Resumen:
Este artículo documenta la evolución de un sistema de comprensión de contratos financieros, desde un prototipo conversacional basado en generación aumentada por recuperación (RAG), sometido a evaluación, hasta una arquitectura modular multiagente en el contexto de Costa Rica. El trabajo comenzó con la definición del problema, la recopilación de evidencia secundaria, el análisis de las partes interesadas y entrevistas exploratorias. Posteriormente, avanzó mediante actividades basadas en el modelo Double Diamond y Design Sprint, la creación de prototipos con GPT personalizado, la iteración pública de Loanix, la implementación de un sistema RAG basado en WhatsApp y su evaluación con usuarios, hasta llegar a una arquitectura objetivo más modular.
El prototipo RAG evaluado combina el procesamiento de contratos, la recuperación de información normativa, modelos de lenguaje de OpenAI y almacenamiento vectorial temporal para generar explicaciones estructuradas dirigidas a usuarios no expertos. Una evaluación posterior al uso, realizada con cinco usuarios, obtuvo valoraciones unánimemente positivas en cuanto a la facilidad de uso, la utilidad, la satisfacción general y la confianza en las respuestas generadas. El proyecto también ha desarrollado un GPT personalizado de acceso público, ampliando el alcance del artefacto de investigación hacia una herramienta de usuario orientada a la divulgación.
