La IA está rediseñando la auditoría y marca el camino para la automatización jurídica en España. Cómo aplicar estas lecciones en despachos y departamentos legales.
IA y auditoría: lo que el sector legal debe aprender ya
En España, más del 80 % de la información relevante en un procedimiento o en una auditoría es documental y no estructurada: contratos, correos, informes, actas, políticas internas. Ningún equipo humano puede leerlo todo a tiempo. La inteligencia artificial sí.
Este cambio no afecta solo a las grandes firmas de auditoría. Afecta de lleno a despachos de abogados, departamentos de cumplimiento y asesorías jurídicas que viven precisamente de revisar, interpretar y cuestionar esa información. Si en auditoría financiera la profesión se está rediseñando alrededor de la IA, el sector legal va por el mismo camino… pero aún va más lento de lo que debería.
En este artículo, dentro de la serie “IA en el Sector Legal: Automatización Jurídica”, tomo como punto de partida la visión de Javier Campelo (Head of Data Analytics & IA en BDO) sobre el futuro de las auditorías para aterrizar algo muy concreto: qué significa esto para tu despacho o tu departamento legal, qué puedes copiar hoy de la auditoría y cómo evitar los errores que ya se están viendo en el uso de IA generativa.
1. De revisar muestras a revisar el 100 %: el salto que viene también en lo jurídico
La idea central es contundente: el muestreo es un parche porque las personas no podemos procesar todos los datos. La IA sí puede. Y eso cambia las reglas del juego.
En auditoría, el modelo clásico se basa en:
- Seleccionar muestras “representativas” de facturas, contratos, asientos.
- Revisar manualmente documentos clave.
- Identificar riesgos a partir de lectura intensiva y experiencia.
Con IA, el enfoque pasa a ser casi opuesto:
- Se analizan todos los registros, factura a factura, contrato a contrato.
- El sistema cruza millones de atributos en segundos y resalta anomalías.
- El profesional no “busca” el problema; valida lo que la IA prioriza.
¿Qué implica esto para un despacho de abogados?
Exactamente lo mismo, aplicado a tareas legales:
- En vez de leer 20 contratos “tipo” de una cartera de 3.000, la IA puede leer y anotar los 3.000.
- En vez de buscar cláusulas abusivas a mano, puedes pedir al modelo: “Marca todas las cláusulas que limiten responsabilidad más allá de X, o que puedan ser consideradas desequilibradas según la normativa de consumo”.
- En vez de hacer due diligence basada en muestreos, puedes plantear un data room jurídico inteligente que procese todo el paquete documental.
La realidad es clara: el cliente que sabe que existe esta tecnología no aceptará que le revises “una muestra” si otro despacho le ofrece una revisión sobre el 100 % de la información. Y eso es exactamente lo que está pasando en auditoría.
2. Data Rooms inteligentes: de la auditoría financiera al expediente jurídico
Campelo hablaba de crear Data Rooms avanzados: repositorios en los que se integra política interna, datos históricos, normativa aplicable, informes previos y documentación del cliente. Con esa base, la IA puede contextualizar y trabajar con mucha más precisión.
Cómo sería un “Data Room jurídico” bien montado
Para un despacho o asesoría legal, el concepto es casi idéntico. Un buen Data Room para automatización jurídica debería incluir:
- Normativa consolidada relevante para tu práctica (por ejemplo, laboral, protección de datos, mercantil).
- Modelos de contratos e informes ya validados por tu firma.
- Expedientes históricos anonimizados con soluciones y criterios jurídicos aplicados.
- Políticas internas del cliente (compliance, ESG, anticorrupción, riesgos penales…).
Con este entorno, la IA puede:
- Resumir normativa y señalar qué artículos aplican a un caso concreto.
- Proponer un encuadre jurídico inicial del asunto.
- Recomendar qué documentos faltan o qué pruebas serían relevantes.
- Sugerir la estructura de un informe o dictamen, alineada con el estilo de tu firma.
Aquí está el cambio de rol: el abogado deja de ser “recopilador” para convertirse en “estratega” sobre una base de información ya preprocesada. El trabajo cognitivo se mueve de “leer y picar datos” a “interpretar y decidir”.
3. Ver lo invisible: detección de fraude y riesgos legales ocultos
Uno de los puntos más potentes de la visión de Campelo es la capacidad de la IA para detectar relaciones no evidentes: personas conectadas a través de sociedades interpuestas, patrones anómalos de facturación, nexos entre operaciones y contratos que un humano nunca vería a simple vista.
En auditoría ya se está usando para:
- Analizar millones de transacciones y detectar indicios de fraude.
- Cruzar partes vinculadas, direcciones, cuentas bancarias y estructuras societarias.
- Identificar irregularidades antes de que se conviertan en un caso mediático.
El espejo en el ámbito legal y de cumplimiento
En el sector legal español, esto encaja de lleno en varias áreas:
- Compliance penal: identificación temprana de riesgos de corrupción, blanqueo o conflicto de interés a partir de patrones de relación y operaciones.
- Investigaciones internas: análisis masivo de correos, chats corporativos y documentos para reconstruir qué ha ocurrido sin depender solo de entrevistas.
- Litigios complejos: descubrimiento de hechos y relaciones entre actores analizando documentos que, de otro modo, quedarían “enterrados”.
El salto real es pasar de un enfoque reactivo (“investigo cuando ya tengo el problema encima”) a uno predictivo: modelos que avisan de que un patrón de comportamiento se parece a un caso de fraude o incumplimiento anterior.
Mi opinión aquí es clara: los despachos que desarrollen capacidades propias de analítica avanzada para fraude y riesgos legales tendrán una ventaja competitiva brutal en litigios y compliance. No se trata solo de usar una herramienta; se trata de construir metodología y know‑how alrededor de ella.
4. Informes generados por IA: oportunidad enorme y riesgo real
Otro de los ámbitos donde la auditoría está cambiando más rápido es el de la redacción de informes. La IA ya es capaz de generar borradores completos que imitan el estilo de una firma, siempre que se entrene con ejemplos de calidad.
Aplicado al mundo jurídico, estamos hablando de:
- Borradores de informes jurídicos, notas internas o dictámenes a partir de un prompt bien definido.
- Escritos procesales iniciales basados en plantillas y datos del caso.
- Comparación automatizada con versiones anteriores para asegurar coherencia.
El caso Deloitte Australia y la lección para los abogados
Campelo recordaba un ejemplo muy incómodo: un informe de 237 páginas elaborado para el Gobierno australiano, facturado por Deloitte por unos 440.000 dólares australianos, resultó ser generado por una IA tipo ChatGPT sin verificación humana suficiente. El informe contenía citas académicas y judiciales inventadas. Hubo que retirarlo, rehacerlo y devolver parte de los honorarios.
En el mundo jurídico esto es todavía más delicado. Un escrito con:
- Jurisprudencia inexistente.
- Citas doctrinales inventadas.
- Traducciones erróneas de conceptos técnicos.
…no solo daña tu reputación; puede comprometer seriamente el resultado del asunto y tu responsabilidad profesional.
Por eso, hay dos ideas que conviene grabar a fuego:
- La IA no sustituye el juicio profesional, lo amplifica. El rol del abogado pasa a ser “human in the loop”: diseña las instrucciones, revisa el resultado, corrige y asume la responsabilidad.
- La validación jurídica no es opcional. Ningún documento técnico debería ir a un cliente, a un tribunal o a un regulador sin revisión humana experta, aunque el 90 % lo haya escrito la máquina.
Quien ignore esto acabará antes o después con un “caso Deloitte” propio.
5. Sesgos, seguridad y Shadow AI: los riesgos que sí deben preocupar al sector legal
Campelo fue muy claro en otro punto: los sesgos, errores y alucinaciones de la IA no son magia negra; son consecuencia de datos malos, instrucciones deficientes y falta de controles.
Para un despacho o asesoría jurídica en España, los riesgos clave son:
- Uso de herramientas públicas con información sensible: introducir contratos, datos personales o estrategias procesales en un modelo abierto es, en muchos casos, una bomba de relojería en protección de datos y secreto profesional.
- Shadow AI: abogados y personal de apoyo usando IA por su cuenta, sin políticas corporativas, sin trazabilidad y sin saber qué se está compartiendo.
- Sesgos en los modelos: si entrenas modelos internos solo con resoluciones favorables a empresa, por ejemplo, la IA tenderá a ignorar o minusvalorar escenarios de protección del trabajador o del consumidor.
Qué debería hacer un despacho serio en 2025
Mi recomendación, alineada con lo que vemos en auditoría, es muy concreta:
- Definir una política corporativa de uso de IA: qué herramientas están aprobadas, para qué tareas y con qué límites.
- Implantar soluciones de IA privadas o on‑premise cuando se vayan a tratar datos sensibles o estratégicos.
- Registrar el uso de IA en trabajos relevantes: quién la ha usado, para qué y con qué controles de revisión.
- Formar a todo el equipo en riesgos de sesgo, alucinaciones y protección de datos asociados al uso de IA.
Si el sector legal no lidera esta conversación, otros lo harán por él: reguladores, clientes institucionales o incluso los propios tribunales.
6. El perfil del “abogado aumentado”: cómo prepararse ahora
El mensaje final de Campelo sobre el auditor del futuro encaja casi palabra por palabra con el abogado del futuro:
- Será un analista aumentado, capaz de trabajar sobre la totalidad de la información disponible, no solo sobre lo que alcanza a leer manualmente.
- Será un estratega del riesgo, más centrado en anticipar escenarios que en rellenar plantillas o copiar y pegar.
- Será un especialista en interactuar con sistemas inteligentes, sabiendo diseñar prompts útiles, validar resultados y mejorar los modelos con feedback.
Trasladado al contexto de automatización jurídica en España, esto significa que el abogado que quiera seguir siendo relevante en 3‑5 años debería:
- Manejar con soltura al menos una plataforma de IA aplicada a contratos y análisis documental.
- Entender conceptos básicos de datos, privacidad y ciberseguridad asociados a estos usos.
- Integrar la IA en su rutina diaria: revisión de borradores, búsqueda de riesgos, primeros análisis de normativa.
Esta transformación no es teórica ni a largo plazo. Ya hay despachos españoles usando IA para:
- Revisar cientos de contratos de alquiler en horas en vez de semanas.
- Preparar borradores de demandas estandarizadas que luego el abogado afina.
- Analizar grandes volúmenes de correos para investigaciones internas.
La diferencia en productividad puede superar fácilmente el 30‑40 %. Y sí, eso se nota en márgenes, en plazos y en la experiencia del cliente.
Conclusión: si la auditoría se rediseña con IA, el derecho irá detrás… o se quedará fuera
La auditoría ya ha asumido que la inteligencia artificial pasará de ser una herramienta puntual a convertirse en la infraestructura central de la profesión. El sector legal, especialmente en España, está un poco por detrás, pero el destino es el mismo.
Quien espere a que todo esté maduro perderá posición frente a quienes ya están trabajando con data rooms inteligentes, revisión masiva de documentación, informes pre‑redactados por IA y modelos de detección temprana de fraude y riesgo jurídico.
Si diriges un despacho o un departamento legal y quieres que tu organización forme parte del grupo que lidera —no del que reacciona tarde—, el siguiente paso es claro: definir una estrategia real de automatización jurídica con IA, seleccionar casos de uso concretos (revisión de contratos, due diligence, compliance, informes jurídicos) y empezar a formar a tu equipo desde ya.
La profesión no va a desaparecer. Pero sí se va a rediseñar alrededor de la IA. La pregunta para los próximos años no es si la usarás, sino cuánto valor serás capaz de crear con ella para tus clientes.