Extracción de documentos para pequeños despachos de abogados:
10 campos, no una plataforma de eDiscovery
Relativity comienza en unos $5,075 al mes. Everlaw arranca en $250, antes de la tarifa de implementación de $5,000 a $20,000. Logikcull cuesta $250 al mes o $40 por gigabyte en modalidad de pago por uso. Estas son plataformas de eDiscovery. Fueron creadas para equipos de litigio que manejan terabytes de información almacenada electrónicamente entre decenas de custodios. Un abogado independiente que revisa 30 contratos al mes y extrae fechas y cláusulas clave a una hoja de cálculo no es ese comprador, pero está viendo las mismas páginas de precios.
Conclusiones clave
- Los abogados independientes que revisan 30 contratos al mes ven las mismas páginas de precios de eDiscovery que los grandes despachos que procesan terabytes, y las cifras parecen absurdas para lo que realmente necesitan.
- Ese precio de $5,075 de Relativity cubre SSO, control de acceso por roles, auditoría de cumplimiento y procesamiento de ESI de múltiples custodios: infraestructura que un despacho de 3 abogados nunca activará.
- La única métrica de evaluación que importa es si 10 nombres de columna extraen campos clave de cada contrato sin configuración por documento, a precios de despacho pequeño, que es lo que ImageToTable.ai ofrece al leer los campos por su significado en lugar de memorizar diseños.
La brecha de $5,075: por qué los precios de eDiscovery se crearon para otros
Hay dos problemas de procesamiento de documentos en el derecho. Uno es eDiscovery: tomar millones de correos electrónicos, mensajes de Slack y archivos nativos de 50 custodios y reducirlos a un conjunto revisable. El otro es la extracción de campos: obtener nombres de partes, fechas de vigencia, cláusulas de ley aplicable y montos en dólares de una pila de contratos, respuestas de descubrimiento y escritos judiciales para ver todo en una sola hoja de cálculo. El primer problema justifica una tarifa mensual de plataforma de $5,075. El segundo no — pero el mercado de tecnología legal ha pasado veinte años confundiéndolos.
La estructura de precios del mercado de eDiscovery refleja sus orígenes en los grandes despachos y litigios corporativos, donde un solo caso puede involucrar 100 custodios y 2 terabytes de datos. El precio inicial de $5,075 de Relativity, la base mensual de $250 de Everlaw con costos de implementación de cinco cifras, e incluso el más accesible $250/mes de Logikcull están calibrados para organizaciones que facturan el descubrimiento como una partida separada en un compromiso de seis cifras. Un abogado independiente que factura $300 por hora en una revisión de contrato de tarifa fija de $5,000 no tiene partida para software de descubrimiento — el costo sale de su margen.
Este desajuste estructural pone a los pequeños despachos en un aprieto. Pueden gastar de más en una plataforma construida para un flujo de trabajo diferente, o seguir abriendo PDFs uno a la vez y desplazándose para encontrar la fecha de vigencia en la página 7 de cada contrato. Como detallamos en nuestra comparación de extracción de documentos empresarial vs. PYMES, las funciones que justifican los precios empresariales — SSO, acceso multiusuario basado en roles, entrenamiento personalizado de modelos ML por tipo de cláusula, integración CLM — son funciones que un despacho de 3 abogados nunca activará. El motor de extracción subyacente es el mismo. La diferencia de precio paga por infraestructura organizacional que un pequeño despacho no tiene y no necesita.
Cómo se ve el espectro de precios de eDiscovery en 2026
| Plataforma | Precio inicial | Implementación | Diseñado para | ¿Adecuado para un bufete de 3 abogados? |
|---|---|---|---|---|
| Relativity | ~$5,075/mes | $10K–$50K | Litigios a gran escala, investigaciones gubernamentales | No — tiene un precio pensado para casos con presupuestos de discovery dedicados |
| Everlaw | $250/mes + por GB | $5K–$20K | Bufetes medianos y grandes, litigios complejos | Posiblemente — si el volumen de discovery es de 10GB+/mes y se factura por separado |
| Logikcull | $250/mes o $40/GB | Autoservicio | Bufetes pequeños y medianos, volúmenes de datos manejables | Posiblemente — pero sigue siendo una plataforma completa de eDiscovery, no un extractor de campos |
| Extracción de documentos con IA | $19/mes (Pro) | Ninguna | Cualquiera que extraiga campos de documentos a hojas de cálculo | Sí — diseñado exactamente para este volumen y caso de uso |
Los precios de eDiscovery provienen de fuentes públicas de terceros y referencias del sector. Los costos reales varían según el volumen de datos, la complejidad del caso y los términos del contrato.
La Encuesta de Tecnología Legal 2024 de la ABA encontró que solo el 20% de los bufetes con 50 abogados o menos han adoptado herramientas de IA específicas para el ámbito legal — aproximadamente la mitad de la tasa de adopción de los bufetes con más de 50 abogados. El Informe de Tendencias Legales 2025 de Clio documentó que los abogados promedian solo 2.9 horas facturables al día, con más del 60% de la jornada laboral consumida por tareas administrativas. La brecha no es que la tecnología no exista. Es que las páginas de precios fueron escritas para el comprador equivocado.
Lo que un Pequeño Despacho Realmente Extrae de un Documento Legal
La forma más fácil de gastar de más en tecnología legal es comprar una herramienta que responde preguntas que usted no está haciendo. Un socio en una práctica comercial de 5 abogados, que revisa 30 contratos al mes junto con respuestas a descubrimiento y presentaciones judiciales, no está preguntando "¿la cláusula 14.2(b) se desvía de nuestro lenguaje estándar en 14,000 cláusulas precedentes?" Esa es una pregunta real — los equipos de diligencia debida en M&A la hacen todos los días — pero no es la pregunta que un socio de un pequeño despacho hace mientras revisa un acuerdo de proveedor de 15 páginas a las 9 p.m.
La pregunta del pequeño despacho es más simple y más consistente: ¿cuáles son los puntos de datos clave en este documento, y puedo verlos uno al lado del otro con los otros 10 documentos de este caso? Entre los tipos de documentos que un pequeño despacho maneja regularmente, el objetivo de extracción se reduce a un conjunto predecible de 8 a 12 campos:
| Tipo de Documento | Campos Típicos a Extraer | Por Qué Falla la Extracción Manual |
|---|---|---|
| Contratos | Partes, Fecha de Vigencia, Ley Aplicable, Términos de Pago, Indemnización, Límite de Responsabilidad, Aviso de Terminación, Renovación Automática | Cada contraparte formatea de manera diferente — la ley aplicable aparece en la página 3 en un contrato, en la página 11 en otro, etiquetada como "Ley Aplicable" en un tercero |
| Respuestas a Descubrimiento | Número de Interrogatorio, Texto de la Respuesta, Objeciones Presentadas, Referencias al Registro de Privilegios, Parte Productora, Fecha de Presentación | Las respuestas llegan como PDFs escaneados de múltiples partes, cada una usando numeración y formato diferentes |
| Presentaciones Judiciales | Número de Caso, Tribunal, Demandante/Demandado, Fecha de Presentación, Tipo de Moción, Alivio Solicitado, Fecha de Audiencia | Las entradas del expediente varían según la jurisdicción — la misma información se encuentra en diferentes ubicaciones dependiendo del formulario del tribunal |
| Cartas de Compromiso | Nombre del Cliente, Alcance de la Representación, Estructura de Honorarios, Monto del Anticipo, Términos de Terminación, Estado de la Renuncia de Conflicto | Cada carta de compromiso es única — ninguna plantilla estándar sobrevive a la negociación con cada cliente |
| Acuerdos de Liquidación | Partes, Monto de Liquidación, Calendario de Pagos, Alcance de la Liberación, Términos de Confidencialidad, Ley Aplicable | Documentos altamente negociados — los términos clave están dispersos entre los considerandos, el cuerpo y los anexos |
Ninguna de estas tareas de extracción requiere una plataforma de eDiscovery. Cada una requiere la misma capacidad: leer un documento, localizar campos específicos comprendiendo su significado y generar una fila en una hoja de cálculo. La diferencia entre hacer esto para 10 documentos un martes por la tarde y hacerlo para 10,000 documentos en una cartera de litigios no es una diferencia de tipo, sino de escala. Y el precio debería reflejar esa diferencia.
La idea clave: Los pequeños despachos no tienen un problema de escala de descubrimiento. Tienen un problema de fragmentación de formatos. Cada contrato, cada respuesta de descubrimiento, cada escrito judicial tiene un formato diferente — y esa fragmentación, no el volumen, es lo que hace lenta la extracción manual. La IA resuelve el problema de fragmentación para 10 documentos igual de bien que para 10,000. El precio empresarial paga por la infraestructura de 10,000 documentos que lo rodea.
Cómo la Extracción con IA Lee un Contrato Sin Saber Dónde Está Cada Campo
La razón por la que un asistente legal puede encontrar la cláusula de ley aplicable en un contrato que nunca ha visto no es porque haya memorizado una plantilla. Es porque entiende qué significa "ley aplicable" — y cuando encuentra un lenguaje como "Este Acuerdo se regirá e interpretará de conformidad con las leyes del Estado de Delaware," lo reconoce como la cláusula de ley aplicable sin importar dónde aparezca en la página. Las herramientas de OCR basadas en plantillas no pueden hacer esto. Memorizan una posición — "ley aplicable = página 7, párrafo 3" — y fallan en cuanto una contraparte utiliza un formato diferente.
Custom Column Extraction funciona como lo hace el asistente legal. Usted escribe los nombres de los campos que desea — "Ley Aplicable," "Fecha de Vigencia," "Tope de Responsabilidad," "Tipo de Indemnización" — y la IA localiza cada valor en cualquier parte de cada documento comprendiendo lo que el texto significa semánticamente, no dónde se encuentra en la página. Esta es la distinción crítica tanto frente a las plataformas empresariales de eDiscovery, que requieren entrenamiento de modelos de tipos de cláusulas con miles de documentos precedentes, como frente al OCR basado en plantillas, que requiere dibujar recuadros alrededor de cada campo y guardar un diseño por tipo de documento. Para una explicación más profunda del mecanismo, consulte nuestra guía sobre qué es el software de extracción de datos y cómo funciona la IA subyacente.
Para un pequeño despacho, la consecuencia práctica es que el mismo conjunto de 10 nombres de columnas funciona en NDAs, acuerdos con proveedores, contratos laborales, cartas de compromiso y acuerdos de conciliación — porque la IA lee cada documento individualmente en lugar de compararlo con una plantilla guardada. No se entrena un modelo. No se configura un flujo de trabajo. Usted escribe los campos que desea y sube los documentos. Este es el mismo enfoque sin código que desglosamos en nuestra guía sobre entrada de datos con IA sin código — sin desarrolladores, sin datos de entrenamiento etiquetados, sin plantillas.
Los archivos se procesan de forma segura y no se almacenan.
Cuando seleccionas un tipo de documento que no coincide con ningún modelo preentrenado — por ejemplo, el formato propietario de carta de compromiso de un bufete específico — una herramienta basada en plantillas no produce nada. Custom Column Extraction produce lo que la IA pueda encontrar. La diferencia en la práctica: una herramienta dice "no reconozco este formato". La otra dice "la cláusula de ley aplicable está en la página 2, etiquetada como 'Choice of Law'". Para conocer la realidad sobre la precisión detrás de estas afirmaciones, nuestra guía práctica sobre precisión en la entrada de datos con IA explica qué significa realmente una precisión del 99% al procesar 100 documentos — y qué errores importan frente a cuáles no.
Dónde encaja la extracción en Clio, MyCase y PracticePanther
El software de gestión de prácticas — Clio a $49–$139 por usuario al mes, MyCase a $39–$69, PracticePanther a $49–$114 — gestiona el seguimiento de casos, el registro de horas, la facturación, la comunicación con el cliente y el almacenamiento de documentos. No extrae datos de los documentos que almacena. Un abogado independiente que usa Clio para la gestión de asuntos no reemplaza Clio con la extracción de documentos; las dos funciones son capas complementarias en la misma pila tecnológica.
El flujo de trabajo práctico para un pequeño despacho es el siguiente: recibir documentos de clientes, de la parte contraria o del tribunal por correo electrónico. Guárdelos — preferiblemente con una convención de nomenclatura coherente como [Asunto]_[TipoDoc]_[Fecha].pdf. Suba por lotes los documentos de la semana a la herramienta de extracción con sus columnas de campos estándar definidas. Revise la hoja de cálculo de salida, marcando las filas donde los campos clave estén vacíos o sean ambiguos. Introduzca los datos verificados en los campos personalizados de Clio, en las notas de caso de MyCase o en el expediente del asunto del cliente. El paso de extracción reemplaza la hora de abrir PDF, desplazarse y escribir que actualmente separa la recepción de un documento de tener sus datos en su sistema.
No se trata de un flujo de trabajo teórico. Los datos de Tendencias Legales 2025 de Clio muestran que los despachos individuales que usan la tecnología de forma sistemática — no solo poseen las herramientas, sino que las integran en los flujos de trabajo diarios — gestionan un 37% más de casos que sus pares. Los despachos que ganan capacidad de casos no están contratando más abogados. Están eliminando la fricción administrativa entre recibir un documento y tener sus datos disponibles para el trabajo legal.
El marco de decisión es el mismo que describimos en nuestro marco de evaluación de software de extracción de datos: ajuste la herramienta a su volumen real, pruebe con sus propios documentos antes de comprometerse y separe la capacidad de extracción de la infraestructura organizativa que la envuelve. Para un despacho de 3 abogados, la capacidad de extracción cuesta $19 al mes. La infraestructura organizativa — SSO, control de acceso basado en roles, auditoría de cumplimiento — es lo que añade los otros $4,980 a la factura de eDiscovery empresarial.
Enlace de Recopilación: Cuando Clientes y Abogados de la Contraparte le Envían Documentos
Uno de los costos de tiempo ocultos en la práctica de un bufete pequeño es la recopilación de documentos en sí. Un cliente envía por correo electrónico un contrato de 40 páginas como adjunto. La contraparte presenta respuestas de descubrimiento a través de un enlace para compartir archivos que caduca en 7 días. Un proveedor envía una carta de compromiso a través de un portal que requiere crear una cuenta para descargarla. Reunir los documentos antes de poder extraer datos de ellos es un punto de fricción que ninguna herramienta de extracción resuelve — a menos que la herramienta incluya un mecanismo de recopilación.
Enlace de Recopilación funciona generando una URL compartible — algo como /c/xxxx — que usted envía a cualquier persona que necesite proporcionar documentos. El destinatario abre el enlace, ingresa un código de verificación breve y sube archivos directamente. Los archivos llegan a la cola de procesamiento de su cuenta. Sin necesidad de registro por parte del destinatario. Sin plataforma de intercambio de archivos que navegar. Sin enlaces que caduquen. Para un bufete pequeño, esto significa que los clientes suben sus contratos, la contraparte sube las respuestas de descubrimiento y los coabogados suben escritos compartidos — todo en una sola cola, listo para la extracción con la misma plantilla de columnas.
Esto es particularmente útil en dos escenarios legales. Primero, planificación patrimonial y derecho de familia, donde los clientes traen pilas de documentos financieros, acuerdos previos y órdenes judiciales que el abogado necesita catalogar. Segundo, litigios comerciales, donde las respuestas de descubrimiento llegan de múltiples partes durante varias semanas, y cada lote necesita los mismos campos extraídos en una hoja de cálculo acumulativa del caso.
El flujo de recopilación a extracción: El cliente sube 15 documentos a través del Enlace de Recopilación → los documentos aparecen en su cola de procesamiento → usted los procesa con su plantilla guardada de 10 campos para contratos → 15 filas llenan una hoja de cálculo con nombres de las partes, fechas, ley aplicable, términos de pago y cláusulas clave → usted abre solo las 3 filas con celdas vacías para verificar → las 12 filas restantes están completas para revisión. Tiempo total de manejo: aproximadamente 45 minutos, incluida la verificación. Equivalente manual: aproximadamente 5 horas.
Lo que la extracción con IA no hace — y por qué eso es el punto
Cada categoría de herramienta tiene un límite, y la guía de compra más útil traza ese límite con claridad. La extracción de documentos con IA lee lo que está en la página y genera datos estructurados. No realiza análisis jurídico. No señala cláusulas faltantes, no evalúa si una disposición de indemnización está dentro de las normas del mercado, ni identifica lenguaje que se desvíe de la redacción preferida de su bufete. No proporciona asesoramiento legal ni garantiza el cumplimiento de ningún marco normativo. No sustituye la revisión de un abogado.
Lo que sí sustituye es la parte de la revisión de contratos, el procesamiento de discovery y la gestión de expedientes que no requiere ni criterio jurídico ni licencia de abogado: abrir PDFs, desplazarse para encontrar la fecha de vigencia, localizar la cláusula de ley aplicable en un documento de 40 páginas y teclear manualmente los mismos 10 campos en una hoja de cálculo para cada documento del caso. Este trabajo mecánico consume aproximadamente un tercio de una revisión contractual típica — unas 0,4 horas por documento — y no aporta nada al análisis jurídico que le sigue.
Para el socio de un bufete pequeño, esta distinción importa porque define dónde termina la IA y comienza el abogado. La IA rellena una hoja de cálculo con "Ley aplicable: Delaware" para cada uno de los 30 contratos. El abogado revisa el resultado e identifica el único contrato regido por la ley de California que debería señalarse al cliente. El trabajo de la IA es que esa identificación lleve 5 segundos en lugar de 15 minutos. El trabajo del abogado — la parte por la que los clientes pagan — no cambia.
Este límite también explica por qué la extracción con IA y la revisión de contratos con IA son herramientas diferentes, una distinción que mapeamos en detalle en extracción de documentos para empresas vs. pymes. La IA de revisión de contratos — Kira, Diligen, LawGeex — compara las cláusulas extraídas con libros de jugadas, puntúa las desviaciones y sugiere redacciones alternativas. Cuesta entre $300 y $600 al mes por usuario porque el motor de comparación con libros de jugadas es la parte costosa, no la extracción. Si su bufete necesita comparación con libros de jugadas, compre una IA de revisión de contratos. Si su bufete necesita ver los términos clave de 30 contratos en una sola hoja de cálculo para aplicar su propio criterio, la extracción es la capa correcta del stack.
Tres razones por las que un bufete pequeño podría seguir necesitando eDiscovery
La extracción cubre lo rutinario. Hay escenarios donde la plataforma completa está justificada:
- Volúmenes de datos superiores a 50GB por asunto. Cuando procesa archivos de correo electrónico, archivos nativos y registros de chat de varios custodios, las herramientas de deduplicación, hilos y filtrado de una plataforma como Logikcull o Everlaw se convierten en infraestructura necesaria.
- Obligaciones de producción con formatos de archivo de carga específicos. Si la contraparte exige producciones en formatos de archivo de carga de Concordance o Relativity con campos de metadatos específicos, una plataforma de eDiscovery dedicada gestiona ese requisito de cumplimiento de forma nativa.
- Discovery ordenado por un tribunal con requisitos de defendibilidad. Cuando cada paso del procesamiento debe registrarse, ser auditable y potencialmente objeto de testimonio, el rastreo de la cadena de custodia integrado en las plataformas de eDiscovery no es negociable.
Para todo lo demás — extraer campos clave de contratos rutinarios, respuestas a discovery y presentaciones a una hoja de cálculo de revisión — la extracción a $19 al mes hace el trabajo.
Preguntas Frecuentes
¿La extracción de documentos con IA es lo suficientemente segura para documentos confidenciales de clientes?
Los archivos se procesan en tránsito y se eliminan después de la extracción. No se retienen datos de clientes ni se utilizan para entrenar modelos. Para firmas con requisitos de seguridad específicos — certificación SOC 2, obligaciones de residencia de datos o restricciones impuestas por el cliente — verifique la arquitectura de procesamiento con la política de seguridad de la información de su firma antes de cargar cualquier documento de clientes. El estándar de cuidado es el mismo que para cualquier herramienta legal basada en la nube: confirme que el manejo de datos del proveedor se alinea con sus obligaciones éticas según las reglas aplicables de conducta profesional. La Opinión Formal 512 de la ABA ofrece orientación sobre el uso de herramientas de IA en la práctica legal, incluida la expectativa de que los abogados verifiquen los resultados y mantengan competencia con la tecnología que implementan.
¿Puede la IA manejar contratos escaneados — los que provienen de acuerdos antiguos y no fueron firmados digitalmente?
Sí. La IA utiliza un modelo de lenguaje de visión que lee el contenido visual de cada página — los píxeles — en lugar de extraer capas de texto incrustadas. Los PDF escaneados, los documentos creados a partir de fotocopias e incluso las fotografías de contratos físicos tomadas con un teléfono se procesan de la misma manera que los PDF nativos digitales. Para escaneos muy degradados con texto tenue, páginas inclinadas o anotaciones manuscritas sobre contenido mecanografiado, la precisión disminuye. Marque esos documentos específicos para verificación manual. Un enfoque práctico: incluya una columna "Calidad de escaneo" en su plantilla de extracción y marque los escaneos cuestionables durante el preprocesamiento.
¿Necesito una plantilla diferente para NDAs, acuerdos con proveedores, contratos laborales y acuerdos de conciliación?
No. Debido a que la IA localiza los campos comprendiendo su significado en lugar de comparar un diseño guardado, los mismos nombres de columnas funcionan en diferentes tipos de contratos. "Ley aplicable", "Fecha de vigencia" e "Indemnización" significan lo mismo en un NDA, un acuerdo con proveedores y un acuerdo de conciliación. Diferentes tipos de documentos pueden procesarse en el mismo lote con las mismas definiciones de columnas. Los campos que no existen en un tipo de documento particular — "Renta anual" no aparecerá en un NDA — simplemente producen celdas vacías en esas filas.
¿Cuántos documentos puedo procesar con el plan de $19/mes?
El plan Pro incluye 400 créditos al mes, y cada página consume aproximadamente un crédito. Si su contrato promedio es de 12 páginas, puede extraer campos de aproximadamente 30 documentos al mes. Documentos más cortos — cartas de compromiso de 3 páginas, NDAs de 5 páginas — aumentan la cantidad. Documentos más largos — arrendamientos comerciales de 40 páginas — la reducen. El contador de créditos es visible en el panel de control durante todo el mes. Para firmas que procesan más de 400 páginas mensuales, los planes de nivel superior escalan en consecuencia.
¿Esto reemplaza por completo la necesidad de una plataforma de eDiscovery?
Para la extracción rutinaria de documentos — obtener campos clave de contratos, respuestas a descubrimiento, escritos judiciales y cartas de compromiso en una hoja de cálculo de revisión — sí. Para flujos de trabajo completos de eDiscovery que involucran terabytes de archivos nativos, hilos de correos electrónicos, codificación predictiva y producciones defendibles en formatos específicos de archivos de carga — no. La mayoría de los asuntos de pequeñas firmas caen en la primera categoría. Cuando un asunto cruza a la segunda — más de 50GB de ESI de múltiples custodios con obligaciones de producción — el software de eDiscovery se convierte en la herramienta adecuada. El enfoque correcto es usar la extracción para el 80% de los asuntos que no necesitan eDiscovery y reservar el gasto de la plataforma para el 20% que sí lo necesita.
¿Qué precisión debo esperar en contratos con estructuras de cláusulas inusuales o lenguaje muy negociado?
Para contratos comerciales estándar con secciones claramente etiquetadas: más del 95% de precisión a nivel de campo en datos clave como nombres de las partes, fechas y montos en dólares. Para contratos muy negociados con numerosas modificaciones, estructuras de cláusulas no estándar o términos con referencias cruzadas que abarcan múltiples secciones: la precisión disminuye y la revisión por parte del abogado de los campos extraídos es esencial. La IA es una herramienta de extracción de primera pasada. Piense en ella como un asistente legal que ha leído cada página y le ha entregado un resumen — usted aún necesita verificar, pero comienza desde una hoja de cálculo estructurada en lugar de una pila de PDFs sin clasificar.
¿La IA realiza análisis legal o señala cláusulas problemáticas?
No. La IA extrae el texto de las cláusulas en su hoja de cálculo. No analiza si una disposición de indemnización está dentro de las normas del mercado, no señala lenguaje que se desvíe de la redacción preferida de su firma, ni identifica cláusulas faltantes. No proporciona asesoramiento legal. El análisis legal, la evaluación de cláusulas y el asesoramiento al cliente siguen siendo su responsabilidad. La extracción maneja el paso de captura de datos que precede al análisis — la parte del trabajo que requiere abrir archivos, desplazarse y escribir en lugar de juicio. Para el análisis a nivel de cláusulas y la comparación con manuales de referencia, las plataformas dedicadas de IA para revisión de contratos como Kira o Diligen son la categoría de herramienta adecuada, y su precio mensual de $300–$600 refleja esa capacidad analítica.
Vea cómo se ven sus próximos 10 contratos en una sola hoja de cálculo
Suba un contrato, escriba los campos que le interesan y vea la extracción en segundos. La herramienta se encarga de la captura de datos; usted se encarga del criterio legal.