En un reciente estudio (Abril 8, 2026) de Nick Bednar, David Cleveland, Allan Erbsen y Daniel Schwarcz (Artificial Intelligence and Human Legal Reasoning), todos profesores de la Facultad de Derecho de la Universidad de Minnesota, se aborda una preocupación creciente en la comunidad jurídica: si bien la IA mejora la productividad, su uso temprano en un proyecto podría erosionar el juicio profesional y la comprensión profunda de los materiales legales.
Los críticos temen que los abogados, al depender de resúmenes generados por IA, no internalicen la teoría, la doctrina o la jurisprudencia, lo que se traduciría en una incapacidad para detectar problemas latentes o defender argumentos ante un tribunal.
Para evaluar esto, los autores realizaron un ensayo controlado aleatorio con aproximadamente 100 estudiantes de derecho de último año en la Universidad de Minnesota. Se les presentó un caso complejo: una disputa legal sobre un automóvil antiguo y la validez de una restricción contractual (servidumbre) sobre un bien mueble.
Los participantes se dividieron en dos grupos: un grupo de control y un grupo expuesto a la IA, completando cuatro tareas secuenciales sobre un tema jurídico complejo y desconocido (servidumbres sobre bienes muebles).
Las tareas secuenciales fueron cuatro:
Tarea de Síntesis. En esta fase inicial, los participantes asumieron el rol de asociados de una firma legal encargados de redactar un memorando para un socio. El objetivo era sintetizar las reglas legales sobre el tema (servidumbres sobre bienes muebles) basándose exclusivamente en un «Paquete de Fuentes» de 12 páginas que contenía jurisprudencia y secciones del Restatement of Property.
Tuvieron un máximo de 75 minutos para completar un resumen de aproximadamente 750 palabras.
El grupo expuesto a la IA utilizó Gemini 2.5 Pro para generar el borrador inicial, mientras que el grupo de control trabajó de forma tradicional.
Tarea de Comprensión. Inmediatamente después, se evaluó cuánto habían internalizado los estudiantes sobre los materiales legales leídos. Para ello, se les pidió responder un cuestionario de 6 preguntas de opción múltiple de dificultad moderada.
La prueba fue a «libro cerrado» (sin acceso a las fuentes ni a sus propios memorandos) y sin ayuda de la IA para ningún grupo. El tiempo límite fue de 10 minutos.
Tarea de Aplicación. Esta tarea buscaba medir la capacidad de razonamiento independiente al aplicar lo aprendido a un escenario fáctico nuevo. Se les pidió redactar un memorando analítico sobre el caso de Craig Collins y su auto antiguo, identificando fortalezas, debilidades y argumentos legales para una posible disputa judicial. Tuvieron acceso a su propio memorando de síntesis previo, pero no se permitió el uso de IA para ninguno de los dos grupos. El tiempo máximo fue de 60 minutos.
Tarea de Revisión. Por último, la última etapa evaluó el impacto de la IA como herramienta de edición sobre un trabajo ya realizado por el humano. EL objetivo era mejorar el memorando de la tarea anterior para que fuera «más claro y mejor escrito», sin alterar la sustancia de los argumentos.
En esta fase, todos los participantes (incluido el grupo de control) recibieron instrucciones de utilizar la IA para asistir en la revisión. Contaron con un tiempo breve de 20 minutos para finalizar El objetivo era mejorar el memorando utilizando la IA.
¿Cuáles fueron los principales hallazgos?
1. Mejora Radical de la Productividad Inicial. El uso de la IA en la tarea de síntesis aumentó el desempeño de calidad en un 60% y la productividad general en un 92% en comparación con el grupo de control (sin uso de la IA). El grupo con IA no solo produjo mejores trabajos, sino que lo hizo más rápido.
2. El Desmentido de la Hipótesis de la Erosión. Contrario a lo esperado por los investigadores, el uso de la IA no disminuyó la comprensión posterior de los principios legales. Sorprendentemente, los participantes que usaron la IA en la síntesis superaron al grupo de control en la tarea de aplicación independiente.
La Tesis del Efecto Cascada. El estudio concluye que la IA mejora el razonamiento posterior de manera indirecta. Al ayudar a crear un memorando de síntesis más sólido y preciso, la IA proporciona una base de conocimientos superior sobre la cual el abogado puede construir su análisis independiente, incluso cuando la herramienta ya no está disponible.
3. El Efecto Nivelador y el Riesgo para los Expertos. En la fase de revisión, se descubrió un patrón interesante: mientras que la IA ayudó a mejorar los borradores de los estudiantes con calificaciones bajas, empeoró la calidad de los trabajos de los estudiantes con mejor desempeño.
Los autores sugieren que la IA tiende a «aplanar» o “promediar” el razonamiento sofisticado, eliminando matices y profundidad doctrinal en favor de una estructura estándar. Los usuarios expertos, cansados tras horas de trabajo, pueden ceder ante las sugerencias de la IA sin una evaluación crítica suficiente («rendición cognitiva«).
La tesis final del artículo es que la IA no erosiona ni promueve inevitablemente el razonamiento legal, sino que su efecto depende de cuándo y cómo se utiliza. Los autores proponen tres directrices para mitigar riesgos:
- Evaluación Independiente. Solo debe usarse la IA para tareas cuyos resultados el abogado pueda evaluar, explicar y defender de manera autónoma.
- Tareas Delimitadas. Se recomienda confinar la IA a componentes estrechos y bien definidos (como refinar un párrafo específico) en lugar de delegar proyectos complejos enteros.
- Evitar la Fatiga. No se debe depender de la IA bajo restricciones de tiempo extremas o fatiga cognitiva, ya que esto aumenta la probabilidad de delegar el juicio profesional de manera acrítica.
En resumen, el estudio sugiere que la IA puede ser un «andamiaje» poderoso que mejora la base del razonamiento humano, pero advierte que el juicio experto corre el riesgo de ser diluido si se utiliza como un sustituto en lugar de una herramienta de asistencia.
Rafael es el responsable de Mirada 360 en América Latina, donde colabora con las firmas de abogados en estrategia, modelo de negocio y posicionamiento competitivo. El trabajo académico, como profesor e investigador durante más de 15 años, y su formación en derecho y en economía, lo llevó a interesarse por estudiar el mercado legal.
