluye anotaciones y referencias para cualquier término no estándar. El agente destaca lo que es inusual; luego se introduce la asistencia humana en el proceso para la revisión.

El resultado es un conjunto de datos que resulta inmediatamente útil en todos los flujos de trabajo financieros. Lo que antes tardaba horas, ahora llega de la noche a la mañana, con anotaciones y listo para la validación. Los expertos siguen metidos en el procedimiento, pero su función pasa de la introducción manual de datos a simplemente la revisión.

Este diseño garantiza la fiabilidad: los profesionales obtienen datos estructurados y razonados a gran escala, pero son sus conocimientos los que determinan el resultado.

Los resultados:

• Entrega más rápida. Las revisiones se reducen a la mitad y están listas de un día para otro.
• Mayor capacidad. Miles de contratos procesados sin aumentar la plantilla al mismo ritmo.
• Contexto más inteligente Términos no estándar señalados con razonamiento y referencias.
• Resultados que permiten consultas. La salida de resultados tabulares en el almacén de datos facilita el análisis de datos.

Cada ciclo de correcciones humanas va perfeccionando al agente, lo que permite que las revisiones sean cada vez más rápidas y precisas.

«La única forma en que podemos escalar al mismo ritmo que OpenAI es a través de esto», afirmó Wei An. «Sin ello, haría falta aumentar el equipo de forma lineal, en consonancia con el volumen de contratos. De esta forma, podemos mantener un equipo reducido al tiempo que gestionamos un crecimiento exponencial».

Esta arquitectura ahora admite las compras, el cumplimiento normativo e incluso el cierre mensual. Se aplica el mismo principio: automatizar el trabajo rutinario y dejar que las personas se encarguen de revisarlo. 

Los ingenieros lo describen como «trabajo manual ya realizado», pero sin que se tomen las decisiones finales. Los equipos financieros siguen escribiendo la historia de los números, pero el agente se asegura de que no se pasen el día realizando tareas muy laboriosas.

Lo que comenzó como una solución para los contratos se ha convertido en una nueva forma de trabajar en el ámbito financiero. El análisis de datos se realiza durante la noche. Los profesionales se centran en el análisis y la estrategia. Los líderes escalan con confianza a medida que crecen, sin aumentar el tamaño de los equipos al mismo ritmo.

El agente de datos contractuales es un modelo de cómo la IA puede transformar de forma responsable el trabajo regulado y de alto riesgo. Esto demuestra lo que se puede conseguir cuando los expertos colaboran con sistemas inteligentes: más influencia, confianza y tiempo para lo que realmente importa.