Por Canuto  

Un abogado explica cómo integra inteligencia artificial en su práctica diaria para negociar adquisiciones, redactar contratos y realizar investigaciones regulatorias con mayor velocidad y profundidad.

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• Un solo abogado logró analizar cambios contractuales complejos en menos de dos horas antes del cierre de una adquisición.

• Afirma que un modelo generalista como Claude supera a soluciones especializadas de “legal AI”.

• Sostiene que la clave no está en las plantillas, sino en codificar el juicio profesional en “skills” personalizadas.

La integración de modelos avanzados de inteligencia artificial en la práctica legal ya no es un experimento teórico. En 2026, algunos abogados afirman que estas herramientas redefinen la estructura operativa de firmas pequeñas y medianas, permitiéndoles competir con despachos de cientos de profesionales.

Zack Shapiro, abogado y fundador de un bufete boutique de dos personas enfocado en constitución de startups, capital de riesgo y regulación, describe cómo estructura su trabajo alrededor de Claude, el modelo desarrollado por Anthropic. En su relato titulado “The Claude-Native Law Firm: How I Actually Practice Law with AI in 2026”, detalla flujos de trabajo concretos, no hipótesis.

Un cierre de adquisición bajo presión

Shapiro relata que, la noche anterior al cierre de una adquisición, el abogado de la contraparte envió una carta exigiendo reestructurar términos clave del acuerdo. Las exigencias incluían nuevas condiciones de escrow, ampliaciones en carve-outs de indemnización y un conjunto revisado de entregables de cierre. El mensaje implícito era claro: aceptar los cambios o abandonar la operación.

A las 7:00 p.m., Shapiro cargó el contrato de compraventa, los disclosure schedules y la carta de demanda en Claude. Según su testimonio, el modelo cruzó cada modificación propuesta con las cláusulas vigentes y detectó inconsistencias relevantes.

Dos carve-outs propuestos contradecían representaciones ya confirmadas en los disclosure schedules. Un tercer cambio generaba un conflicto interno con la sección de fundamental representations, lo que habría debilitado las protecciones post-cierre del propio comprador.

Durante las siguientes horas, Shapiro alimentó cada nuevo intercambio por correo electrónico al sistema. Claude evaluó cómo cada concesión interactuaba con otras disposiciones y ayudó a estructurar una contrapropuesta alineada con referencias cruzadas precisas al lenguaje de la contraparte.

A las 11:00 p.m., tenían un paquete limpio de posiciones revisadas. El acuerdo cerró a la mañana siguiente bajo términos que, según el abogado, satisfacían a su cliente. Afirma que un equipo de tres asociados habría necesitado hasta la mañana para producir un análisis equivalente.

Por qué prefiere un modelo generalista

El mercado jurídico ofrece múltiples herramientas de IA especializadas como Harvey, Spellbook, CoCounsel y Luminance. Sin embargo, Shapiro sostiene que un modelo generalista bien configurado resulta superior para una práctica pequeña.

Argumenta que muchas soluciones especializadas funcionan como capas sobre modelos fundacionales similares. La promesa de personalizar la IA con plantillas internas, bancos de cláusulas o brief banks no constituye, en su opinión, una ventaja competitiva real.

Las plantillas, explica, son insumos estandarizados. La diferencia entre un abogado competente y uno sobresaliente no radica en el documento base, sino en su capacidad para identificar riesgos ocultos, decidir qué batallas contractuales merecen disputarse y estructurar recomendaciones comprensibles para el cliente.

Codificar el juicio profesional

La clave de su enfoque reside en la creación de archivos de instrucciones personalizados llamados “skills”. Estos documentos estructurados codifican su marco analítico, formatos preferidos, tono comunicacional y criterios de evaluación.

Cuando revisa un contrato, el sistema no aplica un marco genérico. Aplica su propio esquema desarrollado durante más de una década de práctica. Según Shapiro, la diferencia entre un playbook corporativo y el juicio individual codificado es equivalente a la diferencia entre entregar una receta y enseñar a cocinar.

También destaca una dimensión técnica poco discutida en el ámbito legal. Claude ha sido optimizado para escribir código, lo que le permite manipular archivos .docx a nivel XML. Esto significa que puede aplicar tracked changes, preservar estilos y generar redlines sin que el abogado abra Microsoft Word.

Tres modos operativos

En la aplicación de escritorio, Shapiro distingue tres modos: Chat, Cowork y Code.

Chat funciona como una interfaz conversacional para análisis jurídico, estrategia de negociación y redacción inicial. Cowork opera de forma autónoma, permitiendo que el modelo lea carpetas completas, cree documentos y edite archivos existentes con mínima intervención. Code ofrece acceso a terminal para desarrollos personalizados.

Debido a una condición que dificulta la lectura de documentos extensos, Shapiro utilizó el modo Code para crear una herramienta que convierte contratos en archivos de audio. El sistema interpreta referencias como “Section 4.2(b)(iii)” en lenguaje natural y genera archivos reproducibles.

Investigación con controles de calidad

Uno de los riesgos más discutidos en la adopción de IA jurídica es la generación de citas inexistentes. Shapiro afirma haber incorporado capas de verificación obligatorias en su skill de investigación.

El modelo debe priorizar fuentes primarias, verificar que cada autoridad citada respalde efectivamente la afirmación realizada y marcar cualquier punto con nivel de confianza inferior a alto. También debe detectar contradicciones internas antes de entregar el memorando.

Subraya que los casos de sanciones a abogados por citas falsas no derivaron de la IA en sí misma, sino de la ausencia de controles de calidad adecuados.

Confidencialidad y ética profesional

En cuanto a privilegio y confidencialidad, Shapiro indica que aplica el mismo marco que para almacenamiento en la nube o plataformas de e-discovery. Explica que Anthropic ofrece una opción de API con retención cero de datos y acuerdos de procesamiento empresarial.

Además, incorporó una cláusula específica sobre uso de IA en sus cartas de engagement. La disposición enmarca la tecnología como herramienta de eficiencia bajo supervisión profesional y sujeta a obligaciones de confidencialidad existentes.

Sostiene que la competencia tecnológica ya es exigida por reglas éticas en múltiples jurisdicciones. En ese contexto, plantea que no utilizar herramientas avanzadas podría convertirse en la posición más difícil de justificar profesionalmente.

Impacto en estructura y facturación

La consecuencia operativa es clara: un bufete de dos personas puede asumir carga equivalente a prácticas más grandes. Las tareas tradicionalmente delegadas a asociados, revisión inicial de documentos, memorandos de investigación o redacción preliminar, ahora se generan con IA bajo supervisión directa.

Cada documento sigue siendo revisado y aprobado por un abogado licenciado. La IA produce el primer borrador. El juicio final permanece en manos humanas.

En facturación, Shapiro combina honorarios por hora con modelos de suscripción mensual. Argumenta que la IA permite ofrecer monitoreo continuo y revisión contractual bajo tarifas planas previsibles, reduciendo la fricción en la relación cliente-abogado.

Juicio humano como ventaja competitiva

A pesar del entusiasmo tecnológico, Shapiro enfatiza un punto central: la IA no ejerce la abogacía. El profesional lo hace. La herramienta amplifica velocidad, consistencia y profundidad analítica, pero las decisiones estratégicas siguen dependiendo del criterio humano.

Abogados con 10 o 20 años de experiencia poseen precisamente el activo que la IA vuelve más valioso: juicio. En su visión, la ventaja no desaparece con la automatización. Se potencia.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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