El reto
Las organizaciones que trabajan con menores deben comprobar que su personal aporta los certificados exigidos por la normativa de protección de la infancia. Revisar miles de documentos a mano es lento, y un certificado manipulado puede pasar desapercibido a simple vista.
Quien supervisa ese cumplimiento necesita organizar expedientes, decidir qué centros revisar, detectar documentos falsos y, sobre todo, poder demostrar después qué se revisó, quién lo hizo y con qué resultado. Y como se trata de datos especialmente sensibles, no podían salir de la infraestructura propia.
Las herramientas genéricas de OCR o de firma electrónica cubren solo una parte del problema. Hacía falta una visión de conjunto: revisar cada documento desde varios ángulos y dejar constancia de todo el proceso.
La solución
Desarrollamos una plataforma on-premise para revisar certificados que se instala en los servidores del propio organismo. Gestiona expedientes y permite hacer muestreos de centros para planificar las revisiones.
El núcleo es un motor forense antifalsificación que analiza cada documento desde varios ángulos: metadatos del PDF, tipografías, firma electrónica, código seguro de verificación (CSV), códigos QR e imagen. Combina pikepdf, OpenCV y Tesseract con reglas propias y señala las anomalías para que una persona las revise. Es un uso de la IA aplicada a documentos en el que la máquina ayuda y el criterio es humano.
Cada decisión pasa por doble validación humana y queda en una auditoría inalterable. Los archivos se analizan con ClamAV antes de entrar en el sistema. La plataforma está construida con Django 5.2 y PostgreSQL 17 siguiendo criterios de ciberseguridad desde el diseño, y se encuentra en fase de prototipo avanzado.
El diseño parte de una idea clara: la tecnología acelera la revisión, pero no sustituye a la persona. El sistema explica por qué marca un documento como sospechoso para que la decisión final sea informada.