Producto propioFormación jurídica

Plataforma jurídica con tutor IA y aprendizaje personalizado

Plataforma SaaS con usuarios, pagos, progreso y tutor jurídico conectado a fuentes propias para acompañar la preparación del examen de acceso.

Qué demuestra

La experiencia concentra estudio, seguimiento y consulta contextual en un único producto.

Tipo: Plataforma SaaS con RAGAlcance: SaaS, tutor IA, RAG jurídico, normativa, documentación, autenticación, pagos y panel internoAño: 2026

El problema

Qué estaba ocurriendo antes

Un tutor IA genérico puede responder con seguridad aparente, pero sin suficiente control sobre la fuente. En contexto jurídico, eso genera riesgo de respuestas incompletas, desactualizadas o poco fundamentadas. Además, el coste por consulta y el volumen documental obligan a diseñar bien la recuperación, los tokens y el flujo de respuesta.

La preparación del examen de acceso exige trabajar con normativa, manuales, materiales doctrinales y criterios jurídicos. El reto no es solo ofrecer contenido, sino permitir que el alumno consulte, practique y reciba apoyo contextual sin depender de búsquedas manuales dispersas.

La solución

Qué se construyó y qué cambió

Integrar la IA como parte del recorrido de aprendizaje, no como un chat desconectado del contenido y del progreso.

  • Gestión de usuarios y acceso por plan.
  • Seguimiento de progreso y contenido estructurado.
  • Tutor conectado a documentación jurídica delimitada.
  • Arquitectura preparada para operación y evolución del producto.

Antes y después

Qué trabajo dejó de hacerse a mano

Antes

  • Material jurídico abundante, difícil de consultar de forma rápida y contextual.
  • Riesgo de respuestas genéricas si la IA no está conectada a fuentes relevantes.
  • Necesidad de combinar producto, pagos, usuarios, base documental y tutor IA.
  • Coste potencial elevado si no se optimizan tokens, recuperación y generación.

Después

  • Tutor IA conectado a documentación jurídica mediante recuperación contextual.
  • Base documental vectorizada y preparada para consultas en lenguaje natural.
  • Producto SaaS completo con autenticación, pagos, panel interno y despliegue.
  • Mejor control de precisión, coste por consulta y evolución funcional.

Cómo funciona

Cómo se resolvió paso a paso

El enfoque fue construir una plataforma completa, no un chatbot aislado. La IA se conecta a un sistema RAG sobre normativa, manuales, artículos doctrinales y jurisprudencia, con recuperación contextual para mejorar la utilidad de las respuestas.

Se desarrolló el producto full-stack: frontend, backend, autenticación, pagos, base de datos, panel interno, despliegue y tutor IA conectado a documentación jurídica vectorizada.

01

Diseño del producto SaaS

Se define la experiencia de usuario, autenticación, pagos, panel interno, base de datos y lógica principal del tutor.

02

Preparación documental

Se procesan y estructuran más de 5.000 documentos jurídicos para que puedan alimentar el sistema de recuperación.

03

Construcción del RAG

Se implementa recuperación semántica con embeddings, PostgreSQL, pgvector y generación asistida con LLMs.

04

Optimización y despliegue

Se ajustan precisión, costes, uso de tokens, flujo de respuesta y despliegue para uso real.

Control

Qué sigue dependiendo de una persona

El contenido de referencia, las reglas del producto y la actualización jurídica requieren supervisión editorial.

Interpretación

Qué acredita esta prueba

El resultado es una base SaaS preparada para aprendizaje jurídico asistido: consultas más contextualizadas, mejor aprovechamiento documental, control de costes por consulta y una arquitectura preparada para evolucionar con nuevos contenidos y funcionalidades.

Aplicación a otros procesos

Qué partes de este enfoque pueden reutilizarse

IA como producto, no como widget

El tutor no se plantea como un chat añadido, sino como parte de una plataforma con usuarios, pagos, datos, panel interno y flujo de aprendizaje.

RAG para mejorar el contexto

La recuperación contextual permite anclar respuestas a documentación relevante y mejorar la utilidad en dominios jurídicos.

Coste por consulta como decisión de arquitectura

Tokens, chunking, embeddings y prompts deben diseñarse pensando en precisión, latencia y sostenibilidad económica.

Producto propio

Producto visible como prueba de ejecución

Se muestra para acreditar capacidad de diagnóstico, producto y desarrollo completo. No se presenta como una solución que deba copiarse tal cual para otra empresa.

Qué se muestra públicamente

  • Flujos funcionales y experiencia de uso.
  • Arquitectura, datos, permisos e integraciones.
  • Decisiones de producto y evolución.
  • Capacidad para llevar una solución hasta producción.

Tecnología

Piezas utilizadas en este caso

Next.jsPostgreSQLpgvectorOpenAI APIPythonRAGStripe

La selección técnica es consecuencia del proceso, el nivel de riesgo, los datos disponibles y la forma de mantener el sistema.

Aplicación a tu empresa

¿Tienes un proceso que se atasca por el mismo motivo?

Describe qué información entra, qué trabajo se repite y quién toma la decisión final. El análisis inicial permite comprobar si este enfoque encaja antes de construir.

Analizar un proceso parecido