"Entramos en la era de la confianza. Cuanto más poderosa sea la tecnología, más importante será la credibilidad humana. Cuanto más fácil sea fabricar palabras, imágenes y apariencias, mayor valor tendrá algo que ninguna máquina puede producir por decreto: merecer la confianza de los demás", Javier Treviño, SDP Noticias.
Durante los últimos dos años, la conversación sobre inteligencia artificial en el sector legal ha estado dominada por una pregunta: ¿qué pueden hacer las plataformas? ¿Qué tan rápido responden, cuántas fuentes consultan, qué tan bien redactan, qué tan seguras son y cuántas firmas las utilizan?
Es una conversación necesaria, pero ya no es suficiente. Para las firmas de abogados y los departamentos jurídicos de las empresas, es decir, los clientes, particularmente en Latinoamérica, la pregunta relevante es otra: ¿cuánto valor económico genera realmente la inteligencia artificial y cuánto de ese valor puede captar la firma?
Ahorrar tiempo no equivale necesariamente a facturar más por las eficiencias generadas, vender más capacidad o generar mayor utilidad. Ahorrar tiempo es relativamente fácil. Monetizarlo es otra cosa.
Capital privado en firmas de abogados: cómo se está transformando el futuro del mercado legal
Harvey, Legora y una carrera que apenas comienza
Harvey y Legora se han convertido en dos de las referencias más visibles de la nueva generación de IA Legal. La pregunta habitual es cuál es mejor. Pero quizá esa tampoco sea la pregunta correcta.
Mi socia, Patricia Villa Berger, resume de manera directa cómo algunas firmas están tomando estas decisiones: "Compran porque las utilizan los cool guys de Nueva York".
La frase tiene más fondo del que parece.
En una industria construida alrededor de la reputación, los precedentes y el comportamiento de pares, es comprensible que las decisiones tecnológicas también incorporen un componente de validación social. Si las firmas que consideramos referentes utilizan determinada plataforma, existe una poderosa tentación de concluir que nosotros también deberíamos hacerlo.
Pero eso no es un análisis de inversión.
Para una firma de abogados, especialmente fuera de Estados Unidos y Reino Unido, la pregunta relevante debería ser: ¿Cuál produce mayor valor económico capturable en relación con su costo total? La marca, la tecnología, la experiencia de usuario y la integración con los sistemas de la firma importan. Pero ninguno de esos factores sustituye al ROI.
También existe otra dimensión que las firmas deberían observar: la economía de quienes les venden estas plataformas.
Capital privado para firmas legales: respuestas para diez preguntas clave
Las valuaciones también importan
El crecimiento de las principales compañías de IA Legal ha sido extraordinario.
Harvey pasó, en un periodo sorprendentemente corto, por valuaciones de aproximadamente US$3,000 millones, US$5,000 millones, US$8,000 millones, US$11,000 millones y, en septiembre de 2026, US$15,500 millones. Esta última valuación llegó con una nueva ronda de US$550 millones. Legora también ha experimentado una aceleración extraordinaria en capital, clientes y valuación.
Estos números no interesan únicamente a los inversionistas. También deberían interesar a los clientes. Una valuación de varios miles de millones de dólares incorpora una expectativa igualmente extraordinaria sobre los ingresos futuros de la compañía. El capital exige crecimiento, y mucho. Eso significa más clientes, más usuarios por cliente, más productos, mayor penetración dentro de cada organización y, eventualmente, más ingresos por usuario.
Las firmas de abogados y los departamentos jurídicos de las empresas no son simples espectadores de esas valuaciones: son quienes tendrán que producir los ingresos que las justifiquen.
Por eso, cuando una firma evalúa a un proveedor de IA Legal, no debería analizar únicamente el producto actual. También debería entender la trayectoria económica que ese proveedor necesita recorrer. Esa trayectoria puede influir en precios, condiciones contractuales, bundling de productos y dependencia tecnológica.
Las firmas de abogados invierten en IA, ¿pero pueden demostrar si realmente funciona?
Hagamos números
Tomemos un escenario razonable. Supongamos que una buena plataforma de IA permite ahorrar, en promedio, 120 horas anuales por facturador, es decir, 10 horas al mes. El problema es que esas 120 horas no se convierten automáticamente en dinero.
Una parte será simplemente tiempo que el abogado deja de trabajar. Otra permitirá responder más rápido al cliente. Otra se utilizará para hacer mejor el mismo trabajo. Solo una fracción podrá convertirse en capacidad adicional facturable, mejores precios, mayor volumen o reducción efectiva de costos.
Supongamos que la firma consigue capturar económicamente el 35 % de esas horas. Son 42 horas al año. Si atribuimos a cada una una contribución económica de US$300, el valor potencial generado sería de aproximadamente US$12,600 por facturador al año.
Ahora podemos empezar a hablar seriamente de precios.
Si una firma exige un retorno mínimo de tres veces su inversión, debería estar dispuesta a pagar alrededor de US$4,200 anuales por facturador como máximo, y probablemente menos.
En Latinoamérica, una zona razonable estaría más cerca de US$2,000 a US$3,000 por facturador al año, dependiendo del mercado, las tarifas, la mezcla de prácticas y, sobre todo, la capacidad real de capturar las eficiencias.
La regla es sencilla: por debajo de US$3,000 por facturador, una plataforma de IA legal puede ser económicamente defendible con buenos niveles de adopción. Entre US$3,000 y US$5,000, el ROI debe estar demostrado. Entre US$5,000 y US$8,000, ahorrar tiempo ya no es suficiente. La tecnología debe modificar procesos, staffing, pricing o capacidad productiva. Por encima de US$8,000 por facturador, la plataforma tendría que empezar a sustituir costos relevantes de la organización. De lo contrario, las matemáticas se vuelven difíciles.
Deja de chatear con la IA: ponla a trabajar
El problema latinoamericano
Aquí aparece una diferencia que suele perderse cuando importamos la conversación tecnológica estadounidense. Una hora de abogado no vale económicamente lo mismo en Nueva York, Londres, Bogotá, Lima, São Paulo o Ciudad de México. El software, en cambio, puede costar prácticamente lo mismo. Ese desacoplamiento importa.
Una plataforma diseñada y valuada alrededor de la economía de las grandes firmas estadounidenses puede producir resultados tecnológicos extraordinarios y, aun así, tener dificultades para justificar el mismo precio en Latinoamérica. No porque las firmas latinoamericanas sean menos sofisticadas, sino porque la economía de su hora es distinta.
Esto plantea un desafío para Harvey, Legora y cualquier proveedor que aspire a convertirse en una plataforma verdaderamente global. Para continuar creciendo tendrán que salir de sus mercados naturales, pero conforme se alejen de las economías de las grandes firmas estadounidenses y británicas encontrarán mercados con tarifas menores y, por lo tanto, con una capacidad distinta para monetizar las eficiencias que genera su tecnología.
La expansión internacional puede producir una paradoja: necesitan nuevos mercados para justificar su crecimiento, pero esos mercados pueden tener menor capacidad económica para soportar sus precios. Eso probablemente obligará a desarrollar modelos de pricing más sofisticados. No necesariamente más baratos, pero sí diferentes.
Leopoldo Hernández Romano en conversación con Fernando Peláez-Pier | Podcast LexLatin
Una firma de 250 abogados
Pongamos dimensiones al problema. Si aceptamos como referencia una inversión sostenible de US$2,000 a US$3,000 anuales por facturador, una firma de 250 abogados tendría un presupuesto económicamente razonable de aproximadamente US$500,000 a US$750,000 anuales. Una firma de 500 abogados, entre US$1 millón y US$1.5 millones. Son cantidades relevantes, pero también establecen límites.
Una firma latinoamericana no debería preguntar cuánto cobran Harvey, Legora o cualquier otra plataforma y después intentar justificar internamente el gasto. Debería hacer exactamente lo contrario: primero, determinar cuánto valor puede generar y capturar; después, definir cuánto puede pagar; y finalmente, negociar con los proveedores.
El verdadero problema no es la licencia
Hay además un error frecuente en estos análisis: comparar únicamente el precio de las plataformas.
El costo relevante es el total cost of ownership: implementación, integraciones, seguridad, knowledge management, capacitación, tiempo de los abogados dedicado a aprender, administración de la plataforma y cambio de procesos. Y, cada vez más importante, el costo futuro de cambiar de proveedor.
Las firmas están empezando a construir workflows, conocimiento institucional y procesos alrededor de estas plataformas. Eso genera valor, pero también dependencia. El vendor lock-in puede convertirse en uno de los grandes temas de la siguiente etapa de IA legal.
Elegir una plataforma hoy no significa necesariamente comprometerse con ella durante 10 años, pero construir buena parte de la operación de la firma alrededor de una sola plataforma puede hacer que el cambio sea considerablemente más caro de lo esperado.
La IA no te va a ahorrar horas como abogado, te va a cambiar el negocio
¿Y si Harvey y Legora no son el final de la historia?
Existe otra pregunta que vale la pena plantear: "¿Quiénes serán realmente los grandes ganadores de IA legal dentro de 10 años?".
Hoy Harvey y Legora ocupan una posición privilegiada porque han construido productos específicamente diseñados para abogados. Pero detrás de ellas existen compañías con recursos, infraestructura, distribución y capacidad tecnológica de una escala completamente diferente: Microsoft, Alphabet, OpenAI y Anthropic. Para cualquiera de ellas, el mercado legal puede ser atractivo no necesariamente como un negocio independiente, sino como parte de una plataforma empresarial mucho mayor.
Eso puede cambiar radicalmente la economía competitiva.
Microsoft, por ejemplo, no necesita maximizar el ingreso por abogado de una aplicación jurídica si esta incrementa el valor de un ecosistema empresarial más amplio. Alphabet puede pensar de manera similar. OpenAI o Anthropic podrían profundizar verticalmente en determinadas industrias o permitir que terceros construyan soluciones jurídicas cada vez más sofisticadas sobre sus modelos. También es posible que algunas de las plataformas actuales terminen formando parte de organizaciones tecnológicas mayores.
No sabemos cuál será el resultado, pero sí sabemos algo: la estructura competitiva de IA legal dentro de cinco años probablemente será muy distinta de la actual. Eso vuelve todavía más importante evitar dependencias tecnológicas difíciles de revertir.
La paradoja de la productividad
Hay, finalmente, una contradicción más profunda. Durante décadas, la economía de las firmas de abogados estuvo construida alrededor de horas. Ahora están comprando tecnología cuyo principal beneficio consiste precisamente en reducirlas. Si un trabajo que antes requería 10 horas ahora requiere 6, la firma creó 4 horas de eficiencia. Pero si continúa cobrando exclusivamente por hora, quizá acaba de reducir sus ingresos.
La IA puede mejorar radicalmente la productividad del abogado y, simultáneamente, deteriorar la economía de una firma que no cambie su modelo comercial. Por eso, el verdadero ROI de la inteligencia artificial no estará únicamente en trabajar más rápido: estará en la capacidad de las firmas para capturar el valor de trabajar mejor y más rápido.
Eso exige discutir pricing, leverage, staffing, utilización, capacidad, márgenes y propuesta de valor al cliente, es decir, estrategia y modelo de negocio.
Inteligencia artificial en las firmas de abogados: por qué más velocidad no significa más negocio
¿Quién va a formar a los abogados que la IA está haciendo más eficientes?
Existe otro problema que merece tanta atención como el financiero. Durante décadas, una parte importante de la formación de los abogados ocurrió haciendo precisamente el trabajo que hoy empieza a realizar la inteligencia artificial.
Pensemos en un due diligence. Generaciones de pasantes y abogados jóvenes aprendieron a entender una compañía revisando cientos o miles de documentos: contratos, estatutos, actas, créditos, garantías, permisos y litigios. Era trabajo lento, en ocasiones tedioso ,y muchas veces altamente facturable. Pero también era entrenamiento.
El abogado joven aprendía a identificar qué era relevante y qué no, reconocer patrones, detectar una cláusula inusual, relacionar documentos, entender dónde podía esconderse un riesgo y formular preguntas. Después de revisar 100 contratos, el contrato 101 se veía de manera distinta.
Hoy una plataforma puede realizar una parte considerable de ese trabajo en minutos. Desde la perspectiva de eficiencia, es extraordinario. Desde la perspectiva económica, desaparecen horas que antes se facturaban. Pero existe una tercera consecuencia, potencialmente más importante: ¿qué sucede con el aprendizaje que estaba incorporado en esas horas?.
Si la máquina revisa los primeros 100 contratos, ¿cómo aprende el abogado joven a reconocer qué tiene de extraño el contrato 101?
El problema no se limita al due diligence. La investigación jurídica, la revisión documental, la comparación de precedentes, la elaboración de cronologías, la preparación de primeros borradores y muchas otras tareas tradicionalmente asignadas a abogados jóvenes empiezan a ser realizadas o profundamente asistidas por inteligencia artificial.
No tendría sentido conservar trabajo ineficiente únicamente para entrenar abogados, pero tampoco podemos asumir que las habilidades que ese trabajo desarrollaba aparecerán espontáneamente.
La IA rompe también el modelo de aprendizaje
Las firmas han operado durante décadas con un modelo de aprendizaje particular. Los jóvenes aprendían trabajando para abogados con mayor experiencia y el cliente pagaba buena parte de ese aprendizaje porque el trabajo realizado era necesario para producir el resultado final.
Era simultáneamente producción, formación y facturación.
La inteligencia artificial empieza a separar esas tres dimensiones. Una tarea puede seguir siendo necesaria, pero ya no requerir 20 horas de un abogado joven. Puede requerir 20 minutos de una plataforma y una hora de revisión.
Eso es positivo para el cliente, pero obliga a la firma a responder una pregunta que durante décadas no necesitó formular con precisión. ¿Cómo vamos a formar a nuestros abogados cuando el cliente ya no pague por buena parte del trabajo con el que antes aprendían?
La respuesta no puede consistir en pedirle al abogado joven que simplemente revise lo que produjo la IA. Para supervisar correctamente una respuesta hay que saber lo suficiente para identificar cuándo está equivocada. Ese conocimiento tiene que adquirirse en algún lugar.
Existe el riesgo de crear una generación de abogados extraordinariamente eficientes en el uso de estas herramientas, pero que no necesariamente dominen las habilidades necesarias para cuestionarlas. Ese sería un problema mucho más serio que perder algunas horas facturables.
Habrá que rediseñar la formación
Las firmas tendrán que convertir en explícito un proceso de aprendizaje que históricamente ocurrió de manera relativamente orgánica. Eso probablemente significará dedicar tiempo no facturable a una formación que antes estaba incorporada al trabajo facturable.
Los abogados jóvenes tendrán que seguir revisando contratos, construyendo argumentos, investigando problemas y preparando documentos, aunque una máquina pudiera hacerlo más rápido, pero tendrán que hacerlo de otra manera.
Podemos imaginar, por ejemplo, que un abogado joven analice primero un grupo de documentos y después contraste sus conclusiones con las de la IA. También que reciba el resultado producido por la plataforma sin aceptar sus conclusiones y tenga que identificar errores, omisiones y riesgos. O que trabaje sobre transacciones terminadas para reconstruir por qué determinados asuntos fueron considerados materiales.
La inteligencia artificial puede convertirse también en una extraordinaria herramienta de entrenamiento, pero solo si la firma diseña ese entrenamiento.
Esto tiene consecuencias económicas. El costo de desarrollar talento que antes estaba parcialmente financiado por los clientes tendrá que ser absorbido en mayor medida por la firma.
Por lo tanto, al calcular el ROI de IA legal quizá tengamos que introducir una variable adicional: el costo de reconstruir el modelo de formación que la propia tecnología está desplazando.
El tiempo que se recupera: el presente de la IA legal ya no se juega en la adopción, sino en el impacto
La métrica que falta
Las firmas suelen medir adopción, número de usuarios, número de prompts, documentos procesados y usuarios activos. Todo eso es útil. Pero ninguna de esas métricas responde la pregunta que realmente importa: ¿estamos ganando más dinero gracias a esta inversión?
Las firmas deberían empezar a medir algo más cercano a AI Economic Value Captured. No cuánto utilizamos la inteligencia artificial, sino cuánto valor capturamos gracias a ella.
Esto incluye horas liberadas que se convirtieron en nueva capacidad, incremento en realization, mejora de márgenes, reducción de write-offs, mayor velocidad de respuesta, nuevos asuntos obtenidos, trabajo que antes no era rentable y ahora sí lo es, y reducción efectiva de costos.
Y habría que añadir otra dimensión: ¿qué está sucediendo con el desarrollo de nuestros abogados? Porque una firma que consiga aumentar su productividad en el corto plazo, pero deteriore su capacidad para formar a la siguiente generación de abogados, difícilmente podrá considerar exitosa su transformación. Entonces podremos distinguir entre adopción tecnológica y transformación económica y organizacional.
La IA no te va a ahorrar horas como abogado, te va a cambiar el negocio
Dos economías que tendrán que encontrarse
Una última reflexión. Por un lado están las compañías de IA legal. Han levantado enormes cantidades de capital y han alcanzado valuaciones que exigen tasas extraordinarias de crecimiento. Necesitan penetrar más firmas, vender más licencias, aumentar el ingreso por cliente y expandirse internacionalmente.
Del otro lado están las firmas de abogados. Tienen límites claros determinados por su capacidad financiera, sus niveles de rentabilidad y el valor económico que realmente pueden capturar de estas herramientas. Las necesidades de la oferta impulsan un crecimiento acelerado de los ingresos. La capacidad financiera y la rentabilidad de las firmas establecen un límite a cuánto pueden pagar.
En algún punto, ambas tendrán que encontrarse.
Quizá mediante precios distintos por mercado, nuevos modelos basados en consumo o valor, consolidación, o porque las grandes plataformas tecnológicas reduzcan radicalmente el costo de algunas capacidades que hoy parecen diferenciadas. Todavía no lo sabemos.
Lo que sí sabemos es que comprar IA legal exclusivamente porque otras firmas lo están haciendo no constituye una estrategia. Las firmas deberían experimentar, medir, comparar y negociar. Pero también tendrán que hacerse preguntas más difíciles:
- ¿Cómo vamos a capturar económicamente la eficiencia que estamos comprando?
- ¿Cómo vamos a cobrar por un trabajo que ahora podemos hacer en una fracción del tiempo?
- ¿Cómo vamos a desarrollar a los abogados jóvenes cuando desaparezca una parte del trabajo con el que tradicionalmente aprendían?
- ¿Y quién asumirá el costo de esa formación cuando ya no pueda incorporarse de la misma manera a la factura del cliente?
La gran discusión de IA legal está dejando de ser tecnológica. La tecnología ya demostró que puede hacer mucho. Ahora los proveedores tendrán que demostrar que pueden hacerlo a un precio económicamente sostenible.
Y las firmas tendrán que demostrar algo bastante más complejo: que saben capturar el valor que la tecnología promete sin destruir, en el proceso, la economía y el talento sobre los que construyeron su negocio.
*Leopoldo Hernández Romano es managing partner de KermaPartners.
Add new comment