Saber dónde la IA cambió el trabajo: la próxima medida de madurez de un bufete

Fusion Legal & Tax · 30 de octubre de 2026Liderazgo de opinión9 min de lectura

El hallazgo más importante de State of Generative AI in Legal 2024 quizá no sea cuántos bufetes estaban experimentando con la IA generativa. Tal vez sea lo difícil que les resultó explicar qué cambió como resultado de esa experimentación.

En el informe de la encuesta de PERSUIT de 2024, alojado por Faegre Drinker, la mayoría de los bufetes que pudieron estimar el impacto de la IA generativa en el trabajo facturable informaron que el 5% o menos del trabajo facturable se vio afectado. Una proporción aún mayor no pudo determinar el impacto. El informe señaló que el bajo impacto reportado podría indicar que los bufetes estaban aplicando la IA generativa en áreas de menor riesgo fuera del trabajo facturable. En cuanto al grupo más numeroso que no pudo determinar el impacto, el informe apuntó a dificultades para cuantificar la influencia de la IA o a una etapa incipiente de integración de esta tecnología.

Esa distinción importa. Un bufete que limita deliberadamente una herramienta emergente al trabajo interno de conocimiento está tomando una decisión estratégica. Un bufete que puede ver exactamente dónde se utiliza la herramienta puede explicar y supervisar su propio trabajo; uno que todavía no puede hacerlo carece de esa visibilidad. Vistos desde lejos, los porcentajes reportados pueden parecer iguales, pero los bufetes se encuentran en etapas de madurez muy distintas.

¿Qué les dice realmente a los bufetes el “5% o menos”?

PERSUIT recopiló respuestas de más de 70 bufetes entre finales de noviembre y diciembre de 2023. Los participantes abarcaban desde organizaciones del Global 200 hasta bufetes boutique más pequeños, lo que ofreció una perspectiva de distintos segmentos del mercado sobre adopción, utilización, talento, experiencia, estrategia y perspectivas. El hallazgo sobre el impacto en el trabajo facturable no debe interpretarse como prueba de que la IA generativa tuviera poca importancia económica a finales de 2023.

La expresión “trabajo facturable afectado” puede ocultar varios escenarios distintos:

• Una tarea realizada con ayuda de la IA puede requerir menos tiempo y, aun así, generar el mismo monto facturado bajo un acuerdo de honorarios fijos.
• El tiempo ahorrado en un primer borrador puede destinarse a la investigación de hechos, el análisis estratégico o la comunicación con el cliente.
• Un abogado puede utilizar la IA para una tarea administrativa interna que nunca habría aparecido en una factura.
• El bufete puede reducir el tiempo trabajado con ayuda de la IA sin identificar por separado el motivo.
• Los abogados pueden usar una herramienta aprobada, pero no registrar la tarea de una manera que permita analizarla a nivel del bufete.
• Un programa piloto puede estar limitado intencionalmente a un grupo, área de práctica o flujo de trabajo pequeño.

Estas posibilidades no tienen las mismas implicaciones para la asignación de personal, los honorarios, la calidad o la comunicación con el cliente. Contar las horas afectadas sin definir el flujo de trabajo subyacente les da una cifra a los líderes del bufete, pero no necesariamente una respuesta que puedan utilizar.

La introducción del informe presentó la adopción de la IA generativa como un asunto compartido entre clientes y bufetes, y planteó cómo los departamentos jurídicos corporativos pueden determinar si sus asesores jurídicos externos tienen tanto la capacidad legal como la destreza tecnológica para prestar un mejor servicio. En el prólogo firmado, Mark Medice, director de LawVision, identificó una oportunidad para reconsiderar los “enfoques y estrategias de fijación de precios”, al tiempo que destacó que el sector permanecía en las “etapas incipientes” de la transición. Ambas observaciones están relacionadas: los bufetes no pueden rediseñar responsablemente sus honorarios en torno a eficiencias generadas por la IA que aún no han aprendido a medir.

¿Qué debe medir un bufete sobre la IA jurídica?

Un modelo de medición útil debe distinguir cuatro conceptos que suelen agruparse en una sola estadística de adopción.

1. Acceso

¿Quién puede utilizar una herramienta aprobada?

El número de licencias y cuentas habilitadas mide la disponibilidad. No demuestra que los abogados utilicen la herramienta, que su uso no esté concentrado entre unos pocos entusiastas ni que afecte el trabajo para los clientes.

2. Utilización

¿Quién la utiliza realmente, con qué frecuencia y para qué categoría de tarea?

La utilización puede medirse mediante metadatos del sistema recopilados conforme a reglas claras de gobernanza, informes de los abogados, códigos de asuntos o registros estructurados de programas piloto. Los bufetes deben evitar recopilar más información de los clientes de la que requiera el objetivo de medición. En muchos casos, la categoría de la tarea, el área de práctica, el tipo de asunto, la función del usuario y la frecuencia pueden ser más útiles que conservar instrucciones o resultados completos.

3. Impacto en el flujo de trabajo

¿Qué paso cambió?

“Redacción” es una categoría demasiado amplia para servir como medida confiable. Un bufete necesita saber si la IA ayudó a identificar cuestiones, comparar documentos, preparar un primer resumen, buscar autoridades jurídicas, elaborar una cronología, redactar contenido sustantivo, editar o realizar controles de calidad. Cada función supone una carga de revisión distinta y una oportunidad de mejora diferente.

4. Impacto económico y en el servicio

¿Qué ocurrió después de que cambió el flujo de trabajo?

Las posibles medidas incluyen el tiempo transcurrido, el tiempo de los abogados, las reducciones de tiempo facturable, el trabajo repetido, la realización de honorarios, el tiempo del ciclo, la combinación de personal y el tratamiento del trabajo conforme al acuerdo de honorarios aplicable. No debe suponerse que ninguna de estas medidas mejorará solo porque se utilizó la IA. El propósito de medir es comprobar el efecto, no declararlo de antemano.

Esta distinción se vuelve más importante a medida que los bufetes dejan atrás los experimentos aislados. Una vez que una herramienta forma parte de la infraestructura cotidiana, las historias anecdóticas de éxito no son suficientes. Los líderes del bufete necesitan evidencia operativa que puedan entender, comprobar y analizar con sus clientes.

¿Cómo pueden los bufetes crear un registro del impacto de la IA?

Un siguiente paso práctico es un registro del impacto de la IA: un registro estructurado que vincule el uso autorizado de la IA con un flujo de trabajo y un resultado definidos. No tiene que reproducir instrucciones confidenciales ni convertirse en un sistema de vigilancia. Su propósito es crear un vocabulario uniforme para evaluar los cambios en la prestación de servicios jurídicos.

Para cada flujo de trabajo medido, el registro podría incluir:

El registro debe ser proporcional. Un bufete pequeño no necesita un programa de análisis empresarial para comenzar. Quizá solo necesite un programa piloto controlado, una definición estable de la tarea, una muestra de referencia y evaluaciones posteriores disciplinadas. De hecho, los bufetes boutique pueden tener una ventaja: al haber menos niveles, puede resultar más fácil identificar quién realizó el trabajo, cómo cambió el flujo de trabajo y qué recibió el cliente.

¿Qué deben preguntar los departamentos jurídicos corporativos a sus asesores externos?

La introducción de la encuesta de PERSUIT de 2024 presentó sus hallazgos como una base para que los clientes pregunten a sus asesores externos sobre la profundidad de su adopción tecnológica. Esas preguntas deben ir más allá de “¿Su bufete utiliza IA?”.

Entre las preguntas más informativas se incluyen:

1. ¿En qué tareas de los asuntos está permitido recibir asistencia de la IA y en cuáles no?
2. ¿Puede el bufete identificar dónde utilizó la IA en nuestro trabajo sin exponer información de otros clientes?
3. ¿Qué pasos de revisión humana y validación de fuentes se aplican a cada caso de uso?
4. ¿Cómo determina el bufete si el flujo de trabajo mejoró la rapidez, calidad, uniformidad o costo?
5. ¿Cómo se tratan las eficiencias relacionadas con la IA bajo estructuras de honorarios por hora, fijos, con límite u otras?
6. ¿Qué evidencia llevaría al bufete a detener, limitar o rediseñar un caso de uso?
7. ¿Cómo mantiene el bufete la participación y el aprendizaje sustantivo de los abogados menos experimentados cuando se acelera una tarea?

Estas preguntas no son trampas en el proceso de contratación. Cuando se formulan bien, crean un lenguaje común para proteger la relación mientras se exploran mejores maneras de prestar servicios jurídicos. El objetivo no es obligar a todos los bufetes a utilizar la misma tecnología o estructura de honorarios. Es hacer que las expectativas, los controles y los beneficios declarados sean lo suficientemente visibles como para poder evaluarlos.

¿Cómo puede un bufete comenzar a medir el impacto de la IA en 90 días?

Los bufetes que todavía están desarrollando esta capacidad pueden comenzar sin esperar a contar con datos financieros perfectos.

Días 1–30: Definir. Seleccione un flujo de trabajo recurrente y delimitado. Documente el proceso inicial, los participantes, los puntos habituales de revisión, el tratamiento de la facturación y los datos de referencia disponibles. Defina qué se consideraría una mejora y qué se consideraría un nivel inaceptable de trabajo repetido o riesgo.

Días 31–60: Medir. Trabaje con un grupo controlado que utilice una herramienta aprobada. Recopile metadatos a nivel de tarea, pasos de revisión, tiempo transcurrido, tiempo de los abogados y excepciones. No dependa únicamente de las impresiones de los usuarios.

Días 61–90: Comparar y decidir. Revise el flujo de trabajo asistido por IA y el flujo de referencia. Decida si debe ampliar, modificar, pausar o retirar el caso de uso. Registre qué cambió en la asignación de personal, la supervisión, el control de calidad y los supuestos sobre honorarios.

El ejercicio puede revelar que una herramienta aporta poco valor a una tarea específica. Aun así, esa información es útil. Una decisión basada en mediciones de no automatizar puede demostrar tanta madurez como una implementación exitosa.

¿Cómo es ahora la madurez en el uso de la IA jurídica?

En su prólogo, Medice describió el informe de 2024 como una “hoja de ruta” para los bufetes y clientes que avanzan juntos en la adopción de la IA generativa. Una de sus indicaciones más claras está implícita: los bufetes no solo necesitan saber si la IA está disponible, sino también dónde cambia el trabajo.

Por lo tanto, la próxima generación de afirmaciones creíbles sobre la IA jurídica será más específica y comprobable. En lugar de decir que una plataforma hace más eficiente al bufete, sus líderes deben poder identificar el flujo de trabajo analizado, el punto de referencia utilizado, la revisión aplicada, el resultado observado y las condiciones bajo las cuales se sostiene la conclusión.

Ese nivel de precisión no reduce la innovación. Hace que sea más fácil confiar en ella, mejorarla, fijar su precio y analizarla con los clientes. Para los bufetes de cualquier tamaño, la nueva prueba de madurez es sencilla: ¿Puede el bufete explicar dónde cambió el trabajo y demostrar cómo lo sabe?