De ChatGPT al abogado digital: por qué el futuro de la IA jurídica está en los agentes
Santiago Calderón Chávez
CEO & Co-Founder de ELÍAS
La primera experiencia de muchas personas con inteligencia artificial generativa tuvo una estructura extremadamente sencilla.
Abrir una ventana.
Escribir una pregunta.
Recibir una respuesta.
Ese formato cambió nuestra percepción de lo que una computadora podía hacer.
Por primera vez, millones de personas pudieron interactuar con software utilizando lenguaje natural y recibir explicaciones, análisis, resúmenes, textos y propuestas sorprendentemente sofisticadas.
Para los abogados, el salto fue inmediato.
“Resume este contrato.”
“Explícame esta sentencia.”
“Redacta una demanda.”
“Encuentra argumentos contra esta posición.”
“Hazme una cronología del expediente.”
Y el resultado fue extraordinariamente útil.
Pero también creó una idea que probablemente tendremos que superar:
que utilizar inteligencia artificial jurídica consiste en hacerle preguntas a un chatbot.
Creo que ésa será solamente la primera etapa.
El futuro de la inteligencia artificial aplicada al Derecho no estará únicamente en sistemas capaces de contestar mejor.
Estará en sistemas capaces de trabajar alrededor de un asunto.
Sistemas que reciban información, entiendan qué ocurrió, determinen qué necesitan investigar, activen distintas capacidades, generen tareas, recuerden decisiones, detecten cambios y sepan cuándo necesitan devolver una cuestión al abogado.
En otras palabras:
el siguiente salto no será simplemente tener un ChatGPT mejor para abogados. Será construir verdaderos agentes jurídicos.
ChatGPT responde. Un agente persigue un objetivo
Ésta puede ser la diferencia más sencilla.
Un chatbot normalmente espera.
El usuario pregunta.
El sistema responde.
La interacción termina.
Después hacemos otra pregunta.
Y otra.
El abogado sigue siendo quien conecta manualmente todos los pasos.
Pensemos en un problema real.
Llega una nueva resolución al expediente.
Con un chatbot podríamos hacer esto:
“Resume la resolución.”
Después:
“¿Qué medio de defensa procede?”
Después:
“Investiga el término.”
Después:
“Calcula cuándo vence.”
Después:
“Prepara un borrador del recurso.”
Después:
“Haz una lista de documentos que necesitamos.”
La inteligencia artificial participa muchísimo.
Pero existe una persona coordinando permanentemente el proceso.
El agente introduce una lógica distinta.
Recibe el acontecimiento y entiende que existe un objetivo jurídico detrás.
Por ejemplo:
determinar qué debemos hacer frente a esta resolución.
A partir de ahí puede descomponer el problema.
¿Qué ocurrió?
¿A quién representamos?
¿La resolución nos perjudica?
¿Qué medios de defensa podrían existir?
¿Qué requisitos tienen?
¿Cuándo vencen?
¿Qué información falta?
¿Qué argumentos disponibles tenemos?
¿Qué riesgos existen?
¿Qué decisión necesita tomar finalmente el abogado?
El usuario ya no tiene que conocer necesariamente cada pregunta intermedia.
El sistema puede empezar a construir el camino.
Eso cambia el papel de la inteligencia artificial
La IA deja de ser únicamente una fuente de respuestas.
Empieza a convertirse en una capa operativa alrededor del trabajo jurídico.
No necesariamente actúa de forma autónoma en todo.
Tampoco debería hacerlo.
Pero sí puede asumir responsabilidad técnica sobre una parte mucho mayor del flujo.
Ésa es la diferencia entre preguntar:
“¿Qué significa este documento?”
y construir un sistema que, al recibirlo, pueda detectar:
qué expediente afecta,
qué actuación representa,
qué cambió,
qué término podría generar,
qué tareas deberían crearse,
qué abogado debe revisar el asunto,
y qué conocimiento anterior necesita actualizarse.
El primer modelo ayuda al abogado a contestar una pregunta.
El segundo ayuda a operar el asunto.
Un agente no tiene por qué ser una inteligencia artificial todopoderosa
Cuando hablamos de agentes, existe una tendencia a imaginar sistemas completamente autónomos tomando decisiones complejas sin supervisión.
No tiene que ser así.
De hecho, en Derecho probablemente sería una mala arquitectura en muchos casos.
Un agente puede tener una función mucho más acotada.
Por ejemplo:
un agente identifica la materia.
Otro reconstruye hechos.
Otro investiga legislación.
Otro busca criterios contradictorios.
Otro analiza procedencia de medios de defensa.
Otro calcula términos.
Otro revisa el borrador final.
Cada uno tiene una responsabilidad limitada.
Y un sistema superior coordina sus resultados.
Esto se parece bastante más a cómo trabaja una organización humana.
No le pedimos a una sola persona que tenga simultáneamente el conocimiento más profundo en todas las materias y que además realice cada tarea administrativa.
Distribuimos funciones.
Especializamos.
Supervisamos.
Integramos.
La inteligencia artificial permite aplicar una lógica semejante al software jurídico.
Del modelo único a la arquitectura de capacidades
Un chatbot genérico tiene que responder prácticamente cualquier pregunta.
Eso es una fortaleza.
Pero también una limitación.
Porque el Derecho está lleno de problemas donde necesitamos metodologías muy específicas.
Calcular un término procesal exige una secuencia.
Analizar la procedencia de un amparo exige otra.
Revisar un contrato exige otra.
Reconstruir un expediente exige otra.
Preparar una estrategia probatoria exige otra.
No basta con decirle a una misma inteligencia:
“Sé un excelente abogado.”
Necesitamos definir qué tiene que hacer.
Qué fuentes puede utilizar.
Qué información necesita.
Qué preguntas debe resolver.
Qué resultados debe entregar.
Qué aspectos debe contradecir.
Qué incertidumbre debe señalar.
Y en qué momento debe detenerse.
Ésa es una de las razones por las que creo que los agentes serán tan importantes para la IA jurídica.
Permiten convertir metodología profesional en arquitectura tecnológica.
El verdadero valor del agente está en el proceso
Pensemos nuevamente en los términos procesales.
Un chatbot puede recibir:
“Me notificaron esto el 4 de septiembre. ¿Cuándo vence?”
Y quizá produzca una buena respuesta.
Pero como desarrollamos en el artículo anterior, un cálculo serio puede exigir mucho más.
Identificar la actuación.
Determinar el medio de defensa.
Analizar su procedencia.
Investigar el plazo.
Establecer cuándo surtió efectos la notificación.
Determinar qué calendario aplica.
Excluir días inhábiles.
Calcular.
Detectar contradicciones.
Y finalmente decidir si conviene actuar.
Eso ya es prácticamente un flujo de agentes.
Una capacidad identifica la notificación.
Otra investiga.
Otra contradice procedencia.
Otra computa.
Otra compara alternativas.
Después una función superior concilia resultados.
Y finalmente aparece una decisión humana.
Lo importante no es que cada componente tenga un nombre espectacular.
Lo importante es que el razonamiento deje de depender de una sola respuesta generada en un solo paso.
Los agentes permiten contradicción interna
Esta característica me parece especialmente valiosa en Derecho.
Un sistema tradicional intenta producir la mejor respuesta.
Un sistema multiagente puede ser diseñado para producir también la mejor objeción contra esa respuesta.
Imaginemos:
Un agente sostiene que procede determinado recurso.
Otro recibe precisamente la tarea de demostrar que no procede.
Uno encuentra jurisprudencia favorable.
Otro busca criterios contrarios.
Uno construye la teoría del caso.
Otro adopta deliberadamente la posición de la contraparte.
Después un tercer proceso compara ambos.
Esta lógica puede parecer innecesariamente complicada.
Pero se parece muchísimo al buen razonamiento jurídico.
Los abogados no deberíamos enamorarnos de la primera respuesta que encontramos.
Deberíamos intentar destruirla antes de utilizarla.
La arquitectura de agentes permite convertir esa actitud intelectual en un comportamiento sistemático.
El sistema puede tener adversarios internos
Esto es particularmente interesante.
La inteligencia artificial normalmente intenta complacernos.
Le damos una hipótesis.
La desarrolla.
Le pedimos un argumento.
Lo fortalece.
Eso puede generar sesgo de confirmación.
Pero un agente puede recibir exactamente la instrucción opuesta.
“Asume que esta estrategia está equivocada y encuentra por qué.”
Otro:
“Construye la posición más fuerte posible de la contraparte.”
Otro:
“Identifica hechos que contradigan nuestra teoría.”
Otro:
“Busca jurisprudencia incompatible.”
La contradicción deja de depender exclusivamente de que el abogado recuerde solicitarla.
Puede convertirse en un paso obligatorio del flujo.
Y eso conecta directamente con una de las ideas que hemos venido explorando en esta serie:
la inteligencia artificial no debería reducir el discernimiento del abogado.
Puede ayudar a generar las condiciones para ejercerlo mejor.
El agente necesita memoria
Aquí aparece otra diferencia fundamental con la experiencia tradicional del chat.
Un asunto jurídico no dura quince minutos.
Puede durar meses.
Años.
Puede cambiar de abogado.
Puede atravesar distintas instancias.
Puede generar múltiples decisiones.
Si cada interacción con inteligencia artificial comienza desde cero, perdemos gran parte de su potencial.
Un agente jurídico necesita conocer el estado del asunto.
Qué ocurrió.
Qué parte representamos.
Cuál es el objetivo.
Qué argumentos ya se utilizaron.
Qué decisiones tomamos.
Qué información sigue pendiente.
Qué riesgos identificamos.
Qué términos existen.
Eso significa que el futuro de la IA jurídica no depende únicamente de modelos más inteligentes.
Depende también de mejores estructuras de memoria.
La memoria cambia la naturaleza del sistema
Pensemos en la diferencia.
Un chatbot lee una sentencia y la analiza.
Útil.
Un agente recuerda que hace seis meses analizamos un criterio semejante, que originalmente habíamos considerado determinada estrategia, que la descartamos por una razón concreta y que la nueva sentencia puede modificar aquella decisión.
Eso es cualitativamente distinto.
Ya no estamos preguntando:
“¿Qué dice este documento?”
Estamos preguntando:
“¿Qué cambia este documento dentro de todo lo que ya sabemos?”
Ésa es una pregunta mucho más cercana al trabajo real de un abogado.
El agente también necesita saber a quién representa
Como hemos mencionado al hablar del expediente inteligente, ninguna IA jurídica operativa puede comprender verdaderamente un asunto sin saber desde qué posición lo está observando.
Un mismo acontecimiento puede tener consecuencias opuestas dependiendo de la parte.
Si representamos al actor, una sentencia puede ser favorable.
Si representamos al demandado, la misma sentencia puede generar una urgencia.
Por eso un agente no debería trabajar simplemente con:
documento + pregunta.
Necesita algo parecido a:
expediente + parte representada + objetivo + estado procesal + nueva información.
Entonces su análisis deja de ser abstracto.
Empieza a convertirse en asistencia jurídica contextual.
Y necesita herramientas
Hay otra característica fundamental de los agentes.
No solamente razonan.
También pueden utilizar herramientas.
Una inteligencia artificial puede necesitar:
consultar legislación,
buscar jurisprudencia,
leer un expediente,
revisar un calendario judicial,
hacer un cálculo,
consultar una base interna,
comparar versiones,
crear una tarea,
generar un documento,
actualizar un registro.
Cada una de esas operaciones puede realizarse mediante herramientas distintas.
El agente actúa como una capa de coordinación.
Entiende qué necesita.
Selecciona la capacidad adecuada.
Obtiene el resultado.
Lo integra.
Eso permite superar otra limitación del chatbot.
El conocimiento jurídico no está contenido completamente dentro de un modelo.
Tiene que conectarse con fuentes y sistemas reales.
El futuro no será un modelo que “sepa todo”
Ésta es una distinción importante.
Podemos obsesionarnos con construir una inteligencia artificial que tenga dentro de sí todas las leyes, todos los precedentes y todo el conocimiento jurídico imaginable.
Pero esa información cambia.
Las leyes se reforman.
Los criterios evolucionan.
Los expedientes reciben nuevas actuaciones.
Las organizaciones producen nueva información.
El verdadero sistema jurídico inteligente probablemente no será aquel que memorice absolutamente todo.
Será aquel que sepa:
qué necesita consultar, dónde consultarlo, cómo verificarlo y cómo incorporar el resultado al asunto.
Es una diferencia parecida a la que existe entre memorizar una biblioteca y saber investigar extraordinariamente bien dentro de ella.
Esto permite especialización jurídica real
Aquí aparece una oportunidad enorme.
Un agente especializado en amparo no debería comportarse igual que uno especializado en contratos.
Uno laboral no debería seguir exactamente la misma metodología que uno administrativo.
Un agente de términos no debería tener el mismo objetivo que uno probatorio.
La especialización puede reflejarse en:
las fuentes,
las preguntas,
las reglas,
las herramientas,
los flujos,
los criterios de revisión,
y los puntos donde requiere intervención humana.
Entonces la IA jurídica deja de ser simplemente un lenguaje técnico colocado encima de un modelo general.
Empieza a incorporar cómo trabaja cada área del Derecho.
El peligro está en confundir autonomía con inteligencia
Hay que decir algo importante.
Un agente que puede hacer más cosas no necesariamente es mejor.
La autonomía es atractiva.
“Que investigue solo.”
“Que prepare el recurso.”
“Que lo presente.”
“Que haga todo.”
Pero cada nueva capacidad de ejecución aumenta también la superficie de riesgo.
Por eso la pregunta de diseño no debería ser:
“¿Cuánto podemos dejarle hacer?”
Sino:
“¿En qué etapas genera valor la autonomía y en cuáles necesitamos conservar deliberadamente una decisión humana?”
Un sistema puede tener capacidad técnica para presentar un escrito.
Eso no significa que deba decidir autónomamente presentarlo.
La capacidad y la autoridad no son lo mismo.
El agente debe saber cuándo detenerse
Ésta puede ser una de las características más importantes de una inteligencia artificial jurídica madura.
No sólo saber avanzar.
Saber detenerse.
Por ejemplo:
“Existen dos posibles medios de defensa y no puedo determinar cuál conviene sin conocer la prioridad del cliente.”
“Falta la constancia de notificación.”
“Esta decisión puede provocar la pérdida definitiva de un derecho.”
“El criterio jurisprudencial está dividido.”
“Se requiere autorización expresa antes de ejecutar.”
En esos momentos, el sistema no debería improvisar.
Debería escalar.
Presentar información.
Mostrar alternativas.
Explicar riesgos.
Y pedir una decisión.
Esto convierte la supervisión humana en una función estructural, no en una advertencia al final de la pantalla.
El abogado digital no es una persona artificial
El título puede prestarse a confusión.
Cuando hablo del “abogado digital” no me refiero a crear una entidad que sustituya completamente al profesionista.
Me refiero a construir una representación operativa de la metodología jurídica.
Un conjunto de agentes y funciones capaces de hacer parte del trabajo alrededor del abogado.
Identificar.
Ordenar.
Investigar.
Contradecir.
Recordar.
Alertar.
Preparar.
Pero siempre dentro de una arquitectura donde podamos distinguir:
qué hizo el sistema,
qué decidió el abogado,
qué falta decidir,
y qué información sustentó cada paso.
El abogado digital no debería borrar al abogado humano.
Debería permitirle operar con una infraestructura mucho más poderosa.
El despacho puede empezar a funcionar como un sistema
Esto también cambia la organización.
Hoy mucho conocimiento existe en individuos.
“El socio sabe cómo hacemos esto.”
“Pregúntale a este asociado.”
“Ese criterio lo vio fulano.”
“Ella sabe cómo calcula esos términos.”
Los agentes permiten convertir parte de esas metodologías en procesos reproducibles.
No para eliminar a las personas.
Sino para evitar que la organización tenga que reinventarse en cada asunto.
Un excelente abogado puede aportar una metodología.
Esa metodología puede estructurarse.
Después puede ejecutarse de manera consistente.
Y cuando el sistema encuentre una excepción, puede volver al abogado.
Eso crea algo muy poderoso:
palanca sobre el conocimiento profesional.
El socio puede dejar de revisar todo desde cero
Pensemos en el modelo tradicional.
El asociado investiga.
Prepara el borrador.
El socio revisa.
Muchas veces el socio tiene que reconstruir buena parte del problema para poder supervisarlo.
Ahora imaginemos un sistema que le presenta:
el problema,
los hechos relevantes,
las fuentes,
la estrategia propuesta,
las alternativas descartadas,
las principales objeciones,
las incertidumbres,
y el borrador.
El socio puede concentrarse mucho más rápidamente en la decisión realmente importante.
Eso no reduce su valor.
Puede aumentarlo.
La inteligencia artificial absorbe parte de la preparación necesaria para que el experto ejerza criterio.
Los agentes también pueden cambiar cómo formamos abogados
En el artículo sobre el abogado aumentado planteábamos una preocupación:
si la inteligencia artificial realiza muchas de las tareas con las que aprendían los abogados jóvenes, tendremos que construir nuevas formas de formación.
Los agentes pueden ayudar también ahí.
Porque un sistema no tiene que ocultar el proceso.
Puede hacerlo visible.
Un abogado joven podría observar:
qué problema fue identificado,
qué investigación se realizó,
qué alternativas aparecieron,
qué objeción destruyó una estrategia,
qué información faltaba,
y por qué finalmente se tomó determinada decisión.
Puede incluso exigírsele que confirme o contradiga determinados pasos.
La IA puede convertirse no sólo en una herramienta de producción.
También en una herramienta pedagógica.
Pero nuevamente depende del diseño.
Un sistema que entrega únicamente la respuesta final enseña muy poco.
Uno que expone estructura y contradicción puede enseñar muchísimo.
De copiloto a equipo digital
Durante los primeros años de la IA generativa se popularizó mucho una metáfora:
copiloto.
Es buena.
Una inteligencia artificial acompaña al usuario.
Sugiere.
Ayuda.
Pero los agentes permiten otra metáfora.
Un equipo digital.
No necesariamente un equipo completamente autónomo.
Pero sí distintas capacidades trabajando de manera coordinada.
Un agente recibe información.
Otro investiga.
Otro contradice.
Otro verifica.
Otro actualiza el expediente.
Otro genera tareas.
Y un abogado humano aparece en los puntos donde existe una verdadera decisión.
Esto se parece menos a utilizar una herramienta aislada.
Se parece más a operar una organización híbrida.
Y entonces aparece la cuestión de orquestación
Si tenemos múltiples agentes, alguien tiene que decidir:
cuál interviene,
en qué orden,
con qué información,
qué resultado recibe el siguiente,
qué ocurre si discrepan,
y cuándo termina el proceso.
Eso es orquestación.
Y probablemente será una de las capas más importantes del software jurídico futuro.
Porque el reto no será simplemente crear cientos de agentes.
Será conseguir que trabajen conjuntamente sin producir caos.
Un buen sistema necesita saber:
qué tipo de problema tiene enfrente,
qué capacidades necesita activar,
qué puede ejecutar automáticamente,
qué debe verificar,
y qué tiene que escalar.
La inteligencia deja entonces de estar solamente en cada agente.
También está en cómo organizamos su colaboración.
Más agentes tampoco significa mejor sistema
Existe el riesgo de convertir esto en una moda tecnológica.
Crear un agente para cada cosa.
Ponerles nombres.
Hacer que se hablen entre ellos.
Y asumir que, por ser más complejo, el sistema es más inteligente.
No necesariamente.
Cada agente adicional introduce costo.
Latencia.
Posibilidad de contradicción.
Errores.
Mayor dificultad para auditar.
La arquitectura correcta debería ser tan sencilla como permita el problema.
Algunas tareas necesitarán un agente.
Otras un flujo determinista.
Otras una simple regla.
Otras una base de datos.
Otras necesariamente una persona.
La inteligencia tecnológica también consiste en no utilizar IA donde no hace falta.
Las mejores arquitecturas jurídicas serán híbridas
Ésta es probablemente una conclusión importante.
No creo que el futuro pertenezca a un enorme modelo generativo tomando absolutamente todas las decisiones.
Probablemente veremos sistemas que combinan:
inteligencia artificial generativa,
reglas jurídicas estructuradas,
motores de cálculo,
bases de datos,
búsqueda,
herramientas documentales,
automatizaciones,
agentes especializados,
y decisiones humanas.
Cada capa tiene fortalezas distintas.
Para sumar días no necesitamos creatividad generativa.
Para interpretar una actuación quizá sí.
Para registrar un plazo necesitamos determinismo.
Para construir alternativas necesitamos razonamiento.
Para elegir una estrategia quizá necesitamos al abogado.
La arquitectura importa tanto como el modelo.
Ésta es exactamente la dirección que nos interesa en ELÍAS
La visión de ELÍAS parte de una pregunta:
¿Qué ocurre si en lugar de construir un chatbot jurídico construimos un Cerebro jurídico alrededor del expediente?
Un sistema que primero entienda qué tipo de problema tiene enfrente.
Que conozca la historia del asunto.
Que sepa qué parte representamos.
Que pueda activar distintas capacidades jurídicas según lo que necesite.
Por ejemplo:
una función para reconstruir hechos,
otra para identificar cuestiones jurídicas,
otra para investigación,
otra para contradicción,
otra para analizar procedencia,
otra para términos,
otra para estrategia,
otra para redacción.
Y después una capa que integre esos resultados.
No todos los asuntos necesitarán todo.
No todo tiene que ejecutarse siempre.
El sistema debe discernir qué trabajo jurídico necesita realizar antes de intentar responder.
Ahí está, para nosotros, una de las grandes diferencias entre un chatbot y un verdadero sistema jurídico inteligente.
El prompt dejará de ser el centro
Esto puede ser otra transformación silenciosa.
Hoy hablamos muchísimo de prompts.
Cómo preguntar.
Cómo dar instrucciones.
Cómo obtener una mejor respuesta.
Seguirá siendo importante.
Pero en un sistema agéntico maduro, el usuario no debería necesitar escribir un prompt extraordinariamente sofisticado cada vez.
Podría simplemente decir:
“Nos notificaron esto hoy. ¿Qué tenemos que hacer?”
Y el sistema debería saber que necesita:
leer la actuación,
entender el expediente,
identificar nuestra posición,
determinar posibles consecuencias,
investigar,
contradecir,
detectar términos,
y finalmente presentar al abogado las decisiones relevantes.
El conocimiento de cómo ejecutar el trabajo deja de estar completamente dentro del prompt del usuario.
Empieza a estar incorporado en la arquitectura.
Eso democratiza muchísimo el acceso a la capacidad tecnológica.
La interfaz también puede desaparecer
Quizá dentro de algunos años ni siquiera pensemos en “entrar a la IA”.
La nueva actuación llega.
El expediente se actualiza.
Los agentes trabajan.
Aparece una alerta:
“Esta resolución puede abrir un medio de defensa. Identificamos dos alternativas. La más probable vence el 18 de noviembre. Existen estas objeciones. Requiere decisión.”
El abogado entra porque existe algo que decidir.
No porque necesite recordar que tiene que preguntarle algo a un chatbot.
La inteligencia deja de ser una actividad separada.
Se vuelve infraestructura.
Y ése puede ser el verdadero final del paradigma ChatGPT.
No porque desaparezca la conversación.
Seguramente seguirá siendo una interfaz extraordinariamente útil.
Sino porque la IA dejará de actuar únicamente cuando nosotros pensemos en preguntarle.
El agente ideal no sustituye al abogado: prepara el punto de decisión
Creo que ésta resume la visión.
Un agente jurídico debería hacer todo aquello que permita llegar mejor preparado a una decisión.
Reunir información.
Ordenarla.
Relacionarla.
Investigar.
Comparar.
Contradecir.
Calcular.
Recordar.
Alertar.
Pero cuando aparezcan preguntas como:
¿qué riesgo está dispuesto a asumir el cliente?
¿debemos litigar o negociar?
¿cuál interpretación vamos a sostener?
¿qué argumento merece nuestra firma?
¿conviene ejercer este derecho?
entonces llegamos a otro nivel.
Ahí la inteligencia artificial puede seguir ayudando.
Pero el objetivo ya no debería ser simplemente avanzar automáticamente.
Debería conseguir que el abogado pueda ver con toda claridad qué está decidiendo y por qué.
De la respuesta al trabajo
ChatGPT nos enseñó algo extraordinario.
Que una máquina podía hablar de Derecho de una manera que, hasta hace muy poco, parecía imposible.
La siguiente generación tendrá que demostrar algo distinto.
Que una máquina puede participar disciplinadamente dentro de un proceso jurídico complejo.
Recordar.
Coordinar.
Investigar.
Contradecir.
Utilizar herramientas.
Actualizar conocimiento.
Y escalar decisiones.
Cuando eso ocurra, dejaremos de pensar en inteligencia artificial jurídica únicamente como:
“un lugar donde hago preguntas.”
Y comenzaremos a pensarla como:
“una infraestructura con la que trabajo.”
Ése será un cambio mucho más profundo.
El futuro de la inteligencia artificial jurídica probablemente no será una conversación interminable con un chatbot omnisciente.
Será una combinación de agentes especializados, reglas, fuentes, memoria, herramientas y abogados humanos trabajando alrededor de un mismo asunto.
No una inteligencia artificial intentando convertirse en abogado.
Sino un sistema completo diseñado para que el abogado pueda ejercer con una capacidad que antes simplemente no tenía.
Y ahí, probablemente, comienza el verdadero abogado digital.
Sobre el autor
Santiago Calderón Chávez es CEO & Co-Founder de ELÍAS, una plataforma de inteligencia artificial jurídica enfocada en transformar la manera en que los abogados trabajan con información, expedientes y procesos jurídicos.