Tres decisiones de arquitectura detrás de la plataforma legal de IA de PONS en Microsoft Azure
Resumen: PONS comparte tres decisiones de diseño detrás de su plataforma legal de IA en Microsoft Azure, desde separar el conocimiento jurídico público y los datos de los clientes hasta el uso de servicios gestionados e implementación de controles de seguridad y cumplimiento. El artículo destaca consideraciones prácticas para startups que desarrollan IA para clientes empresariales regulados.
Publicado en Microsoft for Startups.
Construir IA legal para industrias reguladas requiere mucho más que conectar un modelo a los documentos. Para las startups que sirven a industrias reguladas, el reto no es solo la capacidad del modelo, sino cómo el sistema gestiona fuentes confiables, datos privados, prioridades de infraestructura y requisitos de cumplimiento.
PONS construyó su plataforma de IA legal en torno a esas limitaciones. Al correr en Microsoft Azure, soporta investigación, redacción, revisión de contratos, diligencia debida y gestión de asuntos para despachos de abogados, equipos legales internos y otras organizaciones reguladas.
Este texto examina tres decisiones de diseño detrás de la plataforma y qué pueden aprender de ellas las startups que desarrollan IA para clientes regulados.
A través de Microsoft for Startups, PONS pudo acceder a créditos de startup, orientación técnica y presentaciones oportunas mientras desarrollaba su arquitectura Azure alojada en la UE. Según PONS, este soporte ayudó a su pequeño equipo a probar decisiones arquitectónicas frente a cargas reales y a abordar los requisitos técnicos para clientes regulados.
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Dentro de la arquitectura legal de IA PONS en Azure
La parte difícil de la IA legal son los datos. Nuestro Data Factory responde con legislación real, actual y jurisprudencia, y luego los conecta a tus propios asuntos y archivos, sin salir de nuestro arrendamiento de Azure ni pasar por un modelo público. Tus datos son nuestra máxima prioridad: están cifrados con AES-256 antes de llegar a la base de datos, en reposo en Azure y en tránsito—por defecto en tres capas.
Tobias Zimmergren, CTO y cofundador técnico de PONS
La plataforma PONS consta de dos componentes principales: la PONS Data Factory y el PONS AI Engine.
PONS Data Factory es una cadena continua que valida, recopila, limpia e indexa fuentes jurídicas públicas, incluidas legislación, jurisprudencia y precedentes. Añade metadatos semánticos, estructura jerárquica, incrustaciones vectoriales y referencias enlazadas a fuentes para crear un corpus legal curado disponible en múltiples jurisdicciones.
El motor de IA PONS soporta razonamiento citado, redacción, revisión de contratos y extracción estructurada. Funciona tanto contra el corpus de Data Factory como contra documentos de clientes almacenados por separado (que no entran en Data Factory), con resultados evaluados para precisión legal, cobertura contextual, lenguaje y estructura, y que se reejecutan en automático en caso de fallo. El backend no llama directo al motor: el trabajo se publica en una cola que el AI Engine consulta, por lo que escala de manera independiente de la ruta de solicitud. Está impulsado por Azure OpenAI y alojado en Azure Sweden Central.
Los clientes también configuran asuntos, manuales, plantillas y una base de conocimiento conectada, lo que crea el contexto necesario para los flujos de trabajo específicos de la firma y el análisis legal.
Decisión de diseño uno: Separar el conocimiento confiable del contexto privado
PONS separa de manera intencionada su corpus legal público de los datos de los clientes. La Data Factory está diseñada para recopilar y actualizar de manera continua, fuentes legales públicas en diferentes jurisdicciones. Según PONS, los documentos de los clientes permanecen separados, y el flujo de datos unidireccional significa que no entran en la Data Factory y se procesan de manera independiente a través del AI Engine. Los datos de cada empresa permanecen en almacenamiento aislado y contenedores de bases de datos dentro de su entorno Azure de la región de la UE, cifrados en tránsito y en reposo, con el acceso asignado por defecto a los usuarios individuales.
Este límite permite a PONS actualizar y validar su corpus legal sin incorporar material privado de clientes en esa canalización. También proporciona a la plataforma un control arquitectónico claro para demostrar dónde residen los datos del cliente y evitar que se conviertan en parte de la capa de conocimiento legal público.
Las startups deberían tener en cuenta este patrón cuando su producto combina un cuerpo de información fiable actualizado de manera continua, con datos específicos o sensibles para el cliente, en especial cuando ambos requieren controles de acceso, residencia o gobernanza diferentes. Establecer el límite desde el principio puede reducir el riesgo de que los datos privados se entrelacen con las canaletas compartidas de ingestión e indexación a medida que el producto crece.
Segunda decisión: Utilizar servicios gestionados de Azure para centrar el esfuerzo de ingeniería en la diferenciación
Para ONS, elegir servicios gestionados fue una decisión de priorización de ingeniería: comprar la infraestructura indiferenciada y concentrar al equipo en la calidad de datos legales, razonamiento, evaluación y flujo de trabajo del cliente.
Este principio moldeó la arquitectura de Azure. Azure App Service gestiona la aplicación, por lo que no operan servidores ni gestionan despliegues de manera manual. Azure SQL Database y Microsoft Azure Storage almacenan datos estructurados y archivos de clientes con la residencia europea fijada en Sweden Central, lo que convierte la localización de datos en una decisión de configuración y no en un proyecto de ingeniería. Azure Key Vault mantiene secretos y certificados fuera del código de la aplicación.
Azure App Configuration mantiene configuraciones compartidas no sensibles, y las conexiones de servicio a servicio funcionan con identidad gestionada, por lo que no hay credenciales que rotar de manera manual. El trabajo de análisis se transfiere a través de un Azure Queue Storage en lugar de una llamada directa, lo que permite que el AI Engine escale de manera independiente de la ruta de la solicitud, y Azure Web PubSub envía resultados y notificaciones de vuelta a la aplicación web en tiempo real.
Para la capa de IA, Azure OpenAI proporciona los modelos base, mientras que Microsoft Foundry aloja los modelos ajustados y de soporte detrás de Data Factory y AI Engine. Esto proporciona a PONS capacidades de frontera sin necesidad de crear su propia pila de servicio de modelos.
El beneficio práctico es que hay menos infraestructura para que un equipo pequeño opere. PONS puede basarse en las capacidades de Azure para escalado, despliegues, identidad, registro y configuración regional, mientras dirige más esfuerzo de ingeniería hacia las partes del producto que evalúan los clientes. PONS aceptó menos control de bajo nivel a cambio de servicios Azure gestionados que apoyen sus requisitos de despliegue regional, identidad, registro y evidencia de cumplimiento.
Este enfoque es más útil cuando la diferenciación de una startup reside en datos específicos de dominio, flujos de trabajo o comportamiento del producto más que en operaciones de infraestructura. Evalúa un servicio gestionado por el trabajo recurrente que elimina, los controles que soporta y cómo su nivel de flexibilidad se alinea con los requisitos del producto.
Los servicios gestionados de Azure nos permiten centrarnos en nuestros clientes y sus necesidades en lugar de en la infraestructura. Escalado, despliegues, identidad, registros—esos son problemas que Azure ya ha resuelto a gran escala empresarial. Podemos dedicar nuestro tiempo a las partes del producto que solo nosotros podemos construir.
Tobias Zimmergren, CTO y cofundador técnico de PONS
Decisión tres: Convertir los requisitos de cumplimiento y seguridad en controles exigibles
El asesor jurídico general y los equipos de compras evalúan más que las capacidades de la IA. Para PONS, su arquitectura debe responder preguntas clave, como:
- ¿Dónde residen los datos?
- ¿Quién puede acceder a ella?
- ¿Se puede auditar el sistema?
- ¿Acabarán los documentos de los clientes entrenando el modelo de alguien?
- ¿Esto se mantiene en todas las jurisdicciones en las que operamos?
PONS afirma que aborda la localización y acceso de datos mediante aislamiento regional y permisos con alcance. Los registros de procedencia vinculada a citas y auditoría soportan la trazabilidad, mientras que las puertas de evaluación reejecutan en automático salidas fallidas y aplican rechazo por diseño cuando el sistema no puede conectar a tierra una respuesta. Los documentos del cliente no entran en Data Factory ni se utilizan para el entrenamiento de modelos. El corpus legal de Data Factory abarca múltiples jurisdicciones y sigue expandiéndose, mientras que los controles de aislamiento, acceso, registro y evaluación de la plataforma proporcionan una línea técnica común de referencia.
PONS también cita sus controles SOC 2 Tipo II, ISO 27001, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés) y las pruebas de penetración como criterios de entrada importantes para la adquisición empresarial, pero los requisitos subyacentes continúan con el moldeado de la arquitectura y los controles de la plataforma.
Para startups que construyen para empresas en mercados regulados, estas preguntas son más útiles cuando se plantean desde el principio, mientras que los límites sobre datos, acceso y comportamiento del modelo pueden seguir diseñándose en el sistema en lugar de documentarse después. Para una orientación más amplia sobre cómo preparar soluciones Azure para clientes empresariales, consulten LA preparación empresarial para startups en Azure.
Exploren la plataforma de IA legal PONS
PONS funciona en producción con clientes en múltiples jurisdicciones de la UE, donde sirve de manera primordial a despachos de abogados y equipos legales internos, con pilotos activos en marcha en otros sectores. Si ustedes exploran cómo construir IA basada en citas con los requisitos de seguridad, privacidad y gobernanza en mente, pueden leer más sobre lo que hace PONS, la plataforma y la arquitectura que hay detrás en pons.io.
Construir para clientes empresariales regulados con Microsoft para startups
A medida que la plataforma se desarrollaba, los créditos de startups a través de Microsoft for Startups dieron a PONS la flexibilidad para probar decisiones arquitectónicas en cargas reales mientras gestionaba los costes de la nube durante el crecimiento inicial. Los especialistas de Microsoft proporcionaron orientación sobre decisiones técnicas complejas, mientras que las presentaciones oportunas ayudaron al equipo a abordar los requisitos de producción y mantener el impulso a medida que la plataforma escalaba.
Si se encuentran en el proceso de desarrollo de soluciones de IA para clientes empresariales en sectores regulados, Microsoft for Startups puede ayudarlos a construir rápido, escalar de manera inteligente y vender más. Empiecen hoy mismo con Microsoft for Startups.