Pegar un expediente en un chat gratuito puede tener consecuencias que no figuran en el tutorial del modelo. Guía breve sobre riesgos, configuraciones y buenas prácticas para estudios jurídicos.
La pregunta aparece en casi todo estudio que empieza con IA: si le paso a un asistente el nombre, DNI, domicilio y detalle laboral de mi cliente, ¿qué pasa con esa información después? Hace dos años era teoría; hoy es operación diaria.
La respuesta corta depende de la herramienta, del plan contratado y de la configuración de privacidad. La respuesta jurídica, en cambio, es estable: el secreto profesional no se suspende porque el destinatario sea un modelo de lenguaje.
Tres riesgos concretos al usar IA con datos de clientes
Entrenamiento de modelos: en planes gratuitos o consumer, los proveedores pueden usar conversaciones para mejorar productos, salvo que el usuario desactive esa opción o contrate un plan que lo prohíba expresamente.
Retención y reidentificación: aunque un dato no se use para entrenar, puede quedar almacenado por un tiempo en servidores del proveedor, sujeto a sus políticas de retención y a incidentes de seguridad ajenos al estudio.
Filtración cruzada: en escenarios extremos, información ingresada en un entorno compartido podría reaparecer en contextos ajenos al caso. El riesgo es bajo en productos empresariales bien configurados, pero no es cero en interfaces públicas sin controles.
Qué revisar antes de subir un expediente a cualquier asistente
- Términos de servicio y política de privacidad del proveedor.
- Si el plan permite desactivar entrenamiento con tus datos.
- Dónde se procesan los datos (jurisdicción y subprocesadores).
- Si existe contrato empresarial con cláusulas de confidencialidad.
- Si el estudio tiene política interna de clasificación de información.
Sin ese checklist, el abogado está decidiendo a ciegas.
Medidas prácticas que sí funcionan en el día a día
Anonimizar antes de consultar: reemplazar nombres, CUITs, domicilios y números de expediente por etiquetas consistentes ([Cliente-A], [Demandado-1]) cuando la tarea no requiere identidad real.
Separar borrador de presentación: trabajar sobre versiones anonimizadas y solo reintroducir datos identificables en la etapa final, dentro del entorno controlado del estudio.
Usar planes profesionales: las versiones empresariales de los principales asistentes suelen ofrecer garantías de no entrenamiento y aislamiento de datos que las cuentas personales no tienen.
Limitar acceso interno: no todo el estudio necesita la misma libertad para exportar expedientes a herramientas externas.
Arquitectura importa tanto como la política
Una plataforma diseñada para datos judiciales debería minimizar el tránsito por terceros no controlados. En Expi, la conexión entre portales, documentación del estudio y asistente de IA se pensó para que la información del cliente no circule por rutas arbitrarias definidas por copiar y pegar en un chat público.
Eso no elimina la obligación de revisar configuraciones ni de capacitar al equipo. Pero reduce la superficie de error más común: fragmentos de expediente dispersos en historiales personales de cada abogado.
Marco legal argentino: lo que hay y lo que falta
La Ley 25.326 de Protección de Datos Personales aplica, pero no fue redactada pensando en modelos generativos ni en flujos de trabajo jurídicos asistidos por IA. Tampoco existe aún una norma federal específica que regule el uso de IA por abogados en materia de confidencialidad.
Hasta que ese marco se concrete, la responsabilidad recae en el criterio del profesional y en las políticas internas del estudio. Empezar por entender qué datos se entregan, a quién y bajo qué condiciones, es el mínimo razonable.