IA y auditoría jurídica: del juicio profesional al algorítmico

El dato ya no solo se analiza: crea informes, propone decisiones y hasta redacta borradores de opiniones legales. En el IV Foro de Expertos Confilegal Auditores, celebrado el 11/12/2025 en Madrid, un mensaje se repitió entre magistrados, auditores y expertos en tecnología: la inteligencia artificial va a rediseñar la auditoría y el control jurídico, pero la responsabilidad seguirá siendo humana.

Este tema encaja de lleno en la serie “IA en el Sector Legal: Automatización Jurídica”: lo que está ocurriendo con los auditores es un anticipo de lo que ya empieza a pasar en despachos, departamentos de cumplimiento y asesorías jurídicas internas. Quien entienda hoy cómo combinar juicio profesional y juicio algorítmico, mañana tendrá una ventaja competitiva clara.

En este artículo te resumo las ideas clave del Foro, las conecto con la realidad de los despachos españoles y te propongo una hoja de ruta práctica para usar IA en auditoría y automatización jurídica sin perder control ni asumir riesgos innecesarios.

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1. El auditor frente a la IA: qué está cambiando de verdad

La conclusión central del Foro fue directa: la IA ya no es una herramienta opcional, es un factor estructural en la auditoría y en los servicios jurídicos avanzados.

«El que no use IA se quedará probablemente fuera del mercado», advirtió Myriam Rebollo Díaz, subdirectora general del Instituto de Contabilidad y Auditoría de Cuentas.

En el contexto de la automatización jurídica, esto se traduce en tres cambios muy concretos:

1.1. Del muestreo limitado al análisis masivo

En auditoría tradicional, revisar el 100 % de las transacciones era inviable. Con analítica avanzada e IA:

• Se pueden cruzar millones de apuntes contables en minutos.
• Se detectan patrones atípicos (fraude, errores, incumplimientos) que antes pasaban desapercibidos.
• Se prioriza el riesgo real, no solo el formal.

En un despacho de abogados esto equivale, por ejemplo, a:

• Revisar automáticamente miles de contratos para localizar cláusulas abusivas o riesgos de cumplimiento.
• Identificar incoherencias entre políticas internas, contratos y prácticas reales de la compañía.

1.2. De la predicción al contenido generado

Como apuntó Javier Campelo, Head of Data Analytics & IA en BDO, la IA ya no solo predice, también “hace cosas nuevas”.

En la práctica:

• Genera borradores de informes de auditoría.
• Redacta memorandos de riesgos regulatorios a partir de datos de la empresa.
• Prepara resúmenes de jurisprudencia o doctrina relevante.

En automatización jurídica, esto significa que una IA puede:

• Producir el primer borrador de un informe de due diligence.
• Elaborar un checklist de cumplimiento adaptado a un sector concreto.
• Proponer argumentos jurídicos a partir de una base de datos de resoluciones.

La clave no es si la IA puede hacerlo, sino quién asume la responsabilidad de usarlo.

1.3. El dato como materia prima crítica

Campelo lanzó una advertencia que en el mundo legal muchos ignoran: el sesgo de la IA empieza en los datos que le damos.

• Si entrenas tus modelos con información incompleta, desactualizada o sesgada, las conclusiones lo estarán también.
• Si mezclas datos sensibles sin control, puedes generar problemas de protección de datos y secreto profesional.

En automatización jurídica, esto obliga a:

• Gobernar bien las bases de datos internas (expedientes, contratos, correos, actas).
• Etiquetar, limpiar y actualizar la información antes de usarla con IA.
• Definir qué datos nunca deben entrar en sistemas de terceros.

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2. Gobernanza, control y responsabilidad: humanos y algoritmos bajo supervisión

Si hay una idea que salió reforzada en el Foro es esta: la IA no diluye la responsabilidad, la concentra.

«Si usas IA para generar un informe y lo firmas, responderás tú, aunque no entiendas el proceso interno del algoritmo», recordó el magistrado Eloy Velasco.

Para despachos y departamentos de auditoría esto implica pasar de usar herramientas “en piloto automático” a construir un marco de gobernanza de IA.

2.1. Qué significa gobernar la IA en auditoría y servicios legales

Ganar eficiencia con IA sin aparentar temeridad ante un juez o el regulador exige, como mínimo:

• Política interna de uso de IA: qué herramientas se pueden usar, para qué, con qué datos y bajo qué supervisión.
• Registro de modelos y herramientas: qué sistemas usa el despacho o la firma de auditoría, quién los administra, cómo se actualizan.
• Trazabilidad: poder demostrar qué hizo la IA, qué revisó el profesional humano y qué criterios se siguieron para aceptar o corregir el resultado.

En automatización jurídica esto es especialmente delicado en:

• Sistemas que proponen decisiones (por ejemplo, clasificar litigios según probabilidad de éxito).
• Herramientas que redactan documentos que luego van a firmar socios, clientes o administradores.

2.2. La sinergia entre Compliance y auditoría con IA

En la mesa redonda del Foro se insistió en la relación entre Compliance y auditoría interna ante la IA.

En la práctica, las áreas de cumplimiento pueden y deben:

• Fijar criterios éticos y legales sobre el uso de algoritmos (no discriminación, transparencia, explicabilidad mínima).
• Revisar los flujos de datos que alimentan a la IA: origen, base jurídica, conservación, acceso.
• Integrar la IA en los mapas de riesgos de la organización como un riesgo más: tecnológico, reputacional y jurídico.

Si tu despacho asesora en Compliance, aquí hay una oportunidad clara de ofrecer servicios específicos de “Compliance de IA”, muy alineados con la automatización jurídica: políticas internas, cláusulas contractuales, protocolos de supervisión y formación.

2.3. El riesgo invisible: relajarse ante la máquina

La advertencia de Eloy Velasco va al centro del problema:

«Lo más peligroso desde un punto de vista jurídico es que el uso de la IA haga que te relajes sobre la información que produce».

Este error ya se ve en muchos equipos:

• Confiar sin contraste en resúmenes generados por IA.
• Dar por buenos análisis de riesgo sin revisar datos de entrada y salida.
• Asumir que “si lo ha dicho la IA será correcto”.

La realidad es la contraria: cuanta más IA uses, más debes reforzar tus controles humanos:

• Revisión por un segundo profesional de informes complejos generados con IA.
• Checklists específicos para validar resultados de la herramienta antes de enviarlos al cliente o al regulador.
• Formación continua para que el equipo sepa detectar errores típicos de los modelos (alucinaciones, sesgos, lagunas temporales).

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3. El peligro de fosilizar la jurisprudencia y el criterio jurídico

El Foro no se limitó a la auditoría técnica. Tocó un punto muy incómodo para la profesión jurídica: el riesgo de que la IA cristalice el derecho en lugar de permitir que evolucione.

El magistrado Manuel Marchena planteó un ejemplo muy gráfico sobre la vida personal, pero que encaja perfectamente en lo jurídico: cuando preguntas al algoritmo por la “mejor opción” futura, te basas en lo que la máquina conoce de ti y de tu pasado. Trasladado a la jurisprudencia, esto significa:

«El algoritmo solo te va a dar lo que conoce, lo que le has enseñado. Creo que establece una lealtad a una jurisprudencia que podría generar situaciones injustas».

3.1. Cómo afecta esto a la automatización de la investigación legal

En automatización jurídica ya se utilizan modelos que:

• Resumen cientos de sentencias en segundos.
• Proponen líneas argumentales basadas en “lo más frecuente” en los tribunales.
• Generan borradores de demandas o escritos de oposición.

El peligro aparece cuando el profesional jurídico:

• Se limita a aceptar lo estadísticamente mayoritario como “lo correcto”.
• Deja de buscar giros creativos o interpretaciones alternativas.
• Renuncia a liderar cambios doctrinales o jurisprudenciales.

La IA, si no se usa con criterio, refuerza el precedente conservador y penaliza la innovación jurídica.

3.2. Qué hacer para que la IA no congele el derecho

Hay varias prácticas muy concretas que ayudan a evitar esa “fosilización”:

• Exigir siempre opciones: no te quedes con un único argumento propuesto por la IA. Pídele varias estrategias y contrástalas con tu criterio.
• Buscar outliers: interesarse por sentencias minoritarias, votos particulares y resoluciones que se apartan de la corriente general.
• Marcar casos “no estándares”: en tu flujo de trabajo, identifica asuntos donde la solución habitual puede ser injusta y exige un análisis artesanal más profundo.

En auditoría pasa algo parecido: si solo replicas patrones históricos de riesgos, ignoras nuevos modelos de fraude o nuevas formas de incumplimiento normativo. La IA debe ampliar tu campo de visión, no estrecharlo.

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4. Hoja de ruta práctica: cómo integrar IA en auditoría y automatización jurídica

Si gestionas un despacho, un área de Compliance o una función de auditoría interna, la pregunta ya no es “si” vas a usar IA, sino “cómo” y “bajo qué reglas”. Aquí una hoja de ruta pragmática basada en lo debatido en el Foro y en lo que está funcionando en firmas españolas.

4.1. Paso 1: mapear tareas repetitivas y de bajo valor

Empieza por identificar qué partes de tu trabajo son candidatas naturales a la automatización jurídica:

• Extracción de datos de contratos, escrituras y facturas.
• Clasificación de documentos y expedientes.
• Búsqueda inicialmente amplia de jurisprudencia y normativa.
• Generación de resúmenes ejecutivos para clientes o comités.

Son tareas donde la IA aporta mucho y el riesgo jurídico es controlable si mantienes la revisión humana.

4.2. Paso 2: definir límites claros al uso de IA

Antes de desplegar herramientas de IA generativa o analítica, marca líneas rojas:

• Qué información nunca saldrá a sistemas externos (secretos industriales, estrategias procesales sensibles, datos de menores…).
• Qué tipos de documentos no se generarán de forma automática (por ejemplo, dictámenes que vayan a un tribunal o regulador sin revisión profunda).
• En qué fases es obligatoria la intervención de un profesional senior.

Este enfoque reduce el riesgo reputacional y, sobre todo, demuestra diligencia si un día tienes que explicar tu modelo ante un supervisor o un juez.

4.3. Paso 3: formar al equipo en IA aplicada al derecho y la auditoría

La frase de Myriam Rebollo lo resume bien:

«Es fundamental que el auditor sepa y entienda a la IA».

No basta con un taller genérico sobre “qué es la IA”. La formación útil debe cubrir:

• Cómo funcionan, a grandes rasgos, los modelos que usan (qué hacen bien y qué hacen mal).
• Ejemplos reales de errores de la IA en contextos jurídicos y de auditoría.
• Criterios para saber cuándo desconfiar de un resultado y pedir más contexto.

En España ya se ve una tendencia clara: los despachos y firmas que invierten en alfabetización de IA para sus profesionales aumentan productividad sin disparar riesgos disciplinarios ni deontológicos.

4.4. Paso 4: documentar el uso de IA en tus procesos

La automatización jurídica bien entendida deja rastro. Algunas buenas prácticas:

• Anotar en el propio informe qué partes han sido apoyadas por herramientas de IA y cuáles son juicios profesionales.
• Conservar versiones intermedias de borradores generados por IA y sus revisiones humanas.
• Definir plantillas internas que obliguen a declarar si se ha utilizado IA y a qué nivel.

Esto protege a la organización y también al profesional que firma: demuestra que no ha delegado ciegamente su responsabilidad en un algoritmo.

4.5. Paso 5: revisar de forma periódica modelos y proveedores

La IA que usas hoy no será la misma dentro de seis meses. Para mantener el control:

• Programa revisiones periódicas de herramientas y modelos (rendimiento, sesgos, cambios de licencia, ubicación de datos).
• Revisa contratos con proveedores de soluciones de IA para asegurarte de que se alinean con tus obligaciones de confidencialidad y cumplimiento.
• Actualiza tus políticas internas cuando se produzcan cambios significativos.

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5. Por qué este debate importa a todo el sector jurídico español

Lo que se habló en el IV Foro de Expertos Confilegal Auditores no afecta solo a auditores y controllers. Es un espejo del futuro inmediato de abogados, procuradores, graduados sociales, asesores fiscales y equipos in-house en España.

La automatización jurídica basada en IA ya está limpiando tareas tediosas y acelerando el trabajo en muchos despachos. Pero también está abriendo nuevos frentes: responsabilidad por informes firmados con apoyo algorítmico, sesgos en modelos, fosilización de la jurisprudencia, dependencia de proveedores tecnológicos.

Quien se limite a usar IA como “truco” para ir más rápido asumirá riesgos que todavía no ve. Quien la trate como un nuevo engranaje dentro de un sistema de gobernanza, control y ética profesional tendrá una herramienta poderosa para ganar precisión, eficiencia y capacidad de análisis.

Si tu organización quiere avanzar en esta dirección, el momento es ahora: evaluar procesos, definir políticas de IA, formar a los equipos y empezar a automatizar lo que no aporta valor jurídico diferencial.

La pregunta que queda sobre la mesa es sencilla y, a la vez, incómoda: cuando mi informe, mi dictamen o mi auditoría lleguen a un tribunal, a un regulador o a un consejo de administración, ¿podré explicar con tranquilidad qué parte fue juicio profesional y qué parte juicio algorítmico?

Ahí se va a jugar la verdadera credibilidad del sector legal en la era de la inteligencia artificial.