La IA ya corrige exámenes de Derecho casi como un profesor. Eso cambia cómo formamos juristas y cómo los despachos españoles pueden automatizar la revisión jurídica.
IA que corrige exámenes de Derecho: lo que cambia de verdad
Un dato incómodo: en un estudio reciente con exámenes de cuatro asignaturas de facultades de Derecho estadounidenses de primer nivel, un modelo de IA consiguió una correlación de hasta 0,93 con las notas puestas por los profesores cuando se le dio una rúbrica detallada de corrección. Traducido: la máquina calificó casi igual que el docente humano.
Para quien trabaja en el sector legal español, esto no es una curiosidad académica. Afecta a cómo formamos a los futuros abogados, cómo medimos su rendimiento y, sobre todo, a qué tareas dedicarán tiempo los profesionales jurídicos cuando la automatización jurídica deje de ser una promesa y sea la norma.
En esta serie sobre IA en el sector legal: Automatización Jurídica, esta pieza se centra en un tema muy concreto: si la IA puede corregir exámenes de Derecho casi como un profesor, ¿qué implica eso para la formación jurídica y para los despachos españoles?
¿Qué ha demostrado realmente el estudio sobre IA y corrección de exámenes?
El hallazgo central es claro: los modelos de lenguaje actuales pueden aproximar la forma de calificar de un profesor de Derecho si se les proporciona una rúbrica bien diseñada.
“Cuando se les suministran rúbricas de corrección, los modelos produjeron puntuaciones muy alineadas con los correctores humanos, con correlaciones de hasta 0,93.”
Cómo se hizo el experimento
De forma simplificada, el estudio siguió este enfoque:
- Exámenes reales: se usaron exámenes de Derecho de cuatro asignaturas impartidas en facultades de Derecho del top 30 de EE. UU.
- Rúbricas detalladas: profesores de Derecho redactaron los criterios de corrección (qué vale cuántos puntos, qué argumentos deben aparecer, cómo se ponderan los errores, etc.).
- Corrección por IA: se pidió al modelo que aplicara esa rúbrica a las respuestas de los estudiantes.
- Comparación: se compararon las notas que puso la IA con las de los profesores humanos.
El objetivo no era crear un modelo nuevo ni optimizarlo al máximo, sino contestar a una pregunta muy práctica: “Con modelos comerciales y accesibles, ¿puede un profesor medio usar IA para corregir exámenes de Derecho?” La respuesta, hoy, ya es bastante cercana al sí.
¿Desaparecen los profesores de Derecho (y las facultades)? No, pero su papel cambia
Aquí viene la parte incómoda: si los estudiantes ya usan IA para estudiar, gran parte de la doctrina es accesible en digital y ahora la IA también corrige exámenes… ¿para qué necesitamos profesores y facultades de Derecho tal y como están organizadas hoy?
Por qué los profesores siguen siendo necesarios
El propio profesor Daniel Schwarcz, uno de los autores del estudio, lo deja claro: la IA no sustituye al profesor, pero sí cambia su trabajo.
Razones de peso:
- Aprendizaje humano: muchos alumnos aprenden mejor con interacción presencial, debates, simulaciones, preguntas en directo.
- Diseño pedagógico: la IA corrige, pero no diseña buenos casos prácticos, no ajusta el nivel al grupo ni decide qué habilidades priorizar.
- Responsabilidad y garantías: en muchas facultades, los reglamentos exigen que el profesor sea el responsable final de la calificación.
- Juicio profesional: hay matices éticos, contextuales y humanos en una respuesta jurídica que un modelo aún interpreta de forma limitada.
La realidad es otra: la IA libera tiempo. Corregir decenas o cientos de exámenes tipo “caso práctico” consume horas que podrían destinarse a:
- Tutorías más personalizadas.
- Simulaciones de juicio o negociación.
- Feedback oral de calidad sobre cómo argumentar ante un cliente o un tribunal.
Quien se aferre al modelo de “clase magistral + examen final corregido a mano” va a sufrir. Quien abrace la IA como apoyo, ganará margen para ofrecer una formación más práctica y alineada con lo que piden los despachos.
¿Y las facultades de Derecho presenciales?
La verdadera pregunta no es si sobran, sino qué valor añaden cuando casi todo el contenido se puede consumir online y la evaluación se puede automatizar.
Mi opinión es clara: las facultades que sobrevivan no serán las que tengan más temario, sino las que ofrezcan:
- Comunidad profesional y networking real.
- Entrenamiento práctico intenso, similar a una clínica jurídica.
- Integración honesta de herramientas de automatización jurídica, igual que se usan bases de datos o software de gestión.
La IA no elimina la necesidad de aprender Derecho, pero cambia radicalmente cómo tiene sentido aprenderlo.
Aplicaciones prácticas para la formación jurídica en España
La buena noticia es que lo que describe el estudio no es ciencia ficción estadounidense: se puede aplicar ya mismo en universidades y centros de formación españoles.
1. Corrección asistida de exámenes y casos prácticos
Los departamentos de Derecho pueden usar IA para:
- Corregir borradores de exámenes antes del final, ofreciendo feedback formativo sin saturar al profesorado.
- Detectar sesgos o incoherencias en la corrección humana (comparando notas profesor/IA por estudiante).
- Proporcionar a cada alumno un informe estandarizado: aspectos fuertes, lagunas, errores frecuentes.
Siempre con una premisa: el profesor sigue siendo el responsable de la nota final. La IA actúa como segundo corrector o como filtro previo.
2. Autoevaluación del alumnado con rúbricas
Desde la perspectiva del estudiante de Derecho, esto abre una herramienta potentísima:
- El profesor diseña una rúbrica clara para un caso práctico.
- El alumno redacta su respuesta y la pasa por un modelo de IA con esa rúbrica.
- Obtiene un análisis detallado: cuestiones jurídicas omitidas, calidad del IRAC, orden lógico, profundidad del análisis.
Esto encaja especialmente bien con las exigencias de evaluación formativa continua: más prácticas, más feedback y sin disparar la carga de trabajo del docente.
3. Entrenamiento para jóvenes abogados y despachos
Lo interesante para los despachos españoles es que la misma lógica sirve dentro del despacho:
- El socio o senior crea una rúbrica de calidad para, por ejemplo, un escrito de contestación a la demanda o un informe de due diligence.
- Los junior redactan sus borradores y los pasan por IA antes de enviar nada al superior.
- La herramienta detecta lagunas argumentales, incoherencias, falta de referencias normativas o jurisprudenciales.
Resultado:
- Menos tiempo de revisión básica para el socio.
- Aprendizaje acelerado del junior.
- Estándares más homogéneos de calidad documental.
En el contexto de automatización jurídica, esto es clave: no se trata solo de automatizar tareas repetitivas (revisión de cláusulas, generación de modelos), sino de sistematizar cómo se aprende a escribir y razonar jurídicamente dentro del despacho.
Riesgos, límites y consecuencias éticas de dejar corregir a la IA
No todo es eficiencia. Hay riesgos reales si se externaliza la corrección a modelos de IA sin un diseño responsable.
1. Sesgos y opacidad
Si el modelo se entrena o ajusta con datos sesgados (por ejemplo, correcciones históricas con prejuicios de género o universidad de origen), la IA reproducirá y amplificará esos sesgos.
Por eso, cualquier uso serio en evaluación jurídica debería incluir:
- Revisión periódica comparando distribuciones de notas por grupo (sexo, edad, procedencia, etc.).
- Auditorías internas de rúbricas para evitar criterios ambiguos.
- Transparencia hacia el alumnado: cómo se ha usado la IA y con qué controles humanos.
2. Reducción de la complejidad a una nota
Otro riesgo es caer en una visión demasiado mecanicista: que solo cuente lo que entra perfecto en la rúbrica. El buen jurista muchas veces destaca justo donde es difícil encajar todo en casillas: creatividad, uso inteligente de analogías, sensibilidad estratégica ante el caso.
Si la rúbrica es pobre, la IA será todavía peor.
Mi recomendación para facultades y despachos es combinar:
- Corrección automatizada basada en rúbricas claras para los elementos “objetivables” (estructura, identificación de normas, tratamiento de los hechos).
- Evaluación humana cualitativa centrada en lo que no cabe del todo en una tabla: persuasión, intuición jurídica, enfoque práctico.
3. Dependencia tecnológica y calidad de la formación
Si un centro se limita a “delegar en la IA” sin repensar su modelo de enseñanza, el resultado será una formación plana, centrada en aprobar exámenes, no en formar abogados capaces de usar bien la tecnología.
La IA no es un atajo para enseñar menos, sino una herramienta para enseñar mejor y exigir de forma diferente.
Qué significa esto para la automatización jurídica en los despachos españoles
Este estudio sobre exámenes es, en realidad, un espejo de lo que está ocurriendo en los despachos: la IA ya puede evaluar calidad de texto jurídico casi al nivel de un humano si se le da un buen estándar.
De la facultad al despacho: mismo patrón
Lo que funciona con exámenes funciona, con matices, con:
- Informes a cliente.
- Minutas de reuniones.
- Esquemas de due diligence.
- Notas internas y memorandos.
Si un despacho define una rúbrica de calidad para cada tipo de documento (claridad, estructura, referencias normativas, tono, riesgos identificados), un modelo de IA puede:
- Revisar automáticamente cada borrador antes de que llegue al socio.
- Señalar frases confusas, argumentos débiles, citas incompletas.
- Generar un pequeño informe de “no conformidades” según el estándar del despacho.
La automatización jurídica avanzada no es solo rellenar plantillas: es crear un sistema en el que la calidad documental se supervise de forma automática y continua.
Ventaja competitiva real
Los despachos que integren este tipo de herramientas en 2026 van a:
- Reducir tiempos de revisión sin bajar el listón de calidad.
- Estandarizar la formación de sus junior, incluso en estructuras con varias oficinas.
- Detectar antes errores que podrían derivar en responsabilidad profesional.
Y hay un extra: los clientes empiezan a preguntar cómo se usa la IA en el servicio jurídico. Poder explicar que se usan sistemas de revisión automatizada para garantizar consistencia y control de calidad es un argumento comercial potente.
Próximo paso lógico: diseñar tus propias rúbricas de calidad
Si hay una idea práctica que se desprende de todo esto es ésta: sin rúbrica, la IA es bastante menos útil; con una buena rúbrica, se convierte en un corrector jurídico muy competente.
Tanto en universidades como en despachos españoles, el siguiente paso no es comprar “la IA más cara”, sino:
- Definir estándares internos claros para cada tipo de trabajo escrito.
- Convertir esos estándares en rúbricas precisas, con ejemplos de bueno/malo.
- Integrar esas rúbricas en las herramientas de IA que ya se estén utilizando.
Quien domine este diseño de estándares tendrá una ventaja clara en la automatización jurídica: podrá delegar en sistemas inteligentes tareas que hoy consumen muchas horas de profesionales muy caros.
La enseñanza del Derecho y la práctica profesional no van a desaparecer. Pero sí se van a parecer cada vez menos a lo que conocíamos hace diez años. La cuestión no es si la IA corregirá exámenes o borradores de escritos; la cuestión es quién se va a quedar fuera por seguir corrigiéndolos como en 2005.