Agente de IA para Analizar Acuerdos, Políticas y Declaraciones de la Empresa
Antecedentes
Las organizaciones gestionan grandes volúmenes de acuerdos, políticas internas, declaraciones de cumplimiento y otros materiales de referencia. Tradicionalmente, los equipos revisan manualmente estos documentos para garantizar consistencia, precisión y cumplimiento, un proceso que consume tiempo y es propenso a errores. Con el auge de la IA generativa y la comprensión del lenguaje natural, los sistemas inteligentes ahora pueden ayudar en este análisis a gran escala, actuando como agentes de IA que potencian la experiencia humana.
La función Análisis de Documentos de Procurize AI encarna este cambio. En lugar de simplemente almacenar documentos en un repositorio, la plataforma usa IA para analizar activamente el contenido, identificar posibles conflictos y evaluar la alineación con otros conocimientos organizacionales, todo sin revisión manual. Esto transforma el almacenamiento estático de documentos en una capa de inteligencia proactiva que respalda los flujos de trabajo de cumplimiento y gobernanza.
Propósito
El propósito del agente de Análisis de Documentos con IA en Procurize AI es:
- Detectar inconsistencias internas dentro de un documento
- Identificar conflictos o discrepancias entre un documento y otro contenido de la base de conocimientos pública
- Ayudar a los equipos a mantener un conjunto auto‑coherente de políticas, acuerdos y artefactos de cumplimiento
- Acelerar los procesos de revisión y reducir el esfuerzo manual de auditoría
Al utilizar este agente de IA, las organizaciones obtienen una comprensión más clara de sus políticas y artefactos de evidencia, reducen interpretaciones conflictivas y mejoran la confianza en los flujos de trabajo automatizados de cumplimiento.
Cómo Funciona el Agente
Comprensión de Contenido impulsada por IA
Una vez que un documento está almacenado en la base de conocimientos, Análisis de Documentos con IA realiza una revisión inteligente:
- Ingesta e Interpretación de Contenido — El agente de IA ingiere el texto del documento e interpreta su estructura y contenido semántico usando modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Va más allá de la coincidencia de palabras clave para comprender significado y contexto.
- Chequeos de Consistencia Interna — El agente evalúa si distintas partes del mismo documento se contradicen entre sí — por ejemplo, definiciones de política inconsistentes o cláusulas conflictivas.
- Comparación entre Documentos — Si el documento está asociado a un proyecto o espacio de trabajo específico, el agente lo compara con otros documentos públicos en la base de conocimientos vinculados al mismo alcance. Señala discrepancias o posibles conflictos.
- Explicación Contextual — Los resultados del análisis incluyen explicaciones de por qué se identificó una inconsistencia particular, permitiendo a los usuarios comprender y resolver el problema.
Este análisis autónomo se ejecuta en minutos y se adjunta directamente al historial de revisiones del documento. Si el documento cambia, los resultados anteriores siguen accesibles para la revisión correspondiente, y se puede iniciar un nuevo análisis para validar el contenido actualizado.
Resultado de Ejemplo
Imagine una organización que aloja una Política de Uso Aceptable y una Declaración de Protección de Datos en su base de conocimientos:
- La Política de Uso Aceptable indica que todos los datos de los clientes deben estar cifrados en tránsito y en reposo.
- La Declaración de Protección de Datos solo menciona el cifrado en tránsito.
Cuando el agente de IA analiza estos documentos, el sistema podría resaltar una inconsistencia entre documentos — los requerimientos de cifrado difieren entre ambos. El resultado podría incluir:
- Una declaración marcando este conflicto
- Un resumen que muestra dónde cada documento aborda el cifrado
- Sugerencias para alinear las políticas para mayor claridad y consistencia
En la plataforma, estos resultados de análisis se presentan en la pestaña Análisis de la vista del documento, revelando tanto inconsistencias internas como externas y proporcionando descripciones explicativas de la causa. Los usuarios pueden entonces editar los documentos subyacentes para resolver los problemas identificados y volver a ejecutar el análisis para confirmar las correcciones.