Documentación interna

AltLegal AI.

Plataforma interna del estudio — visión general

Versión actual v0.1.0 · Abril 2026

Introducción / 01

Introducción

¿Qué es AltLegal AI?

Es una plataforma interna de chat con un asistente IA que tiene acceso a tres fuentes del estudio: la base de causas derivada del PJUD, el corpus chileno de leyes vía BCN/LeyChile y una biblioteca compartida de documentos que el equipo sube a la herramienta.

Por debajo funciona un agente LLM con acceso a herramientas: puede buscar, citar fuentes y producir borradores usando esas tres fuentes. La idea es reducir tareas repetitivas, no reemplazar el criterio profesional.

Causas indexadas

—

Leyes indexadas

—

Casos de uso

—

Plataforma

Componentes principales

Cuatro módulos que cubren lo que el equipo usa día a día.

01

Chat con agente

Sesiones con un asistente IA que usa herramientas para buscar causas, leyes y documentos. Soporta historial, casos de uso y exportación.

02

Documentos

Biblioteca compartida del estudio. Subir PDF/DOCX, importar desde Drive, adjuntar a sesiones.

03

Casos de uso

Flujos guiados con prompts y herramientas pre-seleccionadas para tareas frecuentes (revisión de contratos, debida diligencia, redacciones).

04

Configuración

Proveedor de IA, parámetros del modelo, gestión de roles, datos del usuario.

Plataforma

Integraciones externas

Servicios de terceros que la plataforma consume hoy.

Modelos de lenguaje: Gemini 2.5 Flash (Google · multimodal · attachments nativos), Claude Sonnet 4 (Anthropic · respaldo)
Almacenamiento documental: Google Drive API v3, Google Docs API v1, Google Picker API
Autenticación: Google OAuth 2.0 — login restringido al dominio del estudio
Datos legales: BCN / LeyChile, Scraper API — Causas del Poder Judicial y otras fuentes oficiales
Infraestructura: Google Cloud Platform — Vertex AI embeddings, Cloud SQL, GCS · PostgreSQL + pgvector

Inteligencia artificial

Cómo se usa la IA

Como herramienta de eficiencia, no como reemplazo del criterio.

01

Búsqueda semántica. El agente entiende preguntas formuladas en lenguaje natural. Encuentra causas y leyes relevantes aunque no coincidan las palabras exactas (por ejemplo, "indemnización por accidente" recupera resultados que mencionan "compensación por daño").

02

Uso de herramientas internas. El agente decide cuándo invocar funciones especializadas: buscar causas, leer documentos del corpus, extraer montos ya estructurados, consultar leyes, descargar normas faltantes. Cada llamada queda trazada en la sesión.

03

Análisis de adjuntos. Los documentos PDF/DOCX subidos a la sesión se entregan al modelo como adjuntos nativos. No hay extracción intermedia.

04

Auto-adquisición de normas. Si el modelo cita una ley que no está en el corpus local, el sistema la descarga desde BCN automáticamente para uso futuro.

Cada respuesta cita sus fuentes. El modelo no inventa montos ni fechas si las herramientas no las devolvieron.

Inteligencia artificial

Qué problemas resuelve

Tareas concretas del día a día — no promesas generales.

Buscar manualmente entre cientos de causas para encontrar precedentes.

→

Consulta directa al agente, que cita causa + ROL + página.

Extraer montos de avenimientos o sentencias a mano para reportes.

→

El asistente recupera montos ya estructurados (demanda, sentencia, avenimiento, multas) listos para reportes.

Redactar borradores legales desde plantillas en blanco.

→

Casos de uso especializados con prompts y reglas precargadas.

El asistente no firma documentos, no toma decisiones legales y no representa al estudio. Acelera tareas, no las reemplaza.

Flujos

Adjuntos en la conversación

Hasta 10 documentos por sesión; PDF, DOCX y Google Doc nativo; importables desde el computador o desde el Google Drive del usuario. Los archivos quedan en la biblioteca compartida del estudio. Los documentos generados con "Guardar en Drive" se auto-adjuntan a la sesión. Adicionalmente, desde 📎 Agregar → Agregar enlace web puedes pinear páginas estáticas (dictámenes, pronunciamientos, artículos): el sistema descarga el texto principal y lo fija como fuente. Los enlaces no consumen el cupo de 10 documentos, pero sí aportan al presupuesto de tokens de la sesión.

Cada sesión usa un solo modelo a la vez (Gemini o Claude, configurable). Los límites siguientes son por sesión completa, sumando contexto de sistema, conversación y adjuntos. Los archivos se contabilizan al adjuntarlos; un indicador en la cabecera del chat muestra el porcentaje usado.

	Límite por archivo	Límite total por sesión	Equivale a
Gemini 2.5 Flash	25 MB	~1.000.000 tokens	~1.500 páginas A4
Claude Sonnet 4	25 MB	~200.000 tokens	~300 páginas A4

Tamaño máximo de una respuesta del agente. Cada respuesta se acota por el parámetro tokens máximos (Configuración → Parámetros). Por defecto entrega hasta ~4.000 tokens (≈ 6–8 páginas A4 al guardar a Google Docs); el tope configurable es ~16.000 tokens (≈ 25–30 páginas A4). Si el agente proyecta exceder ese límite (manuales de cumplimiento extensos, contratos complejos), divide la entrega en "Parte 1 de N" y el usuario solicita "continúa" para la siguiente.

Las sesiones se guardan automáticamente y pueden retomarse en cualquier momento desde el menú Historial.

Flujos

Personalización por usuario

Cada cuenta administra sus propias preferencias — sin afectar al resto del estudio.

01

Sesiones favoritas

Marcar una sesión como Favorita la fija en la vista Favoritos del menú lateral, separada del Historial general. Útil para conservar sesiones de referencia (un análisis de causa que se consulta recurrentemente, una redacción base que se reutiliza). El estado es por usuario y persiste entre sesiones del navegador.

02

Comportamiento del agente

En Configuración → Comportamiento, cada usuario define reglas fijas que se inyectan al agente en cada conversación: citar siempre las fuentes, preferir jurisprudencia chilena, advertir sobre plazos y prescripción, tono formal en escritos, modo conservador en redacciones, resumen ejecutivo al inicio. Las reglas se aplican por igual sea el proveedor Gemini o Claude, y operan tanto sobre chats abiertos como sobre casos de uso. Cambiar un toggle surte efecto en la siguiente solicitud — sin reiniciar la sesión.

Ambas preferencias son personales — un administrador no las ve ni las modifica por otros.

Casos de uso

Casos de uso — flujos pre-configurados

Un caso de uso es una versión especializada del asistente: con instrucciones específicas, herramientas pre-seleccionadas y un nombre/categoría/icono propios. Se invoca desde el catálogo en la barra lateral.

proteccion_datos

Protección de datos personales

Asesora sobre Ley 21.719 y régimen previo.

contratos_revision

Revisión de contratos

Identifica cláusulas, riesgos, vacíos.

due_diligence

Debida diligencia

Reporte estructurado de partes y antecedentes.

montos_porfolio

Análisis de montos del portafolio

Tendencias por cliente y tribunal.

tendencias_tribunal

Tendencias de un tribunal

Estadísticas históricas y resultados.

jurisprudencia

Búsqueda de jurisprudencia

Corte Suprema, TC, Contraloría.

Casos de uso

Anatomía de un caso de uso

Un archivo .md con frontmatter + cuerpo.

---
id: proteccion_datos
nombre: Protección de Datos Personales
categoria: Cumplimiento
icono: shield-check
descripcion_corta: Asesora sobre Ley 21.719 y régimen previo.
herramientas_permitidas:
  - search_laws
  - acquire_norma
  - get_document_text
habilitado: true
---

# Instrucciones

Eres un asistente especializado en protección de datos
personales en Chile. Conoces a fondo la Ley 21.719 (vigente
desde diciembre 2026) y la Ley 19.628.

Cuando el usuario pregunte por obligaciones, principios o
sanciones, cita siempre el artículo específico.
...

01

Frontmatter. Metadata: ID, nombre, categoría, icono, descripción corta, lista de herramientas permitidas, flag habilitado.

02

Cuerpo. El prompt que el modelo recibe como instrucción de sistema cuando se activa este caso. Puede además acotar al agente a un conjunto definido de documentos o referencias legales, como salvaguarda estricta contra alucinaciones.

03

Herramientas filtradas. La lista limita qué tools puede invocar el agente. Si está vacía o ausente, todas están disponibles.

Casos de uso

Ejemplo: Protección de Datos Personales

Cómo se usa en la práctica este caso de uso.

Documentos útiles para adjuntar

Material que acompaña bien a las consultas en este caso de uso:

Contratos vigentes con cláusulas de tratamiento de datos
Políticas de privacidad del cliente
Borradores de avisos de privacidad o términos de uso
Reglamentos internos de manejo de datos personales
Borradores de contratos de encargado de tratamiento

Ejemplos de consultas

"¿Qué obligaciones impone la Ley 21.719 a un encargado de tratamiento que procesa datos para una PYME del retail?"

"Revisa el contrato adjunto y marca cláusulas que no cumplan con la nueva ley de datos personales."

"Redacta un aviso de privacidad para una clínica con 50 empleados, en lenguaje simple."

"Compara el régimen de la Ley 19.628 con el de la Ley 21.719 en relación al consentimiento."

"¿Qué derechos puede ejercer un titular y cuáles son los plazos de respuesta?"

"Elabora un checklist de acciones que un cliente debe tomar antes de diciembre 2026 para cumplir con la nueva ley."

Ejemplos de seguimiento

Las preguntas siguientes refinan o expanden la respuesta inicial.

"Refina el aviso anterior para que sea más conciso y agrega una sección de contacto."
"En la cláusula 4 del contrato, ¿cuál sería una redacción más protectora del titular?"
"Genera un correo profesional para informar al cliente sobre estos hallazgos."

Casos de uso

Cómo agregar más casos de uso

Cuatro pasos — ningún despliegue en producción hasta el último.

01

Definir el flujo. Identificar la tarea repetitiva, qué información necesita y qué herramientas debe poder usar.

02

Crear el archivo. Un .md en src/casos_de_uso/ con el frontmatter completo. Validación automática al cargar.

03

Probar localmente. docker compose restart app; el caso aparece en el catálogo si habilitado: true.

04

Iterar el prompt. Refinar instrucciones según el comportamiento observado en sesiones reales. El cuerpo del .md puede modificarse sin afectar otros casos.

El sistema soporta tantos casos de uso como el equipo desee. Cada uno es independiente y editable por separado. En una siguiente fase, la creación y configuración de casos de uso podrá realizarse desde la aplicación.

Trayectorias

Trayectorias guiadas

Encadenan varios casos de uso en un orden definido para producir un proyecto completo.

01

Pasos ordenados. Cada paso es un caso de uso especializado con inputs requeridos (entregables previos) y outputs esperados. Al cerrar un paso, su entregable queda disponible como insumo del siguiente.

02

Inyección automática. Al abrir un paso, los entregables previos se cargan al system prompt como contexto. El abogado no copia/pega entre sesiones.

03

Stepper visual y flexibilidad. Una barra superior muestra el avance (completados · actual · pendientes). Los pasos pueden saltarse cuando el cliente no requiere todos los entregables — la trayectoria es una guía, no una camisa de fuerza.

04

Vinculación con cliente. Cada sesión queda asociada al matter (cliente + materia). El historial se filtra por proyecto, no como una pila plana.

La primera trayectoria implementada — Protección de Datos Personales (Ley 21.719) — cubre 15 pasos, desde la entrevista inicial hasta el manual de procedimientos del cliente.

Trayectorias

PDP — 15 pasos en 5 etapas

El flujo replica el proceso del equipo legal del estudio.

I

Entrevista y levantamiento

Onboarding del cliente · búsqueda de normativa aplicable · asistente del formulario de levantamiento · anonimización del formulario con DLP.

II

Mapa de datos y RAT

Mapa de datos personales (Google Doc) · Registro de Actividades de Tratamiento (RAT, Google Doc) · matriz de análisis de riesgos.

III

Informe de cumplimiento

Contexto del cliente · Sección I (normativo) · Sección II (diagnóstico) · Sección III (brechas, 9 ejes) · Sección IV (hoja de ruta) · informe final ensamblado.

IV

Tramitación y soporte

Tramitación ante Agencia de Protección de Datos · soporte continuo (minutas periódicas para el cliente).

V

Manual de Procedimientos Internos

Documento extenso (200+ páginas) ensamblado por capítulos a partir de todos los entregables previos.

Trayectorias

Documentos extensos — Manual de 200+ páginas

Ningún modelo genera 200 páginas en un turno. La plataforma ensambla por capítulos usando los entregables anteriores como insumo.

01

Capítulo a capítulo. El agente decide qué capítulos cubrir y produce cada uno por separado. El sistema concatena en orden, renumera encabezados y recorta colas duplicadas.

02

Entrega a Google Docs. La herramienta generate_google_doc crea el documento en el Drive del estudio, con índice, secciones y citas estructuradas.

03

Auto-adjunto a la sesión. El doc resultante se enlaza a la conversación. El siguiente paso del proyecto recibe el documento como input listo para usar.

El mismo patrón aplica al RAT, al mapa de datos y al informe final de cumplimiento — todos entregables extensos en formato Google Doc nativo.

Trayectorias

Anonimización con Google Cloud DLP

Antes de que un documento sensible llegue al LLM, los datos personales detectados (RUT, nombres, direcciones, correos, teléfonos) se redactan automáticamente.

Cuándo se invoca: Como pre-paso del paso 30 (asistente del formulario), y bajo demanda en cualquier conversación con la herramienta anonymize_with_dlp.
Modos del pipeline: MINIMAL · BALANCED (default para PDP) · CLEAN — equilibrio entre recall de detección y preservación de utilidad del texto.
Doble respaldo: El documento original queda en una carpeta privada del estudio. La versión anonimizada se guarda con sufijo .anon.docx y queda asociada al matter del cliente.
Idempotencia: Si el archivo ya fue anonimizado, el sistema reutiliza la versión existente sin re-procesar. Sin doble cobro de DLP.

La privacidad se trata como pre-condición, no como auditoría posterior. El LLM nunca ve el RUT del titular salvo que el abogado lo decida explícitamente.

Trayectorias

Insumos automáticos por cliente

El abogado no parte desde cero — la plataforma trae los insumos.

01

Sincronización con Drive del cliente

Al abrir un proyecto, la plataforma indexa la carpeta del cliente en el Drive del estudio. Los documentos quedan disponibles como contexto en cualquier paso de la trayectoria, sin necesidad de re-subirlos.

02

Catálogo normativo sectorial

Para PDP, la plataforma identifica el rubro del cliente (banca, salud, retail, telecom, educación, sector público) y propone normas sectoriales relevantes además de la base general (Ley 21.719, 19.628, 20.575, Constitución art. 19 N°4).

03

Detección de huecos

Si un paso necesita un documento que aún no existe (ej: política de privacidad actual del cliente), el sistema lo señala y propone redactar uno o solicitarlo al cliente.

Trayectorias

Editor, versionado y telemetría

Los prompts no son código congelado. Se editan, se versionan y se miden.

01

Editor desde la UI

Cualquier abogado autorizado edita el cuerpo y el frontmatter de un caso de uso desde la app, sin tocar el repositorio de código.

02

Versionado con rollback

Cada edición queda como nueva versión. Una mala edición se revierte con un click — sin perder el historial.

03

Sugerencia de siguiente paso

Al cerrar un paso (entregable producido), el agente propone explícitamente cuál es el siguiente paso de la trayectoria, evitando ambigüedad sobre el avance.

04

Telemetría por paso

Tasa de finalización · puntos de abandono · tiempo medio · entregables producidos. Datos para iterar el flujo donde realmente se atasca el equipo.

Operación

Costos y consumo

El servidor encendido sin actividad no genera costos de IA. Las APIs solo se invocan ante una acción del usuario.

ACCIÓN	RECURSO	ORDEN DE MAGNITUD
Uso de Gemini	Gemini 2.5 Flash API	~US$ 0,001 – 0,05 por turno ~US$ 5 – 30 por proyecto PDP completo (~200–400 turnos)
Uso de Claude	Anthropic Messages API	~US$ 0,05 – 0,30 por turno ~US$ 30 – 150 por proyecto PDP completo (~200–400 turnos)
Búsqueda semántica de causas o leyes	Vertex AI text-embedding-005	centavos por cada millón de tokens
Adjuntar archivo a una sesión	Gemini Files API	sin costo adicional al turno
Indexar una nueva ley desde BCN	Scraper API + Vertex embeddings	fracciones de centavo por norma
Infraestructura permanente	Cloud SQL + GCS (si aplica)	costo fijo mensual del plan

Una sesión típica de 10 turnos con Gemini y un adjunto está en el rango de US$ 0,10 – 0,30. Con Claude, ~US$ 1 – 3 en el mismo escenario. Las cifras escalan con el tamaño del contexto y del archivo, no con el tiempo que la aplicación está en línea.

Cierre

Próximos pasos

Qué sigue en el roadmap cercano.

Más casos de uso especializados (laboral, tributario, propiedad intelectual)
Mejoras en el manejo de tablas en documentos guardados a Google Docs
Búsqueda semántica directa sobre la biblioteca de documentos del estudio
Seguimiento integral del portafolio del estudio (causas, plazos, resoluciones) usando documentos y metadatos obtenidos de fuentes oficiales
Integración con Google Calendar para sincronizar audiencias, plazos procesales y vencimientos
Conexión con Monday y Harvest para reflejar el trabajo legal en gestión de proyectos y registro de horas