En el trabajo legal, los documentos que contienen datos confidenciales no son todos iguales: cambian según el tipo de expediente, el cliente, el formato, la jurisdicción y el nivel de confidencialidad. La plataforma soporta la carga de archivos Word y PDF, además de imágenes como JPG/PNG, para que el proceso pueda aplicarse sobre los formatos que efectivamente circulan en estudios, organismos y áreas legales. La anonimización, por su parte, no se basa en reglas rígidas, sino en criterios configurables por proyecto. Cada equipo puede definir qué datos deben protegerse según su necesidad concreta. El resultado es un proceso consistente y replicable, diseñado para sostenerse en la práctica cotidiana, ganado eficiencia sin perder flexibilidad ni control.

Las audiencias y registros audiovisuales suelen concentrar información crítica, pero también datos confidenciales que no deberían circular fuera del perímetro institucional. Con ese punto de partida, la desgrabación se plantea como un flujo de trabajo local, con separación por interlocutores y un esquema orientado a revisión y edición humana. La edición está diseñada para ser muy simple: permite corregir y ajustar el texto con facilidad antes de cualquier uso posterior, manteniendo el control del contenido en manos del equipo. Así, el material queda listo para análisis posterior y uso interno, con una lógica alineada a los estándares de control que exige el entorno jurídico.​

La adopción de IA en equipos legales suele trabarse en un dilema simple: aprovechar la potencia de los modelos sin exponer información sensible. El enfoque de la plataforma resuelve ese paso previo al permitir que la interacción con modelos se haga sobre contenido ya protegido, aplicando un criterio de minimización: el modelo recibe lo necesario para producir valor (resumir, clasificar, detectar puntos clave, proponer borradores), pero sin revelar identidades. 

Además, la plataforma permite que, según cada proyecto, se conecte por API a un modelo de IA generativa diferente para adaptarse a necesidades, políticas internas y criterios de cada equipo. En términos operativos, este esquema también impacta en costos: el consumo vía API suele ser significativamente menor que contratar licencias individuales por usuario, facilitando una adopción más escalable y gobernable a nivel institucional.