PTEN
Habla con Sigil Labs

Trabajo para cliente

Copiloto de la Primera Infancia

El Copiloto de la Primera Infancia es un asistente de IA que ayuda a gestores municipales brasileños a consultar la legislación, diagnosticar el municipio con datos públicos y armar el plan municipal.

Por Sigil Labs · Publicado el · Actualizado el

Visitar el sitio (poc.libriq.ai) ← Todos los proyectos

Ficha del proyectoN.º 13
Tecnologías utilizadas
  • FastAPI
  • Claude
  • Libriq
  • PostgreSQL
  • Parquet
  • Airflow
  • AWS
Estado
Prueba de concepto

El problema

Quien se ocupa de la primera infancia en un municipio, es decir, de niños de 0 a 6 años, tiene que decidir con datos repartidos en varias bases públicas y con legislación y normas dispersas en muchos lugares. Los municipios más pequeños muchas veces no logran contratar especialistas, equipos de datos ni consultorías. Un panel de indicadores muestra números, pero no ayuda al gestor a entender, priorizar, planificar, financiar y monitorear; el copiloto cubre ese camino, de la pregunta al plan.

Lo que se construyó

El Copiloto de la Primera Infancia es un asistente para gestores municipales que no necesitan tener formación técnica. Reúne tres capas que se alimentan entre sí:

  • una base legal y de guías, consultada con preguntas en lenguaje sencillo, con la fuente citada en cada respuesta;
  • un diagnóstico del municipio, calculado a partir de 8 fuentes públicas de datos;
  • un recorrido de decisión en cuatro etapas: radar de derechos, priorización de desafíos, plan municipal por la primera infancia (PMPI) y metas.

El chat funciona en portugués y en inglés. El gestor elige el municipio, y el retrato de ese municipio entra en la conversación para que las respuestas partan de los números locales. Una funcionalidad solo se considera lista cuando responde a una pregunta: ¿qué decisión del gestor apoya?

Cómo funciona

Ley y orientación. La colección “Primera Infancia” en Libriq tiene 22 documentos: 12 normas, 4 guías y una serie de 6 volúmenes sobre la primera infancia en el municipio. Para cada pregunta, Libriq recupera los fragmentos más relevantes y Claude redacta la respuesta. La instrucción al modelo exige lenguaje sencillo, siglas explicadas, fuente citada y un próximo paso concreto al final. Antes de indexar las leyes, el sistema borra la redacción derogada, para que un texto sin vigencia no se cite como ley actual.

Datos del municipio. Los datos pasan por tres capas: los datos brutos de cada fuente, tablas en Parquet con 8 entidades y contratos validados, y una base PostgreSQL curada con más de 5,7 millones de filas. El diagnóstico trae series históricas, tendencia y la posición del municipio entre municipios comparables. Quien calcula es el código; el modelo de lenguaje solo explica.

Recorrido de decisión. También es determinístico:

  • el radar cubre 8 derechos y vincula cada uno con una obligación, un indicador, una brecha, una acción posible y una base legal citable, con la regla de que la ausencia de datos no equivale a cumplimiento;
  • la priorización ordena los desafíos por 6 criterios, con pesos versionados y 4 escenarios;
  • la biblioteca de evidencias declara el grado de cada intervención: robusta, prometedora o buena práctica;
  • el copiloto del PMPI guarda versiones del plan y alimenta un panel de metas.

Salvaguardas. Por diseño, ningún dato personal de niños y familias entra en el sistema: los indicadores son públicos y están agregados por municipio. El registro de uso es anónimo y no guarda IP, nombre ni correo electrónico. Cuando el modelo rechaza una pregunta, el usuario recibe un mensaje neutro. La auditoría por muestreo de citas tiene como criterio de aprobación cero alucinaciones jurídicas.

Operación. El copiloto corre en un servidor dedicado en AWS, con despliegue en un solo comando. Los pipelines de datos se orquestan con Airflow, y el almacenamiento en S3 se accede mediante el rol de la instancia, sin clave estática.

Para quién es y en qué etapa está

El copiloto fue diseñado para secretarios y técnicos municipales, que lo usarían en el día a día, y para alcaldes, que necesitan un resumen ejecutivo corto para decidir. El proyecto adopta como principio de diseño el acceso gratuito y la priorización de municipios de baja capacidad institucional.

El Copiloto de la Primera Infancia es una prueba de concepto que corre en producción. El acceso exige un código compartido, lo que sirve para un piloto cerrado y no para un producto abierto, y no hay cuentas individuales.

Los pesos, anclas y umbrales de la priorización son provisionales y así se declara en las pantallas, hasta que los validen especialistas. El documento de gobernanza de IA, datos y ética sigue siendo un borrador que espera la revisión de especialistas. El plan del proyecto es un piloto con 5 a 10 municipios. Una limitación conocida: las citas llegan al nivel de documento y capítulo, no al del artículo de ley.

Dónde se conecta con el resto del trabajo de Sigil Labs

El copiloto está construido sobre Libriq, que sirve como capa de búsqueda sobre el acervo de leyes y guías. Los datos del municipio también pueden ser consultados por agentes: un servidor MCP de solo lectura expone cinco herramientas, tres consultas curadas y dos exploratorias: una lista las tablas en Parquet y la otra ejecuta SQL de lectura sobre ellas. En resumen, Libriq responde qué dicen las leyes y las guías, y ese servidor responde cuáles son los números.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Copiloto de la Primera Infancia?

El Copiloto de la Primera Infancia, construido por Sigil Labs para un cliente, es un asistente de IA para gestores de municipios brasileños que se ocupan de las políticas para niños de 0 a 6 años. Responde preguntas sobre la ley y las orientaciones citando la fuente, arma un diagnóstico del municipio con 8 fuentes públicas de datos y acompaña al gestor hasta el plan municipal.

¿Cómo evita el copiloto inventar leyes o artículos?

La respuesta se redacta a partir de fragmentos recuperados de una colección de 22 documentos, y la instrucción al modelo prohíbe inventar leyes o artículos. Cuando la base no cubre la pregunta, el copiloto dice que no encontró el fragmento en lugar de citar de memoria. Para verificarlo, el proyecto armó una auditoría por muestreo de 20 pares de pregunta y respuesta, con tres trampas puestas a propósito.

¿De dónde salen los números del diagnóstico del municipio?

Salen de 8 fuentes públicas, entre ellas los censos del IBGE, el Censo Escolar, el DATASUS, el CadÚnico, el SICONFI, la cobertura de vacunación y el SISVAN. Los números los calcula código determinístico, y el modelo de lenguaje solo los explica, sin calcularlos nunca.

¿El copiloto decide por el gestor?

No, el copiloto no decide por el gestor. El principio del proyecto es que la IA apoya las decisiones y nunca decide, y la interfaz repite ese aviso. La priorización de desafíos usa criterios y pesos explícitos y versionados, y el gestor puede cambiar de escenario y ver cómo cambia el orden.

¿En qué etapa está el copiloto y quién puede usarlo?

El copiloto es una prueba de concepto que corre en producción, con acceso mediante un código de acceso compartido, adecuado para un piloto cerrado y no para un producto abierto. Los parámetros de criterio, como los pesos y los umbrales, son provisionales hasta que los validen especialistas.

¿Qué relación hay entre el copiloto y Libriq?

Libriq es la capa de corpus y búsqueda del copiloto. Guarda las leyes y las guías y devuelve los fragmentos más relevantes para cada pregunta. La generación de la respuesta queda en una capa propia del copiloto, entre otros motivos porque debe inyectar el diagnóstico del municipio en el prompt.

← Todos los proyectos