Fue durante una sesión titulada «Innovación, ética e IA agentiva», organizada conjuntamente por el Comité de Derecho Digital y Privacidad de la ANADE, Microsoft y el Laboratorio de Derecho e Inteligencia Artificial de la Universidad Panamericana, donde presenté una nueva línea de investigación del LabDerIA: una Clasificación de las predicciones sobre IA y derecho para México.
La premisa se resume en una sola línea; es precisamente su simplicidad lo que la hace inquietante: en el mundo de la IA y el derecho, todos pronostican el futuro. Eso es fácil. Pero, ¿quién verifica quién tenía razón?
Predicciones sin rendición de cuentas
Cada año, los expertos en tecnología legal publican sus listas de tendencias, a veces fijan la fecha en que la IA «transformará» los bufetes, anuncian que la regulación llegará «antes de 2027» o que los grandes modelos de lenguaje «dominarán la revisión de contratos» en tal plazo. Estas afirmaciones circulan, se citan en presentaciones corporativas y sirven para justificar presupuestos de herramientas y contrataciones.
La legitimidad recae en la voz más fuerte, pero debería recaer en la más confiable.
El ejercicio en Estados Unidos
Para validar la metodología, recopilamos 141 predicciones formuladas por 68 expertos en 2024 para el año 2025, publicadas en The National Law Review, y las verificamos una por una. Los resultados están disponibles en el Observatorio de Predicciones.
El ejercicio confirmó lo que la literatura sobre pronósticos ha establecido desde Tetlock: los pronósticos formulados con mayor seguridad no son los más precisos; el prestigio institucional del autor no se correlaciona con la precisión de sus previsiones.
La metodología
La Clasificación de Predicciones no es una encuesta de percepciones. Tres marcos validados constituyen su base.
El Brier Score (Brier, 1950) como métrica central: evalúa la precisión de las predicciones probabilísticas y penaliza tanto la confianza excesiva como la prudencia excesiva. Una predicción como: «con un 90 % de probabilidad, X ocurrirá antes de diciembre» es verificable y puntuable; una que diga «probablemente la IA cambiará los despachos» no lo es.
Las proper scoring rules (Gneiting y Raftery, 2007, JASA): obligan al autor a ser honesto respecto a su incertidumbre, ya que cualquier intento de eludir la puntuación conduce a un resultado peor para quien se arriesga a hacerlo.
El marco del Good Judgment Project de Philip Tetlock, validado por la IARPA a través de más de veinticinco artículos revisados por pares: demuestra que los mejores pronosticadores no son los más seguros de sí mismos, sino aquellos que revisan sus creencias con frecuencia y ajustan su confianza según los datos disponibles. Parece la descripción del yerno perfecto, pero es precisamente lo que se exige en las ciencias y en el ámbito académico.
Cuatro condiciones para ingresar a la clasificación
A diferencia de las encuestas habituales de «predicciones para 2026», el instrumento que hemos desarrollado impone cuatro condiciones sin excepción.
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Una probabilidad cuantificada, entre el 5 % y el 95 %. Afirmar que algo «probablemente sucederá» no es suficiente.
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Una fecha límite para la resolución. Sin un plazo, la verificación es imposible.
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Un criterio objetivo de verificación. La predicción debe poder evaluarse a partir de información pública.
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Un índice de especificidad, para contrarrestar el efecto Barnum: esa tendencia a formular predicciones tan vagas que casi cualquier resultado las confirmaría (¡hola, astrólogos!).
Por qué es importante para México
El ecosistema legaltech mexicano presenta una fragilidad particular: los datos sobre la adopción real de herramientas de IA en los bufetes y servicios jurídicos son escasos; cuando existen, suelen provenir de los propios proveedores de esas herramientas. Por lo tanto, las narrativas suelen circular sin un contrapeso empírico y, casi siempre, en un ecosistema sumamente entusiasmado por seguir la corriente económica de los vecinos del norte del país.
Una Clasificación de Predicciones basada en una metodología sólida y respaldada por datos verificables ofrece precisamente ese contrapeso: no una opinión más sobre el futuro, sino una forma de saber quién ha razonado correctamente sin equivocarse en el pasado.
El resultado será una clasificación pública en la que la visibilidad y la reputación de los mejores pronosticadores se basarán en pruebas, no en el marketing. Para quienes trabajan en la intersección entre la IA y el Derecho en México, contribuir a este proyecto desde sus inicios es una oportunidad para consolidar tanto el rigor de sus propios análisis como la credibilidad colectiva del sector. No está mal, ¿verdad? ¡Pues únete a la aventura!
Publicado originalmente en LinkedIn el 25 de febrero de 2026 como anuncio del lanzamiento del Ranking de Predicciones en la sesión ANADE + Microsoft + LabDerIA UP.