Qué revisar en las funciones y condiciones de una plataforma de inteligencia artificial para incorporarla al trabajo jurídico con supervisión profesional.
Las plataformas de inteligencia artificial pueden ayudar a organizar documentos, encontrar inconsistencias y preparar borradores. Elegirlas con criterio profesional exige comprender sus funciones, las condiciones del servicio y cómo verificar sus resultados.
Imaginemos una situación habitual. Un abogado reúne la demanda, la contestación y varios anexos, los carga en una plataforma de IA y pide una cronología de los hechos controvertidos. En pocos minutos obtiene un informe claro, ordenado y aparentemente útil. Antes de aprovecharlo, necesita resolver dos cuestiones diferentes: qué información llegó a leer el sistema y qué ocurrió con los archivos que recibió. Puede haber omitido un anexo decisivo. También puede haber generado copias, enviado fragmentos a otro proveedor o conservado contenido bajo condiciones que el profesional desconocía. Cada posibilidad debe comprobarse en el servicio concreto.
Como abogado y programador, me interesa evaluar estas herramientas desde ambas perspectivas. Una plataforma puede ofrecer una experiencia excelente y tener condiciones inadecuadas para determinada documentación. Otra puede brindar garantías relevantes y, sin embargo, analizar mal los materiales. La utilidad, la protección de la información y la adecuación jurídica requieren evaluaciones propias.
La primera decisión es qué tarea queremos resolver
Antes de comparar plataformas, conviene definir el trabajo. Buscar jurisprudencia, contrastar versiones de un contrato y resumir un expediente son tareas diferentes. No requieren las mismas fuentes, funciones ni cantidades de información.
Si necesito revisar una cláusula, quizá alcance con un extracto preparado para esa finalidad. Si busco antecedentes sobre una cuestión jurídica, probablemente pueda formularla sin identificar al cliente. Si quiero reconstruir una secuencia documental, necesitaré controlar qué piezas fueron incorporadas y cómo se relacionan.
Esta definición permite evaluar el servicio con una pregunta concreta: ¿puede resolver esta tarea con la información que corresponde compartir? También evita convertir la carga del expediente completo en un paso automático.
Quién recibe el archivo: plataforma, modelo y otros servicios
La plataforma es el servicio con el que interactuamos. El modelo es el componente que genera las respuestas. Pueden pertenecer a empresas diferentes. Una aplicación jurídica puede combinar un modelo externo, almacenamiento en la nube, extracción de texto, búsqueda jurisprudencial y herramientas adicionales.
Para evaluar esa arquitectura, pediría identificar quién presta el servicio, qué terceros procesan el contenido y con qué finalidad. Una API es una vía de comunicación entre programas: que una plataforma utilice una API de un proveedor conocido no significa que adopte automáticamente todas las garantías de sus otros productos.
También preguntaría qué conserva la aplicación intermediaria. Aunque el proveedor del modelo tenga una política restrictiva, la plataforma podría almacenar documentos, conversaciones o informes bajo sus propias condiciones. Hay que revisar ambos niveles.
La expresión «IA para abogados» describe una orientación comercial. Su valor profesional debe demostrarse mediante funciones, fuentes, controles y compromisos verificables.
La legalidad del uso depende del caso y de las condiciones
La evaluación jurídica comienza por el secreto profesional. En la Provincia de Buenos Aires, por ejemplo, las Normas de Ética Profesional incluyen confidencialidad y documentos reservados, y establecen una obligación de secreto que no queda dispensada por la autorización del cliente. Las reglas de la jurisdicción en la que se ejerce deben examinarse específicamente. 1
A ello se suma la Ley 25.326: finalidad, pertinencia de los datos, fundamento del tratamiento, seguridad, confidencialidad y condiciones para su cesión o procesamiento por terceros. El artículo 25 regula la prestación de servicios informatizados de datos personales. 2
Por eso, mi propuesta es evaluar la licitud de la operación concreta, además de las características del producto. ¿Qué información se comunica, para qué, a quién y bajo qué obligaciones? El cliente tampoco puede disponer indiscriminadamente de los datos de testigos, trabajadores, familiares o contrapartes.
Si existe tratamiento en el exterior, corresponde revisar el régimen de transferencias internacionales y el mecanismo aplicable. La Agencia de Acceso a la Información Pública (AAIP) informa sobre destinos con protección adecuada y garantías contractuales para otros supuestos. La nacionalidad de la empresa o la ubicación de un servidor, consideradas aisladamente, no resuelven el análisis. 3
Que una sentencia sea accesible públicamente puede modificar la evaluación, pero no convierte cualquier reutilización en irrestricta. El expediente del estudio, además, puede reunir información reservada que nunca integró esa publicación.
Preparar una copia para trabajar también exige cuidado. La disociación supone que la información no pueda asociarse a una persona determinada o determinable. Reemplazar nombres por iniciales puede ser insuficiente si permanecen domicilios, números de causa o hechos identificadores. 2 Revisaría, además, nombres de archivo, comentarios y metadatos. Si se ocultan datos en un PDF, comprobaría que no sigan recuperándose al seleccionar o extraer su texto. El original debe conservarse separado de la copia preparada.
La autorización del cliente: qué puede habilitar y qué límites conserva
Informar al cliente sobre el tratamiento de su información y obtener su consentimiento, cuando corresponda, forma parte de la evaluación. La Ley 25.326 exige que el consentimiento sea libre, expreso e informado, y contempla excepciones, como ciertos tratamientos necesarios para desarrollar una relación profesional. La AAIP explica estos requisitos y supuestos. 2
Mi criterio es no presumir que el encargo profesional autoriza cualquier carga en una IA. Hay que justificar si la operación resulta necesaria y qué fundamento permite realizarla. Cuando se recurra al consentimiento, conviene documentarlo antes del envío y delimitar el uso, en lugar de incluir una cláusula amplia de aceptación de tecnologías.
Para que el cliente comprenda la propuesta, explicaría qué tarea realizará la plataforma, qué documentos o categorías de datos necesita, quiénes los recibirán, las condiciones relevantes de conservación y las posibles transferencias al exterior. También aclararía las alternativas disponibles y cómo puede ejercer sus derechos. Recomiendo conservar esa información junto con la decisión y revisar su alcance si cambia el servicio o la finalidad.
La autorización para tratar datos personales no equivale a una dispensa del secreto profesional. En la Provincia de Buenos Aires, el artículo 11 de las Normas de Ética impide aceptar que el propio confidente exima al abogado de esa obligación. Por eso, incluso una autorización específica debe acompañarse de un uso compatible con el deber de reserva y de garantías suficientes. 1
El consentimiento del cliente tampoco habilita por sí solo el tratamiento de datos de otras personas que aparecen en el expediente. Para esos datos corresponde evaluar el fundamento aplicable y reducir el contenido a lo necesario. Obtener una firma no reemplaza la selección del material ni la evaluación del proveedor.
La marca y la suscripción no dicen todo sobre la privacidad
Conviene identificar el producto exacto, el tipo de cuenta y las funciones habilitadas. Un servicio de consumo, una contratación empresarial y una integración por API pueden estar sujetos a condiciones diferentes. Pagar una suscripción individual no prueba, por sí solo, que exista un acuerdo adecuado para documentación profesional.
La documentación de los proveedores ilustra estas diferencias:
- Anthropic indica que, por defecto, no utiliza las entradas y salidas de sus productos comerciales para entrenar modelos. Distingue ese régimen de sus productos de consumo y contempla situaciones como el envío voluntario de comentarios o reportes. 4
- Google explica, en el aviso de privacidad de Gemini Apps, usos de la información y supuestos de revisión humana. También aclara que ciertas conversaciones revisadas pueden conservarse aunque se elimine la actividad. Ese aviso corresponde a los servicios que define, y no debe trasladarse automáticamente a cualquier producto empresarial de Google. 5
- Microsoft documenta compromisos empresariales para Copilot y Copilot Chat, incluyendo la exclusión del entrenamiento de modelos fundacionales para el contenido indicado. Señala, además, que las búsquedas web tienen un tratamiento propio y que deben revisarse las condiciones de los agentes utilizados. 6
- OpenAI distingue entre los espacios personales de ChatGPT y sus servicios empresariales y API. En los espacios personales, incluidos los planes Plus y Pro, el uso de conversaciones para entrenamiento está habilitado por defecto y puede desactivarse desde los controles de datos, mediante la opción «Mejorar el modelo para todos». Al desactivarla, las conversaciones nuevas quedan excluidas del entrenamiento. En ChatGPT Business, Enterprise, Edu y la API, el contenido no se utiliza para entrenar modelos por defecto. 7
Estos ejemplos proceden de documentación oficial; no constituyen una recomendación de contratación ni una prueba independiente del funcionamiento interno. Su enseñanza es práctica: hay que leer las condiciones aplicables a la cuenta que efectivamente se utilizará.
«No entrenamos con tus datos» responde solo una pregunta
Excluir el contenido del entrenamiento es una garantía relevante. Todavía quedan por revisar el almacenamiento, los accesos, la conservación, las copias de respaldo y los servicios conectados.
Anthropic, por ejemplo, distingue en su documentación comercial entre el historial visible y la eliminación posterior en sus sistemas. También establece excepciones y diferencias según el producto o la función. La retención debe comprobarse para el servicio contratado y sus condiciones particulares. 8
Antes de usar información reservada, pediría respuestas documentadas a estas preguntas:
- ¿Se conservan el archivo original, su texto extraído y el informe generado?
- ¿Quién puede acceder por soporte, seguridad o administración?
- ¿Qué se elimina al borrar una conversación o cerrar la cuenta, y en qué plazo?
- ¿Qué excepciones afectan a los registros y las copias de respaldo?
- ¿Qué ocurre al valorar una respuesta, reportar un error o compartir un enlace?
Del mismo modo, el cifrado protege determinados riesgos, pero hay que conocer su alcance. El cifrado durante la transmisión y el almacenamiento no equivale necesariamente a impedir que el proveedor procese el contenido. Una promesa de confidencialidad necesita una explicación compatible con la arquitectura del servicio.
Subir un expediente completo no demuestra que la IA haya leído todo
El control documental merece tanta atención como la privacidad. Un PDF puede contener texto seleccionable, páginas escaneadas, tablas, imágenes y anexos de calidad desigual. El OCR, o reconocimiento óptico de caracteres, convierte imágenes en texto, pero su resultado debe comprobarse: una fecha, un signo o un importe mal extraído pueden cambiar el análisis.
También importa cómo se incorporan los documentos a la respuesta. Algunos sistemas utilizan generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés): buscan fragmentos pertinentes en una colección y los aportan al modelo como contexto. La recuperación puede fallar o devolver material incompleto; su utilización no garantiza una revisión exhaustiva del expediente. 9
Para evaluar una herramienta, comprobaría si permite reconstruir qué archivos y páginas sostienen cada afirmación. En una cronología, pediría fecha, hecho y ubicación documental. En una comparación, cláusula original, modificación detectada y referencia a las versiones.
Una respuesta del propio sistema asegurando que «leyó todo» sirve como información orientativa. La comprobación exige contrastar pasajes conocidos, documentos omitidos y resultados de la extracción. El sistema debería poder reconocer un faltante, en lugar de completarlo mediante una suposición.
Las referencias jurídicas requieren un control adicional: existencia, contenido, vigencia y pertinencia para la jurisdicción. Un enlace válido no demuestra que la fuente sostenga la conclusión que se le atribuye.
Confeccionar escritos judiciales con IA: del borrador a la presentación
La preparación de escritos es otro uso que conviene evaluar al elegir una plataforma. La IA puede ayudar a estructurar una demanda, ordenar una contestación, mejorar la claridad de un recurso o revisar la coherencia entre los fundamentos y el petitorio. Para aprovecharla, el abogado debe definir previamente el objetivo procesal, los hechos que sostiene y los pedidos que pretende formular.
El encargo debería precisar jurisdicción, fuero, etapa del proceso, tipo de escrito y materiales autorizados. Recomiendo trabajar por secciones y pedir que los datos pendientes queden señalados. Si aportamos un modelo, también hay que comprobar que sus cláusulas, citas y fórmulas correspondan al caso actual.
Una consigna de trabajo, una vez evaluadas las condiciones para compartir el material, podría ser:
Prepará un borrador de la sección indicada usando únicamente los hechos y documentos autorizados. No agregues hechos, montos ni antecedentes que no figuren en el material. Marcá los datos pendientes. Separá las sugerencias de argumentación del texto propuesto. Utilizá solo las normas y citas que te proporciono como verificadas, y señalá cualquier fundamento adicional que deba investigarse. No firmes, envíes ni presentes el escrito.
Antes de utilizar el borrador, revisaría especialmente:
- Hechos y prueba: que las afirmaciones coincidan con los documentos y que no se hayan introducido admisiones, negaciones o contradicciones involuntarias.
- Fundamentos: que cada norma, sentencia y transcripción exista, sea pertinente y esté comprobada en su fuente.
- Contenido procesal: que los planteos y pedidos respondan al objetivo definido y cumplan los requisitos aplicables, incluidos plazos y oportunidad.
- Versión final: que identidades, personería, importes, anexos y petitorio sean correctos y que se hayan eliminado marcadores e instrucciones internas.
La revisión profesional debe ser sustancial: comprender el escrito, contrastar sus afirmaciones y adoptar sus argumentos antes de firmarlo. En la Provincia de Buenos Aires, las Normas de Ética exigen veracidad, intervención en la preparación o redacción del escrito y responsabilidad por errores y omisiones. 1
Al evaluar la plataforma, probaría si conserva versiones, permite localizar el respaldo de las afirmaciones y distingue el borrador de cualquier acción de envío. La presentación requiere una decisión sobre el documento final revisado. También corresponde verificar si el tribunal o la jurisdicción establecen reglas específicas sobre el uso o la declaración de asistencia de IA.
Permisos: una conexión puede abrir más información de la necesaria
Subir un archivo seleccionado y conectar una carpeta del estudio son decisiones distintas. Lo mismo ocurre con el acceso al correo, al calendario o a un sistema de gestión. Conviene conocer el alcance efectivo del permiso y si habilita lectura, modificación, eliminación o envío.
Los documentos y sitios consultados pueden contener instrucciones maliciosas que intenten alterar el comportamiento del sistema. Este riesgo, conocido como inyección de instrucciones o prompt injection, es especialmente relevante cuando la IA puede utilizar herramientas o acceder a información adicional. OWASP (Open Worldwide Application Security Project -comunidad global y fundación sin fines de lucro dedicada a mejorar la seguridad del software y de las aplicaciones web-) advierte que debe abordarse con varias medidas de protección. 10
Mi criterio sería conceder acceso solo al material necesario, separar los asuntos y exigir aprobación antes de comunicar información o modificar archivos relevantes. Escribir «no compartas datos» en una consigna puede ayudar a orientar el trabajo, pero el control debe apoyarse también en permisos y restricciones efectivas.
Una instalación local puede reducir ciertas comunicaciones externas. Para valorarla, igualmente habrá que revisar conexiones, registros, actualizaciones, accesos al equipo y copias de respaldo. La etiqueta «local» necesita una comprobación técnica.
Una prueba útil antes de usar documentación real
Propongo comenzar con un caso enteramente ficticio, cuyos resultados esperados conozcamos. Por ejemplo, dos versiones de un contrato, una tabla de pagos y un anexo escaneado. Podemos introducir deliberadamente una contradicción entre las fechas y omitir un comprobante.
La prueba debería medir si la plataforma detecta esos problemas, identifica sus fuentes y reconoce lo que no puede resolver. Además, permitiría ensayar exportación, eliminación y administración de permisos sin exponer un asunto real.
| Aspecto | Qué comprobar |
|---|---|
| Extracción | Si recupera correctamente fechas, importes, tablas y contenido escaneado. |
| Comparación | Si encuentra el cambio relevante y señala su ubicación en cada versión. |
| Faltantes | Si reconoce la ausencia del comprobante sin inventar su contenido. |
| Referencias | Si cada afirmación documental puede contrastarse en el original. |
| Control | Si permite limitar accesos y revisar acciones antes de ejecutarlas. |
| Salida | Si podemos exportar el trabajo y entender el alcance de la eliminación. |
Esta prueba no certifica la seguridad interna del proveedor. Evalúa comportamientos observables y debe complementarse con la revisión contractual y técnica. Tampoco basta una demostración exitosa para concluir que la herramienta funcionará igual con cualquier expediente.
Cómo convertir la evaluación en una decisión del estudio
El resultado puede registrarse en una ficha breve: plataforma, producto y plan; tarea evaluada; información admisible; configuraciones exigidas; limitaciones; fecha de revisión y responsable. Las condiciones consultadas deberían conservarse junto con esa evaluación.
Así, la decisión puede ser específica: utilizar la herramienta para comparar modelos ficticios, habilitarla para determinadas consultas con fuentes públicas, o considerar documentación reservada únicamente tras una evaluación adicional. Si falta información esencial sobre el tratamiento de los archivos, conviene resolver esa incertidumbre antes de incorporarlos.
La AAIP propone una gestión responsable durante el ciclo de vida de los sistemas, con atención a la transparencia, los riesgos y la protección de datos. Este enfoque respalda una evaluación continuada, en lugar de una autorización que se considere definitiva. 11
También evaluaría el costo total: tiempo de preparación y revisión, límites de carga, calidad de la exportación y dependencia del proveedor. Una respuesta rápida que exige reconstruir todo el análisis puede ahorrar menos de lo que parece.
El uso de una plataforma de IA en cinco momentos
La evaluación de una plataforma se concreta en decisiones durante todo el trabajo. Este cuadro reúne las preguntas y acciones que propongo revisar desde la preparación del material hasta el cierre de los accesos.
| Momento | Pregunta decisiva | Acción |
|---|---|---|
| Antes de comenzar | ¿Qué necesito obtener y qué información hace falta? | Delimitar la tarea, preparar el material y elegir un entorno adecuado. |
| Antes de compartir | ¿Puedo justificar que esta plataforma reciba este contenido? | Revisar confidencialidad, datos personales, condiciones del servicio y permisos. |
| Durante el trabajo | ¿El sistema distingue fuentes, hechos e inferencias? | Pedir referencias comprobables, identificar faltantes y conservar los originales. |
| Antes de utilizar | ¿Verifiqué todo lo relevante para la decisión? | Contrastar fuentes, hechos, cálculos y adecuación al caso. |
| Al finalizar | ¿Qué debe conservarse y qué acceso debe cerrarse? | Guardar la versión revisada, aplicar la política de conservación y retirar permisos innecesarios. |
Conclusión
Mi interés en estas plataformas está en el trabajo que permiten mejorar: encontrar inconsistencias, organizar materiales y dedicar más atención a decisiones relevantes. Para aprovecharlas, el estudio necesita comprender qué está contratando, qué información requiere cada tarea y cómo va a comprobar sus resultados.
La evaluación debe reunir tres aspectos: utilidad para el trabajo concreto, condiciones adecuadas para tratar la información y posibilidad de verificar el análisis. Una respuesta convincente no permite dar por resueltos los otros dos. Del mismo modo, las garantías de privacidad no aseguran que el sistema haya leído todos los documentos ni interpretado correctamente sus contenidos.
Antes de subir la información de un caso o expediente, deberíamos poder explicar por qué esa información es necesaria, quién la recibirá, qué condiciones permiten compartirla y cómo se revisará el resultado. Si alguna respuesta depende únicamente de una promesa comercial, todavía queda trabajo por hacer. Comenzar con materiales ficticios o públicos seleccionados permite evaluar la herramienta antes de ampliar su uso.
La elección también necesita revisión cuando cambian el plan, las funciones, los proveedores involucrados o el tipo de información que se pretende incorporar. El estudio debería conservar los fundamentos de su decisión y ajustar los permisos y las pautas de trabajo a esas modificaciones.
Elegir bien una plataforma de IA forma parte del cuidado profesional del caso. La herramienta debe permitirnos trabajar mejor y sostener, con evidencias, las decisiones que tomamos sobre la información confiada al estudio. Ese es el criterio con el que propongo incorporarla: utilidad comprobable, protección de la información y control profesional sobre su uso.
Notas y referencias
- ↩a ↩b ↩c Colegio de Abogados de la Provincia de Buenos Aires, Normas de Ética Profesional, especialmente arts. 6, 11, 12 y 14. Texto institucional.
- ↩a ↩b ↩c Ley 25.326 de Protección de los Datos Personales, texto actualizado, especialmente arts. 2, 4 a 12 y 25. Argentina.gob.ar. Complementariamente, Agencia de Acceso a la Información Pública, Conocé tus derechos respecto a tus datos personales.
- ↩ Agencia de Acceso a la Información Pública, Transferencias internacionales: destinos adecuados y mecanismos de protección. Información oficial.
- ↩ Anthropic, Is my data used for model training?, documentación sobre productos comerciales. Centro de privacidad.
- ↩ Google, Gemini Apps Privacy Hub, aviso de privacidad y explicaciones sobre conservación, revisión y aplicaciones conectadas. Documentación oficial.
- ↩ Microsoft, Enterprise data protection in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat, alcance contractual, controles y tratamiento de consultas web. Microsoft Learn.
- ↩ OpenAI, What if I want to keep my history on but disable model training?, documentación sobre entrenamiento por defecto en espacios personales de ChatGPT, controles de exclusión y diferencias respecto de los servicios empresariales y la API. Consultada el 4 de octubre de 2026. Documentación oficial.
- ↩ Anthropic, How long do you store my organization’s data?, conservación y excepciones para productos comerciales. Centro de privacidad.
- ↩ Anthropic, Introducing Contextual Retrieval, 19 de septiembre de 2024: funcionamiento y limitaciones de la recuperación de información. Publicación técnica.
- ↩ OWASP Gen AI Security Project, LLM01:2025 Prompt Injection. Descripción y medidas de mitigación.
- ↩ Agencia de Acceso a la Información Pública, Guía para entidades públicas y privadas en materia de Transparencia y Protección de Datos Personales para una Inteligencia Artificial responsable, versión final disponible en el sitio oficial. Documento.
Las condiciones de los proveedores se describen según la documentación consultada al 4 de octubre de 2026. Deben verificarse nuevamente para el producto, plan, función y contrato concretos. Los ejemplos y la prueba propuesta son orientativos; no se presenta aquí una auditoría de las plataformas mencionadas.