Pasar de una experimentación dispersa a un enfoque estructurado que los equipos jurídicos puedan adoptar realmente.

Si le pregunta al director de sistemas de información (CIO) de un bufete de abogados o al responsable del departamento jurídico de una empresa si la organización ha implantado la inteligencia artificial, es posible que la respuesta sincera dependa de dónde se fije.

El proyecto oficial de IA aún se encuentra en fase de planificación. La política aún está en proceso de revisión. El plan de formación aún no está terminado. Sin embargo, los usuarios ya están experimentando. Un socio está probando una herramienta de investigación jurídica con funciones de IA. Un asociado está utilizando una herramienta pública para pulir un primer borrador. Un grupo de práctica está poniendo a prueba un nuevo flujo de trabajo. En un bufete más pequeño, un administrador está tratando de establecer una política al tiempo que presta apoyo a los usuarios. En un bufete más grande, los departamentos de TI, gestión del conocimiento, archivos, riesgos, innovación y los responsables de las áreas de práctica están abordando, cada uno desde su perspectiva, diferentes aspectos del mismo problema.

Ese es el reto: el uso de la inteligencia artificial puede extenderse antes de que una organización cuente con un modelo operativo claro al respecto.

Esto es lo que a menudo se denomina «IA en la sombra»: cuando los abogados y el personal empiezan a utilizar herramientas de IA antes de que las organizaciones puedan regular su uso.

En un bufete, la «implantación de la IA» se refiere a un proyecto piloto formal dirigido por los departamentos de TI y de gestión del conocimiento. En otro, se refiere a tres socios que utilizan herramientas diferentes, a un asociado que copia y pega texto en un sitio web público de IA y a un administrador del bufete que intenta decidir qué bloquear. Ambos bufetes tienen un problema con la adopción de la IA. Solo uno de ellos se da cuenta de ello.

Considere este escenario: un bufete de 200 abogados lleva a cabo un minucioso proyecto piloto de tres meses sobre IA generativa con un grupo de práctica. Cuando los responsables recogen los datos reales de uso en el cuarto mes, los abogados de otros tres grupos ya están utilizando herramientas públicas de IA en asuntos reales: se habían enterado del proyecto piloto y dieron por hecho que el bufete «ya estaba utilizando la IA». El proyecto piloto no impulsó la adopción. Más bien fue a remolque de ella.

En un departamento jurídico empresarial, este mismo problema puede surgir cuando los abogados o los equipos comienzan a utilizar funciones de inteligencia artificial integradas antes de que los departamentos de Asuntos Jurídicos, Seguridad, Privacidad y Operaciones Jurídicas hayan llegado a un acuerdo sobre cómo deben utilizarse.

Esto no significa que la organización haya fracasado. Significa que el siguiente paso es fundamental.

Para las organizaciones del ámbito jurídico, el éxito en la adopción de la IA no consiste únicamente en elegir una herramienta. Se trata de ayudar a las personas a comprender qué está autorizado, qué supone un riesgo, qué resulta útil y cómo encaja la IA en la forma en que se lleva a cabo realmente el trabajo jurídico. Sin esa claridad, los programas de IA pueden estancarse antes de alcanzar una escala amplia. Peor aún, los usuarios pueden adquirir hábitos que la organización tenga que corregir posteriormente.

El problema no es la curiosidad. Es un comportamiento descontrolado.

La curiosidad es algo positivo. Los abogados y el personal se ven sometidos a la presión de trabajar más rápido, buscar información de forma más eficiente, reducir las tareas repetitivas y mejorar el servicio al cliente. Es lógico que quieran saber qué puede hacer la inteligencia artificial.

El problema surge cuando la curiosidad va más rápido que la orientación.

¿En qué consiste el uso de la IA «en la sombra» en los bufetes de abogados?

Si los usuarios no saben qué herramientas están autorizadas, eligen la que les resulte más accesible. Si no comprenden cómo se generan los resultados de la IA, o bien confían en ellos con demasiada rapidez o bien los descartan por completo. Cuando los grupos de práctica experimentan por su cuenta, los bufetes acaban teniendo proyectos piloto duplicados, una formación inconsistente y una falta de visión común sobre lo que está funcionando.

No se trata únicamente de un problema tecnológico. Es un problema de prestación del servicio.

La empresa considera que se está preparando para un lanzamiento controlado, mientras que los usuarios ya están adquiriendo hábitos en torno a herramientas, indicaciones, atajos y soluciones alternativas. Algunos de esos hábitos son inofensivos. Otros resultan útiles. Otros, en cambio, entrañan riesgos. La empresa debe conocer la diferencia antes de ampliar el acceso.

Auditoría sobre la implantación de la IA en el ámbito jurídico: seis preguntas que debe plantearse en primer lugar

Antes de que un despacho amplíe el acceso a la inteligencia artificial, debe realizar un análisis de la situación actual. No es necesario que se trate de una evaluación de seis meses. Debe ser un análisis específico que ayude a las personas adecuadas a comprender lo que ya está ocurriendo. En un despacho grande, esto puede incluir a los departamentos de TI, gestión del conocimiento, riesgos, innovación, formación y a los responsables de las áreas de práctica. En un despacho más pequeño, pueden ser el socio director, el administrador del despacho, el responsable de TI y algunos responsables clave de las áreas de práctica.

Una auditoría práctica debe responder a seis preguntas.

1. ¿En qué ámbitos se está utilizando ya la IA?

No se limite a la plataforma principal de IA que se está evaluando. Incluya herramientas de IA de acceso público, productos de investigación jurídica, herramientas de Microsoft y de productividad, automatización de documentos, complementos de proveedores, proyectos piloto de grupos de práctica, experimentos de innovación y el uso informal por parte de los abogados.

Una empresa no puede gestionar lo que no ha identificado.

2. ¿Qué herramientas están autorizadas, restringidas o prohibidas?

Los usuarios necesitan una respuesta clara sobre qué pueden utilizar y cuáles son los límites. Si esas indicaciones son vagas o quedan ocultas en una política, las personas tomarán sus propias decisiones basándose en la comodidad o en el comportamiento de los demás.

A menudo basta con un modelo sencillo: autorizado para uso corporativo, autorizado únicamente con datos públicos o de prueba, restringido a la espera de revisión o prohibido en lo que respecta a la información de los clientes.

3. ¿Qué tipo de información se puede utilizar con la IA?

Las empresas necesitan orientación práctica sobre los datos de los clientes, el material privilegiado, la información confidencial, el material de trabajo interno, la información pública y los datos de prueba.

Los usuarios no deberían tener que interpretar una política en pleno plazo límite. Necesitan respuestas claras a situaciones habituales: ¿Puedo resumir un contrato con un cliente? ¿Puedo utilizar una lista de comprobación para el cierre de un expediente? ¿Puedo pedirle a la IA que reescriba un correo electrónico dirigido a un cliente? ¿Puedo analizar documentos de un asunto en curso? ¿Cambia la respuesta si la herramienta cuenta con la aprobación del bufete?

4. ¿Entienden los usuarios lo que la IA puede y no puede hacer?

La mayoría de los usuarios han visto demostraciones impresionantes. Eso no significa que comprendan cuáles son sus límites.

Deben saber cuándo la IA les ayuda a trabajar con el material existente, cuándo genera una respuesta probable, cuándo es necesario revisar las fuentes y cuándo prevalece el criterio profesional. Esto reviste especial importancia en el ámbito jurídico, donde una respuesta segura no es sinónimo de una respuesta correcta.

5. ¿Con qué flujos de trabajo conviene empezar?

Los primeros flujos de trabajo deben ser lo suficientemente específicos como para resultar de ayuda, lo suficientemente sencillos como para poder revisarlos y lo suficientemente útiles como para que los usuarios les presten atención.

Las buenas tareas iniciales suelen consistir en trabajos repetitivos con un conjunto de contenidos definido: puesta en marcha del asunto, resúmenes de estado internos, búsqueda de material de trabajo anterior, comparación con plantillas aprobadas, revisión de un conjunto de documentos en busca de temas recurrentes o elaboración de una cronología preliminar. Estas tareas resultan prácticas porque el usuario puede contrastar el resultado con material conocido.

6. ¿Quién se hace cargo de la adopción tras la puesta en marcha?

El acceso no es más que el punto de partida. Es necesario que alguien se encargue de la retroalimentación, las actualizaciones formativas, las cuestiones normativas, la revisión del uso, las vías de asistencia y las decisiones sobre los próximos pasos a seguir.

Esa responsabilidad no puede recaer únicamente en un solo grupo, ni siquiera en las empresas más pequeñas. Alguien debe ser responsable de la plataforma, alguien debe encargarse de las políticas, alguien debe tomar las decisiones relativas a los flujos de trabajo, alguien debe ocuparse de la formación y alguien debe decidir qué es lo más importante para la empresa. En una empresa grande, esas responsabilidades pueden recaer en diferentes equipos. En una empresa más pequeña, es posible que una misma persona desempeñe varias de esas funciones. En cualquier caso, las funciones deben estar claramente definidas.

Por qué es importante la formación en alfabetización en IA jurídica

Uno de los errores más comunes es dar por sentado que los usuarios ya conocen los conceptos básicos.

Muchos no lo hacen.

Es posible que un abogado sepa que la IA puede resumir un documento, pero que, aun así, no sepa si el resumen se basa en el conjunto de documentos adecuado. Es posible que un asistente jurídico sepa que la IA puede redactar textos, pero que no sepa qué información es seguro incluir. Es posible que un grupo de práctica desee que la IA busque en la documentación de un asunto, pero que no comprenda cómo los permisos, la calidad de los documentos, las convenciones de nomenclatura o la estructura del asunto afectan al resultado.

Cuando no se cuenta con esa comprensión, los usuarios suelen caer en uno de estos tres patrones: evitan la herramienta porque no confían en ella, se fían demasiado rápido de los resultados porque no comprenden sus límites, o la utilizan de forma inconsistente porque nadie les ha explicado las reglas en términos prácticos.

La alfabetización básica en IA no consiste en enseñar a los abogados a convertirse en expertos en tecnología. Consiste en proporcionar a los usuarios el contexto suficiente para que puedan tomar buenas decisiones. Deben comprender para qué está diseñada la herramienta, a qué contenido puede acceder, cómo se aplican los permisos, por qué son importantes las indicaciones y el contexto, por qué es necesario revisar los resultados y a quién dirigirse en caso de tener dudas.

Esa formación debe ser lo suficientemente práctica como para resultar útil cuando alguien trabaja hasta tarde, bajo presión, y está tratando de decidir si la inteligencia artificial puede ayudarle con la tarea que tiene entre manos.

La formación debe adaptarse al trabajo

Una visión general de la IA resulta útil, pero por sí sola no va a cambiar el comportamiento. Las personas adoptan herramientas cuando pueden ver cómo estas les ayudan en el trabajo que ya realizan.

Por eso, la formación debería organizarse en torno a los flujos de trabajo, y no únicamente a las funciones.

Para un equipo de litigios, esto puede suponer utilizar la inteligencia artificial para elaborar un resumen inicial del asunto, identificar documentos clave, crear una cronología o extraer temas a partir de un conjunto de documentos definido.

Para un equipo de transacciones, esto puede implicar comparar un borrador con una plantilla aprobada, verificar si una cláusula se ajusta a las normas del cliente o buscar una redacción similar en operaciones anteriores.

En el caso de los despachos que no cuentan con un departamento formal de gestión del conocimiento, puede tratarse simplemente de ayudar a los abogados a encontrar ejemplos de cómo el despacho ha abordado un asunto, una solicitud de un cliente, una cláusula o una moción similares. En los despachos de mayor tamaño, ese mismo concepto puede formar parte de una estrategia de conocimiento más amplia.

Para los equipos de servicios empresariales, esto puede suponer la elaboración de notas internas de traspaso, la síntesis de actualizaciones de estado, la revisión de los justificantes de facturación o la reducción de la revisión manual de documentos.

El objetivo no es poner en marcha todos los casos de uso a la vez. El objetivo es empezar por los flujos de trabajo en los que el contenido sea adecuado, se pueda revisar el resultado y el beneficio sea evidente.

Así es como los usuarios adquieren confianza. También es la forma en que la empresa descubre qué tipo de apoyo, aclaraciones sobre las políticas y formación adicional se necesitan.

La IA es tan buena como el contenido al que puede acceder

Para los equipos jurídicos, la inteligencia artificial resulta tan útil como el contenido con el que puede trabajar y tan segura como los controles que regulan dicho contenido.

El trabajo jurídico depende del contexto del asunto, los precedentes, las restricciones impuestas por los clientes, los permisos sobre los documentos, las normas de conservación y las obligaciones de confidencialidad. En los despachos más grandes, esto también puede incluir barreras éticas, modelos de seguridad complejos y programas formales de gobernanza de la información. En los despachos más pequeños, los controles pueden ser más sencillos, pero la obligación de proteger la información de los clientes es la misma.

Por este motivo, el sistema de gestión documental desempeña un papel importante en la estrategia de IA en el ámbito jurídico. El sistema de gestión documental (DMS) es donde ya se encuentran gran parte de los resultados del trabajo del bufete, el historial de los asuntos, el modelo de seguridad y la estructura de gobernanza. Cuando la IA opera dentro de ese entorno, los usuarios están en mejores condiciones para formular preguntas sobre los propios materiales del bufete, sin salirse de los controles de los que ya depende el bufete.

No se trata de convertir la IA en otro destino aislado. Se trata de integrar la IA en los sistemas y flujos de trabajo en los que ya se gestiona la labor jurídica.

La puesta en marcha no es la meta

Una empresa puede habilitar el uso de la IA para cientos o miles de usuarios y, aun así, no lograr una adopción real. El mero hecho de tener acceso no demuestra su valor.

Antes de la puesta en marcha, las empresas deben decidir cómo van a evaluar si la implantación está funcionando. Los indicadores no tienen por qué ser complejos. Una empresa más pequeña puede hacer un seguimiento de qué usuarios están probando la herramienta, qué preguntas plantean y si les permite ahorrar tiempo en algunos flujos de trabajo acordados. Una empresa más grande puede hacer un seguimiento de la adopción por oficina, grupo de práctica, función o tipo de asunto.

En cualquier caso, entre las medidas útiles se incluyen: qué flujos de trabajo están ganando terreno, si los usuarios vuelven a utilizarlos tras la formación, qué preguntas se plantean, si es necesario aclarar las instrucciones y si la herramienta está reduciendo el esfuerzo en tareas concretas.

Los comentarios más útiles suelen llegar tras las primeras semanas. Es entonces cuando los usuarios superan el efecto inicial de la demostración y comienzan a aplicar la IA a su trabajo real. Las empresas necesitan un proceso para recabar esos comentarios, actualizar el entrenamiento, perfeccionar las directrices y decidir qué casos de uso están listos para ampliarse.

La implantación de la IA debe considerarse un proceso de implementación continuo, y no un evento puntual de lanzamiento.

Por dónde deberían empezar los responsables de las empresas

Para las empresas que ya están en marcha, el siguiente paso no tiene por qué ser complicado. Pero sí debe ser meditado.

Empiece por tres acciones.

1. Determine la situación actual.

Documente dónde se está utilizando ya la IA, qué herramientas están aprobadas, qué proyectos piloto están en marcha y dónde se están llevando a cabo experimentos informales.

2. Defina las normas de intervención.

Aclare qué herramientas están autorizadas, cuáles son las expectativas respecto al uso de los datos, cuáles son los requisitos de revisión, los usos restringidos o prohibidos y los procedimientos de escalado. Haga que las directrices sean lo suficientemente prácticas como para que puedan aplicarse sin necesidad de interpretar el texto de la política.

3. Formarse en función de flujos de trabajo reales.

Vaya más allá de las demostraciones generales. Empiece por flujos de trabajo controlados en los que se conozca el contenido, se pueda revisar el resultado y la organización pueda determinar si el trabajo ha mejorado.

Estos pasos ayudan a las empresas de cualquier tamaño a pasar de una fase de experimentación dispersa a un programa que los usuarios puedan comprender, que los responsables puedan respaldar y que la empresa pueda ir mejorando con el tiempo.

El éxito de la IA en el ámbito jurídico comienza antes de alcanzar la escala

Las organizaciones del ámbito jurídico que tengan éxito con la IA no serán necesariamente aquellas que cuenten con el mayor número de herramientas de IA. Serán aquellas que elijan sus herramientas y sus casos de uso de forma deliberada, las apliquen allí donde aporten valor y amplíen a mayor escala lo que funcione.

Sabrán dónde se está utilizando ya la IA. Definirán lo que está permitido. Enseñarán los conceptos básicos antes de esperar un uso avanzado. Vincularán la formación a los flujos de trabajo reales. Basarán la IA en contenidos gestionados por la empresa. Y evaluarán lo que suceda tras la puesta en marcha.

La implantación de la IA en el ámbito jurídico se estanca cuando los bufetes dan por sentado que basta con tener acceso a ella.

No lo es, y el coste se traduce en licencias desperdiciadas, flujos de trabajo abandonados y abogados que decidieron desde el principio que la IA no les serviría de ayuda.

El camino hacia una adopción significativa comienza con la preparación para la puesta en marcha: expectativas claras, usuarios preparados, flujos de trabajo prácticos y un plan para convertir la experimentación inicial en un mejor rendimiento.

Para las empresas que ya están explorando la inteligencia artificial, la cuestión no es solo qué puede hacer esta tecnología, sino si la empresa está preparada para ayudar a las personas a utilizarla de forma responsable, coherente y integrada en su flujo de trabajo.

Próximamente en esta serie

En el artículo número dos continuaremos hablando de cómo seleccionar los primeros casos de uso de la IA en el ámbito jurídico. ¿Qué flujos de trabajo se ganan la confianza de los usuarios desde el principio y cuáles frenan silenciosamente su implantación? No se lo pierda para obtener más información.