Cuando la IA funciona, empieza otra decisión – Anna M. Sells Mocholí

La inteligencia artificial ya está entrando en el trabajo cotidiano de muchos profesionales jurídicos. Investigamos más rápido, sintetizamos información, preparamos borradores, revisamos documentación o reducimos el tiempo dedicado a determinadas tareas. Los estudios recientes empiezan, además, a recoger ganancias relevantes de eficiencia y una adopción creciente. Pero hay una pregunta que me interesa especialmente y que aparece justo después: ¿qué significa realmente incorporar bien una tecnología en un despacho? Una herramienta puede cumplir exactamente aquello para lo que fue adquirida, ahorrar tiempo y mejorar una tarea concreta y, sin embargo, no estar bien integrada en la organización. Entre que una tecnología funcione y que su incorporación mejore realmente el funcionamiento del despacho existe un espacio de decisiones que no siempre vemos cuando medimos adopción, uso o productividad.

Ahorrar tiempo no nos dice todavía qué hemos mejorado

Imaginemos algo sencillo. Una tarea que antes requería tres horas ahora requiere una. La tecnología ha hecho su trabajo y disponemos de dos horas que antes no teníamos.

Podemos utilizarlas para asumir otro asunto, responder antes a un cliente, revisar mejor, desarrollar negocio, dedicar más atención a un trabajo complejo o, sencillamente,
terminar una jornada que se estaba alargando demasiado. El resultado técnico es el mismo en todos los casos —hemos reducido el tiempo necesario para realizar una tarea—, pero el valor creado es diferente. La tecnología puede generar capacidad; no puede decidir qué queremos hacer con ella. Por eso conviene detenerse en una secuencia que a veces damos por automática: ahorrar tiempo significa aumentar productividad; aumentar productividad significa mejorar eficiencia; mejorar eficiencia significa aumentar rentabilidad. Entre una cosa y la siguiente hay decisiones, y también condiciones organizativas y económicas que determinan en qué termina convirtiéndose esa mejora.

La evidencia disponible muestra precisamente esa distancia. Mientras los estudios sobre inteligencia artificial en servicios profesionales recogen una adopción creciente y expectativas importantes de ahorro de tiempo, medir el retorno real sigue siendo mucho menos frecuente. El informe de Thomson Reuters sobre IA en servicios profesionales de 2026 señala que sólo el 18 %
de los profesionales encuestados afirma que su organización mide el retorno de la inversión (ROI) de la IA.

Sabemos cada vez más sobre cuánto se utiliza la tecnología y cuánto tiempo puede ahorrar. Sabemos bastante menos sobre qué hacen después las organizaciones con la capacidad obtenida y en qué consiguen convertirla. No significa que los despachos no estén tomando esas decisiones. Pero sí dice algo sobre cómo estamos contando la transformación: hablamos mucho de la productividad de la herramienta y bastante menos del destino de la capacidad que produce.

La misma tecnología no aterriza en el mismo despacho

Quizá parte de la dificultad esté en que hablamos con demasiada facilidad de “los despachos”, cuando bajo esa palabra conviven organizaciones muy diferentes.

Un profesional autónomo, un despacho de cinco abogados, una firma en crecimiento y una gran organización jurídica pueden utilizar tecnologías similares sin estar tomando la misma decisión. Si las dos horas que hemos liberado proceden de un servicio prestado a precio cerrado, reducir el tiempo necesario puede mejorar el margen o permitir asumir mayor volumen. Si el modelo depende principalmente de horas facturadas, la relación entre tiempo, precio y valor plantea otras preguntas. Para un profesional autónomo saturado, esas horas pueden tener más valor recuperando capacidad personal que incorporando otro cliente. Para un pequeño despacho que quiere crecer, pueden convertirse en capacidad para asumir nuevos asuntos sin aumentar inmediatamente la estructura.

Algunos casos permiten observarlo. En ME Law, un pequeño despacho canadiense, la incorporación de herramientas de IA para determinadas tareas jurídicas no se planteaba únicamente como ahorro de tiempo. Su fundadora vinculaba esa capacidad con la posibilidad de asumir más trabajo y mantener, al mismo tiempo, una atención cercana al cliente. En servicios jurídicos prestados a precio fijo encontramos una lógica distinta: reducir el tiempo por asunto puede traducirse más directamente en margen o capacidad adicional.

No son modelos trasladables automáticamente a cualquier despacho. Precisamente muestran por qué no deberíamos hacerlo: la eficiencia adquiere significado dentro del sistema económico y organizativo en el que aterriza y de la dirección que queremos darle.

¿Y si la tecnología funciona demasiado bien?

Supongamos que la reducción de tiempo deja de ser ocasional. El despacho descubre que puede asumir más asuntos y decide hacerlo.

La mejora es real, pero el aumento de capacidad en un punto puede hacer aparecer el límite en otro. Quizá ahora sea el socio quien no puede supervisar todo lo que llega, el proceso de incorporación de clientes el que empieza a saturarse o la coordinación, la atención, la facturación o la toma de decisiones las que absorben la nueva presión.

La tecnología no ha fallado. Ha funcionado tan bien que ha hecho visible el siguiente límite del sistema.

En estructuras pequeñas esto puede resultar especialmente visible, porque unas pocas personas concentran a menudo práctica jurídica, relación con clientes, supervisión, gestión y decisión. Aumentar la capacidad de producción sin observar el resto del sistema puede no eliminar una restricción, sino desplazarla.

Por eso, junto a cuánto tiempo ahorra una tecnología, aparece una pregunta distinta: ¿Puede nuestra forma de trabajar absorber aquello que esa tecnología hace posible?

La capacidad de absorción no se refiere únicamente a estar preparados para aprovechar una oportunidad. También implica poder sostener las consecuencias de una decisión si la herramienta requiere más supervisión de la prevista, introduce una dependencia, no produce el resultado esperado o genera una exposición que la organización no estaba preparada para gestionar.

Una decisión tecnológica debería poder observarse, por tanto, en ambos sentidos: qué ocurre si funciona y qué estamos en condiciones de asumir si no funciona como esperábamos.

Experimentar, adoptar e integrar no son lo mismo

La innovación no siempre empieza con un plan. Muchas veces alguien prueba una herramienta, encuentra un uso valioso y vuelve a utilizarla. Ese aprendizaje tiene valor y, especialmente en organizaciones pequeñas, no necesita convertirse inmediatamente en un gran proyecto de transformación.

Pero una cosa es experimentar y otra que una tecnología empiece a formar parte de cómo trabaja el despacho. Cuando varias personas dependen de ella, cambia quién realiza determinadas tareas, se modifican tiempos o procesos, afecta a la supervisión, permite asumir un volumen diferente o empieza a formar parte del conocimiento habitual, la naturaleza de la decisión cambia.

No significa que necesitemos diseñar una arquitectura compleja antes de permitir cualquier prueba. Significa reconocer cuándo una prueba deja de ser solamente una prueba, porque las decisiones suficientes al inicio pueden dejar de serlo cuando cambian sus consecuencias.

En el sector legal, además, hay decisiones que empiezan incluso antes de ese momento.

No toda experimentación tiene la misma exposición. Probar una herramienta con información ficticia no equivale a utilizarla con documentación de un cliente, del mismo modo que una aplicación aislada no plantea necesariamente las mismas cuestiones que una tecnología conectada con expedientes, datos o procesos reales.

Confidencialidad, protección de datos, ciberseguridad, fiabilidad o supervisión son ámbitos sobre los que organismos profesionales y especialistas vienen estableciendo criterios. No me corresponde entrar en su valoración jurídica. Desde el punto de vista organizativo me interesa otra cuestión: ¿sabemos qué necesitamos validar, quién tiene competencia para hacerlo y cuándo debemos incorporar un conocimiento que no poseemos para poder decidir bien?

Gobernar no significa saberlo todo. Significa también saber qué no sabemos.

Aparecen así dos momentos diferentes que conviene no confundir. El primero depende de lo que ponemos en juego: una prueba reversible y controlada no requiere la misma decisión que un uso con información sensible o sobre procesos críticos. El segundo aparece cuando la tecnología empieza a modificar de forma sostenida cómo funciona la organización.

Confundirlos puede llevarnos a dos errores opuestos: experimentar sin suficiente criterio allí donde la exposición lo exige o burocratizar cualquier exploración hasta hacer imposible aprender.

Una política no gobierna por sí sola

Los incidentes conocidos relacionados con inteligencia artificial en el ámbito jurídico han mostrado además que disponer de políticas y salvaguardas no garantiza necesariamente que el uso real responda a ellas. Algunas organizaciones sofisticadas han tenido problemas no porque carecieran de normas, sino porque fallaron el comportamiento, la supervisión o los controles que debían sostenerlas. Un caso especialmente ilustrativo fue el de Sullivan & Cromwell en abril de 2026: la firma comunicó al tribunal que disponía de políticas y requisitos de formación sobre IA, pero que no se siguieron y que el proceso de revisión secundaria tampoco detectó las citas inexactas generadas con IA.[3]

La distinción importa. Podemos convertir el gobierno de la IA en una colección de documentos y seguir sin haber resuelto cómo se decide y se trabaja realmente.

Una política puede ser necesaria y seguir siendo insuficiente si no sabemos quién puede hacer qué, dónde están los límites, cómo se supervisan los resultados, qué ocurre ante una excepción y quién debe intervenir cuando la realidad no encaja con lo previsto.

En ese sentido, la tecnología puede actuar también como una prueba de estrés. No solo introduce nuevas preguntas; a veces hace visible la distancia entre cómo creemos que funciona nuestra organización y cómo funciona realmente.

El coste de incorporar tecnología no cabe en una licencia

También resulta fácil evaluar una herramienta mirando su precio. Pero incorporarla puede requerir aprendizaje, configuración, gestión de accesos, revisión de procesos, formación, supervisión, integración con otros sistemas, actualización de criterios o dependencia de proveedores.

Una tecnología puede reducir complejidad en una tarea y, al mismo tiempo, añadir complejidad al sistema que debe sostenerla.

Existe además un coste menos visible: el de oportunidad. En un pequeño despacho, tiempo y atención son recursos especialmente escasos. La capacidad dedicada a evaluar, implantar y aprender una tecnología no se dedica simultáneamente a clientes, desarrollo de negocio, mejora de procesos u otras prioridades. Elegir dónde incorporar tecnología es también elegir dónde ponemos nuestra capacidad.

Pero el razonamiento funciona en sentido contrario. No adoptar también tiene costes: mantener trabajo manual que podría resolverse mejor, retrasar aprendizaje o perder capacidad futura de elección mientras el entorno continúa cambiando. La cuestión, por tanto, no es innovación frente a prudencia. Es decidir qué problema merece nuestra atención, qué valor esperamos obtener, qué exposición podemos asumir y qué complejidad estamos dispuestos a incorporar para conseguirlo.

Cuando la herramienta funciona, empieza otra decisión

Una tarea que antes requería tres horas ahora requiere una. La herramienta ha funcionado.

Al principio parecía suficiente para hablar de mejora. Después de seguir sus efectos, la conclusión es menos inmediata. Para saber qué ha mejorado realmente necesitamos observar qué ocurrió con las otras dos horas: si se convirtieron en margen, mejor servicio, más capacidad o simplemente desplazaron la presión hacia otro punto del despacho. Y también qué tuvimos que incorporar para conseguirlas: supervisión, nuevos criterios, dependencia, riesgo o complejidad.

Quizá ahí esté la diferencia entre utilizar una tecnología e integrarla.

Incorporar inteligencia artificial con criterio no consiste en preverlo todo antes de empezar ni en añadir gobierno a cada herramienta que probamos. Consiste en ser capaces de reconocer cuándo una tecnología empieza a modificar nuestra forma de trabajar, decidir qué queremos hacer con aquello que hace posible y sostener las consecuencias de esa decisión.

La inteligencia artificial puede reducir una tarea de tres horas a una. Eso nos dice que la herramienta funciona. Lo que ocurra con las otras dos nos dirá si también está funcionando mejor el despacho.

Si quieres ampliar la información, ya está disponible el episodio del Podcast de Prudencia.ai con Anna M.Sells: