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Do extraction controls outperform direct summarization and federation?¿Los controles de extracción superan al resumen directo y la federación? · V8 Master Engine

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Do extraction controls outperformdirect summarization andfederation?Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by Hanademi
  1. The problem is not drafting a readable record, but preserving every figure that supports a decision.
  2. Metric coverage was 20%, even though metrics represent 30% of analytical weight.
  3. Architecture must test extraction, computed coverage, and human approval as separate controls.
¿Los controles de extracciónsuperan al resumen directo y lafederación?Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by Hanademi
  1. El problema no es redactar un acta legible, sino conservar cada cifra que sostiene una decisión.
  2. La cobertura de métricas fue 20%, aunque las métricas representan 30% del peso analítico.
  3. La arquitectura debe probar extracción, cobertura computada y aprobación humana como controles separados.
The AI-generated minutes preserve only20% of metrics and figuresMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Comparativa de portales – Monitorizador de Datos Abiertos · España.; National Institute of Standards andTechnology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.; Microsoft. (2026). Createanalyzers and define field schemas in Azure AI Content Understanding. Microsoft Learn.Unit% of each content type preserved95% threshold · 6 checks for errors in figuresMain topics80%Owners65%Executive decisions55%Governance metadata40%Executive structure35%Metrics and figures20%
The system preserves 80% of main topics but only 20% of metrics. The proposed 95% threshold must therefore test figures explicitly across six error classes.
El acta generada por IA conserva solo el20% de las métricas y cifrasMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Comparativa de portales – Monitorizador de Datos Abiertos · España.; National Institute of Standards andTechnology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.; Microsoft. (2026). Createanalyzers and define field schemas in Azure AI Content Understanding. Microsoft Learn.Unidad% de cada tipo de contenido conservadoUmbral del 95% · 6 controles de error en cifrasTemas principales80%Responsables65%Decisiones ejecutivas55%Metadatos de gobierno40%Estructura ejecutiva35%Métricas y cifras20%
El sistema conserva el 80% de los temas principales, pero solo el 20% de las métricas. Por eso, el umbral propuesto del 95% debe comprobar explícitamente las cifras frente a seis clases de error.
GlossaryMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFactual consistency (FactCC)Automated score estimating whether a summary contradicts itssource.General Data Protection Regulation (GDPR)European standard on processing andprotecting personal data.Write once, read many (WORM)Storage that prevents modifying or deleting evidence during aperiod.DiarizationProcess identifying who spoke in each part of a recording.
The problem combines summary evaluation, data protection, and traceability. These definitions prevent technical names from hiding simple decisions. The goal remains preserving figures, attributions, and evidence.
GlosarioMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiConsistencia factual (FactCC)Puntaje automático que estima si un resumen contradice sufuente.Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)Norma europea sobre tratamientoy protección de datos personales.Escritura única y lectura múltiple (WORM)Almacenamiento que impide modificar oborrar evidencia durante un periodo.DiarizaciónProceso que identifica quién habló en cada parte de una grabación.
El problema combina evaluación de resúmenes, protección de datos y trazabilidad. Estas definiciones evitan que los nombres técnicos escondan decisiones simples. El objetivo sigue siendo conservar cifras, atribuciones y evidencia.
In one session, numbers carried 30% ofvalue but only 20% were preservedGenerated record coverage versus internal analytical weight, session of August 21, 2026.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Organización de telecomunicaciones objeto del estudio. (2026). Comparación interna entre acta oficial y acta generada, sesión del 21 de agostode 2026 [Dato de entrada no publicado]; Organización de telecomunicaciones objeto del estudio. (2026). Metodología analítica de comparación de actas[Dato de entrada no publicado].158.250208532Coverage (%)Analytical weight (%)TopicsOwnersDecisionsMetrics
Internal comparison reveals a dangerous inversion. Topics survive well, but metrics drop to 20% coverage. These same metrics receive 30% of analytical weight, so fluent writing can mask a critical loss.
En una sesión, las cifras aportaron 30% delvalor, pero solo 20% se conservaronCobertura del acta generada frente al peso analítico interno, sesión del 21 de agosto de 2026.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Organización de telecomunicaciones objeto del estudio. (2026). Comparación interna entre acta oficial y acta generada, sesión del 21 de agostode 2026 [Dato de entrada no publicado]; Organización de telecomunicaciones objeto del estudio. (2026). Metodología analítica de comparación de actas[Dato de entrada no publicado].158.250208532Cobertura (%)Peso analítico (%)TemasResponsablesDecisionesMétricas
La comparación interna revela una inversión peligrosa. Los temas sobreviven bien, pero las métricas quedan en 20% de cobertura. Precisamente esas métricas reciben 30% del peso analítico, así que una redacción fluida puede ocultar una pérdida decisiva.
For 95% preservation, numbers need 75 percentagepoints, five times more than topicsMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Comparativa de portales – Monitorizador de Datos Abiertos · España.; National Institute of Standards and Technology.(2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.Unitcoverage, percentTopics80%OwnersRisksSemantic agreementsExecutive decisionsStrategic initiativesGovernance metadataExecutive structureMetrics and figures20%02040608095
Every measured capability misses the proposed gate. The required gains range from 15 points for topics to 75 points for metrics, so numeric loss is the largest remediation burden.
Para conservar 95%, las cifras necesitan 75 puntosporcentuales, cinco veces más que los temasMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Comparativa de portales – Monitorizador de Datos Abiertos · España.; National Institute of Standards and Technology.(2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.Unidadcobertura, porcentajeTemas80%ResponsablesRiesgosAcuerdos semánticosDecisiones ejecutivasIniciativas estratégicasMetadatos de gobiernoEstructura ejecutivaMétricas y cifras20%02040608095
Todas las capacidades medidas incumplen el umbral propuesto. Las mejoras necesarias van de 15 puntos en temas a 75 puntos en métricas, por lo que la pérdida numérica representa la mayor carga de corrección.
Preserving 95% of numbers raises overallcoverage from 51% to 73%Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Comparativa de portales – Monitorizador de Datos Abiertos · España.; Gobierno corporativo.; NationalInstitute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.Unitweighted coverage, percent50.8%Observed weightedcoverage73.3%Metric coverageraised to 95%95.0%Every weightedcapability at 95%
Metrics carry 30% of the score, so reaching the numeric gate adds 22.5 points. The result remains 21.8 points below 95% because agreements, decisions and owners also miss the threshold.
Conservar 95% de las cifras eleva lacobertura total de 51% a 73%Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Comparativa de portales – Monitorizador de Datos Abiertos · España.; Gobierno corporativo.; NationalInstitute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.Unidadcobertura ponderada, porcentaje50,8%Coberturaponderada73,3%Cobertura demétricas elevada95,0%Todas lascapacidades
Las métricas representan el 30% de la puntuación, por lo que alcanzar el umbral numérico añade 22,5 puntos. El resultado queda 21,8 puntos por debajo del 95% porque acuerdos, decisiones y responsables también incumplen el umbral.
A case-management experiment found automationchanged timely completion between −5 and +4percentage pointsChange in timely case completion, percentage points, field experiment by OEFA in Peru.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: poverty-action.org.Unitpercentage points-5Algorithmic lists4Suggested dates
The Peruvian experiment separated 2 interventions that could appear equivalent. The algorithmic list worsened the outcome by 5 points, while a suggested date improved it by 4. For executive summaries, this advises automating specific controls before replacing final judgment.
En un experimento, automatizar la gestión cambióentregas puntuales entre −5 y +4 puntos porcentualesCambio en finalización oportuna de casos, puntos porcentuales, experimento de campo del OEFA en Perú.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: poverty-action.org.Unidadpuntos porcentuales-5Listasalgorítmicas4Fechas sugeridas
El experimento peruano separó 2 intervenciones que podían parecer equivalentes. La lista algorítmica empeoró el resultado en 5 puntos, mientras una fecha sugerida lo mejoró en 4. Para las actas, esto aconseja automatizar controles concretos antes que reemplazar el juicio final.
Automation designs changed on-time completionacross 9 percentage points, from −5 to +4Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: poverty-action.org.Unitpercentage-point effect on timely completionAlgorithmic assignmentlists−5 pointsControl baseline0Suggested completion dates+4 points
Replacing managerial assignment with algorithmic lists reduced timely completion, while adding suggested dates increased it. The 9-point spread shows that workflow design can matter more than the mere presence of automation.
Diseños de automatización cambiaron entregaspuntuales 9 puntos porcentuales, de −5 a +4Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: poverty-action.org.Unidadefecto en puntos porcentuales sobre la finalización oportunaListas algorítmicas deasignación−5 puntosLínea base de control0Fechas sugeridas definalización+4 puntos
Sustituir la asignación gerencial por listas algorítmicas redujo la finalización oportuna, mientras que añadir fechas sugeridas la aumentó. La diferencia de 9 puntos muestra que el diseño del flujo puede importar más que la mera presencia de automatización.
Reviewing 391 of 336,325 records did notsupport the tax objectionVerified clients against the universe of records in a Peruvian Supreme Court decision. Logarithmic scale:each line is ×10.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: lpderecho.pe.UnitrecordsVerifiedclients391Total records336,325* Verified clients against the universe of records in a Peruvian Supreme Court decision. Logarithmicscale: each line is ×10.
The Peruvian Supreme Court rejected an objection built without sufficient individual verification. Only 391 clients supported a conclusion applied across 336,325 records. The architectural lesson is clear: partial coverage must not be presented as exhaustive.
Revisar 391 de 336.325 registros norespaldó la objeción tributariaClientes verificados frente al universo de registros en una decisión de la Corte Suprema peruana.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: lpderecho.pe.UnidadregistrosClientesverificados391Registros totales336.325* Clientes verificados frente al universo de registros en una decisión de la Corte Suprema peruana.Escala logarítmica: cada línea es ×10.
La Corte Suprema peruana rechazó un reparo construido sin verificación individual suficiente. Solo 391 clientes respaldaban una conclusión aplicada sobre 336.325 registros. La lección arquitectónica es clara: una cobertura parcial no debe presentarse como exhaustiva.
Available evidence could not establish:FactCC comparability betweenBART-large-CNN and BERTSumExtAbs.The meeting datasets found provide material for evaluation, but do not publish therequested FactCC contrast.
The hypothesis requires comparing factual consistency across 2 specific architectures. No public ACL table was found reporting FactCC for both under comparable scope. Therefore, the quantitative superiority of extracting before generating remains unproven.
La evidencia disponible no pudo establecer:FactCC comparable entre BART-large-CNNy BERTSumExtAbs.Los conjuntos de reuniones encontrados aportan material para evaluar, pero no publicanel contraste FactCC solicitado.
La hipótesis exige comparar la consistencia factual de 2 arquitecturas concretas. No se verificó una tabla pública de la ACL que reporte FactCC para ambas bajo un alcance comparable. Por eso la superioridad cuantitativa de extraer antes de generar sigue sin demostrarse.
Thousands of meeting examples did not measurewhether summaries preserved all numbersPublished scale of QMSum and MeetingBank; their summary units are not identical and do not include therequested FactCC.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Zhong, M., et al. (2021). QMSum: A new benchmark for query-based multi-domain meeting summarization.Association for Computational Linguistics; aclanthology.org.; Liu, Y., & Lapata, M. (2019). Text summarization withpretrained encoders. Association for Computational Linguistics.Unitmeetings and instancesMeetingsQMSum232MeetingBank1,366Summary unitsQMSum1,808MeetingBank6,892
QMSum and MeetingBank show that long meetings can be converted into large evaluation sets. MeetingBank contains 1,366 meetings and 6,892 segmented instances. However, the original BERTSum was tested on 3 news datasets, and none of these resources publish the required FactCC contrast.
Miles de ejemplos de reuniones no midieron si losresúmenes conservaron todas las cifrasEscala publicada de QMSum y MeetingBank; sus unidades de resumen no son idénticas y no incluyen elFactCC solicitado.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Zhong, M., et al. (2021). QMSum: A new benchmark for query-based multi-domain meeting summarization.Association for Computational Linguistics; aclanthology.org.; Liu, Y., & Lapata, M. (2019). Text summarization with pretrainedencoders. Association for Computational Linguistics.Unidadreuniones e instanciasReunionesQMSum232MeetingBank1.366Unidades de resumenQMSum1.808MeetingBank6.892
QMSum y MeetingBank demuestran que las reuniones largas pueden convertirse en conjuntos de evaluación amplios. MeetingBank reúne 1.366 reuniones y 6.892 instancias segmentadas. Sin embargo, el BERTSum original se probó en 3 conjuntos de noticias y ninguno de estos recursos publica el contraste FactCC exigido.
The four architectural variants stillrequire comparison.A model choice cannot be defended while the decisive evidence remains fragmented.Sources: BERTSUM, BERTSUMABS, and BERTSUMEXTABS. medium.com.
The scattered pieces reflect a benchmark record that cannot establish model fidelity for meetings.
Las cuatro variantes arquitectónicas aúnrequieren comparación.La elección de un modelo no puede defenderse mientras la evidencia decisiva siga fragmentada.Fuentes: BERTSUM, BERTSUMABS, and BERTSUMEXTABS. medium.com.
Las piezas dispersas reflejan un registro de evaluación que no permite establecer la fidelidad del modelo en reuniones.
On BOE-XSUM, the specially trained modelwas correct 41.6% versus 33.5%Precision of fine-tuned BERTIN GPT-J 6B and DeepSeek-R1 on BOE-XSUM; does not measure executivesummaries.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: journal.sepln.org.UnitprecisionBERTIN GPT-J6B41.6%DeepSeek-R133.5%* Precision of fine-tuned BERTIN GPT-J 6B and DeepSeek-R1 on BOE-XSUM; does not measure executivesummaries.
On BOE-XSUM, the fine-tuned model outperformed DeepSeek-R1 by 8.1 precision points. The result equals a reported relative improvement of 24%. Yet the dataset does not represent long meetings or demonstrate number preservation in executive summaries.
En BOE-XSUM, el modelo especialmenteentrenado acertó 41,6% frente a 33,5%Precisión de BERTIN GPT-J 6B ajustado y DeepSeek-R1 en BOE-XSUM; no mide actas ejecutivas.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: journal.sepln.org.UnidadprecisiónBERTIN GPT-J6B41,6 %DeepSeek-R133,5 %* Precisión de BERTIN GPT-J 6B ajustado y DeepSeek-R1 en BOE-XSUM; no mide actas ejecutivas.
En BOE-XSUM, el modelo ajustado superó a DeepSeek-R1 por 8,1 puntos de precisión. El resultado equivale a una mejora relativa reportada de 24%. Aun así, el conjunto no representa reuniones largas ni demuestra conservación de cifras en actas.
FRAME reduced hallucination and omissionby 2 of 5 points in QMSum and FAME.The study used MESA on QMSum and FAME, not the required FactCC contrast betweenBART-large-CNN and BERTSumExtAbs.Sources: aclanthology.org.
FRAME signals favor for using more explicit structures when summarizing meetings. The reduction was 2 points on a 5-point scale. However, the result does not measure internal minutes numerical coverage or isolate the effect of extracting before generating.
FRAME redujo 2 de 5 puntos de alucinacióny omisión en QMSum y FAME.El estudio utilizó MESA en QMSum y FAME, no el contraste FactCC exigido entreBART-large-CNN y BERTSumExtAbs.Fuentes: aclanthology.org.
FRAME aporta una señal favorable para usar estructuras más explícitas al resumir reuniones. La reducción fue de 2 puntos sobre una escala de 5. Sin embargo, el resultado no mide la cobertura numérica del acta interna ni aísla el efecto de extraer antes de generar.
Colombia opened 101 investigations intodata handling, up from 55Data protection investigations initiated by the SIC, 2023 to 2025.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: sedeelectronica.sic.gov.co.UnitInvestigations5520238320241012025
The SIC's investigative activity nearly doubled in 2 years. It went from 55 investigations in 2023 to 101 in 2025. For a Colombian enforcement agent, that movement carries more weight than automatically assuming the application of European rules.
Colombia abrió 101 investigaciones sobreel manejo de datos, frente a 55Investigaciones de protección de datos iniciadas por la SIC, 2023 a 2025.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: sedeelectronica.sic.gov.co.Unidadinvestigaciones5520238320241012025
La actividad investigativa de la SIC casi se duplicó en 2 años. Pasó de 55 investigaciones en 2023 a 101 en 2025. Para un agente de actas colombiano, ese movimiento pesa más que asumir automáticamente la aplicación de normas europeas.
Colombia enforced data rules duringEurope’s introduction of new rulesColombian regulatory milestones and implementation phases of the European AI Act, 2024 to 2027.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: European Commission. (2024). AI Act enters into force. European Commission; sedeelectronica.sic.gov.co.; cancilleria.gov.co.European milestones are context.UnitYear20242025202620272024SIC AI Circular2024AI Act enters into force2025First EU obligations2026General EU application2026Ordered closure by the SIC2027Additional EU rules
Colombian data regulation already reached artificial intelligence use in 2024. In 2026, the SIC confirmed closure of a sensitive data processing operation. The European AI Act advanced by phases, but that temporal coincidence does not by itself create European jurisdiction.
Colombia aplicó reglas de datos mientrasEuropa introducía nuevas normasHitos regulatorios colombianos y etapas de aplicación de la Ley de Inteligencia Artificial europea, 2024 a2027.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: European Commission. (2024). AI Act enters into force. European Commission; sedeelectronica.sic.gov.co.; cancilleria.gov.co.Los hitos europeos son contexto.Unidadaño20242025202620272024Circular de IA de la SIC2024Ley de IA entra en vigor2025Primeras obligaciones UE2026Aplicación general UE2026Cierre ordenado por la SIC2027Reglas adicionales UE
La regulación colombiana de datos ya alcanzaba el uso de inteligencia artificial en 2024. En 2026, la SIC confirmó el cierre de una operación de tratamiento de datos sensibles. La Ley de IA europea avanzaba por etapas, pero esa coincidencia temporal no crea por sí sola jurisdicción europea.
Claro received separate fines of COP 950million and COP 1.306 billionSIC sanctions against Claro for data processing, 2021 and 2023, millions of Colombian pesos.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: sedeelectronica.sic.gov.co.; sedeelectronica.sic.gov.co.Unitmillions of COP950Portability, 20211,306.3Campaign, 2023
Local risk is not theoretical. The SIC sanctioned Claro with COP 950 million in 2021 and COP 1,306 million in 2023. These cases do not involve executive actions, but they show that improper data handling already has direct consequences in Colombia.
Claro recibió multas separadas de COP 950millones y COP 1,306 mil millonesSanciones de la SIC a Claro por tratamiento de datos, 2021 y 2023, millones de pesos colombianos.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: sedeelectronica.sic.gov.co.; sedeelectronica.sic.gov.co.Unidadmillones de COP950Portabilidad, 20211.306,3Campaña, 2023
El riesgo local no es teórico. La SIC sancionó a Claro con COP 950 millones en 2021 y con COP 1.306 millones en 2023. Estos casos no tratan actas ejecutivas, pero demuestran que el tratamiento indebido de datos ya tiene consecuencias directas en Colombia.
Two Colombian privacy fines against Clarototal COP 2.26 billionMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: sedeelectronica.sic.gov.co.; sedeelectronica.sic.gov.co.Unitmillions of Colombian pesosCOP 950 million2021 sanctionCOP 1,306 million2023 sanctionCombined exposureCOP 2,256 million
Verified Colombian enforcement produces a direct local exposure of COP 2.26 billion across two cases. That evidence is more relevant to the entity than assuming European rules apply from foreign enforcement examples.
Dos sanciones de privacidad contra Claro enColombia suman COP 2,26 mil millonesMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: sedeelectronica.sic.gov.co.; sedeelectronica.sic.gov.co.Unidadmillones de pesos colombianosCOP 950 millonesSanción de 2021COP 1.306 millonesSanción de 2023Exposición acumuladaCOP 2.256 millones
La aplicación verificada de la normativa colombiana produce una exposición local directa de COP 2,26 mil millones en dos casos. Esta evidencia es más pertinente para la entidad que asumir la aplicación de normas europeas a partir de sanciones extranjeras.
Orange received separate fines of €50 million forprivacy and €350 million for competitionFrench sanctions against Orange in 2024 and 2015, millions of euros; the legal bases are distinct.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés. (2024). Sanction de 50 millions d'euros à l'encontre de la sociétéOrange. CNIL; autoritedelaconcurrence.fr.Unitmillions of euros50Privacy, 2024350Competition, 2015
Orange operates within a European jurisdiction and has received significant French sanctions. The privacy fine was €50 million and the competition fine reached €350 million. Neither figure measures enforcement action compliance nor shows that Claro shares the same exposure.
Orange recibió multas separadas de €50 millones porprivacidad y €350 millones por competenciaSanciones francesas contra Orange en 2024 y 2015, millones de euros; las bases jurídicas son distintas.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés. (2024). Sanction de 50 millions d'euros à l'encontre de la sociétéOrange. CNIL; autoritedelaconcurrence.fr.Unidadmillones de euros50Privacidad, 2024350Competencia, 2015
Orange opera dentro de una jurisdicción europea y ha recibido sanciones francesas importantes. La multa de privacidad fue de €50 millones y la de competencia alcanzó €350 millones. Ninguna cifra mide fidelidad de actas ni demuestra que Claro comparta la misma exposición.
Available evidence could not establish:comparable EDPB counts between ClaroColombia and Orange France.The absence of the count prevents using published actions as an indicator ofextraterritorial applicability.
National sanctions show that Claro and Orange face different authorities. No nominal and comparable EDPB registry count was found for both companies. Evidence also did not establish that NIS2 or the European AI Act are obligations applicable to the Colombian case.
La evidencia disponible no pudo establecer:conteos EDPB comparables entre ClaroColombia y Orange France.La ausencia del conteo impide usar acciones publicadas como indicador de aplicabilidadextraterritorial.
Las sanciones nacionales muestran que Claro y Orange enfrentan autoridades distintas. No se verificó un conteo nominal y comparable del registro EDPB para ambas compañías. La evidencia tampoco estableció que NIS2 o la Ley de Inteligencia Artificial europea sean obligaciones aplicables al caso colombiano.
The proposed control requires preserving 95% offigures and reviewing every missing oneInitial thresholds proposed for critical figures and missing decision figures; these are not measuredresults.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.Unitpercentage95%Critical coverage100%Review of missing decisionfigures
The control needs an operational rule before the pilot. The proposal requires 95% coverage for critical figures and human review in 100% of cases where a decision figure is missing. These percentages are starting points, not validated thresholds.
El control propuesto exige conservar 95%de las cifras y revisar cada faltanteUmbrales iniciales propuestos para cifras críticas y cifras decisorias faltantes; no son resultados medidos.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0. NIST.Unidadporcentaje95 %Cobertura crítica100 %Revisión de faltantesdecisorios
El control necesita una regla operativa antes del piloto. La propuesta exige 95% de cobertura para cifras críticas y revisión humana en 100% de los casos donde falte una cifra decisoria. Estos porcentajes son puntos de partida, no umbrales validados.
The proposed test separates 6 ways to losea figure.Error classes proposed to assess Content Understanding with actual meetings; these are not observed rates.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Microsoft. (2026). Azure AI Content Understanding documentation. Microsoft Learn; Microsoft. (2026). Create analyzers anddefine field schemas in Azure AI Content Understanding. Microsoft Learn.Uniterror classFigure1Unit1Period1Comparator1Speaker1Status1* Error classes proposed to assess Content Understanding with actual meetings; these are notobserved rates.
Content Understanding is the component closest to multimodal extraction with schema. The test must distinguish 6 failures because a correct figure becomes false if its unit, period, comparator, speaker, or deliberative status changes. Service availability and accuracy still require verification.
La prueba propuesta separa 6 formas deperder una cifraClases de error propuestas para evaluar Content Understanding con reuniones reales; no son tasasobservadas.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Microsoft. (2026). Azure AI Content Understanding documentation. Microsoft Learn; Microsoft. (2026). Create analyzers anddefine field schemas in Azure AI Content Understanding. Microsoft Learn.Unidadclase de errorCifra1Unidad1Periodo1Comparador1Hablante1Estado1* Clases de error propuestas para evaluar Content Understanding con reuniones reales; no son tasasobservadas.
Content Understanding es el componente más cercano a una extracción multimodal con esquema. La prueba debe distinguir 6 fallas, porque una cifra correcta puede quedar falsa si cambia su unidad, periodo, comparador, hablante o estado deliberativo. La disponibilidad y precisión del servicio todavía requieren verificación.
Azure AI Search reorders up to 50results, but does not guaranteeexhaustive extraction.Recovery supports traceability and review, but does not replace exhaustive extractionfrom the transcript.Sources: Microsoft. (2026). Semantic ranking in Azure AI Search. Microsoft Learn.
The semantic classifier improves the ranking of results already retrieved. The limit of up to 50 results does not prove that no figures were left out. Azure AI Search serves better for locating evidence than for building the complete numerical inventory.
Azure AI Search reordena hasta 50resultados, pero no garantiza unaextracción exhaustiva.La recuperación apoya la trazabilidad y la revisión, pero no sustituye la extracciónexhaustiva de la transcripción.Fuentes: Microsoft. (2026). Semantic ranking in Azure AI Search. Microsoft Learn.
El clasificador semántico mejora el orden de los resultados que ya fueron recuperados. El límite de hasta 50 resultados no demuestra que ninguna cifra haya quedado fuera. Azure AI Search sirve mejor para localizar evidencia que para construir el inventario numérico completo.
Four proposed checks decide whether a meetingtranscript can become an official recordCumulative controls of a proposed pipeline; each step represents 1 gate and not a success rate.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Microsoft. (2026). Connector overview for Azure Data Factory and Azure Synapse Analytics. Microsoft Learn; Microsoft.(2026). Pipelines and activities in Azure Data Factory. Microsoft Learn; Microsoft. (2026). Online meeting resource type inMicrosoft Graph. Microsoft Learn.UnitCumulative gates1Valid ingestion1Completeextraction1Evaluationapproved1Human signature4Publicationenabled
Data Factory offers more than 90 connectors to move and transform data. Graph can contribute 5 input metadata, but neither of those services decides whether the minutes are publishable. The proposal places 4 independent gates before releasing the document.
Cuatro revisiones propuestas deciden si unatranscripción puede convertirse en acta oficialControles acumulados de una canalización propuesta; cada paso representa 1 gate y no una tasa de éxito.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Microsoft. (2026). Connector overview for Azure Data Factory and Azure Synapse Analytics. Microsoft Learn; Microsoft.(2026). Pipelines and activities in Azure Data Factory. Microsoft Learn; Microsoft. (2026). Online meeting resource type inMicrosoft Graph. Microsoft Learn.Unidadgates acumulados1Ingestión válida1Extraccióncompleta1Evaluaciónaprobada1Firma humana4Publicaciónhabilitada
Data Factory ofrece más de 90 conectores para mover y transformar datos. Graph puede aportar 5 metadatos de entrada, pero ninguno de esos servicios decide si el acta es publicable. La propuesta coloca 4 gates independientes antes de liberar el documento.
Controls belong in the workflowPublication safeguards must be built into the digital path, not added after it.Sources: Dentons Cardenas & Cardenas - Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). dentons.cardenas-cardenas.com.
The digital interface makes the control argument concrete because each handoff needs a deliberate gate before publication.
Los controles pertenecen al flujoLas salvaguardas de publicación deben integrarse en la ruta digital, no añadirse al final.Fuentes: Dentons Cardenas & Cardenas - Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). dentons.cardenas-cardenas.com.
La interfaz digital concreta el argumento de control porque cada transferencia necesita una compuerta deliberada antes de publicar.
SharePoint must separate the draft from theofficial minutesTwo minimum document states proposed to prevent a generated pre-minutes from being published asapproved minutes.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Microsoft. (2026). How versioning works in lists and libraries. Microsoft Support.Unitdocument stateGenerated pre-minutes1Official approvedminutes1* Two minimum document states proposed to prevent a generated pre-minutes from being published asapproved minutes.
SharePoint can maintain versions and separate 2 document states. The pre-minutes remains a draft until an authorized person approves it. That boundary prevents automatic output from accidentally acquiring official minutes status.
SharePoint debe separar el borrador delacta oficialDos estados documentales mínimos propuestos para evitar que una pre-acta generada se publique comoacta aprobada.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Microsoft. (2026). How versioning works in lists and libraries. Microsoft Support.Unidadestado documentalPre-acta generada1Acta oficialaprobada1* Dos estados documentales mínimos propuestos para evitar que una pre-acta generada se publique comoacta aprobada.
SharePoint puede mantener versiones y separar 2 estados documentales. La pre-acta sigue siendo un borrador hasta que una persona autorizada la aprueba. Esa frontera evita que una salida automática adquiera por accidente el estatus del acta oficial.
Testing 4 versions is required to isolate how systemdesign affects finding informationFour proposed arms to compare architectures; each marker represents a variant, not an outcome.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: Microsoft. (2026). Meeting recap in Microsoft Teams. Microsoft Support; Microsoft. (2026). Microsoft 365 Copilotdocumentation. Microsoft Learn; Fabbri, A. R., et al. (2021). SummEval: Re-evaluating summarization evaluation. Associationfor Computational Linguistics.UnitExperimental variantDirect summary1Prior extraction1Federation alone1Federation andextraction1* Four proposed arms to compare architectures; each marker represents a variant, not an outcome.
Teams intelligent recap and Microsoft 365 Copilot are useful baselines, but do not publish specific benchmarks for Colombian executive minutes. The pilot must compare direct summary, prior extraction, federation alone, and federation with extraction. Until those 4 arms are executed, the architecture is a well-motivated hypothesis, not demonstrated causality.
Probar 4 versiones es necesario para aislar cómo eldiseño afecta la recuperación de informaciónCuatro brazos propuestos para comparar arquitecturas; cada marca representa una variante, no unresultado.Made for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: Microsoft. (2026). Meeting recap in Microsoft Teams. Microsoft Support; Microsoft. (2026). Microsoft 365 Copilotdocumentation. Microsoft Learn; Fabbri, A. R., et al. (2021). SummEval: Re-evaluating summarization evaluation. Associationfor Computational Linguistics.Unidadvariante experimentalResumen directo1Extracción previa1Federación sola1Federación yextracción1* Cuatro brazos propuestos para comparar arquitecturas; cada marca representa una variante, no unresultado.
Teams intelligent recap y Microsoft 365 Copilot son líneas base útiles, pero no publican benchmarks específicos para actas ejecutivas colombianas. El piloto debe comparar resumen directo, extracción previa, federación sola y federación con extracción. Hasta ejecutar esos 4 brazos, la arquitectura es una hipótesis bien motivada, no una causalidad demostrada.
In summaryMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiSources: lpderecho.pe.; journal.sepln.org.; sedeelectronica.sic.gov.co.Verifying 391 of 336,325 records does not prove the rest.The specific tuning raised precision to 41.6%.Colombian investigations increased from 55 to 101.
Partial coverage cannot be presented as exhaustive. Models improve with specific design, but that improvement must be measured on real meetings. Colombian regulatory pressure reinforces the need to preserve evidence and human approval.
En resumenMade for Ramiro Alfonso Bautista Parra, by HanademiFuentes: lpderecho.pe.; journal.sepln.org.; sedeelectronica.sic.gov.co.Verificar 391 de 336.325 registros no prueba el resto.El ajuste específico elevó la precisión a 41,6%.Las investigaciones colombianas subieron de 55 a 101.
La cobertura parcial no puede presentarse como exhaustiva. Los modelos mejoran con diseño específico, pero esa mejora debe medirse en reuniones reales. La presión regulatoria colombiana refuerza la necesidad de conservar evidencia y aprobación humana.

The research behind this deck

Internal evidence reveals severe metric loss. Architecture must separate extraction, evaluation, and approval, but a controlled trial is still needed to show that sequence recovers the figures.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La evidencia interna revela una pérdida severa de métricas. La arquitectura debe separar extracción, evaluación y aprobación, pero un ensayo controlado sigue siendo necesario para demostrar que ese orden recupera las cifras.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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