La IA redacta. Una persona con licencia aprueba.
Los agentes de Certova redactan. Las personas con licencia aprueban. Esto explica por qué ese límite está construido en la base de datos y no en un documento de políticas.
Una agencia no puede delegar una licencia a un modelo
Cuando un certificado sale mal, la exposición es de la agencia y de la persona con licencia cuyo criterio lo respalda. Ninguna precisión del modelo transfiere eso. Así que la pregunta no es si la IA es lo bastante buena para confiar en ella, sino qué hace el sistema con el trabajo que la IA produjo.
En Certova la respuesta es estructural: la salida de un agente es un borrador en una cola de aprobación. No hay pantalla de configuración donde eso se pueda apagar, no hay modo de administrador que lo salte, y no hay ruta de integración —API, servidor MCP o copiloto dentro del producto— que llegue a una póliza o a un certificado sin pasar antes por ahí.
Citado, no afirmado
Cada campo que llena un agente lleva un distintivo de procedencia: de dónde salió el valor, cuándo se obtuvo y qué lo produjo. Los valores producidos por una máquina tienen un color distinto al resto del producto, así que un revisor ve en una pasada qué falta por mirar.
Esa es la diferencia entre un sistema que le dice que el techo se cambió en 2019 y un sistema que le dice que el registro de permisos del condado dice que el techo se cambió en 2019, consultado el catorce de agosto, con enlace al permiso.
La revisión tiene que ser rápida o se vuelve un sello de goma
Una cola de aprobación que toma tanto tiempo como hacer el trabajo a mano no se usa: se aprueba a ciegas. Por eso la cola muestra el cambio campo por campo, valor anterior contra nuevo, con los hallazgos del verificador y el impacto derivado de aceptarlo, y el revisor puede editar antes de aprobar en lugar de rechazar y empezar de nuevo.
La medida con la que nos exigimos no es cuánto hizo la IA. Es cuánto de lo que hizo pudo confirmar una persona con licencia en segundos.