No recuerdo la última vez que un socio director me preguntó qué modelo había obtenido una puntuación más alta en una evaluación comparativa. Sí recuerdo numerosas conversaciones sobre gobernanza, adopción, seguridad y si la inteligencia artificial puede realmente integrarse con los conocimientos de la firma.

Esto se debe a que las organizaciones jurídicas están entrando en una nueva fase en la adopción de la inteligencia artificial. El debate ya no se centra tanto en los modelos como en lo que hay detrás de ellos. Esas conversaciones casi siempre conducen al mismo punto: el contexto. La mayoría de los despachos ya disponen de las respuestas en algún lugar. El reto consiste en encontrar la información adecuada, en el momento oportuno, para cada asunto concreto.

La IA no tiene un problema de conocimientos. La mayoría de las empresas tampoco. Tienen un problema de acceso. Por eso nos alegra ver que NetDocuments se ha incorporado al ecosistema de conectores de OpenAI como parte de OpenAI for Law.

Para que quede claro, no se trata de una nueva funcionalidad. Los clientes de NetDocuments ya conectan contenido regulado a ChatGPT a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Lo que cambia es la facilidad de búsqueda. Ahora, los clientes pueden encontrar y activar NetDocuments con mayor facilidad dentro de ChatGPT, lo que simplifica la incorporación de conocimientos jurídicos fiables a la experiencia de IA que ya utilizan. Esto significa que los abogados pueden permanecer en ChatGPT mientras acceden de forma segura al contexto regulado que ya se encuentra alojado en NetDocuments.

Lo más relevante es lo que esto supone. En todo el sector jurídico, estamos asistiendo a un cambio: se está dejando de considerar la IA como un conjunto de herramientas inconexas para adoptar una estrategia más sólida: la creación de una base de conocimientos regulada que pueda servir de motor a numerosas experiencias de IA.

Lo que realmente necesita una buena IA jurídica

La mayoría de los debates sobre la IA comienzan por el modelo.

El trabajo jurídico comienza en otro lugar.

Un modelo no conoce el historial de su asunto. No sabe qué acuerdo se firmó finalmente, cómo se resolvió un asunto similar hace tres años ni qué postura negociadora utilizó con éxito su equipo con un cliente hace seis meses.

La información ya existe. El reto consiste en hacer que sea accesible, segura y útil.

Cuando se conecta a NetDocuments a través de MCP, ChatGPT puede buscar y recuperar documentos de forma segura, identificar precedentes relevantes, comparar acuerdos, resumir información y ayudar en la redacción utilizando los propios materiales de trabajo y conocimientos de la organización. Se trata de una experiencia fundamentalmente diferente a la de pedirle a una IA que lo averigüe todo partiendo de cero.

He dedicado gran parte de mi carrera a ayudar a las organizaciones a replantearse la forma en que se lleva a cabo el trabajo jurídico. Hay una lección que se repite una y otra vez: la tecnología genera el máximo valor cuando comprende el entorno en el que opera. La IA aplicada al ámbito jurídico no es una excepción.

Por qué el contexto es más importante que nunca

Uno de los retos del mercado actual de la inteligencia artificial es distinguir entre el entusiasmo y los datos contrastados. Esa es una de las razones por las que hemos presentado recientemente el informe «Legal Context Engineering Benchmark ».

El objetivo era sencillo: mantener el modelo sin cambios, mejorar la información de la que disponía y medir el resultado. Las conclusiones confirmaron lo que muchas empresas ya están experimentando en la práctica: cuando la IA parte de una información de mayor calidad, dedica menos tiempo a buscar, menos tiempo a hacer conjeturas y más tiempo a generar resultados útiles.  

Utilizando el mismo modelo de frontera, un contexto jurídico más amplio redujo el coste por respuesta correcta en un 48 %, al tiempo que se mantuvo la calidad de las respuestas. Para un gran bufete o un departamento jurídico empresarial, eso podría suponer un ahorro anual de un millón de dólares. Hemos publicado la metodología completa para que cualquier organización pueda realizar la prueba por sí misma.

Se trata de una distinción importante, ya que el sector dedicó la primera ola de adopción de la IA a centrarse en los modelos. La próxima ola vendrá determinada por la eficacia con la que las organizaciones organicen, gestionen y proporcionen sus conocimientos a dichos modelos.

Los modelos, las aplicaciones y los proveedores seguirán evolucionando rápidamente. La mayoría de las organizaciones no tienen control alguno sobre ello.

Lo que sí controlan es su conocimiento: el historial de los asuntos, los precedentes, las relaciones con los clientes, los resultados del trabajo y la experiencia. No se trata simplemente de datos; son el conocimiento y la experiencia acumulados del bufete.

Ningún modelo puede ofrecer eso por sí solo. Debe crearse y gestionarse, y el sistema en el que ya se desarrolla la labor jurídica es el lugar natural desde el que prestarle este servicio. En muchos sentidos, esa es la verdadera ventaja competitiva, y eso es precisamente lo que nuestro «Legal Context Graph» está diseñado para plasmar.

Una cosa que los equipos jurídicos aprenden rápidamente es que la respuesta rara vez se encuentra en un único documento. Está dispersa entre expedientes, correos electrónicos, jurisprudencia, material de trabajo y las personas que saben dónde buscar. Los abogados dedican una cantidad increíble de tiempo a reconstruir esas conexiones. El «Legal Context Graph» está diseñado para automatizar en mayor medida esa labor. Funciona en tres niveles: qué es un documento y qué contiene, cómo se relacionan los documentos entre sí dentro de un asunto, y dónde se encuentran los conocimientos especializados y los precedentes en toda la firma. Se trata de un proceso distinto al de clasificar los documentos a medida que se archivan.

Una fundación regulada, numerosas experiencias de IA

Las organizaciones del ámbito jurídico no están adoptando una única herramienta de inteligencia artificial. Utilizan ndMAX, ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Gemini Enterprise, Harvey, Legora, Perplexity y una lista cada vez mayor de soluciones especializadas.

Es una de las razones por las que invertimos desde el principio en MCP y en una arquitectura abierta e independiente de la IA. Mucho antes de que la interoperabilidad se convirtiera en un tema central de debate en el sector, ya creíamos que los clientes no deberían verse obligados a replantearse su estrategia cada vez que un nuevo modelo entrara en el mercado. Consideramos que esa es una disyuntiva errónea. Las organizaciones no deberían tener que elegir entre adoptar nuevas herramientas de IA y mantener una base de conocimientos coherente, respaldada por una capa contextual en tiempo real.

Esto cobra aún mayor importancia a medida que el sector va más allá de las interfaces de chat y avanza hacia flujos de trabajo basados en agentes. Los agentes no se limitan a responder preguntas, sino que realizan tareas. Para hacerlo de forma eficaz, necesitan tener acceso a la misma información, las mismas relaciones, los mismos permisos y las mismas medidas de seguridad en las que confían las personas cada día.

El valor no reside en crear una nueva base para cada herramienta de IA. El valor reside en crearla una sola vez y ponerla a disposición allí donde se desarrolle el trabajo.

Hace unos años, la idea de que las empresas pudieran conectar una base de conocimientos a múltiples herramientas de inteligencia artificial parecía ambiciosa. Hoy en día, muchas se están dando cuenta de que es el único enfoque escalable.

La gobernanza debe ir de la mano del conocimiento

Por supuesto, el acceso a la información es solo una parte de la ecuación. Las organizaciones jurídicas también necesitan tener la certeza de que la inteligencia artificial funciona dentro del mismo marco de gobernanza que protege su información en la actualidad.

A medida que las capacidades de la inteligencia artificial se vuelven más sofisticadas, las cuestiones cobran mayor importancia.

• ¿Quién tiene acceso a la información?
• ¿Cómo se garantizan las barreras éticas?
• ¿Es posible auditar la actividad?
• ¿Qué ocurre cuando un agente realiza una labor en nombre de un usuario?

Esas no son cuestiones técnicas. Son cuestiones relacionadas con el negocio y el riesgo.

Nuestra filosofía ha sido coherente desde el principio: la gobernanza debe ir de la mano del conocimiento. Cuando se accede al contenido de NetDocuments a través de MCP, siguen siendo de aplicación los permisos existentes, las restricciones a nivel de asunto, las barreras éticas, las políticas de conservación y los controles de auditoría. El «Legal Context Graph» no solo conecta la información, sino que transmite las normas de gobernanza correspondientes a dicha información, independientemente de la herramienta de IA que formule la pregunta.

Cada avance en las capacidades aumenta los retos que plantea la gobernanza. A medida que estos sistemas se vuelven más autónomos, la gobernanza cobra mayor importancia. El sector está empezando a reconocer algo en lo que hemos creído desde el principio: la IA por sí sola no supone una ventaja. La ventaja radica en la combinación de la IA, el conocimiento y la gobernanza.

El próximo capítulo

El sector está pasando de la fase de experimentación a la de rendición de cuentas. Los clientes exigen transparencia. Los responsables de los despachos buscan un valor cuantificable. Los abogados desean una tecnología que les permita actuar con mayor rapidez sin generar nuevos riesgos.

Para cumplir con esas expectativas se necesita algo más que el acceso al último modelo. Se necesita una base sólida.

El sector jurídico no adolece de una escasez de modelos. Si acaso, tenemos el problema contrario. Cada pocos meses aparecen nuevos modelos y cada pocas semanas llegan nuevas asistentes. No es ahí donde veo que los bufetes tengan dificultades.

El mayor reto consiste en organizar la información de la que ya dispone la firma, gestionarla adecuadamente y ponerla a disposición allí donde se desarrolle el trabajo. Por ello hemos invertido en MCP, el «Legal Context Graph» y un ecosistema abierto que abarca los principales modelos de inteligencia artificial, plataformas de tecnología jurídica y herramientas de productividad.

Si su despacho ya utiliza ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini u otra plataforma de inteligencia artificial, la cuestión ya no es si la inteligencia artificial tiene cabida en el ámbito jurídico.

La cuestión es si funciona con los conocimientos y la gobernanza adecuados que lo respalden.

Porque el futuro de la IA jurídica no consiste en elegir un modelo ganador, sino en garantizar que todos los modelos puedan beneficiarse del mismo conocimiento fiable y del mismo marco de gobernanza.

Obtenga más información sobre el primer «Legal Context Graph » del sector y consulte los resultados en el informe «Legal Context Engineering Benchmark ».