Por Antonio Cámara Largo

¿Qué va a pasar en el plano macro?

1ª entrega; 2ª entrega; 3ª entrega

A lo largo de esta serie he argumentado que la IA escala exponencialmente el conocimiento jurídico genérico, que el cuello de botella se desplaza a lo idiosincrático, que los datos privativos son una ventaja estratégica y que la capacidad de verificar, calibrar y dirigir a la máquina desde un nivel superior de abstracción es lo que marca la diferencia. Todo esto suena razonable, pero no responde a la pregunta que más se hace el lector con sentido práctico: si la IA absorbe tanta parte de lo que antes hacíamos, ¿no habrá simplemente menos trabajo jurídico?

Es una pregunta legítima. Ni yo ni nadie puede responderla con certeza a estas alturas pero, quizás, si tenemos un mapa claro, podremos irlo actualizando y reaccionando. Hay fuerzas económicas y tecnológicas empujando en varias direcciones. Si las entendemos, podremos ir calibrando cuáles son más fuertes y cuáles se pueden potenciar o mitigar.

La primera fuerza es obvia: la automatización. Si la IA avanzada permite que el mismo trabajo se haga con menos esfuerzo, ceteris paribus, habrá menos demanda de horas de trabajo jurídico humano. Esta fuerza será más o menos intensa según el nivel en el que la tecnología se estanque, pero es innegable que existirá. ¿Qué otras fuerzas hay en juego?

La Paradoja de Jevons

La paradoja de Jevons propone que las ganancias de eficiencia se pueden ver más que compensadas por el aumento de demanda que provocan, gracias precisamente a la mayor capacidad de satisfacerla. En su formulación original del siglo XIX, el desarrollo de máquinas de vapor más eficientes en consumo podría llevar a pensar que habría que cerrar minas de carbón. Por el contrario, esas máquinas que consumían menos carbón por unidad de trabajo abarataban la capacidad de mecanizar nuevos procesos, y ese mayor número de máquinas (aun con cada una consumiendo menos) resultó en un aumento de la demanda total de carbón.

En nuestro contexto el carbón son horas de trabajo jurídico. Si podemos generar más valor jurídico con el mismo esfuerzo, tiene sentido económico que el mercado demande más valor. Y nosotros encantados lo proporcionaremos.

¿Pero qué forma tiene exactamente esto? Veo tres posibles vías.

La más evidente: más volumen a menor coste. Demandas que hoy no se interponen por el coste de iniciarlas. Operaciones mercantiles que hoy se frenan por fricciones legales. Incertidumbre jurídica que las empresas prefieren asumir porque el coste de asesorarse es muy alto. En un mundo en que el coste de demandar estos servicios se reduce enormemente, muchas de estas situaciones se vuelven económicamente viables. La duda es cuánto de este volumen latente de trabajo existe.

La segunda forma es más sofisticada: mejor valor al mismo coste. Si podemos crear valor adicional nuevo que antes no era posible o no teníamos tiempo de ofrecer, los efectos de la automatización irán a mayor calidad que merece la pena pagar, y no solo a menor coste. Mayor valor a mismo precio hace cruzar las curvas de oferta y demanda en un mayor volumen. Y si la propia tecnología crea nuevas categorías de trabajo jurídico posible, este será por definición de mayor valor que el trabajo automatizable que sustituye. Pienso en los derivados financieros que no existían en los años setenta, y hoy miles de abogados han construido sus carreras alrededor de ellos. Mi intuición es que los nuevos tipos de valor estarán probablemente relacionados con los inputs de conocimiento que ahora son posibles y antes no: análisis masivo de datasets jurídicos con patrones de big data, curatela de agentes legales, project management jurídico a una escala impensable hasta ahora, software individualizado para tareas jurídicas hiperespecíficas… No podemos predecir la forma exacta de esta tendencia, pero podemos estar preparados para adaptarnos a ella si entendemos con claridad cómo se crea valor en el negocio jurídico.

La tercera forma es menos obvia: la complejidad creciente del propio sistema jurídico erosiona parcialmente las ganancias de eficiencia porque requiere un asesoramiento más sofisticado. En un mundo con las capacidades de IA que asumo, áreas regulatorias completamente nuevas aparecerían para lidiar con responsabilidad de agentes, seguridad de datos, privacidad. Las expectativas de calidad e individualización del asesoramiento podrían subir drásticamente. Ahora que todos tienen un agente leyendo y reclamando por ellos, ¿quizá queramos contratos extraordinariamente detallados para cualquier cosa cotidiana?

La Paradoja de Jevons es una posibilidad, no una certeza. Pero en los servicios jurídicos ha sucedido antes, cada vez que una tecnología redujo la fricción en la profesión: desde las bases de datos digitales, pasando por el correo electrónico, cada ola acabó creando más trabajo, no menos. ¿Cuánto trabajo podría sacar un abogado con libros de papel y máquina de escribir, comparado con uno hoy? La historia no es garantía, pero sí es una referencia.

La enfermedad de Baumol

Un economista atento levantaría aquí la mano para plantear una objeción seria, formulada hace más de medio siglo por William Baumol.

Baumol observó en los años sesenta un fenómeno que hoy parece obvio pero que entonces nadie había formalizado. Algunos sectores de la economía mejoran su productividad de forma sostenida (la industria, la tecnología, la agricultura) y otros no, porque dependen de trabajo humano que no se puede comprimir sin destruir el producto. Su ejemplo clásico era un cuarteto de cuerda: la pieza dura lo que dura, y no se puede crear un violín mecánico para ganar eficiencia. Pero los salarios del sector «estancado» tienen que seguir subiendo para competir con los del sector «productivo» por los mismos trabajadores. De lo contrario, nadie podría ser violinista profesionalmente. El resultado es que los servicios intensivos en trabajo humano se encarecen relativamente con el tiempo y pierden competitividad, no porque los trabajadores sean más productivos, sino porque los otros sectores sí lo son. A esto se le llama la enfermedad de Baumol, y explica por qué la educación, la sanidad y los servicios profesionales absorben una fracción creciente del PIB en las economías desarrolladas.

Ya convivimos con Baumol sin saberlo. Para la mayoría de productos de consumo, hoy es más barato tirarlos y comprar uno nuevo que llevarlos a reparar. Unos zapatos, una impresora, una pequeña estantería escandinava: el proceso de manufactura se ha abaratado tanto que el coste del artesano que podría arreglarlos supera el de la fabricación y transporte transcontinental del objeto entero. No es que el zapatero o el técnico cobren una barbaridad: lo que pasa es que el zapato y la impresora cuestan muy poco en comparación. El oficio manual no ha perdido valor: ha bajado el coste del producto industrial que tiene enfrente. Eso es Baumol.

La objeción aplicada a nuestro caso sería esta: si la IA automatiza la parte general del trabajo jurídico pero la parte idiosincrática y metacognitiva sigue requiriendo tiempo humano irreducible, esa parte humana se encarece relativamente sin parar. Cada año que pasa, la brecha entre lo que cuesta producir un borrador automatizado y lo que cuesta la hora del abogado que lo verifica y adapta se hace más grande. Y esto sucede además en el contexto de que muchas otras cosas también se están haciendo más eficientes en la economía a la vez. En última instancia, ¿no se vuelve el servicio tan caro que frena la propia expansión de demanda que Jevons predice?

Por qué la objeción contiene su propia respuesta

La objeción es seria, pero creo que un análisis más detenido puede llevarnos a una interpretación que refuerza el argumento de Jevons en lugar de debilitarlo.

Primero, Baumol describe el encarecimiento relativo del trabajo humano, no su encarecimiento absoluto. Si la parte automatizada se abarata lo suficiente, el coste total del servicio jurídico puede bajar aunque la parte humana sea más cara en proporción. Esa bajada crea el incentivo a la demanda que activa a Jevons.

Segundo, y más sutil: Baumol habla de productividad en términos absolutos, que funciona muy bien si comparamos al cuarteto con producción agrícola. Una tonelada de puerros tiene la mitad de valor intrínseco que dos toneladas de puerros. Si la tecnología ha hecho escalar la producción de modo que las mismas horas de trabajo de agricultor duplican la cosecha, ese trabajo genera el doble de valor, porque la mera existencia del puerro es el objetivo. En nuestro caso, la mera existencia de escritos jurídicos no es suficiente para crear valor, incluso si son medianamente buenos. Si el trabajo legal de la IA no verificada consigue llegar a un 90 % del potencial posible con verificación, esa verificación no ha añadido solo un 10 % de valor. Esa verificación era el cuello de botella que desbloquea casi todo el valor, porque el objetivo era la solución óptima para un cliente en particular. Recomiendo aquí de nuevo el magnífico trabajo sobre el verification gap de Catalini, Hui y Wu citado en la anterior entrada o, como mínimo, el resumen del propio autor en Twitter.

Por último, la combinación de ambas fuerzas tiene un espacio de no contradicción: más mercado jurídico total (Jevons), pero con una proporción creciente del coste concentrada en trabajo humano especializado (Baumol). Lo que esto significa en la práctica no es que los servicios jurídicos se vuelvan insostenibles. Es que el valor económico migra hacia la persona que aporta el juicio, la verificación y la dirección. Vista desde el cliente, es una invitación a competir en la mejor gestión de ese recurso escaso, lo cual nos devuelve, una vez más, a la gestión del conocimiento.

Otro ejemplo cotidiano me permite ilustrar esta hipótesis. En 1999, la industria discográfica global facturaba 22.000 millones de dólares. El contenido era caro: un CD costaba quince euros. Hoy, por doce euros al mes, tienes acceso a prácticamente toda la música grabada de la historia. Cuando llegó la distribución digital (primero como piratería generalizada y más tarde como streaming legal) redujo drásticamente los costes y la fricción en el uso. La diferencia de coste entre música grabada y música en directo es más alta que nunca. Los ingresos por música grabada no solo se han recuperado tras la crisis de la piratería (28.600 millones en 2023, según IFPI), sino que la música en directo se ha convertido en la principal fuente de ingresos de los artistas: un 80 % de los ingresos de los cincuenta artistas mejor pagados proviene de giras, no de streaming (Billboard, 2018), que han más que quintuplicado volumen de ingresos desde principio de siglo (CMU, Pollstar). El contenido barato no devaluó la actuación en directo: la hizo más valiosa.

El hilo que lo une todo

Permítanme retroceder un paso y recoger el hilo de toda la serie.

En derecho, el conocimiento es el producto. Siempre lo ha sido. La IA no cambia eso, pero cambia radicalmente qué conocimiento importa y quién lo gestiona.

El conocimiento general, ese que cualquier abogado puede consultar, el que puebla las bases de datos públicas, se está comoditizando. Nos quedan años en que aún podremos competir por una mejor gestión de este conocimiento, pero espero que la IA acabe por ponerlo a disposición de todos, contextualizado, casi al instante, casi gratis. La labor de búsqueda y actualización va a dejar de ser diferencial, no por poco importante sino por estar mucho mejor servida (o a la inversa, no encontrar un dato existente en fuente pública va a pasar a ser un error imperdonable).

Lo que sigue siendo escaso, y por tanto valioso, es triple. Primero, el conocimiento privativo: la experiencia acumulada y estructurada de una organización, desplegada a través de una gestión del conocimiento organizada. El banco de Amparo no gana porque Amparo sea más lista que Jesús. Gana porque miles de negociaciones pasadas han sido capturadas, curadas y puestas a disposición en el momento de necesidad. Segundo, el juicio idiosincrático que ningún dataset puede sustituir: la lectura de cómo el derecho se adapta a este cliente concreto, este juez concreto, este momento concreto. Tercero, la capacidad metacognitiva de verificar, calibrar y dirigir a la IA en contexto humano; saber cuándo la máquina acierta, cuándo está sobreconfiada y cuándo la situación exige algo que ningún precedente puede ofrecer.

Las tres cosas convergen en la función de la que vengo hablando desde el principio: la gestión del conocimiento. En un mundo con IA avanzada, la organización, curatela y despliegue del conocimiento y la formación de los profesionales en estas habilidades es el activo competitivo central. Las instituciones que lo entiendan pronto, que inviertan en estructurar sus datos privativos y en construir la infraestructura para desplegarlos, que formen y seleccionen a sus abogados en lo que de verdad importa ahora, son las que marcarán los términos de la competencia. Los abogados que prosperen serán los que entiendan que su valor no reside solo en lo que personalmente saben, sino en lo bien que pueden dirigir, verificar y construir sobre el conocimiento organizado de su institución.

Fe de sesgos: trabajo en gestión del conocimiento en un gran despacho. Esto puede darme una perspectiva más clara que la de la mayoría de mis colegas abogados, pero también inducirme inconscientemente a exagerar la importancia de mi propia labor. O ambas cosas a la vez. Me esfuerzo en pensar con total honestidad intelectual, pero como siempre, sometido a opinión mejor fundada en derecho (o lo que sea que es esto).

Una nota sobre los supuestos tecnológicos

No quiero cerrar sin hacer explícito lo que asumo sobre la tecnología. Todo lo que he escrito se basa en un escenario de IA avanzada superior al de hoy pero relativamente modesto: capacidad agéntica que se aproxima en tareas jurídicas a lo que hoy vemos en programación (varias horas de trabajo coherente), gestión de contexto amplio suficiente para sostenerla y fiabilidad mejorada pero no perfecta. En Silicon Valley esto se consideraría un escenario pesimista. No digo que escenarios más avanzados no sean posibles: me quedo aquí porque lo veo con alta probabilidad de suceder, pero no me veo capacitado para modelar situaciones más futuristas.

Foto: Pedro Fraile