Tres IAs para abogados y cómo usarlas

Quedarse atrás no parece buena idea

Los grandes despachos están construyendo sus propias herramientas personalizadas de IA.

Los putos autónomos y despachos pequeños como el mío seguiremos combinando las opciones gratuitas y los segmentos baratos. Porque, de momento, sobran.

Pero debes entrenarte porque en nada y menos, todo esto va a costar bastante dinero: OpenAI pierde pasta con cada una de nuestras promts.

Este post quiere ser útil para todos, pero está dedicado especialmente para los pequeños.

Si la IA tiene una lectura positiva para nosotros es el acceso a herramientas de primera categoría -capaces de borrar muchas ventajas competitivas - por 20 euros al mes.

Hablando en plata: el abogado que no utilice herramientas de inteligencia artificial hoy está literalmente haciendo el gilipollas.

Si estás en ello, bravo.

Pero te estarás dando cuenta de que no siempre es fácil conseguir lo que necesitas.

Por eso, a continuación, recomiendo tres herramientas de fácil acceso (ChatGPT, NotebookLM, Perplexity) y comparto un montón de tips para su uso jurídico que a mí me funcionan.

Abro paraguas: me refiero a ellas como “herramienta” o “modelo” para no liarme con la distinción jurídica entre modelo y sistema.

Además me reservo una pequeña sorpresa para el final porque creo que añade interés al post.

Estás leyendo ZERO PARTY DATA. La newsletter sobre actualidad de tecnología y derecho de Jorge García Herrero y Darío López Rincón.

En los ratos libres que nos deja esta newsletter, nos gusta resolver movidas complicadas en protección de datos personales. Si tienes de alguna de esas, haznos así con la manita. O contáctanos por correo en jgh(arroba)jorgegarciaherrero.com

Consejos generales:

· Invítale a la mesa: intenta hacer con él cosas que hagas a menudo, experimentar te permitirá conocer por ti mismo en qué cosas te puede resultar más útil, o en qué cosas debes invertir más tiempo para automatizar tareas.

· Lo útil es ganar la experiencia de ver qué cosas hace perfecto como por arte de magia y en qué cosas falla miserablemente aunque parecen simplonas.

· Al mismo tiempo irás comprendiendo mejor cómo pulir tus interacciones para conseguir (a la segunda, a la quinta) lo que quieres (la respuesta a esto suele ser: una prompt más currada y/o mostrarle –no describirle- exactamente lo que quieres).

Estos tres tips generales están sacados de un libro imprescindible que debes leer pronto, porque se va quedando obsoleto rápidamente: Co-inteligencia de Ethan Mollick.

1.- Cómo mejorar tus prompts para tareas jurídicas (ChatGPT, pero aplicables a cualquier modelo)

La calidad de las respuestas de ChatGPT y otros modelos depende en gran medida de lo currada que esté la pregunta o prompt.

Es cierto que los modelos son cada vez más listos y este tema ha perdido mucha importancia, pero por otro lado, creo que cada vez más utilizaremos modelos menos potentes y más lentos en local (ahorrándonos así los riesgos que describo en los puntos 6 y 7) y una buena prompt nos aportará eficiencia en todos los sentidos.

Para abogados, es útil seguir algunas pautas:

• Asigna un rol (y un expertise) explícito al modelo: El primer elemento de la pregunta debería ser el rol o papel que debe asumir el modelo.

Por ejemplo: “Eres un abogado experto en derecho contractual…”, o “Como asesor legal de una empresa tecnológica,…”. Esto marca el tono y orienta la respuesta.

Por ejemplo, “Actúa como el abogado de la parte contraria y proporciona contraargumentos a la siguiente argumentación...” obligará al modelo a considerar otra óptica.

• Incluir el objetivo deseado también ayuda (e.g., “resume esta sentencia coñaza en 250 palabras metiendo emojis para publicar un post en linkedin” (advertencia: si te limitas a copiar y pegar, se nota un huevo), “enumerar riesgos”, “enumerar factores a tener en cuenta”, “redactar borrador”, etc.).

• Proporcionar contexto y detalles específicos: Cuanta más información relevante se incluya en el prompt, mejor. Describe brevemente el asunto o aporta los hechos esenciales. “Mi cliente es un arrendatario que… [hechos]. Quiero que analices si procede la devolución de la fianza según la ley aplicable.”

Preguntas amplias como “¿Qué dice la ley sobre X?” generan respuestas muy genéricas e inútiles; es preferible acotar: “¿Qué dice la ley española (artículo tal del Código Civil) sobre X en el contexto de [situación]?”.

• Formato y extensión de la respuesta: Si necesitas la información de cierta forma, pídeselo asín. Por ejemplo: “Resume en 5 puntos clave las obligaciones de esta parte del contrato.”, o “Proporciona la respuesta en forma de tabla comparativa de pros y contras.” Esto evita obtener bloques de texto que luego te toca formatear cuando lo que querías era un esquema.

Tip: si al copiar y pegar la tabla en un Word se te desconfigura… pregúntale a Chati cómo lo tienes que hacer. Especifícale tu versión de Windows y Word. Almacena la respuesta en el granerito. Me lo dijo un amigo.

• Ejemplos de prompts eficaces:

  • Resumen de jurisprudencia: “Resume en lenguaje que entienda mi abuela el siguiente fragmento de una sentencia, incluyendo el conflicto entre las partes, las principales alegaciones de cada una y las principales conclusiones del tribunal.”

  • Elaboración de documentos: “Redacta una cláusula de confidencialidad en inglés que incluya las obligaciones de un NDA y las excepciones habituales.” (Se puede agregar: “en tono formal”).

  • Consulta legal general: “Mi empresa quiere implementar un sistema de videovigilancia de seguridad en la oficina. ¿Qué restricciones impone la normativa de protección de datos local al respecto?” .

  • Lista de control: “Genera una lista de verificación de documentos necesarios para presentar una demanda civil en Alemania (tribunal local).”

  • Traducción con matices: “Traduce y adapta al español jurídico este contrato escrito originalmente en inglés sencillo, asegurando que los términos técnicos se correspondan con el derecho español.”

• No te conformes y dale caña: Si la primera respuesta no es útil, refina la pregunta en una segunda interacción en lugar de empezar de cero. Puedes aclarar lo que faltó: “Gracias, pero podrías enfocarte en X aspecto con más detalle?” o “La respuesta es muy general, ¿puedes citar el artículo específico de la ley que lo respalda?”. Reformular ayuda al modelo a entender mejor la necesidad. Por ejemplo, si la respuesta fue demasiado genérica, añade datos concretos; si fue desordenada, pide “por favor, organízalo en una lista con viñetas.”

ChatGPT permite estas correcciones iterativas para afinar el resultado. En muchos casos, un rápido tira y afloja te consigue una respuesta mucho más útil en el segundo intento. Y lo bueno es que Chati no se cansa nunca.

Tips importantes para cuando lo consigas:

“¿Qué he hecho bien?” Pregúntale sin cortarte un pelo: “he conseguido lo que quería después de tres iteracciones… ¿Cómo coño te lo tenía que haber pedido en la primera promt para conseguir este output?

Muy importante: genera y ten a mano tu granerito de tus prompts de éxito. Te vendrán bien más tarde.

2.- NoteBookLLM de Google

En general no me verás recomendar nada de Google. Ya tú sabes.

Sin embargo, NotebookLLM es una de las herramientas más destacadas hoy en día para un abogado: se ha hecho famosa por ser capaz de convertir textos en podcasts.

Sin embargo, (para mi gusto, vaya) de largo su utilidad más importante es la de resumir documentos largos limitando a cero el riesgo de “alucinación”. Del mismo modo que Perplexity, remata cada línea de resumen con una “cita” que te permite comprobar cómo ese resumen es coherente con el original.

Porque recuerda, my friend, tienes que revisar el original.

No ya sólo por evitar cagadas, que por supuesto, sino porque delegar todo en la machine significa quedarte agilipollao en el corto plazo.

A NotebookLLM le puedes emplumar pdfs o enlaces de sentencias u otros docs y, pedir un resumen de distintas longitudes dependiendo de lo que necesites:

· 250 palabras: un resumen para tu propio archivo;

· 500 palabras para saber si quieres leerla “de verdad”;

· 1500 palabras para que te resuma todo el texto y puedas ir a por el jamón: a por la parte del original que realmente te interesa).

También puedes delimitar extensión “en 3 párrafos”, para que la respuesta sea concisa.

3.- Perplexity: el buscador “que te entiende”

El mejor buscador del mercado es Kagi, y eso ya lo dijimos en nuestro primer “especial herramientas útiles”. Con eso me refiero a un buscador a la antigua usanza, a base de palabras clave. El deterioro del servicio de Google lo conoce ya hasta el cuñao más despistao. Y ni siquiera estoy hablando de la regurgitación de contenidos generados por IAs pochas o de sus delincuenciales políticas de gestión de datos personales.

Pero si lo que quieres es buscar algo y no estás muy seguro de con qué palabras clave encontrarlo, lo que debes hacer es irte a Perplexity y simplemente… formular la pregunta, como se la formularías a un colega.

Y haré aquí lo que os recomiendo a vosotros hacer con estas herramientas: “mostradles” lo que tienen que hacer:

Los resultados que te devuelve Perplexity vienen con unas útiles, esenciales citas, que te permiten, pinchándolas, ir a la fuente original de la información y cerciorarte de que no se la ha sacado del trasero. Y por supuesto, ganar más contexto.

No he trabajado con la opción pro, y de hecho ni siquiera tengo cuenta formal en el servicio. Pero lo utilizo bastante.

4.- Traducción de textos jurídicos

Al utilizar ChatGPT (u otros modelos) para traducciones legales es clave formular correctamente la petición y revisar el resultado:

• Sé específico en idiomas, variante regional y contexto: Indica explícitamente el idioma de origen y destino, y que se trata de un texto jurídico.

Por ejemplo: “Eres un traductor riguroso: traduce del inglés al castellano (español de España) el siguiente contrato, manteniendo un tono formal y la terminología legal precisa.”

• Incluye el registro deseado (formal, técnico) y el rol del modelo mejora la precisión.

Ejemplo: “Actúa como traductor jurídico y traduce este texto del francés al alemán, conservando el estilo formal del documento original.”

• Proporciona contexto y términos clave: Si la traducción contiene errores evidentes –normalmente relacionados con términos legales especializados- clarifícalos de entrada (¿te acuerdas de lo del granerito?) o en repreguntas posteriores.

• “Mantener el estilo legal”: Indica que preserve el formato y estilo propio de documentos legales (por ejemplo, numeración de cláusulas, expresiones formales). Puedes decir: “Mantén la estructura del contrato y no omitas las referencias a artículos de ley.”

Tip: Otra forma de hacer esto es redactar tú tu propio borrador en otro idioma y pedirle a Chati que te lo revise: “Revisa esta traducción de un texto legal original en castellano: el resultado tiene que ser inglés legal formal. Quiero que marques en negrita todo lo que cambies y me expliques a continuación la razón de cada cambio.”

El consejo más importante: por la gloria de tu madre: revisa la traducción completa. ¿Acaso no lo hacías cuando te lo traducía un humano?

5.- Convierte los pdfs a txt

En el caso de los pdfs, el gran consejo (este es uno de los más importantes) es convertirlos a archivos de texto, antes de emplumárselo a tu modelo favorito.

Tip: El archivo en txt debe mantener la información de la paginación. Eso te permitirá ser aún más específico al suministrarle sólo la parte relevante de un documento o decirle que se fije en las páginas tal a cual.

¿Cómo haces esto? Con un script de Python…. que te genera Chati en un plis.

Una vez en formato “txt” es muy sencillo anonimizarlos (puedes incluso automatizar esa anonimización… con otro script de Python que te preparará tu modelo en segundos).

Ejemplo:

Por otro lado, el modelo consume muchos menos tokens analizando un texto en txt que en pdf, como se explica más abajo. Tu modelo trabajará mejor y será más eficaz asín.

¿Cómo convierto los pdfs a txt? De nuevo, pídele a tu modelo favorito (recomiendo para esto ChatGPT o Claude) que te genere un script de Python dedicado y te ayude a hacerlo funcionar. Sólo tendrás que meter el pdf input en una carpeta y se te generará el txt convertido en otra. Maravilloso.

6.- Privacidad, confidencialidad

El uso de herramientas de IA debe hacerse con máxima cautela en relación con la información propia y de terceros contenida en nuestros inputs (eso incluye las prompts y por supuesto los documentos propios que suministremos al modelo de IA de nuestra elección):

Recomendaciones clave:

· Anonimiza los documentos antes de subirlos a la herramienta.

· No introducir información confidencial identificable tampoco en tus promts: no pueden contener nombres reales, datos personales (DNI, direcciones, detalles de casos concretos) o documentos completos que no estén accesibles al público.

· Todo lo que subes se transmite a servidores externos (OpenAI, Google o Perplexity…) fuera de tu control.

7.- Configuraciones de privacidad:

A continuación un resumen de lo que las propias compañías alegan en sus textos legales. Por mi parte, advertir que a estas compañías (como a cualquiera) hay que juzgarles no por lo que dicen, sino por lo que hacen. Y lo que han hecho todas ha sido arramplar con todo lo que han pillado para pedir perdón en vez de permiso. Por tanto: no se fíen ni de su madre: su compromiso es con el cliente.

En ChatGPT, utiliza la opción de “deshabilitar el historial de chat” si está disponible en la configuración. Al hacerlo, tus conversaciones no se usan para entrenar el modelo ni quedan vinculadas a tu cuenta.

De acuerdo con sus términos y condiciones OpenAI almacenará esas conversaciones deshabilitadas solo 30 días con fines de moderación antes de borrarlas definitivamente.

Si no encuentras esta opción, considera que por defecto tus inputs podrían ser empleados para mejorar el modelo, cosa que no quieres.

ChatGPT Enterprise/Business está orientado a empresas. En este segmento y en el uso a través de la API, OpenAI se compromete a no usar los datos de los usuarios para entrenamiento por defecto. Sin embargo, en la versión web estándar (free o Plus) debes asumir que sí pueden usarse a menos que desactives el historial.

Google NotebookLM, al menos en su versión experimental gratuita, tiene una postura explícita de proteger los datos del usuario. Google afirma que “NotebookLM no entrena su IA con tus datos” y que las consultas no se utilizan para entrenamiento.

En cuanto a Perplexity, según su propia política, aseguran que los datos del usuario están protegidos bajo estándares europeos estrictos, con procesos transparentes y control del usuario sobre la información personal.

Esto no significa absolutamente nada, así que actúa con prudencia similar: no compartas en Perplexity datos que violarían la obligación de confidencialidad profesional.

8.- Consumo de tokens y formatos de archivos

Los modelos de lenguaje transforman el texto en “tokens” (aprox. 4 caracteres o 0,75 palabras por token, aunque varía).

Tanto tu input como su respuesta consumen tokens de la “ventana de contexto” (que es el límite de texto que el modelo puede tener en cuenta para responderte) y, en caso de usar la API de OpenAI, también impactan en el costo.

Consejos para exprimir al máximo tus tokens:

• · Lo más eficaz extraer el contenido a texto plano y pegarlo en el chat. Pero no es lo más cómodo, claro.

• Prefiere texto plano (TXT) sobre PDFs u otros formatos complejos: Los formatos como PDF, Word (.docx) o HTML contienen información de formato (saltos de línea, etiquetas, fuentes) que no aportan significado pero consumen tokens e incluso pueden confundir al modelo.

Se entiende mejor en “leuros”: Si en el futuro usas la API de OpenAI en vez de la interfaz web, ten en cuenta que cada token tiene un costo (p. ej., con GPT-4 son $0.03 por 1K tokens de input).

Un PDF con 100.000 caracteres puede convertirse fácilmente en ~25.000 tokens al pegarlo con formato, mientras que limpio en TXT serán unos ~18.000 tokens. Esa diferencia significa un coste adicional y el riesgo de superar la ventana de contexto del modelo.

Por lo tanto, alimentar al modelo con lo necesario (texto limpio y relevante) es doblemente eficiente.

Minimización, bitch: minimización.

9.- Conclusiones finales:

· Sé preciso y detallado en el prompt, proporciona un rol, todo el contexto posible y “enséñale” -mejor que “descríbele”- lo que quieres.

· Almacena en un solo lugar las prompts que mejor te hayan funcionado.

· Convierte el archivo antes de entregárselo a la IA: cuanto más simple y limpio, mejor. Esta preparación garantiza que los tokens disponibles se utilicen en el contenido jurídico importante y no en describir formatos o caracteres extraños, logrando respuestas más precisas y completas dentro de los límites de contexto del modelo.

· Anonimiza tus inputs.

· Revisa (o, al menos, haz que alguien revise) siempre los outputs.

· Combina modelos.

· Pregunta a tus compañeros, comparte el conocimiento: esto evoluciona muchísimo más rápido de lo que puede gestionar una sola persona.

10.- Un par de Bonus Tracks:

.- Primera: El texto que acabas de leer es muy mejorable, pero ¡hey! fue generado con la función Deep research de ChatGPT 03 mini high en ¡siete minutos!. Lo he editado durante 85 minutos, para borrar más de la mitad del original y añadir mis propios tips y paridas. ¿Cómo te quedas?

Obvio que el valor añadido está en mi parte. Mi punto es que preparar un post como éste me hubiera llevado mucho, mucho más tiempo sin la ayuda de Chati… Igual ni lo hubiera hecho.

.- Clarificación: Las ediciones de Zero Party Data actualidad las hacemos a puro huevo, con 0% participación de IA. Y yo diría se nota.

Lo que sí traducimos con IA es la versión en inglés. Sólo metemos las chuflas a mano (y se nota, jaja).

.- Segunda: ¿Cuál es tu Rumpelstiltskin favorito?

¡Comparte tus trucos y enseñanzas magistrales en este tema y ayuda así a toda la comunidad datera!

O envíamelos y los publicaré a tu nombre como cualquier contenido de valor que reseñamos cada semana en Zero Party Data.

El jueves, tu dosis habitual de Zero Party Data “HAZTUALIDAZ”.