Arriaga Asociados x LitigaPro: cómo se reconstruye un despacho con agentes de IA que deciden y ejecutan
De un concurso de acreedores y cero infraestructura tecnológica a una operación donde los procesos repetitivos se ejecutan solos, de punta a punta.
Sobre LitigaPro
LitigaPro es la infraestructura con la que las empresas construyen y orquestan ejércitos de agentes de IA. Nuestros agentes no se limitan a hablar por voz o por chat: analizan, deciden y ejecutan, operando de forma autónoma dentro de los sistemas que la empresa ya usa.
No vendemos una herramienta genérica. Entramos en cada sector, entendemos dónde está el trabajo repetitivo que consume a los equipos y lo automatizamos de extremo a extremo según la operación real de ese negocio. Hoy operamos en real estate, energía, legal y turismo: el patrón cambia, el principio no.
«Automatizamos cada sector según sus necesidades de operaciones repetitivas y dejamos que los agentes analicen, decidan y actúen para facilitarle la vida a los equipos. Lo construimos todo sobre el dato, porque sin dato bien estructurado no hay decisión correcta.»
Ese último punto es el que marca la diferencia y el que explica el caso que viene a continuación: los agentes solo son tan buenos como los datos sobre los que razonan. Por eso, antes de automatizar nada, ordenamos la información.
Este es el caso de cómo se aplicó en uno de los entornos más exigentes que existen: el litigio de masas.
El punto de partida: un despacho con más expedientes que horas
Arriaga Asociados es uno de los nombres más conocidos del litigio de consumo en España, con cientos de miles de reclamaciones tramitadas frente a entidades financieras. Pero el volumen que lo convirtió en referencia fue también lo que lo puso contra las cuerdas: decenas de miles de expedientes vivos, montañas de documentación en papel y PDF, plazos procesales que no perdonan y un modelo sostenido a base de horas humanas.
La compañía acabó entrando en concurso de acreedores. La lectura fácil era hablar de crisis. La correcta era otra: el negocio jurídico funcionaba; lo que no escalaba era la operación. No había tecnología propia. No había capa de datos. Cada decisión —revisar un contrato, calcular una cantidad reclamable, preparar una demanda, responder a un cliente— dependía de una persona abriendo un documento y leyéndolo.
Un despacho así no tiene un problema de talento. Tiene un problema de arquitectura.
El cambio: nuevo CEO, nueva tesis
En 2025, la llegada de Guillermo Díaz Muñoyerro como CEO marcó el giro. Su diagnóstico fue quirúrgico: no había que contratar más gente ni comprar software genérico y adaptar el despacho a la herramienta. Había que reconstruir la operación desde los cimientos, tratando cada proceso repetitivo como lo que era: un flujo automatizable de principio a fin.
Para eso unió fuerzas con el equipo de LitigaPro.
La apuesta no era instalar un asistente que sugiere y espera. Era desplegar agentes que leen el expediente, razonan sobre él, escogen la acción, la ejecutan en el sistema correspondiente y dejan traza de por qué lo hicieron. Nada de «copiloto». Operarios digitales con responsabilidad sobre el resultado.
Y se desplegó por fases, cada una apoyada en la anterior.
Fase 1 — El módulo de deuda: enseñar a la máquina a hacer números
Se empezó por donde el dolor era más medible: el cálculo y la gestión de deuda.
Cada reclamación esconde una cadena aritmética larga y aburrida: identificar el producto financiero, aislar las cláusulas relevantes, reconstruir el cuadro de amortización, recalcular intereses, aplicar el criterio jurisprudencial aplicable y llegar a una cifra defendible ante un juez. A mano, horas de trabajo y una tasa de error humano inevitable.
El módulo de deuda convirtió eso en un flujo determinista con inteligencia encima: motores de cálculo con lógica jurídica codificada y verificable —donde el resultado debe ser exacto, no probabilístico— y una capa de agentes que interpreta el caso, decide qué motor aplicar y valida la coherencia del resultado antes de darlo por bueno. Si el agente detecta una anomalía —un dato que no cuadra, un documento que falta, una cifra fuera de rango— no improvisa: escala a un humano con el contexto ya preparado.
El primer efecto fue psicológico antes que económico: el equipo vio que la máquina podía hacer bien la parte que nadie quería hacer.
Fase 2 — Ingesta documental: más de 100.000 documentos leídos y entendidos
El cuello de botella real estaba en el papel. Más de 100.000 documentos —contratos, escrituras de préstamo, extractos, resoluciones, requerimientos, escaneos torcidos, faxes de hace quince años— dormían en carpetas donde la información existía pero no era accesible.
Aquí llega la parte que a cualquiera que conozca el sector le parece magia.
El pipeline de ingesta procesa cada documento en capas. Primero clasificación: el sistema identifica qué es el documento antes de leerlo en detalle. Después extracción con OCR y análisis de estructura de página, capaz de sostener tablas, sellos, firmas manuscritas y escaneos de calidad pésima. Luego un modelo especializado extrae las entidades jurídicas y financieras relevantes —partes, fechas, importes, cláusulas, referencias, números de procedimiento— y las normaliza contra el modelo de datos del expediente. Cada dato queda anclado a su origen: página, párrafo y coordenada. Nada se afirma sin fuente. La precisión de extracción validada automáticamente alcanza el 99 %.
Sobre esa base se levantó un índice semántico con embeddings en base de datos vectorial, que permite a los agentes interrogar todo el fondo documental en lenguaje natural y recibir respuestas citadas. Y encima, el paso definitivo: generación automatizada de demandas y escritos procesales. El agente monta el escrito a partir de plantillas jurídicas dinámicas, rellena hechos y fundamentos con datos verificados y trazables, ensambla la prueba documental y deja el borrador listo para revisión letrada.
El resultado no es una mejora incremental. Preparar una demanda pasó de 4 días de trabajo a 30 segundos. Y con criterio, no con relleno: la decisión de si un expediente es viable, con qué encaje jurídico y por qué, se toma con el 100 % del expediente leído, no con las tres hojas que alguien tuvo tiempo de revisar.
Fase 3 — Agentes de cliente, venta y documentación
Con los datos ordenados, el despacho pudo mirar hacia fuera.
Se desplegaron agentes de atención al cliente que responden por voz y por texto con el expediente completo delante: en qué fase está el procedimiento, qué se ha presentado, qué falta, qué plazos vienen. No leen un guion: consultan el estado real del caso. El tiempo de respuesta bajó de 48 horas a 1 segundo. En paralelo, agentes de venta y cualificación atienden a quien llega por primera vez, hacen la entrevista inicial, valoran si hay caso y lo abren en el sistema con la documentación ya clasificada.
Y el que cerró el círculo: el agente de subida documental. El cliente manda una foto borrosa de un contrato desde el móvil a las once de la noche. El agente la recibe, la clasifica, la valida, detecta que falta la segunda página, se la pide en el mismo canal y, cuando llega, la incorpora al expediente y dispara la siguiente acción del flujo. Sin que nadie del despacho toque nada.
Ese es el momento en que la operación deja de tener horario. Y también el momento en que la ecuación económica del despacho cambia: cada profesional gestiona hoy 50 veces más expedientes que antes del despliegue, sin trabajar más horas.
Fase 4 — LexNET: notificaciones judiciales end to end
La última fase fue la más difícil y la que más se nota.
Las notificaciones judiciales son el latido del litigio: llegan sin avisar, en volumen, y cada una arranca un plazo. Perder una es perder un caso. Arriaga pasó de revisar LexNET a mano a tener agentes que lo trabajan de forma autónoma: descargan la notificación, la leen, interpretan qué ordena el juzgado, la asocian al expediente correcto, calculan el plazo procesal aplicable, deciden la actuación procedente y la ejecutan —presentando el escrito por LexNET— o la enrutan al letrado responsable con todo preparado y el plazo ya en calendario. Hoy el 95 % se tramita sin intervención manual.
Alrededor de eso se levantaron las integraciones con los organismos y registros oficiales relevantes, de modo que consultar y presentar dejó de ser copiar y pegar entre portales para convertirse en llamadas automatizadas dentro del flujo.
Con esta fase la cadena quedó cerrada de extremo a extremo: entra un cliente, entra un documento, entra una notificación de LexNET… y el sistema empuja el expediente hacia adelante solo, parándose únicamente donde el criterio de un abogado aporta valor real.
Cómo funciona por dentro
La arquitectura descansa sobre cuatro ideas que aplicamos en todos los sectores donde entramos.
Orquestación, no un cerebro único. No hay un mega-agente omnisciente, sino agentes especializados con herramientas concretas, coordinados por una capa que decide quién actúa, en qué orden y con qué contexto.
Determinismo donde hay que ser exacto. Cálculos, plazos y validaciones formales viven en lógica codificada y auditable. El modelo de lenguaje interpreta, decide y redacta; no inventa cifras.
Trazabilidad total. Cada acción queda registrada: qué vio el agente, qué decidió, con qué fundamento y qué documento lo respalda. En un entorno regulado, un sistema que no se puede auditar no se puede usar.
El dato primero. Como dice Patricia Matey, todo se construye sobre el dato. Ningún agente puede decidir bien sobre información que nadie ha estructurado.
Los números
Lo que esto significa
El sector legal lleva una década hablando de digitalización y firmando PDFs. Lo que ha pasado en Arriaga es otra cosa: una operación donde el trabajo repetitivo no se hace más rápido, simplemente ya no lo hace una persona.
Y la conclusión incómoda para el resto del mercado es que esto no ocurrió en una empresa con presupuesto ilimitado y cien ingenieros dentro. Ocurrió en una que venía de un concurso de acreedores, sin tecnología propia, con un CEO dispuesto a reconstruir desde primeros principios y un equipo de producto convencido de que los agentes solo valen si, además de decidir, ejecutan.
Lo hicimos en legal. Lo estamos haciendo en real estate, energía y turismo, donde el patrón se repite: expedientes, documentos, plazos y personas atrapadas en tareas que una máquina puede cerrar sola. Si tu equipo tiene más trabajo repetitivo que horas, no tienes un problema de plantilla.