La inteligencia artificial en el campo del derecho es el uso de técnicas de inteligencia artificial en la práctica jurídica, la investigación normativa, la gestión de documentos legales y la administración de justicia. Incluye herramientas de búsqueda y análisis de jurisprudencia, clasificación documental, extracción de información, revisión de contratos, asistentes de redacción, gestión de expedientes y modelos de apoyo a la evaluación de riesgos o de resultados procesales.

Alcance

Las aplicaciones jurídicas de la inteligencia artificial se agrupan en dos líneas. La primera comprende herramientas para asistir a profesionales del derecho en investigación, revisión de documentos, preparación de borradores, análisis de pruebas electrónicas y gestión de conocimiento. La segunda corresponde a usos dentro de instituciones públicas, entre ellos sistemas de gestión judicial, clasificación de expedientes, apoyo a la administración de tribunales y análisis de grandes conjuntos de decisiones judiciales.

Los primeros sistemas se apoyaban en reglas formales, ontologías y sistemas expertos. Más tarde se incorporaron el aprendizaje automático, la minería de textos jurídicos y los modelos basados en lenguaje natural. Desde la difusión de los modelos de lenguaje de gran tamaño, la inteligencia artificial generativa se incorporó al debate profesional por su capacidad para producir borradores, resumir documentos y responder consultas, y por sus riesgos de error factual y citas inexistentes.

Historia

La inteligencia artificial aplicada al derecho se consolidó como subcampo de investigación en la década de 1980. La primera International Conference on Artificial Intelligence and Law se celebró en Boston en 1987, y la revista académica Artificial Intelligence and Law comenzó a publicarse en 1992.

Durante las primeras décadas, una parte relevante de la investigación se centró en la representación formal de normas, el razonamiento basado en casos, la argumentación jurídica y los sistemas expertos. En el siglo XXI el campo se desplazó hacia técnicas de aprendizaje automático y análisis de textos, en particular para clasificación, extracción de información, búsqueda semántica y predicción de resultados en conjuntos de decisiones judiciales.

En la década de 2020, la inteligencia artificial generativa amplió el uso de estas tecnologías fuera de laboratorios y proveedores especializados. Informes de organizaciones profesionales describen su uso en despachos para tareas internas, investigación jurídica, ensamblaje documental, redacción contractual y diligencia debida, con diferencias de adopción según el tamaño de las firmas y la jurisdicción.

Aplicaciones

Investigación jurídica y análisis documental

Las herramientas de búsqueda jurídica con inteligencia artificial se utilizan para recuperar normas, precedentes, doctrina y documentos relacionados a partir de consultas en lenguaje natural o de similitud semántica. También resumen expedientes, identifican cuestiones jurídicas recurrentes, clasifican documentos y ordenan grandes volúmenes de información en litigios o investigaciones internas.

En el ámbito de la prueba electrónica, los sistemas de revisión asistida por tecnología permiten priorizar documentos potencialmente relevantes y reducir el trabajo manual en colecciones extensas. Su uso requiere validación metodológica, trazabilidad y supervisión profesional: los resultados dependen de la calidad de los datos, de las instrucciones dadas al sistema y de la revisión humana posterior.

Contratos y asesoría jurídica

En operaciones comerciales, la inteligencia artificial se emplea para revisar cláusulas contractuales, comparar versiones de documentos, identificar riesgos, extraer obligaciones y apoyar procesos de diligencia debida. En despachos y asesorías internas, estas funciones se integran con sistemas de gestión documental y bases de conocimiento para acelerar tareas repetitivas, sin eliminar la necesidad de juicio jurídico profesional.

La redacción asistida por inteligencia artificial incluye la preparación de borradores de escritos, memorandos, contratos y comunicaciones con clientes. Estas herramientas no modifican las obligaciones éticas del abogado respecto de competencia, confidencialidad, comunicación, supervisión y honorarios razonables.

Administración de justicia

En tribunales y administraciones judiciales, la inteligencia artificial se utiliza para gestión de cargas de trabajo, búsqueda de precedentes, anonimización de documentos, traducción, clasificación de expedientes y apoyo administrativo. La Comisión Europea para la Eficiencia de la Justicia del Consejo de Europa estableció en 2018 que estos usos pueden contribuir a la calidad y eficiencia de la justicia, siempre que respeten los derechos fundamentales, la no discriminación, la seguridad, la transparencia y el control por parte del usuario.

La UNESCO vincula el uso de inteligencia artificial en sistemas judiciales con la protección del Estado de derecho: el poder judicial debe atender riesgos de sesgo, discriminación, privacidad y transparencia, a la vez que puede usar tecnologías para mejorar el acceso a la justicia y la eficiencia administrativa.

Predicción y evaluación de riesgos

Algunos sistemas estiman probabilidades de reincidencia, incumplimiento, éxito procesal o duración de un litigio. Estos usos son controvertidos cuando influyen en decisiones que afectan derechos individuales, especialmente en materia penal. En Estados Unidos, el caso State v. Loomis trató la utilización de una evaluación algorítmica de riesgo en la sentencia de un acusado; la Corte Suprema de Wisconsin admitió su uso con advertencias, y el caso se convirtió en una referencia sobre transparencia, secreto comercial y debido proceso en herramientas algorítmicas.

Una investigación de ProPublica sobre COMPAS, un sistema de evaluación de riesgo penal, documentó errores de clasificación con impactos distintos entre acusados negros y blancos. Sus conclusiones fueron discutidas posteriormente en la literatura sobre equidad algorítmica, pero el caso quedó como ejemplo de los problemas de opacidad, validación y sesgo en decisiones jurídicas asistidas por datos.

Riesgos y críticas

Uno de los riesgos más citados es la generación de información falsa o inexacta. En modelos de lenguaje, este problema se denomina alucinación: una respuesta formulada con apariencia de autoridad, pero incompatible con hechos jurídicos, precedentes o normas vigentes. Un estudio publicado en Journal of Legal Analysis en 2024 encontró que varios modelos públicos producían alucinaciones en preguntas verificables sobre jurisprudencia federal estadounidense, y advirtió contra su integración rápida y sin supervisión en tareas legales.

La opacidad de algunos sistemas plantea dificultades para la contradicción procesal y el control judicial. Cuando un algoritmo se basa en código propietario, ponderaciones no divulgadas o datos insuficientemente auditables, las partes pueden encontrar obstáculos para impugnar el resultado o evaluar su fiabilidad. Este problema aparece con especial intensidad en materia penal y administrativa, donde una recomendación automatizada puede afectar la libertad, beneficios públicos o el trato diferenciado.

Otro foco de crítica es la reproducción de sesgos presentes en datos históricos. Si los conjuntos de entrenamiento reflejan prácticas discriminatorias, errores de registro o desigualdades estructurales, el sistema puede amplificar esos patrones bajo apariencia de neutralidad estadística. Las guías europeas sobre inteligencia artificial judicial incluyen, por esa razón, principios de no discriminación, calidad de datos, seguridad y auditoría externa.

La confidencialidad es un riesgo específico de la práctica profesional: el uso de herramientas externas puede implicar transferencia de datos de clientes, estrategias procesales o documentos reservados. La American Bar Association estableció en 2024 que los abogados que empleen inteligencia artificial generativa deben considerar sus deberes de competencia, confidencialidad, comunicación con el cliente, supervisión y honorarios razonables.

Regulación y directrices

En 2018, la Comisión Europea para la Eficiencia de la Justicia adoptó la Carta ética europea sobre el uso de la inteligencia artificial en los sistemas judiciales y su entorno. El documento estableció cinco principios: respeto de los derechos fundamentales, no discriminación, calidad y seguridad, transparencia e imparcialidad, y control por el usuario.

Los Principios de la OCDE sobre inteligencia artificial, adoptados en 2019 y actualizados en 2024, promueven una inteligencia artificial innovadora y confiable que respete los derechos humanos y los valores democráticos. No están limitados al sector jurídico, pero han influido en marcos de gobernanza aplicables a sistemas usados por tribunales, administraciones públicas y proveedores privados de servicios legales.

En la Unión Europea, el Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como Reglamento de Inteligencia Artificial, entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y adoptó un enfoque basado en niveles de riesgo. La Comisión Europea incluye entre los sistemas de alto riesgo los usos de inteligencia artificial en la administración de justicia y procesos democráticos, como herramientas destinadas a preparar resoluciones judiciales, y somete esos sistemas a requisitos de gestión de riesgos, calidad de datos, documentación, trazabilidad, información al usuario, supervisión humana, robustez y ciberseguridad.

En Inglaterra y Gales, la judicatura emitió y actualizó orientaciones para titulares de cargos judiciales sobre el uso responsable de inteligencia artificial, con énfasis en confidencialidad, verificación de resultados y responsabilidad personal por el contenido producido bajo autoridad judicial.

Acceso a la justicia

La inteligencia artificial puede ampliar el acceso a información jurídica, reducir costos de búsqueda, simplificar lenguaje legal y asistir a personas sin representación. Ese efecto depende de que los sistemas sean comprensibles, actualizados y verificables. Los estudios sobre alucinaciones jurídicas advierten que los riesgos pueden ser mayores para litigantes sin recursos, porque quienes más podrían beneficiarse de asistencia automatizada tienen menos capacidad para detectar errores técnicos o jurídicos.

Referentes en el campo de la IA y el Derecho

Personas vinculadas al derecho, la informática jurídica, la ética de la inteligencia artificial y la gobernanza tecnológica que contribuyen al desarrollo académico y profesional de este campo.

Richard Susskind Trevor Bench-Capon Katie Atkinson Edwina Rissland Danièle Bourcier Mireille Hildebrandt Ryan Calo Cecilia Danesi Gustavo Ferrari Frank Pasquale Sandra Wachter Virginia Dignum

Véase también

Derecho informático Informática jurídica Inteligencia artificial explicable Sesgo algorítmico Procesamiento de lenguaje natural Inteligencia artificial en el campo de la salud

Referencias

Categoría:Inteligencia artificial Categoría:Derecho informático Categoría:Informática jurídica Categoría:Tecnología jurídica Categoría:Administración de justicia