La automatización de procesos de anotación textual mediante modelos de lenguaje de gran escala representa una promesa significativa para dominios especializados donde el conocimiento experto es escaso. En el ámbito legal, particularmente en la evaluación de credibilidad dentro de decisiones de asilo, los LLMs ofrecen una alternativa rápida y económica frente a anotadores humanos, aunque su fiabilidad aún requiere un examen profundo. Un estudio reciente sobre un corpus danés de decisiones de asilo ha puesto de manifiesto que, si bien estos modelos pueden alcanzar niveles de precisión notables en tareas de clasificación binaria o ternaria, las métricas agregadas como el F1-score ocultan una realidad más compleja: los errores no son uniformes, existen confusiones sistemáticas entre categorías cercanas, y la inconsistencia entre modelos y prompts invalida la confianza ciega en una única configuración. Para las empresas que desarrollan ia para empresas, este hallazgo subraya la importancia de diseñar flujos de trabajo supervisados, donde los agentes IA actúen como asistentes y no como sustitutos, combinando su velocidad con la revisión humana en casos de baja certeza. La implementación de sistemas de anotación basados en inteligencia artificial en entornos legales o gubernamentales requiere una infraestructura robusta y segura, donde los servicios cloud AWS y Azure permiten escalar el procesamiento de grandes volúmenes de texto sin comprometer la confidencialidad de los datos. Asimismo, la capacidad de auditar y explicar las decisiones del modelo es fundamental, especialmente cuando hablamos de aplicaciones a medida para la administración de justicia. Empresas como Q2BSTUDIO ofrecen soluciones que integran agentes IA, servicios inteligencia de negocio mediante Power BI para visualizar patrones de error, y medidas de ciberseguridad para proteger información sensible, todo ello dentro de un ecosistema de desarrollo de software a medida que garantiza la adaptación a cada caso de uso. La selección del prompt y el modelo es determinante, y ninguna combinación es universalmente óptima, por lo que las organizaciones que busquen implementar estas capacidades encontrarán en Q2BSTUDIO un aliado estratégico con experiencia en automatización de procesos y business intelligence, orientado a generar valor real y medible en entornos complejos.