IA en la práctica jurídica: criterio, prompts y responsabilidad profesional

I. El error de confundir información con criterio

Durante mi formación, mis profesores insistían en una máxima que entonces parecía un simple alivio contra la carga de estudio, pero que desde mis primeros años de práctica entendí, el abogado no necesita aprenderse la ley de memoria, las leyes, códigos, reglamentos, etc., se reforman, se abrogan o derogan con una frecuencia que vuelve inútil la memorización. La lección central era que el rigor profesional reside en el criterio jurídico; es decir, en la destreza para interpretar los textos legales, anticipar sus efectos y articularlos estratégicamente en favor de los intereses que se defienden.

Recupero esa premisa porque la discusión pública sobre la adopción de IA en el derecho suele centrarse exactamente en el mismo error, se da por sentado que un sistema capaz de recuperar y reorganizar información jurídica ejerce, por extensión, razonamiento legal. No lo hace. Los modelos de lenguaje predicen secuencias probables de palabras basándose en su corpus de entrenamiento. Imitan el género discursivo de una sentencia, un alegato o una opinión legal con una fluidez notable, pero esa articulación sintáctica carece de comprensión y criterio normativo.

Esta diferencia resulta relevante porque el derecho no opera con la información cruda que contiene el precepto, más bien con lo que el precepto significa en un contexto determinado. Por ejemplo, que el artículo 167 Bis del Reglamento de Insumos para la Salud regula el sistema de vinculación o linkage farmacéutico; o que la Ley Federal de Protección a la Propiedad Industrial reformada en 2026 amplió las facultades del IMPI. Es información y está ahí, disponible, y la máquina la recupera mejor que nadie; sin embargo, lo que la máquina no decide es si conviene activar ese mecanismo frente a un expediente concreto, qué pruebas ofrecer, cómo va a reaccionar la Comisión Federal para la Protección contra Riesgos Sanitarios (COFEPRIS), cuánto riesgo asume el cliente al iniciar el procedimiento, o en qué momento conviene más negociar que litigar. Ese plano, el del juicio, sigue siendo humano por una razón esencial, el sistema no carga con las consecuencias de sus resultados.

Visto así, la hipótesis del desplazamiento es más precisa de lo que suele plantearse. La IA no reemplaza al abogado; lo que hace es redefinir el valor de lo que este hacía cuando se limitaba a intermediar información, y realzar el de lo que hace cuando supervisa, valida y responde por procesos que ya están parcialmente automatizados. Quien no haga ese tránsito acabará compitiendo, en un mercado saturado, por la franja de trabajo donde el precio se vuelve indistinguible del de un modelo. He sostenido antes que México arrastra un déficit de estrategia tecnológica más hondo que su vacío legislativo en materia de IA, y ese mismo déficit, llevado a la práctica jurídica, reaparece como falta de criterio sobre cómo, cuándo y bajo qué condiciones delegar.

II. La infraestructura cognitiva del abogado moderno

La integración de la inteligencia artificial en las firmas legales trasciende la adopción de una simple herramienta, es una capa de infraestructura que entre el abogado y su trabajo. El anuncio de Claude for Legal por parte de Anthropic en mayo de 2026 (más de veinte conectores MCP, doce plugins por área de práctica, y partners de lanzamiento entre los que figuran Freshfields y Accenture) deja ver hacia dónde va la cosa: la IA deja de ser un chatbot externo y se convierte en interfaz de gobierno del trabajo jurídico, integrada con repositorios documentales, plataformas de descubrimiento, gestores de contratos y bases de precedentes. Westlaw y otros catálogos históricos están aceptando ser consumidos desde dentro de esas interfaces, lo que reordena la jerarquía de proveedores que sostuvo al legaltech durante varios años. Desarrollé el punto en mi análisis sobre Claude for Legal y la nueva infraestructura cognitiva del derecho.

Para México esta infraestructura va a llegar; lo que está en duda son las condiciones. Los modelos actuales se entrenan sobre derecho anglosajón y corporativo internacional, de modo que la práctica probatoria mexicana, las particularidades del juicio de amparo, los criterios del Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI) sobre distintividad y descriptividad, las prácticas del litigio contencioso-administrativo o las contradicciones puntuales entre IMPI y COFEPRIS aparecen en sus corpus con una resolución mucho más baja. Un despacho que adopte estas herramientas sin implementar capas locales de validación (taxonomías propias, bases de datos internas, controles de revisión) heredará una eficiencia superficial y una fragilidad peligrosa.

Hay, además, un problema formativo que será necesario abordar principalmente por las facultades de derecho y los colegios de abogados. La porción del trabajo que la IA está absorbiendo con más facilidad (cronologías procesales, revisión de contratos estándar, primeros borradores de alegatos sencillos, búsquedas de criterios, etc.) es justo la que durante años funcionó como entrenamiento para los abogados jóvenes. Si esa fricción desaparece sin más, alguien tendrá que diseñar a propósito cómo se forma el criterio que antes se formaba ahí:

Una generación de abogados con herramientas potentes y juicio frágil sería peor que una sin herramientas.

III. El prompt como instrumento profesional

He defendido en otros lugares que la ingeniería de prompts no es un truco informático para ganar seguidores, es, una forma contemporánea del viejo ejercicio dialéctico, y repito aquí el argumento porque me parece central. Un prompt jurídico estratégico no es una pregunta coloquial al modelo. Es una instrucción densamente codificada que carga, dentro de la ventana de contexto, el sustento fáctico exacto, la jurisdicción aplicable, la teoría del caso que el abogado ya construyó, la operación analítica que se le pide (expansión, contraste, red teaming, extracción) y las restricciones: qué no debe hacer el modelo, qué no debe inventar, en qué formato tiene que entregar.

Pedirle a un sistema que "actúe como abogado experto en litigio, fusiones y adquisiciones, contratos, propiedad industrial, derecho administrativo, derecho del trabajo, derecho de la propiedad y derecho penal" no es lo mismo que pedirle que "someta a estrés argumentativo, en formato tabular, una teoría de defensa construida sobre tres ejes precisamente delimitados". La diferencia de ambos radica en la estructura: el primer prompt lo trata como una especie de oráculo; el segundo, como lo que es, una herramienta, y solo el segundo es compatible con un ejercicio honesto.

Algunos criterios comienzan a moverse en esa dirección. La tesis aislada II.2o.C.9 K (11a.), de rubro "INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA EN PROCESOS JURISDICCIONALES. ELEMENTOS MÍNIMOS QUE DEBEN OBSERVARSE PARA SU USO ÉTICO Y RESPONSABLE CON PERSPECTIVA DE DERECHOS HUMANOS", emitida por el Segundo Tribunal Colegiado en Materia Civil del Segundo Circuito y publicada en el Semanario Judicial de la Federación el 22 de agosto de 2025 a propósito del recurso de queja 212/2025 (registro digital 2031010), fijó en México los elementos mínimos para ese uso: proporcionalidad e inocuidad, protección de datos personales, transparencia y explicabilidad, supervisión y decisión humanas. La tesis exige que "la persona juzgadora no sólo informará que utiliza dichas herramientas, sino que tendrá que exponer la metodología, los datos empleados y la forma en que se arribó al resultado", y advierte que la supervisión debe asegurar "que la tecnología opere como auxiliar y no como sustituto, manteniendo la deliberación y decisión en el ámbito estrictamente jurisdiccional".

Lo notable de ese precedente radica en el método, no en el mero hecho de que un tribunal usara IA. El Magistrado Juan Jaime González Varas no le pidió a la máquina que resolviera el recurso. Él aportó el razonamiento, definió la operación de cálculo (ajustar una garantía procesal basándose en el valor catastral, inflación del INEGI, tasas TIIE de Banxico y la duración estimada del juicio), y le pidió al sistema que la ejecutara con una trazabilidad documentada dentro de la misma sentencia. El resultado fue inferior al fijado originalmente, pero auditable y motivado. Es, en la práctica, un prompt jurídico estratégico aplicado por un órgano federal:

El humano pone el criterio, la máquina procesa, y la trazabilidad permite auditar el resultado.

Cualquier otra arquitectura que no cumpla estos parámetros termina exactamente en lo que el precedente busca evitar.

IV. Privacidad, secreto profesional y gobernanza

Uno de los problemas más complejos y graves en el uso de estas herramientas lo encontramos en el manejo de la información de los clientes. Cuando un abogado pega en una ventana de chat información de un cliente (el borrador de un contrato, una estrategia procesal, una matriz de riesgo, un dictamen pericial, un correo interno) está haciendo un tratamiento de datos personales sujeto a la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) y, si los servidores del proveedor están fuera de México, también a obligaciones internacionales. El filtrado o la seudonimización previa atenúan el riesgo, pero no lo borran. Como expliqué en mi análisis sobre filtros de privacidad en inteligencia artificial, un filtro elimina la evidencia obvia de identificación, no la capacidad del sistema para inferir sobre lo que queda: cargo, sector, ubicación, padecimiento médico, conflicto laboral concreto.

El antecedente de Samsung, en abril de 2023, sirve menos como anécdota corporativa que como advertencia. Bloomberg documentó que la compañía detectó tres fugas de información distintas en menos de veinte días: un ingeniero pegó código fuente confidencial de semiconductores para depurar errores, otro cargó un algoritmo de detección de defectos en equipos para que se lo optimizaran, y un tercero transcribió una reunión interna y la metió al sistema para sacar minutas. La empresa terminó prohibiendo la IA generativa en sus dispositivos. Si así se comportaron ingenieros altamente calificados frente a una herramienta que les parecía inofensiva, no veo por qué suponer que el despacho promedio lo hará mejor, salvo que medie una gobernanza interna explícita.

Basta un solo prompt mal pensado para violar el secreto profesional.

Por eso las opiniones que han venido publicando las barras convergen en un punto que conviene tomar en serio. La ABA Formal Opinion 512, del Standing Committee on Ethics and Professional Responsibility, del 29 de julio de 2024, ordena al abogado mantener competencia tecnológica activa bajo la Regla Modelo 1.1, recabar consentimiento informado del cliente bajo la Regla 1.4 cuando el sistema sea "self-learning", proteger la confidencialidad bajo la Regla 1.6, sostener la sinceridad frente al tribunal bajo la Regla 3.3, supervisar bajo las Reglas 5.1 y 5.3, y cobrar de forma razonable bajo la Regla 1.5. La Florida Bar Ethics Opinion 24-1, aprobada el 19 de enero de 2024, va por el mismo camino, con un agregado: un chatbot que interactúe con clientes tiene que identificarse como sistema automatizado y no hacerse pasar por abogado.

En México, los Lineamientos de la Barra Mexicana, Colegio de Abogados, A.C. para el Uso Responsable de la Inteligencia Artificial en el Ejercicio Profesional del Derecho, son uno de los primeros de su tipo en América Latina. Fijan competencias mínimas bastante concretas: conocer las capacidades, límites, sesgos y "alucinaciones" del sistema; pedir consentimiento al cliente cuando el uso implique compartir información con sistemas externos; revelar el uso ante tribunales en ciertos supuestos; mitigar sesgos de forma activa; y no delegar nunca el juicio profesional. El lineamiento de responsabilidad no deja dudas: "La responsabilidad final por la calidad, exactitud y adecuación de todos los servicios legales prestados recae exclusivamente en las personas que ejercen la profesión de la abogacía, independientemente de las herramientas de IA utilizadas".

En un plano más amplio están los Principios de Chapultepec, presentados por la SECIHTI y la ATDT el 29 de enero de 2026. No son vinculantes, pero orientan: "La inteligencia artificial debe ampliar derechos, nunca reducirlos"; "Toda decisión apoyada por IA debe tener responsables humanos"; "Si una decisión no puede explicarse, no debe automatizarse". Son diez, y se escribieron como "una guía no vinculante para que instituciones públicas, dependencias gubernamentales, organismos autónomos, así como actores del sector privado y social, adopten voluntariamente medidas, acciones y estrategias que garanticen un uso ético y responsable de la IA, con enfoque de derechos humanos".

En el ámbito comparado, el Reglamento Europeo de IA, de aplicación general desde agosto de 2026, eleva el estándar al clasificar como de alto riesgo a los sistemas de asistencia en la interpretación jurídica, imponiendo métricas de precisión y supervisión humana obligatoria. Si bien esta regulación no rige en México, marca la tendencia internacional hacia una mayor exigencia en documentación técnica, evaluaciones de precisión, supervisión humana y auditoría de sistemas.

V. Cuando la IA se equivoca: responsabilidad y confianza

El caso Mata v. Avianca, que resolvió el juez P. Kevin Castel del Distrito Sur de Nueva York el 22 de junio de 2023, es un hecho notorio para cualquier abogado responsable involucrado con el uso de IA. Los abogados Steven A. Schwartz y Peter LoDuca, del despacho Levidow, Levidow & Oberman, presentaron una oposición a moción de desestimación con seis decisiones inventadas por ChatGPT (Varghese, Shaboon, Petersen, Martinez, Durden y Miller), con citas al Federal Reporter y referencias internas a casos que no existían; cuando se les cuestionó, en vez de retractarse de inmediato doblaron la apuesta y produjeron una afidávit con extractos que también eran ficciones del modelo. Schwartz llegó a declarar bajo juramento que actuó "bajo la falsa creencia de que este sitio web no podía producir casos completamente fabricados". Castel encontró mala fe subjetiva suficiente bajo la Regla 11 de las Federal Rules of Civil Procedure, impuso cinco mil dólares de multa a cada abogado y al despacho, y les ordenó notificar uno por uno a los jueces reales a quienes se había atribuido falsamente la autoría de las opiniones inventadas. La multa fue pequeña pero el golpe reputacional, de los que no se reparan con dinero.

El académico francés Damien Charlotin lleva un tracker público de los casos en que algún tribunal ha detectado contenido fabricado por IA en escritos judiciales, y a la fecha de consulta (1 de junio de 2026) su base reporta aproximadamente 1,459 casos en el mundo —cifra que crece a diario—, frente a unos 1,348 en abril de 2026. Él mismo resumió el cambio de ritmo: "Antes de esta primavera de 2025 teníamos quizá dos casos por semana. Ahora estamos en dos o tres casos por día". Y las sanciones se endurecieron. En septiembre de 2025, en Noland v. Land of the Free L.P., el Segundo Distrito de Apelaciones de California multó con 10,000 dólares al abogado Amir Mostafavi tras encontrar que 21 de las 23 citas de su escrito de apelación eran inventadas. En julio de 2025, en Lindell, el Distrito de Colorado sancionó con 3,000 dólares por abogado a Christopher Kachouroff y Jennifer DeMaster, representantes de MyPillow. Y la opinión Johnson v. Dunn, del Distrito Norte de Alabama, también de julio de 2025, fue más lejos: el tribunal dijo expresamente que las multas estaban resultando ineficaces, inhabilitó a los abogados infractores para el resto del caso, ordenó comunicar el asunto a los colegios profesionales y dispuso publicar la opinión en el Federal Supplement.

En febrero de 2026, mediante el auto AC739-2026 del 13 de febrero, la Sala de Casación Civil, Agraria y Rural de la Corte Suprema de Justicia de Colombia multó con quince salarios mínimos (cerca de veintiséis millones de pesos colombianos) a un abogado que presentó diez sentencias inexistentes en un recurso extraordinario de revisión contra un fallo del Tribunal Superior de Villavicencio, y ordenó además compulsa de copias a la Comisión Seccional de Disciplina Judicial de Bogotá. Hasta donde he podido verificar, es la primera sanción pecuniaria a un abogado en América Latina por jurisprudencia fabricada con IA. En Argentina, la Cámara de Apelación en lo Civil y Comercial de Rosario, con voto del juez Oscar Puccinelli, ofició al Colegio de Abogados de Rosario "a los fines de que tome conocimiento de la problemática suscitada por el uso irreflexivo de los resultados de consultas a chatbots con inteligencia artificial generativa". En España, el Tribunal Constitucional apercibió en 2024 a un abogado que metió en una demanda de amparo diecinueve citas textuales atribuidas a sentencias inexistentes del propio órgano de garantías (aunque el letrado adujo un error de base de datos y el tribunal no atribuyó el origen a la IA). En México todavía no localizo un caso documentado de sanción por este supuesto, aunque con la tesis II.2o.C.9 K, los Lineamientos de la Barra y la pura aritmética de uso, cuesta creer que tarde mucho.

Para la responsabilidad por chatbots hay un antecedente útil en Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149, que el Tribunal Civil de Resolución de la Columbia Británica resolvió el 14 de febrero de 2024. El chatbot de la aerolínea le aseguró a Jake Moffatt que podía pedir tarifa de duelo dentro de los noventa días posteriores al viaje, cuando la política real, accesible por un hipervínculo del propio bot, decía lo contrario. Air Canada sostuvo (el miembro del tribunal Christopher C. Rivers lo calificó de "remarkable submission") que el chatbot debía verse como una entidad jurídica separada, responsable de sus propios actos. El tribunal lo rechazó sin rodeos: "Aunque un chatbot tiene un componente interactivo, sigue siendo apenas una parte del sitio web de Air Canada". Aplicó el estándar de negligent misrepresentation y concluyó que la compañía faltó a su deber de cuidado al no asegurarse de que lo que decía el sistema fuera exacto. La condena fueron 650.88 dólares canadienses por daños, más intereses y costas: irrelevante por el monto, decisiva por el propio antecedente.

El traslado al ejercicio profesional es directo, el abogado no puede tratar a la IA como un agente separado de su propia actuación. La firma al calce de un escrito sigue siendo lo que era antes de que existieran estos modelos: la declaración de que quien firma leyó, validó y asume todo lo que el documento dice.

Lo puso bien el juez Liebowitz, del Distrito Sur de Florida, en ByoPlanet:

"Quizá dentro de veinte años la IA sea impecable; cuando ese día llegue, ese escrito impecable sólo tendrá significado por la firma humana al pie."

No conozco una forma más económica de decir lo que está en juego.

VI. IMPIBot y los riesgos de la orientación institucional automatizada

Escribí antes sobre IMPIBot, el primer asistente conversacional del Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, que el Observatorio Nacional Ciudadano entregó al organismo a mediados de noviembre de 2025 y que opera sobre WhatsApp. Permite consultar en una sola conversación registros marcarios de tabaco, alertas sanitarias de COFEPRIS y el Anexo 11 del SAT. Su valor está en reducir la fricción para llegar a datos que el Estado ya tiene, no en generar información nueva, y como mejora es acotada pero real.

Lo que importa es la otra cara de la moneda, si Moffatt deja claro que una empresa responde por su chatbot, la pregunta que sigue es qué pasa cuando quien orienta es el Estado. El caso MyCity, que el alcalde Eric Adams lanzó el 16 de octubre de 2023 sobre infraestructura Microsoft Azure entrenada con más de dos mil páginas del gobierno municipal, funciona como advertencia. La investigación de The Markup y THE CITY, del 29 de marzo de 2024, documentó que el bot decía cosas falsas de manera sistemática y, en varios casos, ilegales: que los empleadores podían quedarse con las propinas de sus trabajadores, que los arrendadores podían discriminar a inquilinos con vouchers de vivienda, que se podía despedir a quien denunciara acoso, que un negocio podía cerrarse a los pagos en efectivo. El sello de "versión beta" que la página agregó tras la cobertura no repara el efecto de que un canal con membrete oficial difunda orientación contraria a la ley municipal, y al final el alcalde entrante, Zohran Mamdani, anunció en febrero de 2026 el cierre del sistema, al que llamó "funcionalmente inservible".

Llevado a México, el asunto es serio. ¿Qué pasa si IMPIBot, o el próximo asistente que despliegue una autoridad, orienta mal a un comerciante? ¿Y si un consumidor reporta como apócrifo un producto auténtico apoyándose en información desactualizada del sistema? Quién responde entonces (el IMPI, el Observatorio que desarrolló la herramienta, o nadie) es justo lo que hoy no sabemos con la claridad que deberíamos. Los avisos de "esta respuesta no es vinculante" no borran la confianza legítima que genera un canal estatal. Y el principio de unidad de actuación administrativa, el mismo que vuelve absurdo que una autoridad del Estado contradiga a otra (como argumenté a propósito de la publicidad registral en patentes), obliga a mirar con desconfianza cualquier intento de repartir la responsabilidad entre el órgano que opera el sistema, el proveedor que lo entrena y el ciudadano que lo consulta.

Hay aquí una asimetría que no conviene pasar por alto. Cuando falla una empresa privada, el daño puede contenerse en sede contractual o de consumo. Cuando falla una autoridad, el costo se reparte sobre los administrados que confiaron, sobre la legitimidad que la institución genera sobre sus usuarios, sobre la reputación de la institución y sobre el propio canal. La aceleración operativa que el IMPI ha mostrado tras la reforma a la Ley Federal de Protección a la Propiedad Industrial (LFPPI), que comenté con cautela en El IMPI empezó a moverse. Ahora falta saber si puede sostenerlo, se mide en la calidad de los oficios; su modernización por la vía de la IA debería medirse con la misma cautela, en la solidez de la capa institucional que sostiene la herramienta: calidad de los datos, protocolos de actualización, métricas de error, vías de impugnación y una asignación clara de a quién se le reclama.