IA para abogados: Cómo Legal Operations está transformando los despachos y departamentos jurídicos | Laura Paz Ramírez
Laura Paz Ramírez es Directora de Legal Operations en BDO Abogados, especializada en transformación jurídica, innovación y aplicación práctica de la tecnología en el sector legal.
Con experiencia en grandes firmas como Deloitte Legal, ha liderado proyectos de Legal Operations, LegalTech e inteligencia artificial, ayudando a organizaciones jurídicas a mejorar sus procesos, impulsar la eficiencia y adaptarse a nuevas formas de trabajo.
Además de su actividad profesional, Laura es una voz activa en la divulgación sobre el futuro de la abogacía, la gestión del cambio y el impacto real de la IA en los equipos legales.
IA y estrategia empresarial
¿Crees que la conversación sobre IA ha pasado de la curiosidad a la ejecución? ¿En qué punto estamos realmente?
Sí, pero con un asterisco importante. En el sector legal la conversación sobre IA lleva años siendo intensa, pero la ejecución real es mucho más selectiva de lo que los titulares sugieren. Si miras los hechos, el panorama es dual: hay organizaciones que ya tienen proyectos en producción generando valor medible, y otras que llevan dos años atrapadas en el bucle de los pilotos eternos, probando herramientas sin llegar nunca a integrarlas en el negocio.
Lo que sí ha cambiado es la pregunta de fondo. Ya nadie discute si hay que usar IA; la pregunta ahora es para qué. Y esa diferencia, que parece un matiz, lo cambia todo: significa que hemos dejado de debatir la tecnología en abstracto y estamos empezando a hablar de problemas reales, procesos concretos y resultados medibles.
¿Qué diferencia a las organizaciones que están obteniendo resultados con la IA de las que siguen haciendo únicamente pruebas?
Tres cosas fundamentales: claridad de problema, respaldo activo de la dirección y tolerancia al cambio operativo.
Las organizaciones que obtienen resultados no empezaron por la tecnología. Empezaron por el proceso: qué problema concreto querían resolver, cuánto les costaba y cómo medirían el éxito. Las que siguen en modo prueba hicieron el camino inverso: compraron la herramienta primero y después buscaron dónde encajarla. Además, sin un directivo que asuma el proyecto como propio, lo impulse y le asigne recursos reales, la IA queda como una iniciativa de innovación sin aterrizaje en el negocio.
A esto añadiría un cuarto factor que a menudo se subestima: contar con un equipo de legal operations. Es quien traduce la visión estratégica en ejecución operativa, quien conecta las necesidades del negocio con las capacidades de la tecnología y quien sostiene el proyecto en el día a día cuando el entusiasmo del lanzamiento se apaga. Sin esa función, la brecha entre la decisión de la dirección y la adopción real del equipo suele ser insalvable.
¿Qué papel debería tener la dirección en los proyectos de inteligencia artificial?
Un papel activo, no ceremonial. La dirección no necesita entender los algoritmos, pero sí necesita entender tres cosas: las implicaciones de negocio, los riesgos y las decisiones de priorización. En el sector legal, donde la cultura de gestión del conocimiento es muy vertical, si la dirección no legitima el proyecto, los equipos no lo adoptan. El rol concreto que le pido a la dirección es: definir los objetivos estratégicos que la IA debe servir, desbloquear recursos cuando aparecen fricciones organizativas y, sobre todo, dar el ejemplo siendo ellos mismos usuarios de las herramientas que promueven.
Personas y adopción
¿Cuál es el mayor reto cuando una organización quiere incorporar IA en el trabajo diario de sus equipos?
El mayor reto no es técnico, es cultural. Y la resistencia más habitual no viene del rechazo explícito, sino de la inercia: seguir haciendo las cosas como siempre porque es lo que da seguridad. En el sector jurídico esto se amplifica porque los abogados hemos construido nuestra identidad profesional sobre el dominio del proceso y el conocimiento acumulado. Cuando una herramienta de IA puede hacer en segundos lo que antes requería horas, la primera reacción no es racional, es emocional: «si esto lo hace una máquina, ¿qué valor aporto yo?». El trabajo de gestión del cambio consiste, precisamente, en transformar esa amenaza percibida en una oportunidad sentida.
¿Qué importancia tiene la formación continua para que un proyecto de IA tenga éxito?
Es determinante, pero la formación que funciona no es la sesión masiva de una sola vez. Lo que realmente arraiga es la formación contextualizada en el flujo de trabajo real de cada equipo, con casos de uso propios de la organización y con espacio para el error. Un abogado no adopta una herramienta porque haya asistido a un webinar; la adopta porque un colega de confianza le enseña cómo le ha ahorrado dos horas en una revisión de contratos. La formación entre pares, el aprendizaje práctico y los ciclos cortos de retroalimentación valen más que cualquier programa formativo extenso.
¿Qué habilidades humanas cobrarán más valor a medida que la IA asuma tareas cada vez más complejas?
Las que la IA no puede replicar en contexto relacional y ético: el juicio situacional, la empatía con el cliente, la capacidad de negociar en escenarios de alta incertidumbre y la responsabilidad sobre decisiones con consecuencias reales. Pero hay una habilidad que veo crecer exponencialmente y que rara vez se menciona: el pensamiento sistémico. La capacidad de ver cómo un cambio en un proceso afecta a otros tres. Y, muy ligada a ella, la comunicación entre mundos: saber hablar con el equipo técnico y con el equipo jurídico y hacer que se entiendan. Eso no lo automatiza ningún modelo.
IA con impacto
¿Qué tipo de proyectos de IA crees que están generando más valor real dentro de las empresas?
Los que atacan procesos de alto volumen, alta repetición y baja diferenciación estratégica. En el sector legal: revisión masiva de contratos, due diligence de primera capa, clasificación y extracción de cláusulas, generación de borradores a partir de plantillas. No son los proyectos más glamorosos, pero son los que producen un ROI inmediato y medible. También estoy viendo mucho valor en proyectos de gestión del conocimiento interno: sistemas que permiten a los equipos encontrar en segundos precedentes, criterios de decisión o documentación que antes se perdía en carpetas compartidas. Ahí el impacto no es solo eficiencia, es calidad de las decisiones.
¿Qué errores deberían evitar las organizaciones al medir el éxito de una iniciativa de IA?
El primero y más común: medir solo el ahorro de tiempo sin medir qué se hace con ese tiempo recuperado. Si un abogado ahorra dos horas en revisión de contratos pero esas horas no se reasignan a trabajo de mayor valor, el impacto real es mucho menor de lo que parece. El segundo error es confundir adopción con valor: que el 80% de la plantilla haya iniciado sesión en la herramienta no significa que la iniciativa esté funcionando. Y el tercer error, quizás el más dañino: medir demasiado pronto. Los proyectos de IA bien ejecutados tienen una curva de valor no lineal, y si se evalúan a los tres meses con los criterios de un proyecto de software tradicional, muchos parecerán fracasos antes de haber despegado.
¿Cómo evitar que un proyecto de IA se quede en una prueba piloto sin llegar a generar impacto?
Con una condición de salida definida desde el día uno. Antes de lanzar el piloto hay que acordar qué tiene que demostrar para que pasemos a producción. Sin esa conversación al inicio, el piloto se convierte en un estado permanente: siempre habrá algo más que probar, una objeción nueva que satisfacer, un «vamos a esperar a la siguiente versión». También es crítico que el piloto involucre a las personas que tomarán las decisiones de escalado, no solo a los early adopters entusiastas. Y hay que conectar el piloto con una línea presupuestaria real para la siguiente fase. Sin ese compromiso económico, el piloto es un fin en sí mismo.
¿Qué prácticas recomendarías para implantar la IA de una forma responsable y sostenible?
Cuatro prácticas que para mí no son negociables. Primera: gobernanza desde el inicio, no como capa de cumplimiento añadida a posteriori. Eso implica definir desde el día uno quién valida los outputs de la IA, en qué decisiones puede intervenir y cuáles quedan reservadas al criterio humano. Segunda: transparencia con los equipos sobre cómo se usa la IA y qué datos se emplean, algo especialmente relevante en un sector donde la confidencialidad es constitutiva de la relación con el cliente. Tercera: revisiones periódicas de los modelos en producción, porque la IA que funciona bien hoy puede degradarse o generar sesgos nuevos mañana. Y cuarta: involucrar a los propios profesionales en el diseño de los flujos de trabajo con IA, no solo en la formación para usarlos. Quien diseña adopta; quien solo recibe, resiste. Ahora bien, estas cuatro prácticas no se sostienen solas. Necesitan una función que las articule, las ejecute y las mantenga vivas en el tiempo. Esa función es legal operations.
Mirando al futuro
¿Qué tendencia relacionada con la inteligencia artificial crees que va a ganar mucha relevancia durante los próximos años y todavía está pasando desapercibida?
La IA agéntica aplicada a la gestión de asuntos legales de principio a fin. No hablo de chatbots ni de herramientas que responden preguntas, sino de agentes que ejecutan secuencias completas de tareas de forma autónoma: monitorizar un expediente, generar alertas, redactar comunicaciones, actualizar sistemas de gestión y escalar al abogado solo cuando hay una decisión que requiere criterio humano. Esto ya existe en forma embrionaria, pero en los próximos dos o tres años va a cambiar radicalmente cómo se estructura el trabajo en despachos y asesorías jurídicas. Y la mayoría de las organizaciones no se está preparando, en gran parte porque sigue viendo la IA como un proyecto tecnológico aislado y no como una transformación operativa que exige repensar procesos, roles y formas de trabajar.
¿Qué conversación sobre IA echas en falta en las empresas?
La conversación sobre el modelo operativo del futuro. Se habla mucho de qué herramientas implementar y muy poco de cómo va a quedar organizado el trabajo cuando esas herramientas estén integradas. ¿Qué perfiles necesitamos que no existen hoy? ¿Cómo cambia la estructura de equipos? ¿Qué ocurre con los roles que se transforman profundamente? Esa conversación requiere valentía organizativa porque implica hablar de rediseño de puestos, de nuevas métricas de desempeño y, en algunos casos, de tareas que dejarán de existir tal como las conocemos. Si no se tiene con honestidad, la transformación llega igual, pero de forma desordenada y traumática. Y aquí legal operations ya no actúa solo como función operativa, sino como disciplina estratégica: es quien tiene la visión transversal para facilitar esa conversación y acompañar a las personas que hacen el trabajo cada día.
Si pudieras dar un único consejo a cualquier organización que quiera aprovechar el potencial de la IA, ¿cuál sería?
Antes de comprar tecnología, construye la función que la hará útil. Lo he visto demasiadas veces: organizaciones que invierten en la mejor herramienta de IA del mercado y a los seis meses la tienen infrautilizada porque no había nadie dentro que diseñase los flujos, midiera los resultados y acompañase al equipo en el cambio. Así que mi consejo sería ese: no empieces por la IA, empieza por legal operations.
La inteligencia artificial no transformará por sí sola el sector legal. La verdadera transformación llegará cuando las organizaciones sean capaces de combinar tecnología, estrategia y una forma diferente de trabajar.
Como explica Laura Paz Ramírez, el reto no está únicamente en elegir la herramienta adecuada, sino en definir bien los problemas que se quieren resolver, preparar a los equipos y construir las capacidades necesarias para que la IA genere un impacto real y sostenible. En este contexto, Legal Operations se convierte en una función clave: el puente entre la visión estratégica de la dirección, las necesidades del negocio y las posibilidades que ofrece la tecnología. El futuro de la abogacía no dependerá de quién tenga acceso a la mejor IA, sino de quién sea capaz de integrarla mejor en sus procesos, en su cultura y en la manera de aportar valor a sus clientes.
🎙️ Disponible, nuevo episodio del Podcast de Prudencia.ai con Laura Paz Ramírez.
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