Los abogados y peritos recurren cada vez más a las herramientas de IA para optimizar su trabajo, y con razón. Las mejoras en la eficiencia son reales. Sin embargo, una reciente decisión judicial en Nueva York envía un mensaje claro a la profesión legal: la IA puede apoyar el análisis pericial, pero no puede sustituirlo.
En un artículo publicado en El asesor jurídico general de hoy, Director Gerente de Daños de iDS Theodore (Teddy) Brown desglosa las implicaciones de la Asunto de Weber la decisión —un caso en el que el uso de Microsoft Copilot por parte de un experto financiero contribuyó a la descalificación de su testimonio— y lo que significa para los profesionales del derecho que se enfrentan al creciente papel de la IA en los litigios.
¿Qué pasó en? Asunto de Weber
El caso involucraba acusaciones de incumplimiento de deberes fiduciarios por parte del albacea de un fideicomiso. La parte que presentó la objeción presentó a un perito financiero para evaluar los daños económicos previstos; dicho perito utilizó Microsoft Copilot como verificación adicional de sus cálculos. Esta decisión no pasó desapercibida para el tribunal.
La recusación del juez se basó en varios hallazgos: el perito carecía de métodos de cálculo estándar del sector, demostró tener cualificaciones insuficientes y no pudo distinguir claramente entre lucro cesante y pérdidas de capital. Si bien la dependencia de la IA no fue el único motivo de la recusación, el tribunal señaló específicamente su preocupación por el uso que hizo el perito de una herramienta de IA de código abierto, indicando que dichas herramientas no son fácilmente verificables y, por lo tanto, no son fiables en testimonios periciales de gran trascendencia.
Software de código abierto frente a software de código cerrado: una distinción crucial
El análisis de Brown traza una línea importante que los equipos legales deberían tener en cuenta. El problema en Asunto de Weber No se trataba de la IA en sí misma, sino del tipo incorrecto de IA, utilizada de forma incorrecta.
Según argumenta, las herramientas de IA de código cerrado pueden mejorar significativamente el flujo de trabajo de un experto cuando se aplican a tareas fundamentales: clasificar e indexar grandes conjuntos de documentos, generar resúmenes de alto nivel, realizar búsquedas exhaustivas en formatos complejos como PDF e imágenes, y construir líneas de tiempo. Estas herramientas multiplican la productividad de forma legítima.
Sin embargo, las herramientas de código abierto como Microsoft Copilot presentan una propuesta diferente. Sus resultados no son fácilmente auditables, sus metodologías no son transparentes y, como Weber La decisión judicial demuestra que no pueden resistir el escrutinio de un tribunal cuando se utilizan para cálculos complejos y especializados.
Lo que los tribunales aún exigen
Brown es claro en el punto fundamental: ninguna herramienta de IA puede compensar las deficiencias en las cualificaciones de un experto. Los tribunales siguen evaluando el testimonio de los expertos según las Reglas Federales de Evidencia, evaluando el conocimiento fundamental, la formación, la educación, la habilidad y la experiencia. La IA no puede llenar esas deficiencias, y confiar en ella para hacerlo conlleva exactamente el resultado visto en Weber.
Sus recomendaciones para los equipos legales y los peritos son sencillas: utilizar IA de código cerrado para tareas preliminares y organizativas, garantizar total transparencia sobre cualquier uso de la IA y sus limitaciones, evitar depender exclusivamente de la IA para cálculos complejos específicos de un dominio y mantener los estándares de cualificación que esperan los tribunales.
En iDS, nuestro Daños y contabilidad forense y Testimonio Las prácticas se basan precisamente en esta filosofía: combinar herramientas analíticas avanzadas con la profunda experiencia humana y los estándares de cualificación que exigen los tribunales.
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