Todo esto empezó como un experimento. Un día se nos ocurrió poner a competir a la máquina con los humanos; queríamos chequear si los modelos de inteligencia artificial generativa podían superar a los abogados en las tareas de todos los días: revisar o escribir un contrato, contestar una tutela, escribir un derecho de petición.
Ver competir a las máquinas con la gente no es una idea nueva. En los comienzos de la revolución industrial eran comunes los concursos entre hombres y máquinas de vapor. La historia de John Henry es un clásico de esa literatura y una joya del corto cinematográfico. Henry era un esclavo recién liberado al que retaron a clavar una carrilera más rápido que un martillo a vapor. Si ganaba, él y sus amigos recibirían tierra y la posibilidad de una vida mejor. Si perdía, nada. Obvio, el corto es de Disney. John le gana al martillo a vapor y muere por el esfuerzo.
Probamos muchas cosas y nos divertimos. Revisamos unos pliegos de licitación para extraer los ítems que debe cumplir el proponente, conceptuamos sobre la posibilidad de usar la imagen del David de Miguel Ángel en la publicidad de una empresa, construimos una estrategia legal integral para un caso de derecho de familia. Y en velocidad nada le gana a la máquina. Diez páginas de un borrador de concepto sobre un contrato de concesión salen en minutos, y a un abogado ágil esa tarea le toma cuatro o cinco horas. En calidad, la varianza es alta. Algunos ejercicios superaron al abogado humano y en otros el humano ganó de lejos.
¿La inteligencia artificial puede impartir justicia? Cómo el modelo elegido puede cambiar quién gana
El trabajo del abogado, como el martilleo de Henry, es mucho más bello, heroico y brillante que lo que sale en una primera vuelta con la máquina. Pero el martilleo cansa, y al final es mejor cambiar el mazo de 20 kilos por un martillo a vapor. Con herramientas modernas, cualquiera supera la velocidad de John Henry, y ese martilleo también puede ser bello.
Lo que pasa con las competencias es que se agotan rápido. Después de un tiempo, uno ya sabe quién gana cada carrera y la pregunta deja de ser interesante. Lo que sí resultó interesante fue enseñar a hacerlo.
En el último año llevamos esto a públicos distintos. Una hora introductoria para jueces y empleados de despachos judiciales, un programa de 10 horas por módulos, sesiones con estudiantes de maestría que llegan al tema desde la academia y no desde el expediente. Lo que los separa es el miedo más que el nivel técnico.
El miedo mayor es que la máquina alucine. A todos nos ha pasado que se invente sentencias, cite leyes inexistentes o construya argumentos que parecen razonables en la superficie y que bajo escrutinio revelan el mismo sinsentido absurdo de una obra de Ionesco. Ese miedo se enseña mejor mostrándolo que explicándolo.
La demo en vivo vale más que 30 diapositivas. Uno le pide al modelo, frente al auditorio, jurisprudencia sobre un tema específico, y la sala ve nacer un radicado verosímil y falso. Después le pega una sentencia real y el resumen sale impecable. Misma herramienta, dos tareas opuestas. Nadie olvida eso.
Los otros miedos son más difíciles de tratar porque no siempre son los que la gente declara. Confidencialidad y alucinación aparecen en toda sala y son riesgos legítimos, pero cuando uno pregunta si esos argumentos funcionan también como resistencia gremial disfrazada de prudencia técnica, la discusión cambia de temperatura y aparece lo que de verdad preocupa a cada quien.
Y hay algo que solo se ve enseñando. Ethan Mollick lo llama el problema de los cyborgs secretos. Una minoría usa las herramientas oficiales de su entidad y muchos más las usan por su cuenta, callados, porque temen que mostrar su productividad les vuelva en más trabajo o en una sanción.
La IA no te va a ahorrar horas como abogado, te va a cambiar el negocio
En Colombia eso tiene una vuelta propia. La Corte Constitucional de Colombia resolvió en la T-323 de 2024 el caso de un juez de Cartagena que transcribió en su sentencia las preguntas que le hizo a ChatGPT, y no prohibió la herramienta: fijó reglas de transparencia y verificación humana.
De ahí sale una hipótesis que planteo siempre en clase: si declarar el uso de una herramienta lo expone a uno a una nulidad, a una queja disciplinaria o a un titular de prensa, la regla de transparencia pudo haber producido cyborgs secretos por puro incentivo perverso. Cuando pregunto esto en una sala de servidores judiciales, nadie levanta la mano, la sala se queda muy callada.
Ese silencio dice más sobre el estado del asunto que cualquiera de nuestras competencias. La gente ya está trabajando con la máquina. Lo que falta es poder decirlo en voz alta, discutir dónde falla y aprender de lo que el de al lado ya descubrió. La verdadera revolución no está en reemplazar al abogado, sino en liberar su capacidad de hacer las preguntas que solo un humano puede formular.
*Alejandro Peláez es investigador y profesor en temas de justicia, tecnología y gestión pública en el Laboratorio de Justicia y en la Universidad de los Andes.
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