DMTN-URT-STCS-01v0

Mejoras para el Cumplimiento de las órdenes emitidas en las Sentencias de Restitución de Tierras a Cargo de la URT

Oferta comercial no-vinculante presentada a Unidad Administrativa Especial de Gestión de Restitución de Tierras Despojadas (URT)

Desarrollado por Unidad I+D+i guane enterprises S.A.S.

Estimado Señor:

Anuar Vargas Calderón

guane Enterprises SAS

NIT: 901177978-6

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Jefe Ocina Tecnologías de la Información

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Medellín, Noviembre, 2023

Unidad Administrativa Especial de Gestión de Restitución de Tierras Despojada

Asunto: Solución IA Sentencias URT

Cordial saludo.

Por favor, encuentre en este documento el resumen de nuestra oferta así como la respuesta a las dudas que persisten desde su equipo

Cordialmente,

César E. Pachón, M.Sc. Chief Business Ocer (CBO)

Valentina Vega Suaza Business Developer

guane Enterprises

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guane enterprises es una empresa basada en la investigación cientíca destinada a aplicar las herramientas de las ciencias naturales y de datos para resolver problemas de la industria y apoyar la inserción de nuestros clientes en la Cuarta Revolución Industrial. Fundada por cientícos naturales, guane enterprises contribuye a la ciencia de datos generando nuevos algoritmos y encontrando nuevos desafíos para los viejos paradigmas de inteligencia articial en la solución de problemas en la operación de nuestros clientes.

guane enterprises se fundó en mayo de 2018 y ha logrado ubicarse en la industria colombiana como referencia en la Industria 4.0 gracias a sus soluciones y metodologías basadas en inteligencia articial. Sus desarrollos innovadores diferentes áreas han sido reconocidos por Ruta N, por SAP a través del Primer Lugar del Innomarathon SAP 2019 Colombia y el Tercer Lugar en Latinoamérica, por Google a través del Google Startup Program, el Google Showcase 2019 Colombia y el Google Partner Advantage Program. Adicionalmente, por los gobiernos colombiano y suizos a través del AIT Startup Program y por el Consejo Mundial de Energía Colombia como la más innovadora del sector energético en 2020.

En 2022 y 2023, guane enterprises ocupó el primer lugar en el Ranking de Innovación de la ANDI en la categoría de startups En 2023 recibió el Premio a la Creación de Empresa de la ANDI y se ubicó en el TOP 25 de Innovación general de la ANDI En 2021, 2022 fue reconocida como TOP 1 en Innovación Abierta en Colombia basada en Inteligencia Articial por Connect Bogotá, EL TIEMPO y Portafolio. Además, en 2023, la Agencia Alemana de Energía y el Consejo Mundial de Energía es ubicaron a guane en el TOP 100 de startups más promisorias en el sector de energía en el mundo (única empresa colombiana en el ranking), se fue reseñada como una de las 30 promesas de negocio en Forbes 30 de Colombia por sus desarrollos de inteligencia articial y TOP 1 en Innovación Abierta en Colombia para el sector energético. guane enterprises es parte del Cluster de Energía Sostenible de la Cámara de Comercio de Medellín y de la Red Startups 4.0 para la Transición Energética de la Cámara de Comercio de Bogotá.

Leonardo A. Pachon CEO, guane Enterprises

Attention URT

Date 26.11.2023 Project

Quote

We

We

1.Resumen de la oferta presentada

En cuanto al alcance, la plataforma capturará de forma automática información de las siguientes categorías de análisis:

1. De los jueces, magistrados y magistradas

2. De los predios: cantidad, nombre, área, naturaleza

3. Información demográca de los solicitantes

4. Información demográca de los opositores y terceros.

5. De las relaciones jurídicas de los solicitantes con los predios

6. De las relaciones jurídicas de los opositores con los predios

7. Identicación del hecho victimizante (Abandono Forzado y Despojo) y la temporalidad

8 De los criterios establecidos por el artículo 75 de la Ley 1448 de 2011 para solicitantes

9 De los Grupos Armados al margen de Ley que causaron, el o los hechos victimizantes

10 De las temporalidades que implican la ocurrencia de los hechos victimizantes, las solicitudes y las oposiciones.

11. Detalle de la naturaleza del predio

12. Detalle de las relaciones jurídicas de los solicitantes con los predios

13. De las relaciones jurídicas de los opositores con los predios

14. Detalle de la oposición

15. Sentido del fallo y ratio decidendi frente a las pretensiones

16. Sentido del fallo y ratio decidendi frente las oposiciones

17. Análisis de las presunciones del Artículo 77

18. Decisiones frente a las pretensiones

19. Decisiones frente a las oposiciones y terceros

20.Las órdenes emitidas, las entidades responsables y la temporalidad (si tienen)

Como se observa, las categorías de análisis van más allá de lo relacionado con las órdenes, lo que permite hacer cruces de categoría de análisis y sirven para un Observatorio de Jurisprudencia.

El alcance de la extracción de información es el siguiente:

- Un máximo de 100 variables +- 10% dentro de esas categorías.

- Los servicios GovTech AI de guane procesarán 9.947 sentencias (corte a octubre 31 de 2023) y el equipo humano de abogados validará las respuestas de 900 sentencias, ca. 10.56%. Este porcentaje de validaciones permitirá desarrollar en

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GovTech AI una inteligencia articial capaz de extraer la información pertinente con una alta precisión.

El día 17 de noviembre, la URT aprobó la siguiente propuesta instrumento de caracterización de las sentencias . Allí pueden encontrarse todas Formato Matriz de variables ajustes v2 las variables que GovTech AI extraerá.

El resultado de la herramienta es la automatización con una precisión del orden de 80% al 90% en promedio para las 100 variables extraídas . Una segunda FASE de este proyecto, 1 propuesta para el futuro, puede ser la ampliación de extracción y validación de todas las variables de análisis de la jurisprudencia que requiera la Unidad, así como la categorización y extracción de información de la documentación del expediente que es emitida en la etapa de post fallo con el objetivo de identicar el cumplimiento de las órdenes emitidas en la sentencia

1.1 Adaptación de plataforma, diseño y construcción de servicios cognitivos

La plataforma con los servicios GovTech AI de guane se adaptará para incorporar el flujo y lenguaje especíco del proceso requerido por la URT. En este enlace Rediseño de la plataforma de servicos GovTech AI puede encontrarse el rediseño que satisface con el requerimiento de la URT y el flujo de procesamiento, análisis y validación de la información.

1.2

Acceso y soporte a la aplicación web desplegada en la nube por 24 meses

La propuesta de uso de la plataforma con los servicios GovTech AI de guane incluye el uso ilimitado2 por parte de la URT durante 24 meses. Al momento de entregar la plataforma, ya estarán precargadas y procesadas las 9 947 sentencias (total de sentencias a octubre 31 de 2023) A partir de la fecha de entrega, la URT podrá cargar los archivos PDF de las nuevas sentencias Durante este periodo de 24 meses, el número de sentencias así como su extensión no estará limitado

2 Uso ilimitado se entiende dentro del alcance de uso de la plataforma: Análisis de Sentencias de Restitución de Tierra para un máximo de 512 usuarios simultáneos.

1 guane enterprises utilizará algoritmos del estado del arte para la adaptación de sus servicios GovTech AI El porcentaje de precisión depende del volumen y calidad de los datos disponibles para el entrenamiento Attention URT

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Esta oferta incluye todos los costos de infraestructura y procesamiento de la información así como un servicio de soporte regular en días laborables entre las 8:00am y 4:00pm.

1.3 Base de datos de las sentencias analizadas

A n de entrenar con la mayor rigurosidad los algoritmos de inteligencia articial, el equipo jurídico experto en la Ley de Tierras procesará manualmente 900 sentencias y registrará la información en el instrumento aprobado por la Formato Matriz de variables ajustes v2 URT. De esta manera, el equipo de la URT podrá capacitar a sus propios funcionarios o desarrollar modelos propios de inteligencia articial.

1.4 Informe de diagnóstico del sistema de información

La oferta incluye la realización de un diagnóstico y análisis de los sistemas de información de la URT a n de denir la posible integración o extensión de los servicios de GovTech AI de guane en la infraestructura de la URT.

2. Consultas sobre la oferta de servicios

2.1 Sobre la infraestructura

2.1.1 Arquitectura de solución

La plataforma GovTech AI fue diseñada como una arquitectura de tres niveles y fue construida sobre la plataforma de desarrollo GKE (Google Kubernetes Engine). GKE permite que la aplicación autoescale según la cantidad de usuarios que se requiera, a medida que los servicios sean demandados. La Figura 1, muestra la arquitectura a baja resolución de la instancia para la URT. A continuación se detallan los componentes de la solución:

● Capa de presentación

● Aplicación web: Diseñada como una interfaz de usuario de fácil manejo y alta intuitividad, permite a los usuarios acceder a la información extraída y estructurada por los modelos de inteligencia articial, para posteriormente utilizar las diferentes funcionalidades y herramientas que la plataforma provee,

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como es el registro de revision y aprobacion, el historial de cambios, la edición de campos extraidos, la exportación de resultados, entre otros.

● API Gateway: Actúa como la puerta de enlace, en donde por solicitud de la organización se pueden exponer diversos endpoints a solicitud del cliente para su respectivo consumo e integración Es el punto de entrada para las solicitudes y realizará las validaciones iniciales que garanticen el procesamiento de la petición

● Worker: Estos servicios actúan como ejecutores en segundo plano que toman tareas de la cola, las procesan y las reenvían a los diversos servicios de la aplicación.

Figura 1. Arquitectura de la solución.

● Capa de aplicación

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● Cloud Pub/Sub: Metodología publicación / suscripción con la que se registran las tareas a ejecutar y se notica al API Gateway, el momento en el una determinada tarea nalizó. Implementa el sistema de noticaciones por websocket. Después de que una tarea se complete, la aplicación publicará un mensaje Pub/Sub, que desencadena noticaciones al usuario

● Capa de datos

● Cloud Storage: Utilizado para almacenar de forma segura los documentos PDF entrantes.

● Mongo Atlas: Almacena y gestiona la información extraída de cada documento cargado a la plataforma. Gestiona la información de seguimiento del proceso de auditoría de los documentos, almacenando estados y cualquier otro resultado del proceso de recuperación de información de los PDFs.

● BigQuery: Registra la trazabilidad y los estados de las diferentes operaciones ejecutadas por la plataforma.

● Monitoreo, registro y cumplimiento

● Cloud Monitoring y Cloud Logging: Estos servicios se utilizan para monitorear la salud de la aplicación y registrar todas las acciones para auditoría y solución de problemas.

● Security Command Center: Monitorea el cumplimiento con los estándares de FedRAMP y la salud de seguridad de toda la arquitectura. El Security Command Center proporciona una descripción general del panel y los informes de cumplimiento descargables de tu posición inicial para CIS 1.0, CIS 1.1, CIS 1.2. PCI DSS 3.2.1, NIST 800-53, ISO 27001, OWSAP 2017 y OWASP 2021 a nivel de organización, carpeta o proyecto.

● Cloud Armor: Protege la puerta de enlace API de ataques DDoS y otras amenazas basadas en la web

● Controles de Servicios de VPC: Asegura que los datos no salgan del perímetro seguro de los recursos en la nube

● Seguridad

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● Todos los componentes se adherirán a los requisitos de FedRAMP.

● Encriptación de datos en tránsito con HTTPS, TLS y en reposo, utilizando Claves de Encriptación Gestionadas por el Cliente (CMEK).

● Políticas de Identidad y Gestión de Acceso (IAM) para controlar el acceso a todos los servicios de Google Cloud.

● Escaneo regular de vulnerabilidades y controles de cumplimiento con Security Command Center (ver Figuras 3 y 4, respectivamente).

Finalmente, la Figura 2 muestra las tres capas de la arquitectura (presentación, aplicación y datos) con sus respectivos protocolos de comunicación.

Figura 2. Arquitectura de la solución.

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2 1 2 Modelo de bases de datos del proyecto

La Figura 3 presenta el modelo de datos de la plataforma

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2.1.3 Nube de despliegue de la solución

La plataforma de servicios GovTech AI está construida bajo el estado del arte de las aplicaciones web, permitiendo su despliegue en cualquier proveedor cloud que soporte dichas stack tecnológico;

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Figura 2. Modelo de datos de documentos (MDD) para la base de datos MongoDB.

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sin embargo, dados los tiempos tan cortos para ejecutar así como en virtud de la estructura de costos de la propuesta (ver Sec. 1.2), la plataforma se instanciará donde hoy ya se encuentra desplegada (Google Cloud Services). A futuro, una vez entregada la plataforma a satisfacción, es posible discutir las condiciones de un posible despliegue dentro de la infraestructura de la URT.

2.2 Sobre el tratamiento de la información

Aunque la información que se procesa en las sentencias es pública, ver enlace a sentencias, la plataforma de servicios GovTech AI de guane propone dentro de sus criterios de seguridad:

● Única conexión permitida a través de los clientes registrados en el Cloud VPN, garantizando que cualquier otro intento de conexión sea denegado

● Creación de usuarios autorizados a través de invitación a correos de uso institucional.

2.2.1 Tratamiento de la información de carácter reservado de la Entidad

Bajo los lineamientos de la “Política de tratamiento de datos personales” del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural:

● Adherencia a principios legales: Se integrarán mecanismos que aseguren el tratamiento de datos personales conforme a los principios de legalidad, nalidad, consentimiento, veracidad, transparencia, acceso restringido y seguridad. Esto incluye la conformidad con las normativas vigentes y la implementación de políticas internas adecuadas.

● Condencialidad y responsabilidad: Se establecerán protocolos estrictos de condencialidad y responsabilidad para todos los involucrados en el tratamiento de datos. Esto incluye asegurar la protección de la información incluso después de la nalización de sus funciones.

● Autorización y consentimiento: La plataforma implementará procedimientos claros para obtener el consentimiento explícito del titular para el tratamiento de datos sensibles, garantizando transparencia y cumplimiento legal.

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● Derechos de los titulares: Se proporcionarán interfaces y herramientas intuitivas para que los titulares puedan ejercer sus derechos de acceso, recticación, cancelación y oposición de sus datos personales.

● Seguridad de datos: Se aplicarán medidas técnicas avanzadas para proteger los datos Esto incluye:

○ Conexión segura: Única conexión permitida a través de clientes registrados en el Cloud VPN, bloqueando cualquier intento de conexión no autorizado.

○ Creación de usuarios segura: Usuarios autorizados creados exclusivamente a través de invitaciones enviadas a correos de uso institucional.

○ Cifrado de datos en tránsito: Utilización de HTTPS y SSL/TLS para garantizar la seguridad de los datos durante su transferencia.

○ Cifrado de datos en reposo: Empleo de Claves de Encriptación Gestionadas por el Cliente (CMEK) para asegurar los datos almacenados.

● Cumplimiento de normativas: La plataforma cumplirá con todas las normativas pertinentes y estará preparada para responder a peticiones y reclamos, alineándose con los requerimientos legales y las expectativas de los usuarios

2.2.2 Cómo garantizan el cumplimiento de las leyes de protección de datos y privacidad, especialmente en lo que respecta a información sensible

La plataforma de servicios GovTech AI propone dentro de sus criterios de seguridad:

● Cifrado de datos en tránsito (externo e interno) con HTTPS y SSL/TLS

● Cifrado de datos en reposo, utilizando Claves de Encriptación Gestionadas por el Cliente (CMEK).

Estos mecanismos permiten mantener la información cifrada y encriptada, de manera que de ser efectivo cualquier ataque informático, el atacante no podrá obtener la información sensible extraída de los documentos de las sentencias pues no cuenta con el mecanismo de decodicación.

2.3 Sobre las características del servicio

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2.3.1 Respecto a la cantidad de páginas asociadas a la sentencia existe alguna limitante para su lectura, cargue y demás procesos generados con el documento

No existe limitante. Durante los 24 meses de licenciamiento, la URT podrá cargar, procesar y analizar tantas Sentencias de Restitución de Tierras como se generen en la Rama Judicial sin importar su extensión.

2 3 2 Cómo se realiza el cargue de los documentos de las sentencia

El funcionario de la URT cargará las nuevas sentencias directamente en la plataforma (Drag and Drop)

2.3.4 Nivel de precisión y fiabilidad ofrece en el análisis de documentos legales

En ejercicios similares con documentos de carácter legal, la metodología de extracción de la información de la plataforma GovTech AI ha alcanzado un porcentaje de precisión promedio por campo de 86% Por consiguiente, para el caso URT este sería el punto de partida o modelo base desde del que partiría la solución Estos resultados son consistentes con la oferta inicial: el resultado de la herramienta es la automatización con una precisión del orden de 80% al 90% en promedio para las 100 variables extraídas

2.3.5 Mecanismos de validación de la información extraída

La plataforma permite la validación por humanos expertos de cualquier campo extraído. Esas correcciones se almacenan a fin de contar con modelos más precisos en futuras versiones de la solución para la URT. Además, la plataforma hace un seguimiento de los cambios a fin de que haya trazabilidad en el proceso.

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2 3 6 Cómo se manejan los errores o ambigüedades en los textos

La plataforma presenta al profesional los fragmentos de texto que le permitieron tomar la decisión y es el profesional, como en todo proceso de naturaleza jurídica, quien valida la información.

2.4 Sobre el uso posterior al despliegue

2.4.1 Proceso de transferencia funcional y técnico para para completar el universo de sentencias

Una vez instanciada la plataforma para la URT se implementarán sesiones de capacitación técnica, jurídica y de uso de la plataforma. En total, en los primeros seis meses de uso de la plataforma, la URT contaría con 20 sesiones de capacitación de dos horas cada una en el horario que decida la URT.

2.4.2 Tiempo requerido desde el área funcional para realizar la clasificación de los textos de las sentencias

El proceso de lectura y extracción de información de la sentencia implica la identicación y asignación de valores a variables especícas en las sentencias, seguido de su registro en una hoja de cálculo con 130 variables de análisis.

Un profesional con la formación y experiencia necesaria para extraer, analizar, registrar y validar información la requerida de una sentencia completa (Ver Sec. 1) requiere, en promedio, 6 horas de dedicación. Por tanto, el tiempo requerido para procesar ca. 10.000 sentencias será de 1428.6 semanas ó 2.74 años a un equipo de 10 profesionales. La estimación inicial del tiempo requerido para realizar la validación a través de la plataforma es de 30 a 60 minutos; es decir, una reducción del tiempo de 12 a 6 veces.

2.4.3 Proceso de actualización de la herramienta para reflejar cambios en las leyes y normativas y frecuencia de estas actualizaciones

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El licenciamiento cubre la extracción y procesamiento de las variables acordadas (ver Sec. 1). Si las categorías de análisis y su contexto se mantienen, el licenciamiento cubre cambios en la regulación. Sin embargo, si los cambios en la regulación sugieren redeniciones, eliminación o adecuación de categorías de análisis y/o nuevos campos estos se cobrarán por separado.

2.4.4 Mecanismo de integración de la herramienta con las capas de datos relacional y no relacional (documentos)

De ser necesario, el equipo de guane habilitará un servicio de request a la base de datos de la plataforma.

2.4.5 Proceso de personalización del sistema según nuestras necesidades específicas, como tipos de documentos o terminología legal y particular

El rediseño de la plataforma se puede encontrar en aquí: enlace Rediseño de la plataforma de servicos GovTech AI

2 4 6 Podemos personalizar qué información extraer de los textos, como cédulas folio de matrícula, números, de ser así para hacer esto es necesario algún entrenamiento

En este punto de desarrollo de la plataforma y para garantizar la calidad de la extracción, no es posible que el profesional dena nuevas variables para extraer y que éstas se adicionen en la base de datos Sin embargo, la lista de variables por sentencia es exhaustiva, del orden de 100 variables por sentencias, e incluye la lista de la consulta arriba Si la información requerida no está en las ca 100 variables extraídas de cada sentencia, su inclusión se considerará un control de cambios y se cobrará por separado.

2.4.7 Los datos extraídos de los documentos se pueden estructurar para cargar la información a una base de datos del sistema de registro

Sí, es posible Los datos estarán estructurados en la base de datos de la plataforma y desde allí estarán disponibles para su consulta.

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2.5 Sobre la prueba de concepto integral

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En relación a la solicitud: Además es necesario contar con una prueba de concepto integral para un universo de sentencias que nos permita evaluar la ecacia de la solución, aprovechamos para señalar que la lista de categorías de análisis y variables se cerró hace menos de dos semanas y la construcción del conjunto de datos requiere de la contratación de un grupo grande de profesionales e investigadores, de un proceso de capacitación y de curaduría de la información, sin considerar los desarrollos de software necesarios. De manera que es posible realizar una prueba de concepto, por fuera de la plataforma, el día viernes 1 de diciembre sobre las categorías Sentencia, Predio y Solicitante y el día viernes 8 de diciembre sobre las categorías Terceros, Enfoque D. y Fallo.