Nota del autor. Este texto fue escrito para ser leído por cualquier persona curiosa. Es un artículo sobre inteligencia artificial aplicada al derecho, pero no requiere ser programador ni abogado para seguirlo. Donde aparece un término técnico —legal o informático— está explicado en el mismo párrafo. Esa fue la premisa de escritura: que el documento sea riguroso sin ser excluyente. Quien quiera profundizar encontrará las referencias al final; quien quiera simplemente entender de qué se trata, debería poder hacerlo leyendo de corrido.

I. Cómo trabaja hoy un abogado con tecnología

Cualquier abogado litigante en la Provincia de Buenos Aires o del Fuero Nacional y Federal conoce la rutina. El día empieza consultando el sitio de la Mesa de Entradas Virtual (MEV) y el Portal del PJN para verificar el estado de los expedientes. Después, toma decisiones y si hay un escrito que redactar, viene la búsqueda de jurisprudencia, se ingresa a JUBA —la base de jurisprudencia de la Suprema Corte de Justicia de la Provincia de Buenos Aires (SCBA)— o a SAIJ, se prueban combinaciones de palabras clave, se filtran por materia, se descargan fallos, se leen. El trabajo es artesanal. Lo ha sido durante décadas.

En los últimos años, una oleada de productos de inteligencia artificial prometió transformar esa rutina. El mercado global ya está saturado de ofertas. En un relevamiento reciente, Nishant Sinha identifica entre los productos más relevantes a LexisNexis, Thomson Reuters CoCounsel, Harvey, vLex Vincent AI, Bloomberg Law, Spellbook, Legora, DraftWise, Luminance, Kira e Icertis, entre otros. En América Latina, empresas ofrecen servicios de RAG —Generación Aumentada por Recuperación, un concepto que explicaré más adelante— sobre corpus jurídicos corporativos para clientes de gran tamaño, implementando buscadores semánticos internos y generación de dictámenes con citas al párrafo fuente.

Estas herramientas hacen, en esencia, tres cosas: permiten consultar documentos en lenguaje natural en lugar de usar palabras clave, generan borradores de escritos con mayor o menor fidelidad a las fuentes, y automatizan tareas de gestión documental. Para los grandes estudios de los países centrales, donde los presupuestos de tecnología son holgados, estas soluciones representan un avance. Para el abogado litigante individual de La Plata, Lomas de Zamora o Bahía Blanca, son en su mayoría inaccesibles por precio, y cuando son accesibles, carecen de profundidad jurisdiccional, no conocen la doctrina de la SCBA, no distinguen entre un fallo de Cámara y un fallo plenario, no saben que la tasa de interés moratorio aplicable cambió a partir del fallo "Barrios" de la SCBA.

En Argentina, las herramientas con mayor penetración en la práctica diaria no son las de inteligencia artificial: son los buscadores de texto plano de los organismos públicos —JUBA, SAIJ, InfoLEG, el Centro de Información Judicial— y los sistemas de seguimiento de expedientes como la MEV. Ninguno de estos tiene inteligencia artificial incorporada. Son, técnicamente hablando, bases de datos con filtros y palabras clave.

II. Lo que la inteligencia artificial todavía no hace bien

Existe una percepción generalizada de que los modelos de lenguaje —ChatGPT, Claude, Gemini y similares— "saben derecho". Saben hablar sobre derecho, que no es lo mismo. La diferencia es crucial.

Investigadores de Stanford y Yale descubrieron que las herramientas de investigación legal basadas en RAG reducían las alucinaciones en comparación con chatbots convencionales, pero aún así producían resultados fabricados entre el 17% y el 33% de las veces en las herramientas de LexisNexis y Thomson Reuters. Esto significa que incluso las plataformas más sofisticadas del mercado —con presupuestos de investigación multimillonarios— inventan citas jurisprudenciales o atribuyen doctrinas inexistentes entre una y tres de cada diez consultas.

Joy Bose, en un paper reciente publicado en arXiv, formula el problema con claridad: el razonamiento legal no es un problema de búsqueda por similitud semántica, sino de recorrido restringido sobre un grafo de reglas, precedentes y normas. Bose identifica tres modos de falla estructurales en los sistemas actuales. Primero, la similitud semántica no equivale a relevancia legal: un precedente fundamental puede usar un vocabulario completamente diferente al del caso en análisis, y aun así ser el fallo decisivo. Segundo, los precedentes fabricados —"alucinados"— no son un problema de calidad menor, son un defecto que puede perjudicar directamente a quien confía en ellos, desacreditando el contenido todo de la presentación. Tercero, el razonamiento legal es un proceso con estado en tanto una consulta está incrustada en un proceso judicial cuya etapa determina qué derechos corresponden, qué plazos corren y qué precedentes rigen. Los sistemas de RAG no modelan ese estado.

Sinha, por su parte, completa el diagnóstico técnico: el RAG estándar optimiza para relevancia, pero los profesionales del derecho necesitan autoridad, citabilidad, completitud y defensibilidad. El resultado de una búsqueda no solo debe ser relevante sino legalmente utilizable. Un caso puede coincidir semánticamente con la consulta y, sin embargo, estar revocado, pertenecer a otra jurisdicción, provenir de un tribunal inferior sin fuerza vinculante, o simplemente no respaldar el punto específico que se necesita.

En la comunidad técnica, la discusión reproduce el mismo diagnóstico. En el foro r/Rag, bajo el título "El RAG legal sigue sin resolverse porque necesita autoridad, no solo relevancia", un usuario sintetiza el problema con una metáfora precisa: los materiales legales no funcionan como una base de datos estable de reglas esperando a que las recuperen. Para cada canon hay un contra-canon; para cada significado literal hay propósito, contexto, absurdidad. Un holding no es una joya dentro de una sentencia, sino que es un movimiento que hace un tribunal particular, en un momento particular, bajo presiones que la sentencia quizá no revele. La misma frase puede ser amplia o estrecha, central o obiter dictum, viva o muerta, dependiendo de lo que el siguiente tribunal decida hacer con ella.

Otro participante de la misma discusión, un desarrollador que opera un servicio de RAG legal con grafos de conocimiento sobre un corpus de 60.000 sentencias, describe una experiencia reveladora: cuando el agente tiene acceso a la estructura del grafo —relaciones entre fallos, leyes, precedentes, tribunales superiores e inferiores— raramente necesita recurrir a la búsqueda semántica vectorial. El grafo, por sí solo, le permite navegar las relaciones jurídicas con precisión.

La conclusión que emerge de la literatura técnica, la práctica profesional y la discusión comunitaria es convergente: el cuello de botella de la inteligencia artificial legal no es la capacidad de los modelos de lenguaje, sino la ausencia de una estructura de datos que modele la autoridad jurídica.

III. Cómo funcionan los buscadores por vectores —y qué es un grafo de autoridad legal

Para entender por qué la inteligencia artificial legal falla, hay que entender primero cómo funciona por dentro.

La búsqueda vectorial. Cuando un buscador moderno de jurisprudencia recibe una consulta —por ejemplo, "responsabilidad del Estado por omisión en el mantenimiento de rutas"—, lo que hace internamente es convertir esa frase en un vector: una lista de números que representa su significado en un espacio matemático de alta dimensión. Simultáneamente, cada fallo del corpus fue previamente convertido en vectores similares. La búsqueda consiste en encontrar los vectores de los fallos que están más "cerca" del vector de la consulta en ese espacio abstracto. Los fallos cuyos vectores tienen mayor proximidad al de la consulta se devuelven como resultados.

Esto funciona razonablemente bien para encontrar textos que hablan sobre temas similares. Es la tecnología detrás de los buscadores semánticos, de las funciones de búsqueda de Harvey, y de muchos productos del mercado. Se la conoce como embedding semántico, y cuando se la combina con un modelo de lenguaje que genera respuestas basándose en los documentos recuperados, el sistema completo se denomina RAG: Retrieval-Augmented Generation, o Generación Aumentada por Recuperación.

El problema es que la cercanía semántica no es autoridad jurídica.

Un fallo de una Cámara de Apelaciones en lo Contencioso Administrativo de Mar del Plata sobre responsabilidad del Estado puede estar semánticamente muy cerca de la consulta del usuario. Pero si el abogado litiga en La Plata, y la Cámara departamental tiene un criterio diferente, ese fallo no tiene fuerza vinculante. Un fallo de la SCBA sobre el mismo tema, redactado con un vocabulario diferente, puede estar semánticamente más lejos pero ser jurídicamente decisivo. El buscador vectorial no sabe esto. No puede saberlo, porque su espacio matemático no codifica jerarquías de tribunales, vigencia temporal ni jurisdicción territorial.

El grafo de autoridad legal. Un grafo de autoridad es una estructura de datos radicalmente distinta. En lugar de representar los documentos como puntos en un espacio continuo, los representa como nodos conectados por relaciones tipadas. Un fallo es un nodo. Una norma es un nodo. Un tribunal es un nodo. Las conexiones entre ellos no son distancias numéricas sino relaciones con significado jurídico: este fallo cita a aquel otro; esta sentencia aplica tal artículo de tal ley; este pronunciamiento fue revocado por un tribunal superior; esta postura doctrinaria fue superada por una posterior.

Lo central del concepto es que la autoridad no emerge de que una máquina "comprenda" el derecho. La autoridad emerge aritméticamente de la estructura del grafo: cuántos fallos posteriores citan a uno determinado (peso citacional), qué fallo revocó a cuál (vigencia), cuál tribunal es jerárquicamente superior (vinculatoriedad), en qué jurisdicción territorial opera (aplicabilidad). Son operaciones de conteo y recorrido, no de interpretación.

Para ilustrarlo con un ejemplo concreto del foro bonaerense: supongamos que la SCBA sostuvo durante años que la tasa de interés moratorio aplicable en indemnizaciones por daños y perjuicios era la tasa pasiva del Banco de la Provincia de Buenos Aires. En un momento, ese criterio cambió. No es que simplemente cambió y aplicó uno concreto, sino que dictó el fallo "Barrios" (C124.096) a través del que declaró la inconstitucionalidad sobrevenida del artículo 7 de la Ley 23.928 (texto según Ley 25.561), en cuanto prohíbe la actualización monetaria o la indexación de créditos para las obligaciones dinerarias, y al mismo tiempo sentó distintos criterios para la determinación de las deudas de valor y dispuso directrices para delimitar el alcance de la indexación.

En un grafo de autoridad, ese cambio se modela como una relación SUPERADO_POR con fecha entre dos posturas sobre un mismo punto de derecho. Cuando un abogado consulta cuál es la tasa aplicable hoy, el sistema no busca textos semánticamente similares a "tasa de interés": recorre el grafo, identifica el punto de derecho, verifica qué postura es vigente, y devuelve la respuesta con la cadena de autoridad que la sustenta.

La diferencia entre buscar por vectores y recorrer un grafo de autoridad es la diferencia entre una biblioteca y un mapa de rutas. La biblioteca pone documentos similares en el mismo estante; el mapa te dice cómo llegar de donde estás a donde necesitás ir, y cuáles caminos están cortados.

IV. Por qué el grafo de autoridad legal no existe todavía

Si la tecnología de grafos de conocimiento existe desde hace años —Neo4j, FalkorDB, Amazon Neptune, bases de datos orientadas a grafos con décadas de madurez—, ¿por qué nadie ha construido un grafo de autoridad legal para Argentina? ¿Ni para la mayoría de las jurisdicciones del mundo?

La respuesta no es tecnológica. Es de acceso a los datos y de conocimiento del dominio.

El problema de acceso. Las decisiones judiciales en Argentina son actos públicos. La jurisprudencia de la SCBA, de la Corte Suprema de Justicia de la Nación (CSJN), de las Cámaras de Apelaciones, está disponible en portales oficiales. Pero "disponible" no significa "accesible" en el sentido que requiere un sistema informático. JUBA, por ejemplo, permite buscar fallos por palabras clave a través de una interfaz web. No ofrece una API —una interfaz de programación que permita a otro sistema consultar la base de datos directamente, sin intervención humana—. Lo mismo ocurre con SAIJ y con la mayoría de los portales judiciales argentinos.

Esto significa que para obtener el texto completo de las sentencias —prerrequisito indispensable para construir cualquier sistema de inteligencia artificial sobre ellas— es necesario realizar web scraping: programar un robot que visite cada página del portal, descargue el contenido, lo parsee —lo descomponga en sus partes estructurales— y lo almacene. Este proceso es técnicamente viable pero laborioso, frágil (cualquier cambio en el diseño del sitio web lo rompe), y opera sobre infraestructura que no fue diseñada para ese uso.

El contraste con otras jurisdicciones es elocuente. En jurisdicciones como la estadounidense, proyectos como CourtListener ofrecen APIs abiertas con acceso estructurado a millones de decisiones judiciales federales y estatales. En India, el Indian Legal Information Institute proporciona acceso programático a un corpus extenso. En Argentina, y en América Latina en general, el acceso programático a la jurisprudencia sigue siendo la excepción y no la regla.

Si los organismos judiciales ofrecieran una conexión API —es decir, un punto de acceso donde un programa informático pudiera solicitar, por ejemplo, "devolveme todas las sentencias de la SCBA en materia de daños y perjuicios dictadas entre 2020 y 2025, en formato estructurado"—, la construcción de un grafo de autoridad sería un ejercicio de ingeniería de datos relativamente directo. Sin ese acceso, el trabajo empieza por la parte más ingrata: la recolección artesanal.

El problema de conocimiento. Pero incluso con los datos, construir un grafo de autoridad requiere algo que no se compra ni se programa: conocimiento jurisdiccional específico. No alcanza con extraer entidades de un texto. Hay que saber qué significa que la Sala II de la Cámara de Apelaciones en lo Civil y Comercial de La Plata cite un fallo de la Secretaría Civil de la SCBA o incluso traiga fundamentos de un fallo del Máximo Tribunal local de la Secretaría de Demandas Originarias. Hay que saber que un plenario tiene fuerza vinculante diferente a una sentencia de una sala aislada. Hay que saber que la prescripción bienal del artículo 2562 inciso a) del Código Civil y Comercial de la Nación opera de una manera determinada para distintas circunstancias. Hay que saber, en definitiva, derecho.

Como señala uno de los comentaristas en la discusión técnica citada antes, con una observación que suscribo plenamente: se necesitan abogados haciendo inteligencia artificial, no ingenieros de inteligencia artificial aprendiendo derecho. Los modelos entre jurisdicciones no funcionan bien porque asumen que todo es uniforme. Un sistema construido en una jurisdicción pequeña y especializada, con aportes de abogados que la conocen, puede ser mucho más efectivo que un modelo global.

Esa convergencia —acceso a los datos y conocimiento del dominio— es lo que explica por qué el grafo de autoridad legal todavía no existe: ni en Argentina ni, salvo intentos incipientes en la India y algunas experiencias en jurisdicciones del common law, en la mayoría de las jurisdicciones del mundo. Los ingenieros tienen la tecnología pero no el conocimiento jurídico; los abogados tienen el conocimiento pero no la tecnología. Y los datos están encerrados detrás de interfaces web que no fueron pensadas para ser leídas por máquinas.

V. Lo que sería posible si existiera

Imaginemos, como ejercicio intelectual, que el grafo de autoridad de una jurisdicción específica —digamos, la ciudad de La Plata, dentro de la jurisdicción de la Provincia de Buenos Aires— estuviera construido. ¿Qué podría hacer un abogado con esa herramienta?

Panorama de resolución por materia. Con un corpus suficientemente completo de sentencias procesadas e interconectadas, sería posible visualizar cómo los tribunales de una jurisdicción resuelven determinados tipos de conflictos. No como predicción probabilística —eso sería irresponsable, porque el corpus de jurisprudencia publicada es una muestra sesgada de decisiones apeladas y seleccionadas, no el universo completo de causas—, sino como descripción de tendencias doctrinarias observadas. Cuáles son los criterios que predominan en materia de, por ejemplo, despido indirecto por falta de registración en el fuero laboral platense. Cuáles son las posturas que las distintas salas de la Cámara han sostenido. Cuáles de esas posturas fueron confirmadas o modificadas por la SCBA.

Incidencia de la prueba en el resultado. A un nivel más granular, el procesamiento de miles de sentencias permitiría identificar patrones en la valoración probatoria. Si un juez del fuero civil y comercial de La Plata consistentemente valora de una manera determinada la prueba testimonial presencial frente a la prueba informativa —por ejemplo, otorgando mayor peso a los testigos presenciales cuando contradicen la información documental de una aseguradora—, ese patrón estaría registrado en el grafo. No como opinión ni como predicción, sino como dato observable.

Detección de planteos procesales recurrentes. El grafo también permitiría mapear con precisión la eficacia de determinados planteos procesales: excepciones de prescripción, nulidades, incidentes de caducidad. Si, por ejemplo, en los últimos cinco años, las excepciones previas han recibido acogida frente a qué circunstancias obrantes en la causa, el abogado tendría esa información antes de dedicar tiempo a un planteo que la jurisprudencia del foro no acompaña.

Cuestiones de fondo y doctrina de las Cortes. A un nivel de mayor sofisticación, el grafo modelaría cómo la SCBA y la CSJN fijan doctrina sobre cuestiones de fondo. Una sentencia de la SCBA no resuelve un solo punto de derecho: resuelve múltiples cuestiones independientes en un mismo pronunciamiento. Un caso de daños por accidente de tránsito puede resolver simultáneamente sobre prescripción, sobre el factor de atribución de responsabilidad, sobre la cuantificación de cada rubro indemnizatorio, sobre la tasa de interés aplicable y sobre la distribución de costas. Cada una de esas cuestiones tiene su propio razonamiento, sus propios precedentes citados, y su propia resolución. Un grafo bien construido no trataría esa sentencia como un bloque monolítico: la descompondría en sus cuestiones constitutivas, cada una vinculada al punto de derecho que aborda y a la postura que el tribunal adopta sobre ese punto.

Evolución temporal de la doctrina. Quizás lo más valioso: el grafo permitiría visualizar el cambio doctrinario como una línea de tiempo. Cuándo la SCBA abandonó un criterio y adoptó otro. Cuáles cámaras siguieron el cambio y cuáles resistieron. Cuánto tiempo tardó la nueva postura en consolidarse. Si hoy existe doctrina dividida sobre un punto o si el criterio está estabilizado. Todo esto, sin intervención de inteligencia artificial en la generación de la respuesta: son consultas puras al grafo, operaciones sobre la estructura de nodos y relaciones.

Todo esto es técnicamente posible con la tecnología existente. Las bases de datos de grafos existen. Los modelos de lenguaje capaces de leer una sentencia y extraer su estructura existen. Los frameworks de procesamiento de datos existen. Lo que falta es el trabajo de construcción: acceder a las sentencias, procesarlas, vincularlas, y modelar sobre ellas una ontología jurídica diseñada por alguien que sepa derecho bonaerense.

VI. El intento que está en marcha —y sus dificultades

Tengo que ser transparente: no escribo esto como observador desinteresado. Estoy intentando construirlo.

Desde hace meses vengo pensando y trabajando en un proyecto que aspira a ser, eventualmente, el primer grafo de autoridad legal, en principio para la jurisdicción bonaerense. No soy ingeniero informático de formación, soy abogado, con la ventaja de entender el dominio y la desventaja de tener que aprender sobre la marcha las herramientas de ingeniería de datos necesarias.

El trabajo es más arduo de lo que la teoría sugiere y los obstáculos que se presentan son difusos.

La recolección de fallos de la SCBA desde JUBA requiere un proceso de scraping cuidadoso, con tiempos de espera para no sobrecargar el servidor, parseo de HTML que cambia sutilmente entre sentencias, manejo de identificadores inconsistentes, y almacenamiento idempotente —es decir, que permita retomar el proceso donde se interrumpió sin duplicar datos—. El corpus de la SCBA comprende aproximadamente más de 150.000 fallos indexados en JUBA. El de la CSJN agrega unos varios miles más. Cada uno debe ser descargado, parseado, y procesado individualmente.

La extracción de datos estructurados de cada fallo —tribunal, fecha, materia, normas citadas, fallos citados, cuestiones resueltas— es una tarea para la inteligencia artificial, pero con supervisión humana. Los modelos de lenguaje pueden leer una sentencia y extraer su estructura con notable precisión, pero no son infalibles: confunden obiter dicta con holdings, atribuyen citas inexistentes, o no identifican correctamente el tipo de relación entre un fallo citante y un fallo citado. El control de calidad requiere auditoría por muestreo —una revisión periódica de una porción aleatoria de las extracciones— para mantener la tasa de error en niveles aceptables.

La construcción del grafo propiamente dicho —conectar los nodos, establecer las relaciones, modelar la jerarquía— es la parte más interesante y la menos costosa en términos computacionales. Pero exige definir una ontología jurídica: un vocabulario controlado de puntos de derecho, categorías de cuestiones, tipos de posturas. Esa ontología solo puede diseñarla alguien que conozca el derecho de la jurisdicción. Un ingeniero que nunca litigó no sabría que la "carga dinámica de la prueba" es un punto de derecho distinto de la "inversión de la carga probatoria", ni que la postura de la Sala II de la Cámara Civil y Comercial Primera platense sobre cuantificación de daño moral difiere de la de la Sala I. Ese conocimiento no está en ningún dataset público: está en la experiencia profesional del abogado.

La verdad es que construir un grafo de autoridad legal desde una computadora personal, sin equipo, sin financiamiento, sin acceso privilegiado a los datos, es un trabajo de paciencia más que de genialidad. La inteligencia artificial ayuda enormemente en el procesamiento de los textos, pero no elimina las barreras de acceso ni el trabajo de curación. Es un proyecto que avanza, pero lentamente, y cuya finalización depende menos de la tecnología disponible que de las horas que un abogado individual puede dedicarle fuera de su práctica profesional.

VII. El horizonte

No creo que el grafo de autoridad legal sea un producto terminado que alguien lance al mercado un día y que al siguiente cambie la profesión. Creo que es una infraestructura que se construye progresivamente, que se vuelve más valiosa con cada sentencia incorporada, disminución de errores, ampliación de los nodos, y que en algún momento alcanza una masa crítica a partir de la cual las respuestas que ofrece son materialmente superiores a cualquier búsqueda por palabras clave o por similitud semántica.

Los grafos de conocimiento no son una idea nueva en inteligencia artificial. Lo que es nuevo es la posibilidad de aplicarlos al razonamiento legal con las herramientas que hoy existen: modelos de lenguaje que pueden leer y estructurar sentencias a una fracción del costo que habría requerido hace apenas dos años, bases de datos de grafos optimizadas para consultas en tiempo real, y una comprensión cada vez más madura de la comunidad técnica respecto de que la búsqueda vectorial, por sí sola, no alcanza para el dominio legal.

Lo que falta —y este es el mensaje central de este artículo— no es tecnología. Es voluntad institucional de abrir los datos judiciales a través de interfaces programáticas, y trabajo de dominio para construir las ontologías jurídicas jurisdiccionalmente específicas que ningún modelo de lenguaje va a inventar por sí solo.

Mientras tanto, algunos de nosotros seguimos intentándolo desde la trinchera y estaré encantado de recibir a otros entusiastas.

Referencias

Bose, J. (2026). Falkor-IRAC: Graph-Constrained Generation for Verified Legal Reasoning in Indian Judicial AI. arXiv:2605.14665v2.

Sinha, N. (18 de mayo de 2026). ¿Por qué la IA legal sigue sin resolverse?: Una perspectiva técnica. Engineering Agents (Substack).

ekshaks et al. (2026). El RAG legal sigue sin resolverse porque necesita autoridad, no solo relevancia. Hilo de discusión en r/Rag (Reddit).

Lewis, P. et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. NeurIPS 2020.

Microsoft. (2024). GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private datasets. Microsoft Research Blog.

Han, J. (2026). Trustworthy Legal Reasoning: Grounding and Verifiability as Open Problems. Preprint.

Song, Y. et al. (2026). Knowledge Graph-Assisted LLM Post-Training for Legal Hallucination Reduction. Preprint.