El análisis computacional de textos literarios permite estudiar aspectos narrativos como el resumen, la clasificación, la detección de personajes y de vínculos entre ellos. Una forma particularmente efectiva de representar estas relaciones es a través de grafos, donde los personajes constituyen los nodos y las interacciones las aristas, formando redes sociales ficticias que revelan la estructura del relato. Este proyecto propone la evaluación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y herramientas de análisis lingüístico para detectar personajes y sus vínculos en textos de ficción, con énfasis en el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño sin entrenamiento adicional. Se abordan tres desafíos centrales: el reconocimiento de entidades nombradas, la resolución de correferencias, clave para agrupar diferentes menciones al mismo personaje, y la extracción de relaciones interpersonales con direccionalidad. Para ello, se emplean herramientas conocidas en la comunidad de PLN y se desarrolla un sistema capaz de construir un grafo estático de relaciones a partir del texto. Se desarrolla un corpus experimental basado en historias de Sherlock Holmes, compuesto por personajes y aliases, y sus relaciones, lo que permite evaluar la precisión del sistema propuesto. Este desarrollo se acompaña del estudio y comparación de distintas técnicas de ingeniería de prompts, así como de una revisión y evaluación de la literatura técnica vinculada a la temática. Además, se provee una visualización de los resultados que facilita la comprensión global del trabajo. El resultado final es un prototipo funcional que permite identificar personajes y visualizar sus relaciones en textos literarios, generar resúmenes tanto del texto como de los personajes y realizar preguntas sobre el texto. Adicionalmente, el prototipo permite generar imágenes de los personajes reconocidos, y portadas para los textos analizados.