En el Fedro (Diálogo platónico sobre el amor, el alma y la retórica filosófica.), Platón pone en boca de Sócrates una observación sobre los límites de la escritura: un texto puede transmitir ideas, pero no responder las preguntas de quien lo lee. Si una explicación nos resulta confusa, las palabras escritas no pueden aclararla ni adaptarse a nuestra duda; necesitamos interpretarlas o buscar otra explicación. 1
Más de dos mil años después, una parte de nuestra experiencia digital parece cambiar aquella escena. Frente a una herramienta de inteligencia artificial, podemos pedir una aclaración, solicitar un ejemplo o cuestionar una conclusión y recibir una nueva respuesta. Esa posibilidad no garantiza que lo dicho sea correcto, pero transforma nuestra manera de relacionarnos con la información.
Platón no estaba anticipando la inteligencia artificial. Su reflexión, sin embargo, permite plantear una pregunta actual: ¿qué cambia cuando, además de consultar documentos, empezamos a conversar con sistemas que elaboran respuestas?
La Web transformó nuestra relación con la información. La inteligencia artificial está modificando, además, nuestra manera de trabajar con ella. Ambas ampliaron posibilidades, alteraron actividades económicas y despertaron expectativas sobre el futuro. Sin embargo, entender la segunda como una simple repetición de la primera puede hacernos pasar por alto lo más importante.
Mi propuesta es observar tres movimientos que hoy conviven: buscar información en documentos y sitios; conversar con una IA para obtener explicaciones, comparar alternativas o preparar borradores; y delegar la ejecución de acciones, como enviar una comunicación o modificar un registro. No son etapas que se reemplazan entre sí: podemos combinarlas, pero cada una exige distintos controles y plantea consecuencias diferentes.
Internet, la Web y la IA no son lo mismo
Internet es la infraestructura de redes que permite intercambiar datos. La World Wide Web es uno de los servicios construidos sobre ella: un sistema de páginas y recursos enlazados que consultamos mediante navegadores. Tim Berners-Lee la desarrolló en el CERN a partir de 1989. En abril de 1993, esa institución puso el software de la Web en el dominio público, favoreciendo su difusión. 2
La inteligencia artificial comprende tecnologías diversas, algunas presentes desde hace años en buscadores, recomendaciones, traducción automática y otros servicios digitales. En este artículo me concentro principalmente en la IA generativa y en los sistemas que pueden utilizarla para ejecutar tareas: son los que están cambiando de manera más visible nuestra experiencia cotidiana.
Tampoco estamos ante dos mundos separados. Muchas herramientas de IA funcionan a través de la Web, consultan recursos publicados en ella o se incorporan a aplicaciones que ya utilizábamos. La comparación permite reconocer diferencias, pero no significa que una tecnología vaya a desaparecer para dejarle su lugar a la otra.
La semejanza más profunda: cambia lo que esperamos poder hacer
La Web no solo permitió realizar ciertas tareas más rápido. Modificó nuestras expectativas. Empezamos a considerar normal encontrar información a cualquier hora, comparar servicios desde casa, enviar documentos sin trasladarnos y comunicarnos con personas de otros lugares. Aquello que primero parecía una posibilidad extraordinaria terminó incorporándose a la vida cotidiana.
Ese cambio también alcanzó nuestra manera de buscar ayuda ante un problema. Antes de consultar a un profesional, muchas personas comenzaron a investigar por su cuenta: leer sobre un síntoma, comparar alternativas financieras o averiguar qué derechos podían corresponderles. La consulta profesional pasó a convivir con una búsqueda previa que podía aportar preguntas útiles, pero también información incompleta o conclusiones equivocadas.
En el ámbito jurídico, esa transformación se volvió visible en la relación entre abogado y cliente. Una persona puede llegar al estudio después de consultar normas, leer artículos o encontrar un caso aparentemente parecido al suyo. Ese recorrido puede ayudarla a explicar mejor lo que necesita. También exige distinguir qué información resulta aplicable, qué diferencias existen entre los casos y qué hechos todavía deben comprobarse.
La IA generativa introduce un nuevo paso en ese recorrido. Además de encontrar información publicada para un público general, podemos pedir una respuesta elaborada a partir de nuestra situación: describir un conflicto, solicitar una explicación y agregar circunstancias mediante preguntas sucesivas. En una consulta jurídica, esto puede significar pasar de buscar un modelo de contrato a pedir un borrador con determinadas condiciones, o de leer sobre un despido a solicitar un análisis de los hechos relatados.
Lo que cambia es la expectativa: empezamos a esperar que la tecnología trabaje con nuestro problema y nos entregue un resultado que parezca preparado para nosotros.
Esa posibilidad puede ser valiosa. Sin embargo, una respuesta adaptada al relato no equivale necesariamente a un análisis completo del caso. Podemos haber omitido un dato decisivo porque no sabíamos que importaba, y el sistema puede haber interpretado incorrectamente lo que le contamos. El problema se vuelve grave cuando esa respuesta se utiliza para resolver, únicamente con la IA, una cuestión que exige revisión profesional. Firmar un acuerdo, enviar una intimación o dejar transcurrir un plazo sobre esa base puede comprometer derechos y producir consecuencias difíciles de revertir. El abogado debe examinar los documentos, identificar hechos que faltan, comprobar las normas aplicables y evaluar los riesgos concretos. La claridad y el detalle de una respuesta pueden transmitir tranquilidad, pero no garantizan que se haya advertido aquello que podría cambiar por completo la solución.
La diferencia entre obtener una respuesta convincente y tomar una decisión adecuada para el caso se desarrolla con mayor profundidad en «Uso de la inteligencia artificial en la abogacía: criterio, estrategia y responsabilidad».
De buscar documentos a conversar con una respuesta
En una búsqueda tradicional, el usuario encuentra resultados, abre documentos y compara fuentes. Los buscadores influyen en ese recorrido al seleccionar y ordenar lo que muestran, pero suele quedar visible una separación entre la herramienta de búsqueda y el contenido consultado.
Una respuesta generativa puede reunir explicaciones de distintos orígenes en un texto único. Además, admite preguntas sucesivas: podemos pedir que aclare un término, incorpore una circunstancia o explique una excepción. Para alguien que no conoce el vocabulario de una materia, esa posibilidad representa una ayuda considerable.
La dificultad aparece cuando la comodidad de la respuesta desplaza la consulta de las fuentes. Un texto puede combinar información comprobable, interpretaciones y afirmaciones incorrectas sin que el lector advierta dónde termina cada una. El NIST (agencia gubernamental de EE. UU. que regula estándares tecnológicos y de ciberseguridad) identifica como un riesgo de la IA generativa la producción de contenido falso o erróneo presentado con seguridad, habitualmente denominada «alucinación». 3
Para un abogado argentino, no alcanza con que el sistema mencione una ley o agregue un enlace. Hay que comprobar el texto vigente, la jurisdicción, la fecha relevante y el alcance de la disposición. Una sentencia auténtica también puede estar mal interpretada o referirse a circunstancias que no se parecen a las del asunto que estamos analizando.
La posibilidad de preguntar de nuevo mejora la interacción. La posibilidad de comprobar la respuesta sigue dependiendo del acceso a las fuentes y de nuestra capacidad para examinarlas.
El trabajo cambia por tareas, aunque las consecuencias pueden alcanzar a toda la profesión
La Web modificó cómo conseguimos información, ofrecemos servicios y nos comunicamos. La IA puede intervenir directamente en actividades como resumir, clasificar, comparar y redactar. Esa diferencia explica parte del interés —y de la preocupación— que despierta entre quienes trabajan con conocimientos y documentos.
La Organización Internacional del Trabajo considera que la transformación de los empleos es el efecto más probable de la IA generativa en muchas ocupaciones, porque estas reúnen tareas distintas y varias siguen requiriendo intervención humana. Se trata de un análisis de exposición potencial, no de una garantía de conservación de cada puesto ni de una predicción específica sobre la abogacía argentina. 4
Pensemos en la revisión de un contrato. Una herramienta puede detectar diferencias entre versiones y preparar un cuadro de cambios. Eso reduce una parte del trabajo. Pero todavía será necesario determinar si una modificación beneficia al cliente, altera el equilibrio del acuerdo o introduce una obligación que no podrá cumplir.
El efecto económico tampoco es automático. El tiempo ganado puede destinarse a investigar mejor, atender más asuntos o reducir costos. También puede generar nuevas exigencias: respuestas más rápidas, presupuestos diferentes y mayor necesidad de explicar qué incluye el servicio profesional.
Por eso, decir que «la IA libera tiempo para tareas más importantes» expresa una posibilidad. Para que ocurra, hay que organizar el trabajo de modo que ese tiempo se convierta en mejor atención, análisis o control.
De conversar a delegar: cuando la IA ejecuta acciones
La Web siempre permitió más que leer: también comprar, transferir dinero, presentar formularios y automatizar procesos. Sería incorrecto describirla como una biblioteca pasiva. La diferencia actual está en que ciertos sistemas de IA pueden recibir un objetivo expresado en lenguaje natural y seleccionar pasos para intentar cumplirlo.
Podemos pedirle a una herramienta que prepare un correo. Si la conectamos con otros servicios y le damos los permisos necesarios, también podría enviarlo, registrar una respuesta o modificar información. Entre producir un borrador y ejecutar una acción hay un cambio importante de riesgo.
En un estudio jurídico, un error en una clasificación interna puede corregirse con relativa facilidad. Una comunicación enviada a una contraparte, en cambio, puede revelar información reservada, expresar una posición inconveniente o afectar una negociación.
La pregunta ya no es solamente si la respuesta es correcta. También debemos decidir qué acciones autorizamos, en qué momento interviene el profesional y cómo se detectará un error antes de que afecte a otra persona.
Esta cuestión se analiza en «Responsabilidad civil por IA agéntica: ¿quién responde por los daños?».
La IA también modifica la Web de quienes producen contenidos
Hay otra diferencia que merece atención: la Web permitió publicar contenidos y atraer lectores; las respuestas generadas por IA pueden satisfacer parte de una consulta sin que el usuario visite el sitio que aportó la información.
Un análisis de Pew Research Center sobre la navegación de 900 adultos en Estados Unidos encontró que, en las búsquedas estudiadas, los usuarios hicieron clic en un resultado tradicional en el 8 % de las visitas con resumen de IA, frente al 15 % de las visitas sin ese resumen. El estudio examinó búsquedas de marzo de 2025 y muestra una asociación observada en ese contexto, no una regla universal ni una medición del público argentino. 5
Para quienes publicamos artículos, esto plantea un problema concreto. Una explicación puede contribuir a una respuesta que recibe el lector sin que este conozca al autor, visite su página o comprenda los matices del análisis completo.
No considero que la consecuencia deba ser dejar de publicar. Sí creo que aumenta el valor de ofrecer algo reconocible: experiencia, ejemplos propios, argumentos fundamentados y una posición que el lector pueda identificar y discutir.
Apertura, concentración y dependencia: una historia que vuelve con otra forma
La Web se desarrolló sobre estándares abiertos que permitieron crear sitios y conectar recursos sin depender de una única autoridad. Berners-Lee ha señalado la importancia de esa universalidad y descentralización. 6 Con el tiempo, sin embargo, buena parte de nuestra experiencia digital pasó a estar mediada por buscadores, redes sociales y plataformas.
La IA presenta una tensión semejante. Hay modelos y herramientas con distintos grados de apertura, y equipos pequeños pueden crear aplicaciones útiles. Pero utilizar un modelo disponible es distinto de desarrollar uno desde cero: los sistemas más avanzados suelen requerir recursos importantes de cómputo, datos y personal.
Para un profesional, la cuestión práctica es cuánto depende de un proveedor. Si organiza todo su trabajo alrededor de una herramienta, deberá considerar qué ocurrirá si cambian el precio, las condiciones, las funciones o la disponibilidad del servicio. También importa conservar sus documentos y poder continuar trabajando cuando la plataforma falle.
La facilidad de acceso puede ampliar nuestra capacidad y, al mismo tiempo, aumentar una dependencia. Reconocer ambas cosas permite tomar decisiones más cuidadosas.
La privacidad cambia cuando la consulta contiene el caso completo
Para buscar información general sobre un contrato de alquiler, puede bastar con escribir algunas palabras. Para pedirle a una IA que analice ese contrato, probablemente incorporaremos el documento. La consulta puede pasar así de un tema general a nombres, domicilios, firmas y condiciones económicas concretas.
Ese desplazamiento importa. La Ley 25.326 establece principios de pertinencia y proporcionalidad de los datos, medidas de seguridad y deberes de confidencialidad. En un estudio jurídico, esas obligaciones deben considerarse junto con el secreto profesional. 7
La decisión debe comenzar por la finalidad. Si queremos mejorar la claridad de una cláusula, quizá alcance con un extracto sin identificadores. Si necesitamos analizar documentación completa, habrá que evaluar las condiciones del servicio, los accesos y las medidas de protección. La cantidad de información compartida debería responder a una necesidad concreta.
Sobre cuidados al incorporar documentación a estas herramientas, puede consultarse «Inteligencia artificial y secreto profesional: ¿puede un abogado cargar documentos de sus clientes?».
Acceder a una explicación no equivale a aprender a resolver el problema
La Web hizo posible consultar enormes cantidades de material. Pero disponer de una biblioteca no convierte automáticamente a alguien en experto. Con la IA, esa distancia puede resultar menos visible: una explicación adaptada a nuestras preguntas produce una sensación de comprensión inmediata.
Esa ayuda puede ser valiosa. Podemos pedir ejemplos, contrastar interpretaciones y detectar dudas. También podemos acostumbrarnos a recibir conclusiones sin reconstruir sus fundamentos. El NIST advierte sobre la confianza excesiva en resultados automatizados y sobre problemas en la relación entre las personas y estos sistemas. 3
En la formación jurídica, la pregunta es especialmente importante. Si la herramienta prepara la primera investigación y el primer borrador, ¿cómo aprenderá el profesional a reconocer una fuente insuficiente o una excepción relevante?
A mi juicio, la respuesta pasa por utilizar la IA de forma que el aprendizaje continúe: pedir objeciones, contrastar documentos y poder explicar qué se aceptó y qué se descartó. El resultado inmediato importa, pero también la capacidad que conservamos para evaluar el próximo.
Para profundizar en esta relación entre las capacidades de la IA y el criterio profesional, puede consultarse «La IA frente al razonamiento del abogado: ¿loros estocásticos o asistentes inteligentes?».
Conclusión
La experiencia de la Web nos recuerda que las tecnologías transforman hábitos, mercados y profesiones de manera desigual. Sus beneficios no aparecen todos juntos, sus riesgos no siempre se advierten al comienzo y sus efectos dependen también de decisiones humanas e institucionales. Ampliar el acceso a una herramienta abre posibilidades, pero aprovecharlas requiere conocimientos, organización y capacidad para reconocer sus límites.
La IA prolonga esa transformación y agrega una posibilidad particular: conversar con sistemas que elaboran resultados y, en ciertos entornos, ejecutan tareas. Eso puede ampliar nuestra capacidad de trabajo, pero también volver menos visible el recorrido entre la información recibida y la acción adoptada. Una respuesta que llega en segundos puede reunir afirmaciones comprobadas, supuestos e interpretaciones sin que resulte sencillo distinguirlos.
Por eso, la diferencia no se mide únicamente por la velocidad o la cantidad de tareas que podemos realizar. También importa qué estamos delegando y qué consecuencias puede tener un error. Pedir una explicación, preparar un borrador y autorizar una acción son usos distintos. Cuanto más directamente pueda afectar el resultado a los derechos o intereses de alguien, mayor deberá ser el cuidado con que lo examinemos.
En la abogacía, aprovechar esta capacidad exige mantener visible ese recorrido: qué hechos utilizamos, qué fuentes comprobamos, qué alternativas descartamos y por qué recomendamos una decisión. La tecnología puede ayudarnos en cada etapa. El servicio profesional conserva su valor cuando podemos dar cuenta de ellas ante la persona que confía en nosotros y explicar qué riesgos subsisten, incluso después de haber realizado un análisis cuidadoso.
Para quien consulta, la IA puede servir para ordenar lo ocurrido, comprender términos y preparar mejores preguntas. Pero esa ayuda puede convertirse en una falsa seguridad si lleva a resolver por cuenta propia una cuestión que exige revisar documentos, valorar pruebas o evaluar consecuencias jurídicas. La apariencia de una respuesta personalizada no garantiza que el caso haya sido examinado con la profundidad necesaria para tomar una decisión.
La Web nos acostumbró a tener información al alcance de la mano. La IA nos está acostumbrando a tener respuestas. Mi conclusión es que debemos aprovechar esa comodidad sin perder el hábito de investigar lo que todavía falta saber. El avance será más valioso si nos permite comprender mejor y decidir con mayores fundamentos. Cuanto más fácil resulte obtener una conclusión, más importante será reconocer cuándo aún no estamos en condiciones de actuar.
Notas y referencias
- ↩ Platón, Fedro, 275d–e. Referencia al pasaje mediante paráfrasis; texto consultado en la traducción inglesa de Benjamin Jowett. https://faculty.georgetown.edu/jod/texts/phaedrus.html
- ↩ CERN, The birth of the Web, historia del desarrollo de la World Wide Web y de la liberación de su software en 1993. https://home.cern/science/computing/the-birth-of-the-web/
- ↩a ↩b National Institute of Standards and Technology (NIST), Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1, julio de 2024, especialmente apartados sobre confabulación y configuración de la relación entre personas e IA. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf
- ↩ Paweł Gmyrek y otros / Organización Internacional del Trabajo, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, ILO Working Paper 140, 20 de mayo de 2025. https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
- ↩ Athena Chapekis y Anna Lieb / Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results, 22 de julio de 2025; análisis de navegación de adultos estadounidenses durante marzo de 2025. https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/
- ↩ Tim Berners-Lee, The Many Meanings of Open, World Wide Web Consortium, especialmente apartados sobre universalidad, descentralización y estándares abiertos. https://www.w3.org/DesignIssues/Open.html
- ↩ Ley 25.326, Protección de los Datos Personales, texto actualizado, especialmente arts. 4, 9 y 10. https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/64790/actualizacion