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Cómo Docusign Usa Elasticsearch para Potenciar la Gestión de Acuerdos con IA Generativa

Docusign, la plataforma de Gestión Inteligente de Acuerdos (IAM) que sirve a 1,6 millones de clientes y más de 1.000 millones de usuarios en 180 países, construyó su repositorio Navigator impulsado por IA sobre Elasticsearch para indexar y buscar miles de millones de acuerdos en tiempo real. El despliegue permite a los clientes encontrar documentos específicos en menos de un minuto, tareas que anteriormente llevaban horas, mientras gestiona millones de nuevos acuerdos que se añaden a la plataforma cada día.

Impacto

Under 1 minute

Tiempo de recuperación de documentos

Millions per day

Volumen diario de acuerdos gestionado

Desafío

Docusign necesitaba una infraestructura de búsqueda capaz de indexar y consultar miles de millones de acuerdos en tiempo real mientras construyó su plataforma de Gestión Inteligente de Acuerdos impulsada por IA, con clientes que anteriormente pasaban horas buscando en sistemas desconectados para localizar un único documento.

Solución

Elasticsearch fue desplegado como la base de indexación y búsqueda del repositorio Docusign Navigator, ejecutándose en Microsoft Azure, habilitando la recuperación de documentos en lenguaje natural, información de acuerdos impulsada por IA e identificación proactiva de renovaciones en miles de millones de acuerdos de clientes.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

Elasticsearch es la única solución capaz de gestionar miles de millones de nuevos acuerdos cada día mientras permite a Docusign ofrecer los beneficios de la IA generativa a sus clientes.

Hiral Shah, Directora de Producto, Docusign

Imagina a un equipo legal recibiendo una solicitud a las 9 PM para encontrar un acuerdo específico con un proveedor. Tradicionalmente, esto podía llevar horas. Con Navigator y Elasticsearch, ahora lleva menos de un minuto, mejorando drásticamente la eficiencia.

Hiral Shah, Directora de Producto, Docusign

La IA generativa está revolucionando cada parte del proceso de acuerdos. Con Elasticsearch, somos capaces de convertir esta disrupcón en valor empresarial y ventaja competitiva para nuestros clientes.

Hiral Shah, Directora de Producto, Docusign
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Historia completa

Docusign procesa un volumen extraordinario de datos de acuerdos en su base de clientes de 1,6 millones de organizaciones. Antes de su plataforma IAM impulsada por IA, los usuarios buscaban habitualmente en sistemas desconectados —Google Drive, SharePoint, archivos de correo electrónico— para localizar un único acuerdo. Para un profesional de compras verificando si existía un NDA o confirmando términos de cumplimiento, esto podía significar horas de búsqueda manual en múltiples plataformas y leer documentos enteros para extraer una única cláusula relevante.

La brecha operativa era estructural. A medida que Docusign expandía su oferta más allá de la firma electrónica hacia la gestión completa del ciclo de vida de acuerdos, la empresa necesitaba una base de búsqueda capaz de manejar miles de millones de documentos a escala de producción mientras permitía a la IA extraer información específica del contenido. Ninguna base de datos de propósito general podía indexar y consultar a ese volumen con el rendimiento que exige la gestión de acuerdos. La solución necesitaba manejar la comprensión semántica, no solo la coincidencia de palabras clave.

Docusign construyó su repositorio Navigator sobre Elasticsearch, ejecutándose en Microsoft Azure. Elasticsearch indexa cada acuerdo almacenado en la plataforma, permitiendo a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural —“Encuentra todos los acuerdos con cláusulas de rescisión”— y recibir resultados instantáneos y contextualmente relevantes con contenido resaltado y contexto circundante. La plataforma Elastic también impulsa funciones proactivas: a medida que se acercan las fechas de renovación, el sistema identifica y notifica automáticamente a los clientes sobre próximos vencimientos, incluyendo la detección de servicios de proveedores no utilizados que los clientes están pagando pero que ya no usan.

Los resultados operativos son directos. Los clientes que antes pasaban horas localizando un único acuerdo bajo presión de plazo a las 9 PM ahora pueden recuperarlo en menos de un minuto. Los equipos legales y de compras de Docusign pueden completar tareas de investigación que antes llevaban horas en cuestiones de segundos. Financieramente, la identificación proactiva de renovaciones de Navigator ayuda a los clientes a evitar el desperdicio en contratos no utilizados y a capturar ahorros en servicios que han olvidado que están pagando.

Docusign está expandiendo activamente la capa de IA construida sobre Elasticsearch. El equipo de Hiral Shah está explorando la búsqueda semántica con la base de datos vectorial de Elasticsearch y las capacidades de RAG para habilitar flujos de trabajo de preguntas y respuestas sobre datos de acuerdos. La empresa también está migrando hacia Elastic Cloud Serverless para una arquitectura nativa en la nube a escala.

Casos similares

L
Lusha
300%
increase in outbound leads

Lusha is a B2B sales intelligence platform with 1.5 million users and a database of over 200 million business contacts. By deploying Elasticsearch as both a full-text search engine and a vector database for AI-powered lead recommendations, Lusha helps customers generate 300% more leads, achieve conversion rates up to 10x higher, and realize return on investment of up to 1,000%.

TechnologyEElasticsearch
A
Apna
20%
increase in employers paying for premium access

Apna, India’s largest jobs and professional networking platform with 50 million registered users and 600,000 employers, built its candidate search and AI job matching infrastructure on Elasticsearch running on Elastic Cloud on Google Cloud. Semantic search capabilities allow employers to find candidates by intent—not just keywords—while AI algorithms analyze candidate profiles to surface the most relevant matches. The result: a 20% increase in employers paying for premium access, 20% higher platform team productivity, and a 50% improvement in employee productivity.

TechnologyEElasticsearch
R
Replit
75%
non-engineer users

Replit on Microsoft Azure democratized software development so that 75% of enterprise users are non-engineers, compressing development timelines from weeks to minutes with natural language.

TechnologyMAMicrosoft AzureOOpenAI
C
Cypris
Weeks → 15 minutes
research report generation time

Cypris is an AI-powered R&D intelligence platform that enables teams to analyze over 500 million technical and market data points—patents, scientific literature, funding data, and news—in seconds. The company built its core RAG architecture on Elasticsearch for vector search and semantic retrieval, replacing a problematic prior search provider. The platform now generates detailed research reports in 15 minutes rather than weeks, supports 30% quarterly enterprise customer growth, and manages more than 10 terabytes of indexed data without scalability constraints.

TechnologyECElastic CloudEElasticsearch
WE
WP Engine
~5 milliseconds
search query response time

WP Engine, the leading WordPress hosting platform serving more than 1.5 million users across 200,000 websites in 150+ countries, deployed Elastic’s Search AI Platform alongside Google Cloud Vertex AI and Gemini to build Smart Search AI and enable retrieval-augmented generation (RAG) capabilities for its customers. The integration allows WP Engine to deliver natural language search, context-aware product recommendations, and AI-powered chatbots to website owners without requiring them to stitch together multiple vendors. Response times dropped to as low as five milliseconds, and the platform handled traffic spikes from hundreds of thousands to tens of millions of queries per minute with zero downtime.

TechnologyEElasticsearchGVGoogle Vertex AI
CA
Contextual AI
90%+
rag accuracy achieved in production

Contextual AI is an enterprise AI platform company that specializes in production-ready Retrieval Augmented Generation systems for complex knowledge tasks. The company built its context engineering platform on Elasticsearch, using hybrid search combining BM25 and vector search to power accurate, scalable AI agents for enterprise customers. With this foundation, Contextual AI’s agents achieve over 90% accuracy on demanding production tasks—well above the 65–75% range typical of traditional RAG approaches.

TechnologyEElasticsearch
A
Allspice
20% → 97%
ingredient matching accuracy

Allspice, a food technology startup building a kitchen operating system for consumers and recipe publishers, deployed Pinecone’s vector database to solve the inherent messiness of ingredient data that traditional text search could not handle. The implementation raised ingredient matching accuracy from roughly 20% to 97%, enabling the launch of recipe importing as a core product feature and expanding into a platform-wide semantic layer for search, recommendations, and conversational AI.

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P
Pfizer
93%
database reduction

Pfizer achieved a 93% database reduction and 20% cost avoidance by migrating their global SAP environment to S/4HANA on IBM Power10 infrastructure.

PharmaceuticalsTechnologyICIBM ConsultingIPIBM Power Virtual Server