Verificar créditos en tiempos de inteligencia artificial

En los concursos de mayor volumen, buena parte del trabajo de verificación ocurre antes de analizar el crédito. Hay que abrir archivos, leer pedidos, localizar facturas, buscar comprobantes, transcribir datos y comparar versiones. La Ley de Concursos da veinte días para presentar los informes individuales una vez vencido el período de observaciones. Cuando hay doscientos o trescientos acreedores, una parte importante de ese tiempo se consume en preparar la información.

Hace un tiempo desarrollé SindIA, una herramienta de inteligencia artificial diseñada para asistir el trabajo de la sindicatura concursal. La idea no era que resolviera los pedidos, sino que me ayudara a preparar los legajos: leer documentación, localizar datos y dejar a mano el documento del que proviene cada uno. Esa organización acorta la parte más repetitiva y hace más simple revisar la información antes de opinar.

Por ejemplo, si se extrae el importe de una factura o se identifica una nota de crédito, el dato debe poder volver al texto que lo respalda. En lugar de confiar en una ficha ya armada, puedo comprobar la extracción contra el documento. Cuando la fuente no aparece o no es clara, el dato queda pendiente de revisión. Esa trazabilidad es una de las decisiones que más valor le encontré a incorporar IA.

Me resultó especialmente útil comparar la nómina de acreedores que el deudor presentó con su solicitud de concurso —artículo 11, inciso 5— y los pedidos que llegan a la sindicatura conforme al artículo 32. Los nombres pueden aparecer abreviados, con una razón social anterior o escritos de manera diferente. La herramienta señala coincidencias posibles y diferencias de monto o causa; después reviso si la relación es correcta. Una similitud no alcanza para unir dos registros, así como una diferencia en la denominación no demuestra que sean acreedores distintos.

Con el uso cotidiano fui definiendo qué tareas convenía dejar fuera de la IA generativa. Los intereses los calculo mediante procedimientos aritméticos verificables, no pidiéndole a un modelo de lenguaje que haga la cuenta. Y la opinión sobre la procedencia del crédito y su privilegio la elaboro yo. Me sirve que la herramienta ordene la información y marque cuestiones para revisar; no que complete por su cuenta lo que todavía no está acreditado.

El mismo criterio se aplica dentro de un legajo. Facturas, remitos, transferencias y notas de crédito pueden estar todos presentes y, aun así, no explicar el saldo reclamado. Una transferencia por el mismo importe que una factura puede ser un pago parcial, un anticipo o corresponder a otra operación. La IA ayuda a localizar las piezas; el cotejo documental y contable permite establecer si están relacionadas y qué demuestra cada una. No es lo mismo encontrar dos documentos que probar qué relación tienen.

También importa cómo se registran las observaciones del artículo 34. Si el deudor cuestiona la imputación de un pago o un acreedor objeta el privilegio invocado, no alcanza con una síntesis genérica. Hay que conservar qué se discute y revisar qué elementos permiten responder. Ordenar una observación facilita el trabajo; resumirla tanto que se pierde el planteo puede hacer que el informe no lo trate.

Con el uso cotidiano fui definiendo qué tareas convenía dejar fuera de la IA generativa. Los intereses los calculo mediante procedimientos aritméticos verificables, no pidiéndole a un modelo de lenguaje que haga la cuenta. Y la opinión sobre la procedencia del crédito y su privilegio la elaboro yo. Me sirve que la herramienta ordene la información y marque cuestiones para revisar; no que complete por su cuenta lo que todavía no está acreditado.

El punto jurídico aparece al relacionar esa forma de trabajar con las obligaciones del síndico. El artículo 33 exige realizar las compulsas necesarias en los libros y documentos y dejar constancia de las medidas realizadas; el artículo 35 requiere una opinión fundada sobre cada crédito. A eso se suman la indelegabilidad de las funciones y la actuación personal previstas en los artículos 252 y 258. La ley no describe estas herramientas, pero sí determina qué debe poder sostener quien firma el informe.

En mi experiencia, el beneficio más claro no es que la IA redacte un informe en segundos. Es empezar el análisis con los documentos más ordenados, las fuentes ubicadas y las diferencias a la vista. Así puedo dedicar menos tiempo a transcribir y más a revisar aquello que puede cambiar el monto, la causa o el privilegio del crédito. Para que eso funcione, tengo que poder distinguir qué dato se extrajo, qué relación se sugirió y qué comprobación hice después.

Antes de incorporar esta herramienta, empezaba muchos legajos transcribiendo. Ahora puedo empezar antes a cotejar. El informe, la opinión fundada y la firma siguen siendo míos; la inteligencia artificial me ayuda a llegar a ese trabajo mejor preparado.