Legora acelera la conciliación de estados financieros con GPT‑6 Astra en minutos
El agente de IA de Legora procesó 41 documentos y detectó todos los errores plantados, reduciendo una tarea de horas a minutos.
Legora, el sistema operativo agente para trabajo legal y profesional, ha puesto a prueba GPT‑6 Astra en su flujo de conciliación de estados financieros. El proceso, que normalmente implica comparar cada cifra de los borradores contables con balances de prueba, horarios de consolidación y cuentas del año anterior, se completó en una única ejecución sobre 41 documentos.
El agente de IA revisó cada saldo, detectó rupturas en los importes y registró cada comprobación en cuestión de minutos. Según Percevale Perks, ingeniero legal de Legora, “la diferencia está en la potencia de procesamiento y la capacidad de ingerir una gran cantidad de documentos, digerir información compleja y extraer todas esas líneas y cifras”.
Legora mantiene al experto humano en el bucle: el agente realiza la comparación exhaustiva, pero la decisión final sobre cada hallazgo sigue siendo responsabilidad del profesional. Este modelo de human‑in‑the‑loop permite a Legora extender su plataforma más allá del ámbito jurídico, abarcando auditoría, impuestos, cumplimiento y gestión de riesgos.
En sus pruebas internas, Legora utilizó el Benchmark de Razonamiento Agente (BAR) para medir el desempeño del modelo en tareas legales reales. GPT‑6 Astra superó al modelo anterior en casi un 40 % en la conciliación financiera, mientras que el promedio de mejora en todas las tareas del BAR fue del 3 %.
Durante la prueba, el agente detectó los cuatro errores insertados deliberadamente en las cuentas, incluido un desfase de £500 000 en la nota de ingresos. Además, mantuvo todas las verificaciones correctas del modelo anterior y completó alrededor de 50 comprobaciones adicionales. El resultado es una primera pasada más completa y veloz, con un registro granular que facilita la revisión posterior.
Este avance muestra cómo los modelos de gran escala pueden asumir tareas intensivas en datos y lógica, aliviando la carga operativa de los profesionales sin eliminar su supervisión. La clave ahora será validar la fiabilidad del agente en entornos productivos y determinar si la reducción de tiempo se traduce en menores costes de auditoría y mayor precisión en la toma de decisiones.
