La selección invisible de la inteligencia artificial

Hasta hace poco, la selección de un estudio jurídico solía empezar de manera bastante directa: una recomendación, una llamada, un nombre que circulaba. Hoy, cada vez más, ese primer paso ocurre antes de cualquier conversación y sin que nadie lo note. Sucede en sistemas, búsquedas asistidas y filtros que ordenan opciones mucho antes de que alguien se siente a evaluar alternativas en profundidad.

Veronica Laymuns

Ese cambio silencioso no tiene que ver con la calidad jurídica ni con una redefinición del rol del abogado. Tiene que ver con cómo la tecnología —y, cada vez más, la inteligencia artificial— empieza a intervenir en las etapas iniciales de búsqueda y selección del lado del cliente.

En la práctica, esto está teniendo consecuencias muy concretas en cómo se construye visibilidad en el mercado legal.

Durante años, los rankings han sido objeto de críticas bien conocidas: metodologías poco transparentes, sesgos de visibilidad y un foco excesivo en el reconocimiento simbólico más que en el valor real para el cliente. Pero cuando se observa cómo están cambiando los procesos del lado del cliente —especialmente en compañías medianas y grandes— la discusión empieza a moverse.

Ya no se trata de si los rankings son “buenos” o “malos”, sino de cómo están siendo utilizados en entornos cada vez más mediados por datos, tecnología y sistemas de filtrado.

Durante mucho tiempo, la selección de estudios legales partía desde relaciones, recomendaciones o conocimiento directo, modelo que sigue existiendo, pero que ya no explica todo el proceso. Hoy, en muchos contextos corporativos, la primera selección no la hace una persona, sino que un sistema —o una combinación de ellos— que cruza información, reduce opciones y deja fuera a muchos estudios antes de cualquier evaluación humana.
La IA no elige una firma, pero define quién entra y quién queda fuera del universo inicial: si una firma no aparece en ese primer conjunto, la conversación simplemente no empieza.

Uno de los cambios más visibles está ocurriendo en el procurement legal, sobre todo en mercados saturados y en áreas donde existen múltiples oferentes con capacidades aparentemente similares.

Las compañías están incorporando automatización —y, en algunos casos, IA— para acelerar y ganar eficiencia en etapas preliminares: identificar estudios relevantes, reducir opciones, descartar alternativas evidentes.

Para que estos procesos funcionen, los sistemas necesitan señales rápidas: especialización clara, reputación externa, información comparable y datos estructurados. Aquí es donde los rankings encajan de forma natural. No porque sean perfectos, sino porque ya ordenan, clasifican y estructuran información que de otro modo sería difícil de procesar a gran escala.

Visto así, el ranking deja de ser un premio y pasa a funcionar como una primera capa de visibilidad.

El segundo gran cambio viene desde el mundo de Legal Operations. Cada vez más áreas legales internas —especialmente en multinacionales— están adoptando modelos de toma de decisiones basados en datos, no solo en percepciones.

Esto se traduce en dashboards que integran múltiples variables: desempeño histórico de estudios, eficiencia en tiempos y resultados, estructura de tarifas, experiencia previa con la compañía, criterios de diversidad y compliance, y también rankings y reconocimientos externos.

El cambio es sutil pero profundo: el ranking deja de ser relato y pasa a ser insumo, uno que requiere calidad para ser útil, pues los sistemas funcionan mejor cuando los datos son estructurados, consistentes y auditables. Esto obliga —aunque sea de manera indirecta— a que las fuentes externas justifiquen mejor sus metodologías, definan con mayor claridad sus criterios y reduzcan zonas grises que antes eran aceptadas.

En paralelo, está creciendo con fuerza el mundo del legal analytics, con plataformas especializadas que están desarrollando modelos que permiten comparar firmas y abogados no solo por reconocimiento, sino por desempeño real.

Por ejemplo, permiten analizar grandes volúmenes de datos de litigios para identificar patrones de desempeño de firmas, abogados o decisiones judiciales. Herramientas como Premonition utilizan bases de datos de casos judiciales para generar información sobre resultados históricos, desempeño de abogados frente a distintos jueces y tendencias relevantes que pueden complementar la evaluación de proveedores más allá de la reputación percibida.

Para muchas áreas legales internas, especialmente aquellas sometidas a presión de costos y accountability, este tipo de información comienza a ser difícil de ignorar, dado que se introduce una capa nueva en la conversación: quién rinde mejor en contextos específicos.

El futuro no parece ser ranking versus analytics, sino la convivencia de ambos en distintos momentos del proceso de decisión.

En un entorno donde hay más información disponible que tiempo humano para evaluarla, y donde la primera selección suele ser algorítmica, los rankings funcionan cada vez menos como trofeos y cada vez más como infraestructura de visibilidad.

La pregunta que queda flotando no es tecnológica ni metodológica: es estratégica.

Desde estar o no estar, subir o bajar, en qué banda, en qué directorio, la IA está redefiniendo el papel de los rankings, los que dejan de ser una validación simbólica y pasan a cumplir una función distinta, pues permiten entrar en el radar, lo que cambia el foco de la discusión hacia algo más estructural: ¿qué señales dejo disponibles para que otros —humanos o máquinas— puedan encontrarme, entenderme y confiar en mí cuando están buscando una solución, no un nombre específico?

Porque en un entorno donde la primera selección es algorítmica, la ausencia pesa más que la posición.

 
* Verónica Laymuns es especialista en estrategia comercial y desarrollo de negocios en el sector legal, y socia de Xtrategia Group Chile.

 
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