IA generativa y litigación
Los puntos ciegos de la IA en litigios complejos
La inteligencia artificial generativa está transformando el trabajo jurídico y puede mejorar significativamente tareas como la revisión documental, la evaluación inicial de casos, la preparación de entrevistas, interrogatorios y juicios. Sin embargo, su uso en litigios e investigaciones…
La inteligencia artificial generativa está transformando el trabajo jurídico y puede mejorar significativamente tareas como la revisión documental, la evaluación inicial de casos, la preparación de entrevistas, interrogatorios y juicios. Sin embargo, su uso en litigios e investigaciones complejas también presenta riesgos cuando no logra advertir información, matices o contradicciones que un profesional experimentado sí puede detectar.
Así lo plantea Freshfields en el análisis “The AI Blind Spot: What Does Generative AI Miss in High-Stakes Disputes?”, que identifica tres áreas especialmente sensibles y sostiene que estas herramientas deben utilizarse siempre bajo un modelo de human in the loop, es decir, con supervisión permanente de un profesional capacitado.
El primer riesgo consiste en aquello que la IA puede no ver o comprender. Los modelos pueden pasar por alto información eliminada o archivada, comunicaciones trasladadas a plataformas no revisadas, limitaciones de memoria de los testigos o elementos de contexto que no aparecen expresamente en los documentos. También pueden valorar incorrectamente determinadas fuentes o no comprender sarcasmos, referencias codificadas, humor o expresiones propias de ciertos grupos.
Freshfields advierte que afirmar posteriormente que “la IA no lo detectó” difícilmente será una explicación aceptable frente a un tribunal, regulador o cliente. Por ello, la utilización de estas herramientas no debería significar el abandono de los métodos tradicionales de investigación ni de la revisión profesional de la evidencia.
El segundo riesgo es el denominado sesgo de anclaje algorítmico. En investigaciones complejas, una herramienta puede asignar excesiva importancia a sus primeras conclusiones y no modificarlas adecuadamente cuando aparecen nuevos antecedentes. Un estudio publicado en enero de 2026 observó, por ejemplo, que modelos de IA recomendaban formular cargos penales incluso después de recibir antecedentes probatorios o defectos jurídicos capaces de afectar seriamente la viabilidad de una acusación.
El tercer riesgo se relaciona con el factor humano. En entrevistas, declaraciones y contrainterrogatorios no existe un sustituto completo para la interacción de un profesional preparado. Un testigo puede evaluar cuánto sabe quién lo interroga y adaptar sus respuestas si advierte que este no domina los antecedentes. La IA puede ayudar a identificar documentos o preparar borradores de preguntas, pero difícilmente reproduce la capacidad de reacción que proporciona el conocimiento profundo del expediente.
También existen riesgos en la redacción de informes investigativos. Los modelos pueden presentar como definitivas conclusiones que deberían formularse con reservas, o incluso generar hechos inexistentes mediante “alucinaciones”. Por ello, distintas autoridades estadounidenses ya han establecido restricciones o deberes especiales respecto de informes policiales elaborados con asistencia de inteligencia artificial, incluyendo exigencias de divulgación, conservación de borradores, certificación de autoría e incluso prohibiciones de uso.
Para Freshfields, la IA generativa puede convertirse en una poderosa aliada de litigantes e investigadores, pero no sustituye el juicio profesional. Las personas pueden reconocer y corregir sus propios sesgos, mientras que los modelos todavía podrían no ser capaces de identificar autónomamente sus errores o limitaciones.
En definitiva, el uso responsable de inteligencia artificial en litigios e investigaciones exige combinar sus capacidades con la experiencia humana. El desafío no consiste únicamente en aprovechar lo que la tecnología puede hacer, sino también en reconocer aquello que puede no ver, evitar que sus primeras conclusiones condicionen todo el análisis posterior y mantener el criterio profesional cuando el contexto, las personas y la valoración de la evidencia resultan decisivos.
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