Lexalud: plataforma SaaS de gestión jurídica con inteligencia artificial para el sector salud colombiano

Grupo 7

Alexander Oviedo Fadul

Maria Fernanda Ruiz Paipilla

Especialización en Inteligencia Artificial

Corporación Universitaria Minuto de Dios (UNIMINUTO)

NRC-8775 — Electiva en Transformación Digital

Semana 7 — Proyecto: creación de un negocio en la transformación digital

Profesor: Juan Diego López Vargas

23 de agosto de 2026

Introducción

En Colombia la acción de tutela terminó convertida en la puerta de entrada ordinaria al sistema de salud. Lo que la Constitución de 1991 concibió como un mecanismo excepcional para proteger derechos fundamentales opera hoy, en la práctica, como el trámite al que acude el paciente cuando la autorización no llega, cuando el medicamento no está o cuando la cita se agenda para dentro de cuatro meses. La Corte Constitucional ya había documentado esa distorsión estructural en la Sentencia T-760 de 2008, cuando ordenó corregir las fallas de regulación que obligaban a los usuarios a acudir al juez para obtener prestaciones a las que tenían derecho (Corte Constitucional de Colombia, 2008). Casi dos décadas después, cada una de esas tutelas sigue generando un expediente, y cada expediente impone términos judiciales que se cuentan en días. Para las entidades del sector y para las firmas que las representan, el problema dejó de ser jurídico hace rato: es un problema de volumen.

Conozco ese problema desde adentro. Desde junio de 2019 trabajo como profesional experto en datos para una firma colombiana de abogados especializada en derecho médico y de la salud, y he visto la magnitud real de la cifra. Solo uno de sus clientes institucionales acumulaba, al cierre de julio de 2026, más de diecisiete mil ochocientas tutelas activas en el sistema. No diecisiete mil casos históricos repartidos en dos décadas: diecisiete mil expedientes vivos, cada uno con su radicado, su juzgado, su término y su riesgo de desacato. Ningún equipo humano lee eso.

El diagnóstico formal que la firma encargó a comienzos de 2026 puso números a lo que ya se intuía. El informe la describió como una organización en etapa de madurez en construcción que operaba, textualmente, como una isla funcional: tenía un sistema propio y valioso, pero sin llave única que conectara la información entre áreas. El 72,8 % de los registros de clientes estaba inactivo. Cerca del 90 % de los juzgados con los que se litigaba no tenía teléfono, dirección ni correo cargados. El 47 % de las hojas de vida del personal carecía de soporte digitalizado. Y cada factura en gestión prejurídica consumía veinte minutos de trabajo manual. Los indicadores de gestión, cuando existían, se construían a mano en hojas de cálculo y se formulaban de manera reactiva, es decir, después de que el problema ya había ocurrido.

Ese conjunto de síntomas describe, con precisión incómoda, lo que en clase se llamó fricción de mercado: opacidad, intermediarios innecesarios, tiempos irrazonables y costos injustificados (López Vargas, 2026). Y la fricción, cuando es persistente y medible, no es un defecto del sector: es la materia prima del emprendimiento digital. Fugini y Maggiolini (2018b) lo formulan desde la economía de los sistemas de información al señalar que el valor de un sistema no reside en la tecnología que incorpora, sino en la diferencia entre el costo de operar con él y el costo de operar sin él. En un despacho que gestiona decenas de miles de expedientes, esa diferencia es enorme y nadie la estaba capturando.

La propuesta que desarrollamos en este proyecto se llama Lexalud. Es una plataforma de software como servicio, pensada específicamente para firmas jurídicas y áreas legales del sector salud colombiano, que integra cinco capacidades: gestión unificada de expedientes y actuaciones, vigilancia automática de los despachos judiciales, extracción de datos estructurados a partir de documentos mediante inteligencia artificial, analítica predictiva sobre riesgo de incumplimiento de términos y un módulo de calidad alineado con la norma ISO 9001. No es un gestor documental más ni un sistema jurídico genérico al que se le cambia el logotipo: es una herramienta vertical, construida sobre el vocabulario y los flujos del litigio en salud.

La razón principal para emprender este proyecto es que la propuesta no parte de una hipótesis. Parte de una implementación que ya ocurrió. La firma construyó su plataforma entre abril de 2025 y agosto de 2026 y, sobre ella, ejecutó desde comienzos de 2026 un programa formal de transformación digital bajo metodología CRISP-DM, con seis fases, veinticuatro semanas de cronograma, un valor contratado de sesenta y nueve millones de pesos y entregables firmados electrónicamente por la gerencia. Ese programa produjo mediciones en producción, no proyecciones de consultoría. Cuando en este documento afirmamos que la consulta de analítica pasó de ciento cuatro segundos a menos de sesenta milisegundos, o que el cumplimiento de plazos procesales subió del 11,6 % al 70,9 %, estamos citando instrumentos de medición que se ejecutan con un comando y arrojan el mismo resultado cada vez.

Las implicaciones van más allá de la eficiencia de un despacho. Un sistema que detecta a tiempo un término próximo a vencerse evita una sanción por desacato; una sanción evitada es un recurso que no sale del sistema de salud. Un modelo que identifica las causas raíz repetidas de las tutelas convierte el litigio en información para prevenir el próximo caso, y esa prevención se traduce en un paciente que recibe su autorización sin tener que demandar. El beneficio, entonces, se reparte en tres capas: la firma reduce costos y gana previsibilidad; la entidad prestadora reduce condenas y multas; y el usuario del sistema de salud accede antes a lo que ya le correspondía.

El documento avanza en cuatro movimientos. Primero presentamos el caso que valida la propuesta, con su diagnóstico inicial, su intervención y sus resultados medidos, incluidos los tres episodios en que el proyecto se equivocó y tuvo que corregirse. Después definimos el modelo de negocio digital y respondemos, una por una, las cinco preguntas que estructuran cualquier propuesta de este tipo: qué ofrecemos, a quién, cómo cobramos, con qué tecnología y por qué la transformación digital hace viable el conjunto. En tercer lugar detallamos el plan de trabajo con actividades, fechas y responsables. Cerramos con el análisis de mercado y la matriz de riesgos. Conviene decir desde ahora que hay una cifra que no podremos ofrecer: el retorno económico verificado. Explicaremos por qué.

Desarrollo

El caso que valida la propuesta

La organización y su punto de partida

La organización de referencia es una sociedad por acciones simplificada colombiana, constituida en febrero de 2019 y dedicada exclusivamente a servicios jurídicos para el sector salud. Tiene su sede en Bogotá, opera en once departamentos, atiende a más de ciento cuarenta clientes corporativos y a más de cien prestadores de servicios de salud, acumula alrededor de mil seiscientos cincuenta casos documentados y está certificada en ISO 9001. Su equipo es deliberadamente mixto: además de abogados de las áreas administrativa, penal, procesal y médica, integra auditores en salud, economistas, contadores, médicos e ingenieros de sistemas. Por acuerdo con la firma, y siguiendo la indicación del docente de trabajar con el sector y la actividad sin revelar la razón social, la identificamos aquí únicamente por sus características.

El diagnóstico levantado en la primera fase del programa recorrió nueve procesos y los calificó con un índice de prioridad digital que combina impacto, potencial analítico, madurez y esfuerzo requerido. La Tabla 1 resume ese levantamiento. Vale la pena leerla con atención, porque casi todos los dolores que registra son los mismos que cualquier firma jurídica mediana del país reconocería como propios, y ahí está justamente la oportunidad de mercado.

Tabla 1

Diagnóstico de los procesos de la firma antes de la intervención

Nota. Elaboración propia a partir del informe de diagnóstico de la fase 1 del programa de transformación digital de la firma, cerrado el 4 de marzo de 2026. La prioridad corresponde al índice de prioridad digital calculado en ese informe.

Tres causas raíz explican el conjunto. La primera es la fragmentación: la información existía, pero vivía en silos que no se hablaban entre sí. La segunda es cultural, y el informe la nombra sin eufemismos al señalar que el personal reconocía la necesidad de automatizar y a la vez ofrecía resistencia al cambio. La tercera es de dirección: los indicadores se formulaban reactivamente. Reconozco que la segunda me sorprendió menos de lo que debería. En mis años trabajando en digitalización he visto proyectos con presupuesto aprobado y licencias compradas fracasar por razones estrictamente humanas, y la consultoría que se citó en clase estima que cerca del 70 % de las transformaciones digitales no alcanza sus objetivos, con la resistencia cultural como causa más frecuente (López Vargas, 2026).

La intervención

El programa se estructuró bajo CRISP-DM, la metodología estándar para proyectos de explotación de datos (Chapman et al., 2000), en seis fases distribuidas a lo largo de veinticuatro semanas, con un valor contratado de sesenta y nueve millones de pesos. Cada fase tenía entregable, valor y fecha de cierre propios: comprensión del negocio, cerrada en marzo de 2026; comprensión de los datos, en abril; preparación de los datos, en junio; modelado, en julio; evaluación, en curso; y despliegue, pendiente. Al 10 de agosto de 2026 el avance global era del 72,7 %.

Hay un detalle de gobierno que conviene destacar porque es replicable y porque constituye, en sí mismo, parte del producto que proponemos vender. El proyecto de transformación digital se administra dentro del propio sistema que construye. Existe un módulo con fases, actividades, hitos, riesgos, indicadores, actas y evidencias, y el estado de cada actividad no se declara: se calcula a partir de la evidencia asociada, que puede ser un identificador de cambio en el repositorio, una ruta de archivo, una dirección del sistema en producción, un documento o una tabla de la base de datos. Un responsable no puede marcar una actividad como terminada sin adjuntar aquello que la demuestra. Esta idea, que parece burocrática, resultó ser el mejor antídoto contra el optimismo de los informes de avance.

La segunda fase produjo el inventario completo del activo de datos: se recorrieron las ciento treinta tablas del sistema, se agruparon en ocho ecosistemas funcionales y se generaron cuatro documentos por tabla, para un total de quinientos veinte entregables. La calidad se evaluó con el marco DAMA en sus seis dimensiones: completitud, unicidad, consistencia, validez, exactitud e integridad. En la tercera fase apareció la primera desviación metodológica honesta del proyecto: el plan contemplaba técnicas clásicas de minería de texto y se ejecutó algo distinto, porque los modelos de lenguaje resolvían mejor el problema. El informe de cierre lo consignó con una frase que vale la pena conservar: cambió la herramienta, no el resultado.

Los resultados medidos

La Figura 1 recoge las mediciones de eficiencia operativa más representativas. El panel izquierdo usa escala logarítmica porque las diferencias son de varios órdenes de magnitud y en escala lineal la barra corta desaparecería. El caso extremo es el tablero de analítica: antes ejecutaba once consultas anidadas contra la base de datos y tardaba ciento cuatro segundos, lo que en la práctica significaba que expiraba antes de responder y nadie lo usaba. Hoy lee un resultado precalculado que se regenera cada madrugada y responde en menos de sesenta milisegundos.

Figura 1

Resultados medidos antes y después de la intervención digital

Nota. Elaboración propia con datos de la medición de eficiencia operativa de la fase 5 del programa, ejecutada en agosto de 2026 sobre el entorno de producción. El panel A emplea escala logarítmica.

El panel derecho muestra el efecto de automatizar la vigilancia de los despachos judiciales. Antes de la corrección, el proceso consultaba en promedio entre doce y quince expedientes distintos al mes; en los primeros diez días de agosto de 2026 consultó mil ochocientos tres y detectó ocho mil quinientas setenta y seis actuaciones. Es honesto aclarar que buena parte de ese salto corresponde a la puesta al día de expedientes que jamás se habían consultado, de modo que el ritmo sostenido se estabilizará en un valor menor. Aun así, la diferencia de orden de magnitud es real y es la que sostiene la propuesta comercial.

La Figura 2 presenta el indicador que más nos interesa como argumento de venta, porque es el que el cliente percibe: el porcentaje de solicitudes cerradas dentro del plazo comprometido. La serie va de marzo a agosto de 2026 y muestra un comportamiento errático hasta junio y una consolidación a partir de julio, que es el mes en que entró en operación el protocolo de tiempos de respuesta soportado por el sistema de alertas.

Figura 2

Cumplimiento de plazos en la atención de requerimientos, marzo a agosto de 2026

Nota. Elaboración propia con datos de la medición de eficiencia operativa de la fase 5. El valor de agosto corresponde a un corte parcial de diez días. La letra n indica el número de solicitudes cerradas en cada mes.

Antes de sacar conclusiones apresuradas de esa curva hay que decir dos cosas. Los meses no son cohortes equivalentes, porque la mezcla de casos cambia, y el corte de agosto es parcial. Lo que la serie permite afirmar es que existe una tendencia consistente al alza desde la entrada del protocolo, no que exista una relación causal demostrada. Preferimos decirlo así, aunque comercialmente sea menos vistoso, porque un dato que no resiste una auditoría del cliente termina costando más de lo que aporta.

La capa predictiva se construyó en la cuarta fase. Se entrenaron y compararon once modelos, incluidas tres líneas base, y se pusieron tres en operación. El modelo de riesgo de incumplimiento de plazo alcanzó un área bajo la curva de 0,955 sobre la partición de prueba y de 0,795 medido en producción contra desenlaces reales, con una sensibilidad estable del 90,8 % en ambos escenarios. El modelo de pronóstico de carga por abogado redujo el error medio absoluto de 81,2 a 26,7 actuaciones mensuales, un 67 % menos que la línea base. En veintisiete días de operación autónoma el motor produjo ochenta mil quinientas cuarenta y nueve predicciones.

Tres lecciones que costaron caro

Sería cómodo cerrar aquí y presentar un caso de éxito sin aristas. No sería útil. Los tres episodios que siguen son, en nuestra opinión, el activo más valioso que traemos a esta propuesta, porque definen requisitos de producto que un competidor que no haya pasado por ellos no sabrá que necesita.

El primero es el más grave. En julio de 2026 una auditoría interna descubrió que el proceso automático de enriquecimiento llevaba meses rellenando campos con frases constantes cuando el modelo no encontraba el dato en el documento. La frase «proceso interno con demora superior a cinco días sin resolución» aparecía idéntica en seis mil seiscientos cuarenta y seis expedientes. Otra afirmaba una acción correctiva que nadie había ejecutado ni verificado. No se trataba de un error estético: esos campos alimentaban los informes de causa raíz que se entregaban al cliente, de modo que el sistema estaba imputando incumplimientos sobre la base de un valor por defecto. La depuración purgó setenta y dos mil quinientos cincuenta y nueve valores. El agregado de impacto financiero, que el tablero reportaba en ciento cuarenta mil cuatrocientos millones de pesos, cayó a cuatro mil trescientos millones calculados sobre doscientos cuarenta y nueve casos con dato real. Y la cobertura global de información, que se reportaba en 51,7 %, bajó a 49,2 %.

La cobertura baja porque ahora es cierta. El número anterior contaba como campo cubierto una constante idéntica en miles de expedientes. (Informe de subsanación de calidad del proceso automático, 28 de julio de 2026)

De ahí sale un requisito que Lexalud incorpora desde el diseño y que consideramos un diferenciador: toda escritura automática lleva marcada su procedencia, de modo que siempre es posible distinguir el dato registrado por una persona, el inferido por un modelo y el puesto por una plantilla. Un campo vacío es información legítima; una constante inventada, no. Cuando no hay expediente utilizable ni respuesta de las fuentes oficiales, el campo se deja en blanco y se reporta como tal.

El segundo episodio tiene que ver con la dependencia de proveedores. El 28 de julio de 2026 se verificó, invocándolos uno a uno, el catálogo de modelos de lenguaje que el sistema tenía configurados. De los veinticuatro que el proveedor anunciaba, diecinueve estaban retirados y devolvían error. Lo verdaderamente alarmante fue descubrir por qué nadie se había enterado: el registro de uso guardaba el resultado de cada llamada con el indicador de éxito fijado en verdadero, de manera que trece días de fallos consecutivos no dejaron una sola traza. Además, cambiar el modelo empleado exigía treinta y siete ediciones repartidas en ocho módulos, porque cada script llevaba su propia cascada escrita a mano.

La corrección consistió en centralizar el catálogo en un único punto de configuración, definir cascadas por tarea con respaldo local y programar una verificación mensual automática que distingue entre modelo vivo, retirado, sin saldo, inexistente y credencial inválida. Es un aprendizaje directamente transferible al producto: cualquier plataforma que dependa de modelos de terceros necesita tratar esa dependencia como un riesgo operativo vigilado, no como una decisión de arquitectura que se toma una vez.

El tercero es el que más nos cuesta escribir. Uno de los tres modelos predictivos, el que estima la probabilidad de éxito de una tutela, dio un área bajo la curva de 0,421 al medirse en producción, es decir, por debajo del azar. La primera redacción del informe concluía que la herramienta no servía. Al revisar la muestra apareció algo que obligó a matizar: las cuatrocientas cincuenta y cinco tutelas con las que se comparó tenían su fallo registrado por el propio proceso automático, y ninguna había sido confirmada por una persona. Se estaba comparando un sistema automático contra otro sistema automático. Un resultado así indica que ambos no coinciden; no indica cuál de los dos se equivoca. Las métricas quedaron archivadas en una partición separada, reservada para desenlaces no verificados, y el modelo se mantiene en calibración a la espera de que un grupo de abogados valide una muestra.

Hay, por último, algo que sencillamente no se pudo medir. El objetivo de retorno económico fijado en la primera fase consistía en llevar la gestión de una factura prejurídica de veinte minutos a dos. Ese objetivo no tiene fuente de datos, porque la firma no cuenta con módulo de facturación. El proyecto decidió declararlo como bloqueo y elevarlo al comité en lugar de estimarlo. Compartimos ese criterio y lo mantenemos en este documento: más adelante citaremos proyecciones de retorno, pero siempre rotuladas como proyecciones.

El modelo de negocio digital

La pregunta fundamental de cualquier modelo de negocio digital es cómo gana dinero y, más importante aún, qué valor genera más allá del ingreso (López Vargas, 2026). En clase se identificaron cuatro modelos dominantes: suscripción, comisión por transacción, freemium, y datos y analítica. La Tabla 2 los evalúa frente a nuestra propuesta siguiendo la lógica del lienzo de modelo de negocio, que obliga a explicitar la propuesta de valor, los segmentos de clientes y las fuentes de ingreso antes de comprometer recursos (Osterwalder y Pigneur, 2011).

Tabla 2

Modelos de ingreso digital evaluados para la propuesta

Nota. Elaboración propia. La clasificación de los cuatro modelos dominantes corresponde a la sesión de clase del 13 de agosto de 2026 (López Vargas, 2026).

La decisión es una suscripción escalonada como fuente principal, complementada por un componente variable ligado al consumo de inteligencia artificial y por una capa de analítica sectorial vendida por separado. Elegimos suscripción por una razón que va más allá de la preferencia de los inversionistas por los ingresos recurrentes: el cliente al que apuntamos ya piensa en esos términos. Las firmas del sector vienen migrando del cobro por caso a esquemas de acompañamiento mensual, precisamente porque el litigio impredecible es imposible de presupuestar. Vender el software con la misma lógica con la que el cliente vende su propio servicio reduce la fricción comercial casi a cero.

El componente variable responde a una restricción de costos real. Cada extracción documental consume llamadas a modelos de lenguaje que tienen precio. Si el plan fuera plano, un cliente que carga cincuenta mil expedientes en un mes destruiría el margen. Por eso cada plan incluye un cupo mensual de procesamiento y el excedente se factura por bloques. Es el mismo principio de la nube que se discutió en clase: se paga por lo que se usa.

La capa de analítica es la que más valor puede generar a mediano plazo y la que exige más cuidado. Cada tutela procesada aporta información sobre qué falla, dónde y con qué frecuencia. Agregada y anonimizada, esa información constituye un mapa de la fricción del sistema de salud colombiano que hoy no existe de forma consolidada y que interesa a aseguradoras, prestadores, gremios y entidades de control. Insistimos en el matiz: agregada, anonimizada y con autorización contractual expresa. El dato de un paciente no se vende jamás.

Definición del negocio

Qué vamos a ofrecer

Lexalud es una plataforma vertical de gestión jurídica para el sector salud, entregada como servicio en la nube. Ofrece cinco capacidades. La primera es la gestión unificada del expediente: un único lugar donde viven el radicado, las partes, las actuaciones, los documentos y los términos, con auditoría de todos los cambios. La segunda es la vigilancia judicial automática, que consulta a diario las fuentes oficiales y detecta las actuaciones nuevas sin que nadie tenga que revisar el estado de cada proceso. La tercera es la extracción documental con inteligencia artificial, que convierte un escrito de tutela en campos estructurados aprovechables para análisis. La cuarta es la analítica predictiva, que estima el riesgo de incumplir un término y prioriza la carga de trabajo del equipo. La quinta es el módulo de calidad, que soporta la operación de un sistema de gestión bajo ISO 9001 dentro de la misma herramienta.

Lo que hace defendible la propuesta no es ninguna de esas capacidades por separado, porque todas existen en el mercado en versiones genéricas. Es la verticalidad. Un gestor documental genérico sabe qué es un archivo; no sabe qué es un desacato, ni que el término para contestar corre en días hábiles, ni que una impugnación cambia la instancia y con ella el juzgado competente. Ese conocimiento de dominio, acumulado a lo largo de siete años de operación real, es lo que un competidor tendría que reconstruir desde cero.

Quiénes serán nuestros clientes

Definimos cuatro segmentos con prioridades distintas. El primero, y el que atacaremos inicialmente, son las firmas jurídicas especializadas en derecho médico y de la salud: despachos de entre cinco y cincuenta abogados que ya litigan volumen y que hoy resuelven con hojas de cálculo y correo electrónico. Es el segmento donde el dolor está mejor documentado y donde tenemos acceso directo por la vía gremial, dado que la firma de referencia ha ocupado posiciones de liderazgo en el colegio profesional del sector.

El segundo son las áreas jurídicas internas de las instituciones prestadoras de servicios de salud, clínicas y hospitales que gestionan su propia defensa. El tercero son las entidades aseguradoras y administradoras de planes de beneficios, que manejan los volúmenes más altos y para las que la analítica de causa raíz vale más que la gestión del expediente. El cuarto, de largo plazo, son los gremios y las entidades de control, compradores naturales de la capa agregada de información.

Esta segmentación sigue el criterio de perfilamiento que Martínez (2019b) propone para la industria, según el cual el perfil de negocio de un cliente —su tamaño, su grado de digitalización y su posición en la cadena de valor— determina qué tipo de solución puede absorber y a qué ritmo. Aplicarlo aquí evita el error de ofrecer analítica predictiva a un despacho que todavía no tiene su expediente digitalizado.

El dimensionamiento por tamaño no es arbitrario. La firma de referencia clasifica a sus clientes en seis tipos según el número de personas de talento humano del prestador, y ajusta el alcance del servicio a esa escala. Adoptaremos la misma lógica para los planes, porque ya está validada comercialmente en el sector y porque el cliente la entiende sin necesidad de explicación.

Cómo vamos a generar ingresos

La estructura tiene cuatro componentes. El primero es la suscripción mensual, expresada en salarios mínimos mensuales legales vigentes, como es costumbre en la contratación de servicios profesionales en Colombia y como ya lo hace la firma de referencia con sus propios planes. El segundo es el usuario adicional, que evita el salto abrupto entre planes cuando un despacho crece. El tercero es el excedente de procesamiento, facturado por bloques cuando el cliente supera el cupo de extracciones documentales de su plan. El cuarto es la capa de analítica sectorial, contratada aparte por quienes necesiten comparación con el agregado del sector. A esto se suman los servicios de implementación y migración inicial, que se cobran una sola vez y que en este tipo de producto suelen ser la barrera real de entrada para el cliente.

Tabla 3

Estructura de planes y componentes de ingreso de la plataforma

Nota. Elaboración propia. Los valores se expresan en salarios mínimos mensuales legales vigentes (SMMLV) y se convierten al SMMLV de 2026, fijado en $1.750.905 por el Decreto 159 del 19 de febrero de 2026 (Ministerio del Trabajo, 2026). Constituyen una propuesta de diseño que requiere validación con clientes reales durante la fase 2 del plan de trabajo.

Conviene contrastar esos valores con el mercado, porque un precio que no se compara con nada es un número inventado. En el plan Esencial el costo por usuario es de unos ochenta y siete mil quinientos pesos mensuales; en el Profesional, de unos ciento treinta y un mil trescientos; y en el Corporativo, de unos ciento setenta y cinco mil. Con la tasa representativa del mercado de agosto de 2026, cercana a los tres mil ciento veintinueve pesos por dólar, esa escalera equivale aproximadamente a veinticuatro, treinta y seis y cuarenta y nueve euros por usuario al mes.

Los referentes disponibles sitúan el software jurídico básico entre veinte y cuarenta euros por usuario al mes, el intermedio entre cincuenta y noventa, y el sistema de gestión legal completo a partir de cien euros (Ubimia, 2025). En el extremo alto, la plataforma estadounidense Harvey parte de unos cien dólares por usuario al mes; en el extremo bajo del mercado colombiano, RuleX publica una tarifa de cuarenta mil pesos mensuales, aunque se trata de un asistente de consulta y no de una plataforma de gestión (RuleX, 2026). Nuestra escalera se ubica deliberadamente en la banda baja: el plan Esencial cae dentro del rango básico europeo y el Corporativo cuesta cerca de la mitad de un sistema de gestión legal completo, pese a incluir analítica predictiva. Es una decisión de penetración, no de posicionamiento premium. Un entrante sin marca que además pide migrar datos históricos no puede cobrar como el líder del mercado.

Hay un supuesto de esta estructura que debemos señalar porque puede volverse en contra. Denominar el precio en salarios mínimos evita renegociarlo cada año y protege el ingreso frente a la inflación, y por eso es práctica habitual en la contratación de servicios profesionales en el país. Pero traslada al cliente una variación que no controla ninguna de las dos partes: el salario mínimo de 2026 subió cerca del 23 % respecto de 2025, y el decreto que lo fija es transitorio mientras el Consejo de Estado resuelve la controversia sobre el aumento (Ministerio del Trabajo, 2026). Un cliente que firmó en 2025 vio subir su factura casi una cuarta parte sin que el servicio cambiara. La mitigación que proponemos es un tope contractual de incremento anual, de modo que el precio siga la denominación en salarios mínimos hasta un límite pactado y por encima de ese límite se renegocie.

Sobre el margen bruto, la restricción dura es el consumo de modelos de lenguaje. Con los precios actuales de los proveedores en la nube, una extracción documental sobre un escrito de tutela cuesta del orden de unas decenas de pesos, de modo que el cupo de mil extracciones del plan Esencial representa una fracción menor de su suscripción y el de diez mil del plan Profesional se mantiene holgadamente por debajo del ingreso. El bloque de excedente se fijó en 0,08 SMMLV justamente para cubrir el escenario en que el proveedor encarezca sus tarifas o el cliente cargue documentos mucho más extensos que el promedio. No es una fuente de ingreso: es un seguro contra la erosión del margen, que es el sexto riesgo de la Tabla 6.

El margen de este modelo depende de una condición que la clase describió con precisión: en un negocio digital escalable los ingresos crecen sin que los costos lo hagan de forma proporcional, y ese espacio entre ambas curvas es el margen escalable (López Vargas, 2026). En nuestro caso la mayor parte de la infraestructura ya está construida y amortizada por el proyecto original, de modo que el costo marginal de atender a un cliente adicional se reduce al consumo de cómputo y almacenamiento, más el soporte. La excepción es el consumo de modelos de lenguaje, que sí crece con el uso, y por eso lo aislamos en un componente variable en lugar de esconderlo en el precio del plan.

Qué tecnología vamos a utilizar

La Figura 3 presenta la arquitectura funcional en cinco capas. No es un esquema de referencia tomado de un manual: reproduce la estructura de la plataforma que hoy está en producción, depurada de los elementos heredados que no tendría sentido replicar en un producto nuevo.

Figura 3

Arquitectura funcional de la plataforma propuesta

Nota. Elaboración propia a partir del mapa de arquitectura del sistema en producción de la firma de referencia, actualizado el 28 de julio de 2026.

La capa de integración conecta con las fuentes externas: los sistemas de consulta judicial, los servicios de verificación de identidad y antecedentes, la firma electrónica —válida en Colombia con plenos efectos jurídicos desde la Ley 527 de 1999 (Congreso de la República de Colombia, 1999)— y los canales de correo y mensajería. La capa de datos sostiene el modelo transaccional, las tablas analíticas derivadas, la trazabilidad del origen de cada campo y la auditoría de cambios. La capa de inteligencia artificial concentra la extracción documental, la cascada de modelos, la analítica predictiva y la búsqueda normativa. Sobre ellas operan la capa de negocio, con los módulos que el usuario reconoce, y la capa de experiencia. Esta organización responde al principio que Martínez (2019a) formula para la industria conectada: la integración de aplicaciones solo produce valor cuando desemboca en cuadros de mando que la dirección consulta para decidir. Un tablero que nadie abre es una integración desperdiciada, y por eso el indicador de adopción es tan importante como el de rendimiento.

El elemento técnico más distintivo es la cascada de modelos. En lugar de depender de un proveedor único, el sistema define para cada tarea una secuencia ordenada de modelos y recorre esa lista hasta obtener una respuesta válida, con un cortacircuitos que retira del intento al modelo que falla varias veces seguidas y con un modelo local como último respaldo. Las mediciones muestran por qué importa: en la evaluación de mayo de 2026 el mejor modelo alcanzó una cobertura del 92,1 % sobre treinta y ocho campos, y en el re-contraste de junio el orden de los primeros puestos había cambiado por completo sin que ninguno hubiera cambiado de nombre. Un modelo que era tercero con 47 % pasó a primero con 64,8 % en un mes. La arquitectura debe asumir que el proveedor se mueve bajo los pies.

Hay un segundo hallazgo técnico que merece mención porque contradice el reflejo de aplicar inteligencia artificial a todo. Para asignar el área responsable de cada tutela se compararon dos caminos: un conjunto de reglas determinísticas y un modelo de lenguaje. Las reglas resolvieron ochocientos cincuenta y un registros en menos de un segundo, con resultados reproducibles y auditables y sin consumir créditos; el modelo habría tardado cerca de treinta minutos sobre los mismos registros. La cobertura del campo pasó del 93,5 % al 99,99 %. La lección para el producto es que la inteligencia artificial debe reservarse para lo que solo ella puede hacer, que es interpretar texto libre.

Tabla 4

Categorías tecnológicas de la plataforma y su función

Nota. Elaboración propia. Las cinco categorías corresponden a las herramientas esenciales para la creación de negocios digitales expuestas en la sesión de clase (López Vargas, 2026).

Por qué la transformación digital hace viable la propuesta

Sin transformación digital este negocio no existe, y no por una razón retórica. Un despacho tradicional que quisiera ofrecer el mismo servicio tendría que contratar personal proporcional al número de expedientes de cada cliente nuevo, con lo cual sus costos crecerían al mismo ritmo que sus ingresos y no habría margen escalable. La digitalización rompe esa proporcionalidad: el mismo proceso que revisa mil expedientes revisa diecisiete mil sin contratar a nadie.

Las otras tres razones para emprender digitalmente que se discutieron en clase también aplican con nitidez. El acceso a mercados se vuelve nacional desde el primer día, porque un despacho de Pasto o de Montería se registra igual que uno de Bogotá y no requiere presencia física. La eficiencia operativa es precisamente el producto que vendemos, y las cifras de la Figura 1 la cuantifican. Y la personalización deja de ser un lujo: el modelo de riesgo prioriza la carga de cada abogado según su historial concreto, no según un promedio del despacho.

Conviene además situar el argumento en su marco económico. Fugini y Maggiolini (2018a) advierten, al analizar los costes de un sistema de información, que la parte visible de la inversión —licencias, equipos, desarrollo— suele ser la menor, y que los costes de aprendizaje, migración y cambio organizativo dominan el total. Nuestro modelo traslada casi toda esa carga al proveedor: el cliente no compra infraestructura ni asume actualizaciones, y la implementación se cobra explícitamente en lugar de disimularse. Es una aplicación directa de la lógica del software como servicio, que sustituye la licencia costosa instalada en servidores propios por una suscripción sobre infraestructura ajena.

El plan de trabajo

El plan cubre doce meses, de septiembre de 2026 a agosto de 2027, y está organizado en ocho fases. La Tabla 5 detalla las actividades con sus fechas de inicio y término, su responsable y su entregable; la Figura 4 las representa en el tiempo para hacer visibles los solapamientos, que son deliberados.

Tabla 5

Plan de trabajo: actividades, tiempos, responsables y entregables

Nota. Elaboración propia. Los solapamientos entre fases son deliberados: la construcción técnica avanza en paralelo con la validación comercial para evitar desarrollar funcionalidades que el mercado no haya confirmado.

Figura 4

Cronograma del plan de trabajo, septiembre de 2026 a agosto de 2027

Nota. Elaboración propia. La línea punteada marca el cierre del año 2026. Las iniciales corresponden a los responsables de cada fase.

Los actores involucrados exceden al equipo de dos personas. Del proyecto original heredamos una estructura de roles que funcionó y que replicaremos. El patrocinador aprueba resultados y autoriza el cierre de cada fase. El responsable del proyecto coordina y valida el cumplimiento del plan. El equipo técnico implementa y prueba. Y hay un rol que aprendimos a no subestimar: los usuarios expertos, abogados en ejercicio que validan que el comportamiento del sistema corresponde a la realidad procesal. En el proyecto de referencia la fase de evaluación estuvo bloqueada al cero por ciento durante casi un mes porque el comité no había designado a esos validadores, y sin ellos ninguna métrica de calidad podía cerrarse. En nuestro plan, la contratación de las firmas piloto de la fase 5 cumple esa función y por eso antecede a la auditoría y al lanzamiento.

El reparto de responsabilidades entre los dos integrantes obedece a los perfiles. Alexander Oviedo Fadul asume producto, arquitectura, inteligencia artificial y gobierno del dato, por su formación dual en ingeniería de sistemas y derecho y por haber liderado técnicamente la implementación de referencia. Maria Fernanda Ruiz Paipilla asume validación de mercado, modelo de negocio, precios, relación con clientes y lanzamiento comercial. Las fases de piloto y de operación son compartidas, porque exigen traducir permanentemente entre lo que el sistema hace y lo que el cliente entiende que hace.

El mercado y la competencia

Colombia es hoy el tercer ecosistema de emprendimiento tecnológico de América Latina, con más de cuatro mil empresas tecnológicas activas y una concentración cercana al 12 % de la inversión de riesgo regional, equivalente a unos quinientos trece millones de dólares, solo por detrás de Brasil y México (López Vargas, 2026). El sector digital representa cerca de trescientos setenta mil empleos y crece entre el 10 % y el 15 % anual. Ese contexto importa porque un inversionista global no apuesta al azar: apuesta cuando ve un mercado grande e ineficiente listo para ser transformado. El litigio en salud reúne las tres condiciones.

En cuanto a la competencia, el panorama se divide en cuatro grupos. El primero son los sistemas de gestión jurídica generalistas, encabezados en la región por la suite de Lemontech, que reporta más de trece mil usuarios en catorce países de América Latina. Cubren el expediente, los tiempos y la facturación, pero desconocen el dominio de la salud y no incorporan analítica de causa raíz. El segundo son las herramientas de vigilancia judicial, como CaseTracking, del mismo grupo, que rastrea movimientos procesales para firmas como Dentons, Garrigues, Deloitte, Grupo Sura y Falabella: resuelven una sola función muy bien y obligan al despacho a sostener el resto de su operación en paralelo (Lemontech, 2026).

El tercer grupo es el de los asistentes jurídicos con inteligencia artificial entrenados en derecho colombiano, un segmento que creció con rapidez: Lexivox opera sobre una base de millones de referencias normativas, IUSTIN se orienta al análisis de expedientes, Lexius a la consulta asistida y RuleX al mismo terreno con tarifa pública (RuleX, 2026). Responden preguntas; no gestionan la operación. El cuarto grupo son los desarrollos internos a la medida, que es lo que hoy hacen las entidades grandes y que resulta caro de mantener y difícil de actualizar.

El hallazgo relevante de este barrido es lo que no aparece. Al revisar los mapas disponibles del ecosistema legaltech colombiano no encontramos una sola plataforma especializada en derecho de la salud ni en el ciclo completo de la acción de tutela (Lemontech, 2026; RuleX, 2026). Existen sistemas de gestión que sirven a cualquier área del derecho y existen asistentes que responden consultas normativas, pero el nicho vertical está vacío. Esa es exactamente la posición que buscamos: profundidad de dominio equivalente a la de un desarrollo interno, con el costo y la velocidad de actualización de un producto de suscripción. Conviene no leer ese vacío como una garantía: un nicho desatendido puede estarlo porque nadie ha sabido atenderlo o porque no da para sostener una empresa, y distinguir entre ambas explicaciones es justamente el objetivo de la fase 1 del plan de trabajo.

Sobre el retorno esperado debemos ser explícitos. La propuesta técnica que la firma de referencia presentó a un cliente institucional en octubre de 2025 estimó, para una entidad con quinientos mil afiliados y seiscientas tutelas anuales, un beneficio de seiscientos dos millones de pesos frente a un costo de cincuenta y cinco millones, equivalente a un retorno del 994 % en el primer año. Ese cálculo es una proyección ilustrativa y el propio documento lo advierte en su texto. No es un resultado verificado, y no lo presentamos como tal. El retorno económico real sigue sin poder medirse por la ausencia del módulo de facturación, y establecer ese instrumento de medición es una de las tareas de la fase 8 del plan.

Mantener esa distinción no es escrúpulo académico. González et al. (2021) sostienen que una buena decisión financiera se juzga por la calidad de la información y del proceso que la sustentan, no por el resultado que termina produciendo, porque un acierto obtenido con datos deficientes solo enseña a repetir el método equivocado. Un inversionista al que se le presenta un 994 % de retorno sin advertirle que es una proyección no está tomando una decisión informada, y esa omisión se paga más tarde. Preferimos entrar a la conversación con la cifra pequeña que podemos defender antes que con la grande que no.

Riesgos y mitigación

La Tabla 6 recoge los seis riesgos que consideramos determinantes. Cuatro de ellos no son hipotéticos: se materializaron durante el proyecto de referencia y por eso la mitigación que proponemos ya está probada. Los dos restantes, el incumplimiento normativo y la erosión del margen, no llegaron a ocurrir, pero su impacto justifica anticiparlos.

Tabla 6

Matriz de riesgos del proyecto y medidas de mitigación

Nota. Elaboración propia. La probabilidad se califica como alta, media o baja según la frecuencia observada en el proyecto de referencia entre abril de 2025 y agosto de 2026.

El quinto riesgo merece un comentario, porque nos incomoda. En el proyecto de referencia, 2.182 de los 2.275 cambios registrados en el repositorio corresponden a una sola persona, es decir, el 95,9 %. Eso produjo una velocidad de ejecución notable y una fragilidad igual de notable. Un negocio que aspire a vender un servicio con acuerdos de nivel de servicio no puede sostenerse sobre esa concentración, y por eso la incorporación de un segundo perfil técnico está en el plan y no en la lista de deseos.

Conclusiones

El problema del que partimos era concreto: en el litigio en salud colombiano el volumen de expedientes desbordó la capacidad de gestionarlos manualmente, y esa saturación se traduce en términos vencidos, sanciones evitables y decisiones tomadas por intuición en lugar de por evidencia. La respuesta que construimos es Lexalud, una plataforma vertical de software como servicio que unifica el expediente, vigila los despachos de forma automática, extrae datos estructurados de los documentos mediante inteligencia artificial, estima el riesgo de incumplir un término y soporta el sistema de gestión de calidad de la firma.

La resolución del problema no es una promesa. Está medida sobre una implementación real. El tablero de analítica pasó de ciento cuatro segundos —es decir, de no funcionar— a menos de sesenta milisegundos. La vigilancia judicial pasó de entre doce y quince expedientes mensuales a mil ochocientos tres. El cumplimiento de plazos en la atención de requerimientos subió del 11,6 % de mayo al 70,9 % de agosto de 2026. La extracción documental mejoró del 78,9 % al 92,1 % de cobertura sobre treinta y ocho campos, y el tiempo por expediente bajó de unos treinta segundos a unos doce, lo que convirtió una tarea inviable —enriquecer once mil ochocientos expedientes— en un proceso de unas seis horas. El modelo de riesgo de incumplimiento alcanzó un área bajo la curva de 0,795 medido contra desenlaces reales, y en veintisiete días de operación autónoma el motor produjo ochenta mil quinientas cuarenta y nueve predicciones.

Los objetivos de aprendizaje que la actividad planteaba se alcanzaron por esa misma vía. Comprender la conceptualización de un negocio en la transformación digital dejó de ser un ejercicio abstracto cuando tuvimos que decidir, con argumentos, por qué la suscripción y la analítica sirven a este producto y por qué la comisión y el freemium no. Definir las herramientas necesarias dejó de ser una lista de tecnologías cuando el criterio de selección pasó a ser el costo de la dependencia: elegimos cascadas de modelos con respaldo local porque medimos qué ocurre cuando un proveedor retira diecinueve modelos sin avisar, y elegimos reglas determinísticas donde bastan porque medimos que resuelven en un segundo lo que un modelo tarda media hora.

Si tuviéramos que quedarnos con un solo aprendizaje, no sería técnico. Durante meses el sistema reportó una cobertura de información del 51,7 % que era falsa, porque contaba como campo cubierto una frase constante repetida en miles de expedientes. Al depurarla, la cifra bajó al 49,2 %. Ese descenso es el mejor resultado del proyecto: es el momento en que la métrica dejó de ser un adorno y empezó a soportar una decisión. En un negocio que vende analítica sobre datos sensibles, la trazabilidad del origen del dato no es una funcionalidad secundaria, es el producto. Un competidor puede copiar la interfaz en meses; la disciplina de distinguir lo que se sabe de lo que se supone se aprende equivocándose, y nosotros ya pagamos esa factura.

Quedan cosas sin resolver y preferimos nombrarlas. El retorno económico no está verificado, porque no existe todavía el instrumento que lo mida; las proyecciones que citamos son proyecciones. El modelo de éxito de tutela no discrimina y permanece en calibración hasta que un grupo de abogados valide una muestra con desenlaces confirmados por personas. Y la estructura de precios de la Tabla 3 es una propuesta de diseño que la fase 2 del plan deberá confirmar o corregir frente a clientes reales. Ninguna de las tres invalida la propuesta, pero las tres delimitan lo que hoy podemos afirmar.

Cerramos con la reflexión que la actividad propone. Apropiarse de los modelos de negocio digitales existentes forma líderes capaces de conducir procesos de transformación y genera confianza con la alta dirección. En nuestro caso el recorrido fue el inverso y quizá más útil: primero condujimos la transformación, con sus aciertos y sus rectificaciones, y solo después reconocimos en ella un modelo de negocio que puede sostenerse por sí mismo. La transformación digital, como se dijo en clase, no es una meta sino un camino continuo de aprendizaje, adaptación y creación de valor. Este proyecto es el punto donde ese camino deja de ser un servicio para un cliente y empieza a ser una empresa posible.

Referencias

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