El contexto
El Instituto de Gestão Previdenciária e Proteção Social do Estado do Pará, instituto de seguridad social del estado, ya venía impulsando un proceso de transformación digital de sus sistemas y servicios.
Sin embargo, dentro de la Procuradoria Jurídica (asesoría jurídica), la Coordenadoria de Execução (coordinación de cobranza) enfrentaba un desafío de otra naturaleza: los montos pagados indebidamente debían ser identificados, analizados y cobrados antes de que la prescripción impidiera su recuperación.
Fallecimientos no comunicados, cambios en la condición de los beneficiarios y otras situaciones podían generar pagos que posteriormente debían recuperarse.
El proceso era predominantemente manual y reactivo. No existía una visión estructurada de la cartera de cobranza, los casos viables e inviables llegaban a la misma cola y una parte relevante de la energía del equipo jurídico se consumía en tareas repetitivas antes de que comenzara el trabajo jurídico propiamente dicho. Cuanto más tardaba el análisis de cada expediente, mayor era el riesgo de que la recuperación prescribiera.
Antes de la IA, era necesario entender el proceso
La primera decisión no fue elegir un modelo de lenguaje.
Fue entender cómo ocurría realmente la recuperación de créditos.
Vibe e IGEPPS aplicaron Lean Thinking como filosofía de mejora y utilizaron Value Stream Mapping (VSM) como herramienta para ver la recuperación de créditos como un flujo de valor de punta a punta.
El objetivo era hacer visible lo que antes estaba distribuido entre áreas, documentos, sistemas y decisiones individuales.
El mapeo ayudó a identificar:
- dónde se perdía tiempo;
- dónde desaparecía la información;
- dónde había retrabajo;
- dónde se trababa la decisión;
- qué etapas dependían de datos incompletos;
- qué actividades realmente requerían análisis jurídico;
- y dónde la tecnología podía, de hecho, generar valor.
El trabajo también reveló que algunos de los principales cuellos de botella estaban antes del análisis jurídico: la localización del deudor, la calidad de los datos, la ausencia de criterios compartidos de prioridad y la clasificación manual.
A partir de ese diagnóstico, fue posible rediseñar el proceso antes de cualquier intento de automatización a escala.
La lógica fue: mapear, entender, rediseñar, probar. Y solo entonces automatizar.
Antes de la solución definitiva, el equipo puso a prueba la hipótesis de que organizar el flujo y apoyar el análisis podía aumentar la capacidad de recuperación. El MVP confirmó la dirección, pero también reveló algo más importante: la tecnología por sí sola no resolvería el problema.
La solución debía combinar tres elementos: un proceso rediseñado, datos de mejor calidad y apoyo inteligente a la decisión. Ese aprendizaje fue lo que definió Recuper.AI.
Recuper.AI
Recuper.AI es un asistente virtual utilizado por el equipo jurídico de IGEPPS para apoyar el análisis de los expedientes de recuperación de créditos.
La solución recibe documentos del expediente, extrae información relevante, identifica datos relacionados con la deuda, localiza las disposiciones legales aplicables y produce justificaciones estructuradas que apoyan la elaboración de las cartas de cobranza.
La IA no sustituye la decisión jurídica.
Reduce el trabajo repetitivo que ocurre antes de esa decisión, organizando la información, verificando criterios y dando al equipo una visión más clara de los casos que merecen atención.
Así, el área jurídica deja de funcionar como ejecutora de checklists y pasa a dedicar más tiempo al trabajo que exige interpretación, decisión y estrategia.
De una cola indiferenciada a una cartera gestionable
El cambio más importante no fue solo acelerar una actividad.
Fue transformar la recuperación de créditos en una operación que puede observarse y gestionarse.
Antes, la clasificación era manual, los expedientes llegaban con distintos niveles de información y no existía un criterio único de priorización.
Con el nuevo flujo, el análisis pasó a ser asistido, la información puede estructurarse de forma más consistente y la cola puede considerar criterios como viabilidad, plazo y contexto del expediente.
La implementación del nuevo flujo cambió la forma en que se conduce la recuperación de créditos en IGEPPS. La cartera de cobranza pasó a monitorearse de manera más estructurada, con criterios más claros para el análisis y la priorización de los casos, ampliando la visibilidad sobre el flujo y apoyando una gestión más proactiva.
Recuper.AI redujo las actividades repetitivas de clasificación y organización documental, permitiendo que el equipo jurídico concentrara más tiempo en las situaciones que exigen interpretación, decisión y estrategia.
La solución también amplió la capacidad de análisis de los expedientes, aumentó la trazabilidad de la información y redujo el riesgo de que se perdieran oportunidades de recuperación por demoras o falta de visibilidad.
Más importante que automatizar una tarea, el proyecto transformó la recuperación de créditos en un proceso que puede ser observado, monitoreado y mejorado continuamente.
IA en producción, con arquitectura corporativa
Recuper.AI necesitaba entrar en producción sin esperar la próxima modernización completa de la infraestructura del Instituto.
El entorno Red Hat OpenShift que ya existía en IGEPPS atendía los sistemas del organismo, pero no contaba con capacidad de GPU adecuada para las nuevas cargas de IA.
Esperar un nuevo ciclo de infraestructura habría retrasado el recorrido.
Por eso, Vibe y Red Hat diseñaron una arquitectura híbrida, capaz de entregar valor en el corto plazo sin abandonar la estrategia tecnológica de largo plazo de IGEPPS.
La solución utiliza:
- Red Hat OpenShift dedicado a cargas de trabajo de IA;
- infraestructura en la nube con GPU;
- Red Hat AI;
- Red Hat AI Inference Server;
- modelo Qwen servido mediante vLLM;
- Docling para la lectura y extracción de contenido de documentos digitalizados;
- aplicación estructurada en componentes especializados para distintas etapas del proceso;
- Redis para la gestión de estado;
- frontend en React y capa de servicios.
La arquitectura permite evolucionar la capacidad de IA sin crear una solución aislada del ecosistema corporativo del Instituto.
Los datos sensibles permanecen bajo control
En una aplicación que trabaja con documentos jurídicos e información previsional, el desempeño no era suficiente.
La arquitectura debía garantizar gobernanza, trazabilidad y control sobre los datos procesados.
Recuper.AI fue diseñado para que la institución mantenga el control sobre la infraestructura y sobre la forma en que se sirven los modelos, manteniendo la IA dentro de una plataforma corporativa gobernada y alineada con el ecosistema tecnológico de IGEPPS.
Antes de entrar en producción, la solución pasó por dos niveles de validación institucional:
- el área de negocio validó la adecuación al proceso;
- el área de tecnología validó la arquitectura, la plataforma y la integración con el entorno institucional.
La decisión final sigue siendo humana.
Construido junto con quienes conocen el problema
El proyecto se llevó a cabo con el equipo de Vibe trabajando directamente con las áreas misionales de IGEPPS en Belém.
Esa cercanía redujo el intervalo entre descubrimiento, prototipo, validación y evolución del producto.
El modelo de trabajo partió de una premisa simple:
quien conoce a fondo el proceso no necesita aprender a construir software; quien construye la tecnología necesita aprender a escuchar a quien vive el proceso.
Recuper.AI nació de ese encuentro.
La primera IA en producción abrió la puerta a las siguientes
Recuper.AI se convirtió en la primera aplicación de Inteligencia Artificial en producción en IGEPPS, pero el efecto del proyecto fue más allá de la recuperación de créditos.
Otras áreas del Instituto comenzaron a evaluar procesos que también podrían apoyarse en IA.
Al mismo tiempo, la modernización de la infraestructura y la expansión de la capacidad institucional de Inteligencia Artificial pasaron a formar parte de la evolución tecnológica del organismo.
La discusión deja de girar en torno a una aplicación aislada y pasa a centrarse en una capacidad institucional de IA.
Un caso presentado a nivel nacional
El caso Recuper.AI, desarrollado con el IGEPPS, obtuvo el 1.º lugar en la categoría Equipes de la Premiação Impacto Brasil 2026, de Agile Trends, con Vibe Tecnologia como socia.
El proyecto pasó a presentarse como referencia de aplicación de Inteligencia Artificial en el sector público.
El caso se presentó en el Red Hat Gov Forum, en Brasília, en una sesión con participación de IGEPPS y curaduría de Red Hat.
Luego, Vibe Tecnologia e IGEPPS presentaron juntos Recuper.AI en Agile Trends Gov 2026, en Brasília, mostrando no solo la tecnología construida, sino principalmente la transformación del proceso que hizo posible su aplicación.
La experiencia también recibió cobertura institucional del Gobierno del Estado de Pará.
Próximos pasos: del asistente al copiloto de recuperación
Recuper.AI comenzó apoyando el análisis jurídico y la estructuración de los expedientes de cobranza.
La próxima etapa amplía ese alcance.
La visión es evolucionar la solución hacia un copiloto del área gestora de recuperación de créditos, conectando datos, criterios institucionales, análisis inteligente y seguimiento operativo en un único flujo.
Entrada y consolidación automática de los datos
La solución pasará a reunir información hoy distribuida entre distintas fuentes y sistemas, reduciendo consultas manuales y fragmentadas.
El objetivo es consolidar las evidencias y los datos necesarios para el proceso en un único recorrido operativo.
Motor inteligente de análisis y viabilidad
Los documentos y las evidencias pasarán a leerse y cruzarse automáticamente.
El motor de IA puede apoyar la clasificación de los casos en categorías como:
- viable;
- viable con salvedades;
- pendiente de complemento;
- inviable.
La decisión final permanece en manos del técnico responsable, que puede aprobar, ajustar o solicitar información complementaria.
Apoyo a la ejecución de la cobranza
Además del análisis, la plataforma evolucionará para apoyar etapas posteriores del flujo, como:
- notificación;
- tramitación de recursos;
- implementación del descuento en nómina;
- seguimiento operativo.
Recuper.AI dejará de apoyar solo un punto del recorrido y pasará a contribuir con el flujo de recuperación en su conjunto.
Gestión y monitoreo de la cartera
La evolución prevé también una capa de gestión con dashboards e indicadores para dar visibilidad continua sobre:
- el avance de los casos;
- los cuellos de botella del proceso;
- la productividad;
- la calidad de la información;
- la evolución de la recuperación.
El objetivo es pasar de una operación reactiva a una gobernanza de la recuperación orientada por datos.
El principio sigue siendo el mismo
Incluso en esta evolución, la IA no toma la decisión en lugar del servidor público.
Consolida evidencias, aplica criterios, sugiere caminos y reduce el trabajo repetitivo.
El dictamen sigue siendo una sugerencia.
La validación sigue siendo humana.
La tecnología amplía la capacidad del equipo, no sustituye su responsabilidad.
Tecnología como habilitadora. No como protagonista.
Recuper.AI no nació de una pregunta como:
“¿Dónde podemos usar inteligencia artificial?”
Nació de una pregunta más importante:
“¿Dónde está perdiendo valor el proceso y qué necesita cambiar para recuperarlo?”
- 01Primero vino Lean Thinking.
- 02Después, el VSM.
- 03Después, el rediseño del flujo.
- 04Después, el MVP.
- 05Después, los datos más estructurados.
- 06Solo entonces llegó la automatización inteligente.
Así es como Vibe entiende la Inteligencia Artificial aplicada a procesos críticos:
no como una capa colocada sobre el desorden, sino como una capacidad construida sobre un proceso que ya sabemos cómo mejorar.
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Modelos, agentes, gobernanza y operación de IA en entornos corporativos.
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Mapeo del flujo real antes de definir la tecnología.
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¿Tiene un proceso crítico que todavía depende de trabajo manual para funcionar?
Vibe ayuda a entender el flujo, rediseñar el proceso y construir la tecnología necesaria para transformar la operación en capacidad institucional.