Por Diego Navarro Salman*
La IA está desplazando el conocimiento operativo del trabajo legal desde el estudio hacia el abogado. Las grandes firmas todavía no entienden lo que eso significa para su modelo de negocio.
Un abogado redacta un escrito en su cuenta personal de ChatGPT o Claude, lo revisa y lo pega en la herramienta que su estudio contrató. La lectura habitual es que se trata de un problema de disciplina interna. Es otra cosa: un profesional que protege, de forma perfectamente racional, el activo más valioso que está construyendo.
La tesis es esta: el abogado del futuro será él más su stack tecnológico, es decir, sus agentes, sus flujos, sus skills y sus procesos. Y no tendrá ningún incentivo para regalárselo al empleador.
El derecho es, junto con la educación, una de las profesiones que menos han cambiado en su esencia. El expediente digital cambió el soporte, no el oficio. Investigar, redactar, analizar y registrar siguió siendo trabajo artesanal. El conocimiento sobre cómo hacerlo bien vivía en dos lugares: la cabeza del abogado y los archivos del estudio, organizados a mano, poco eficientes y privados.
La IA altera precisamente eso. Por primera vez, el know-how operativo puede externalizarse en instrucciones, agentes y flujos reutilizables: cómo se estructura cierta demanda, qué se revisa primero en un contrato, qué criterio se aplica a una excepción. Quien controla esos artefactos controla el conocimiento.
El modelo del gran estudio descansa en el apalancamiento. Un socio multiplica su capacidad a través de una pirámide de asociados, procuradores y ayudantes, y esa pirámide es lo que la IA está erosionando. Las tareas de apoyo son las primeras en automatizarse: recabar información, preparar borradores, ordenar antecedentes. Lo único que hoy frena el ajuste es la lentitud con que la profesión adopta tecnología.
El mismo fenómeno funciona en sentido inverso. Un abogado independiente puede diseñar hoy asistentes que trabajan las veinticuatro horas y le dan una apoyoque antes solo se compraba con asistentes humanos. La cancha se equilibra. La habilidad que marca la diferencia deja de ser tener equipo y pasa a ser construir bien esos agentes, configurados con precisión y para el fin correcto. Es el independiente quien tiene el incentivo para hacerlo. El gran estudio suele creer que, arrendando una solución empaquetada, ya se subió a la ola.
Lo que el abogado se lleva no son los expedientes, sino el método: la forma en que descompone un problema, las instrucciones que perfeccionó durante años, el criterio convertido en procedimiento. Eso es mucho más difícil de delimitar con normativas de privacidad y propiedad, y todavía más difícil de retener por contrato.
Esto parece contradecir lo que he sostenido antes: que los estudios tenderán a construir infraestructura de IA propia en lugar de arrendar aplicaciones de terceros. No la contradice, la completa. Ambas ideas describen una disputa por el mismo activo, el conocimiento operativo del trabajo legal, entre tres posibles dueños: el proveedor, el estudio y el abogado. El estudio que arrienda una solución empaquetada pierde dos veces. Cede ese conocimiento al proveedor y ahuyenta a los abogados que no están dispuestos a cederlo. El que construye infraestructura propia tendrá que negociar con sus abogados en qué términos ese método se aloja en ella.
Ahí está el problema de fondo para las grandes firmas. Su financiamiento no depende de los grandes negocios esporádicos, sino de la base de servicios recurrentes: clientes con una suerte de suscripción, facturación por hora, ingresos previsibles. Esa base es la que atacarán los independientes y los estudios pequeños con sus nuevas capacidades. Los estudios nativos de IA ya están concentrando su oferta en esa capa
El gran estudio que cree haber resuelto su estrategia de IA con una licencia descubrirá que su activo crítico nunca fue el software que compró. Fueron las personas que ahora pueden irse con todo lo que construyeron.
*Por Diego Navarro Salman
