La Organización Internacional del Trabajo (OIT) administra una de las bases de conocimiento regulatorio más complejas que existen: miles de convenios internacionales, leyes laborales nacionales, acuerdos bilaterales y marcos de política pública en más de 190 países miembro, actualizados constantemente y en varios idiomas.
Antes de ReguLens, un analista de políticas que quisiera entender cómo aplicaba un estándar laboral específico en diez jurisdicciones distintas podía pasar días —a veces semanas— leyendo documentos fuente, cruzando actualizaciones y sintetizando hallazgos antes de redactar una estrategia de incidencia.
En 2025, Axented se asoció con la OIT para cambiar eso. El resultado fue ReguLens: una plataforma de IA de nivel productivo que entrega análisis regulatorio citado y específico por jurisdicción en menos de 60 segundos. La OIT la presentó públicamente como un nuevo estándar sobre cómo puede aplicarse la IA a la política laboral internacional.
El reto de la OIT no era el acceso a la información —los documentos ya existían—. Era el costo de darles sentido a esa escala. Cada análisis empezaba desde cero. El conocimiento institucional vivía en la cabeza de investigadores individuales y se iba de la organización cuando esas personas cambiaban de puesto.
Lo que la OIT necesitaba no era un mejor buscador. Necesitaba un sistema capaz de codificar experiencia regulatoria y ponerla a trabajar bajo demanda. Esa distinción —infraestructura de conocimiento contra búsqueda— guió cada decisión de arquitectura que tomamos. Un buscador regresa documentos. ReguLens razona sobre ellos: delimita jurisdicciones, cruza referencias entre convenios, detecta conflictos entre leyes nacionales y estándares internacionales, y genera resultados defendibles y respaldados por evidencia que los analistas pueden usar en contextos oficiales de incidencia ante la ONU.
Construimos la capa de IA alrededor de generación aumentada por recuperación (RAG) con verificación estricta de citas. Cada resultado de ReguLens enlaza de vuelta a documentos fuente específicos. Esto no era un extra deseable, era un requisito innegociable: el trabajo de política a nivel de la ONU exige trazabilidad. Un resultado de IA que no se puede verificar contra un documento fuente no sirve en un contexto oficial de incidencia, sin importar qué tan preciso parezca.
La base vectorial se construyó sobre pgvector y Pinecone, con un pipeline de embeddings diseñado para recuperación multilingüe: un analista que trabaja en francés puede consultar contenido indexado en español e inglés sin traducción manual de por medio. El backend se construyó en FastAPI, desplegado en AWS Lambda para mantener confiabilidad ante patrones de uso variables a escala de la ONU.
La experiencia central —de la consulta al resultado citado— corre en menos de 60 segundos. Ese pipeline incluye: delimitación de jurisdicción (¿cuáles de los más de 190 países miembro aplican a esta consulta?), recuperación de documentos (¿qué convenios, leyes nacionales y análisis de política aplican?), resolución de referencias cruzadas (¿hay conflictos entre lo que exigen distintas jurisdicciones?) y síntesis de resultados (¿qué necesita saber un analista de políticas, en qué formato, para actuar sobre esto?).
Construir ese pipeline para que fuera rápido y preciso a la vez exigió trabajo cuidadoso en la estrategia de chunking, el ranking de recuperación y la capa de prompting estructurado que convierte el contexto recuperado en un resultado utilizable. Solo el trabajo de prompting pasó por más de una docena de iteraciones contra un set de pruebas con consultas reales de analistas de la OIT, antes de que la precisión alcanzara el nivel necesario para producción.
ReguLens se lanzó como una iniciativa insignia dentro de la OIT con adopción institucional completa: se anunció públicamente, se integró al flujo de trabajo de análisis de políticas, y se posicionó como el nuevo estándar para la investigación regulatoria asistida por IA. El análisis de políticas que antes requería días de trabajo experto ahora toma menos de un minuto. La base de conocimiento regulatorio se actualiza automáticamente conforme se indexan nuevos convenios y leyes nacionales. Los resultados son 100% trazables a los documentos fuente citados.
El analista de la OIT que describió el resultado lo dijo así:
"ReguLens convirtió nuestra base de conocimiento regulatorio en una herramienta activa —una que le da a nuestros analistas las respuestas que necesitan en segundos, con las citas que las respaldan. Cambió la forma en que trabajan nuestros equipos."
La plataforma fue entregada por un equipo de seis personas de Axented: un arquitecto de IA a cargo del pipeline de LLM, la arquitectura RAG y la estrategia de embeddings; dos ingenieros backend para la capa de API y el pipeline de ingesta de documentos; un ingeniero frontend para la aplicación en React; un diseñador UX/UI para la interfaz de los analistas; y un project manager coordinando a los stakeholders de la OIT entre Ginebra y las zonas horarias de LATAM.
El proyecto corrió durante 2025–2026, con un modelo de entrega ágil, releases por hito y ciclos de retroalimentación cercanos con los stakeholders de la OIT — el tipo de iteración que se necesita cuando los usuarios tienen conocimiento institucional que el equipo de ingeniería debe codificar correctamente.
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