Por Alejandro Urueña
Ética e Inteligencia Artificial (IA) - Founder & CEO Clever Hans Diseño de Arquitectura y Soluciones en Inteligencia Artificial. Magister en Inteligencia Artificial
Del experimento al plan
En dos años, las cortes argentinas dejaron de preguntarse si podían usar inteligencia artificial -la respuesta, mientras deliberaban, ya estaba abierta en la computadora de al lado- y empezaron a planificar cómo. Leídas en conjunto, las normas dictadas entre agosto de 2024 y agosto de 2026 forman un plan de adopción: etapas, responsables y controles.
San Luis marcó el método con el Acuerdo n.º 202-STJSL-SA-2024, que ordenó el ingreso de la IA por fases y dejó la decisión y la responsabilidad finales en magistrados y funcionarios. Río Negro entró por otra puerta: primero un protocolo obligatorio para el personal judicial (Acordada n.º 15/2024) y, en 2025, su extensión a peritos y abogados con sanciones (Acordada n.º 22/25-STJ, vigente desde el 1 de octubre de 2025).
Tucumán recorrió la secuencia completa: un programa (Acordada n.º 310/2025), principios rectores (Acordada n.º 729/2025) y módulos institucionales para resumir expedientes y analizar precedentes, como apoyo sujeto a verificación humana (Acordada n.º 821/2026, resolutivos I-V).
El límite técnico
El mínimo común es estratégico antes que técnico: ninguna corte obliga a resolver con IA ni la prohíbe en general; todas delimitan tareas, ordenan el ingreso y conservan la responsabilidad en una persona con firma. Eso exige alfabetización en inteligencia artificial (entender qué hace la herramienta, hasta dónde llega y dónde se equivoca) y diligencia tecnológica (usarla con conocimiento y cuidado). Ninguna de las dos es minería de datos jurídicos, que es otra cosa: sus técnicas de búsqueda semántica convierten cada texto en un vector y miden qué tan cerca están dos vectores. Esa cercanía es matemática; no demuestra equivalencia jurídica, verdad ni vigencia. Dos fallos pueden parecerse muchísimo y decir exactamente lo contrario.
En la IA generativa aparece además la confabulación: contenido falso, erróneo o contradictorio presentado con aparente seguridad, lo que coloquialmente se llama “alucinación” (NIST AI 600-1, § 2.2, p. 6). Como ninguna norma cubre todos los riesgos, los controles se superponen: Santa Fe recomienda evitarla en tareas que quien la usa no pueda verificar (Circular n.º 25/25, directriz 3); Neuquén recomienda no cargar datos personales o sensibles en agentes conversacionales externos (Acuerdo n.º 6453, punto 20); Chubut exige confidencialidad, anonimización y plataformas seguras (Acuerdo Plenario n.º 5435/2025, Anexo IV); y Formosa exige dejar constancia de la herramienta utilizada, su finalidad específica y la validación humana efectuada cuando la IA generativa contribuya materialmente a elaborar una decisión judicial (Acuerdo n.º 3234, punto tercero; Anexo I, VII.f y VII.g).
Datos y trazabilidad
Buscar, extraer, detectar patrones y conservar la procedencia son operaciones distintas, y confundirlas es el pecado original de la IA jurídica mal usada. La trazabilidad exige conservar expediente, documento, versión, foja, página, párrafo y fragmento de respaldo. El Consejo de la Magistratura porteño establece que debe garantizarse la supervisión humana para supervisar, corregir y validar las salidas totales y parciales del sistema (Resolución de Presidencia n.º 206/2025, Anexo I, apartado 2.d, p. 4). Por eso, una salida sin fuentes puede servir para ordenar información o pulir el estilo, pero no basta, por sí sola, para sustentar hechos, normas ni precedentes: su exactitud debe ser verificada por una persona responsable antes de utilizarla (Resolución CM n.º 255/2025, Anexo, sección II.7).
Quién autoriza
Las provincias combinan cuatro decisiones de planificación. Quién autoriza: Jujuy exige evaluación y autorización previa de su Laboratorio de Innovación Judicial (Acordada n.º 31/2025, Anexo V); Río Negro exige un visado técnico previo de la Dirección General de Sistemas para el uso personal de IA generativa en funciones judiciales, y una autorización previa del Superior Tribunal de Justicia para los proyectos que incorporen esa tecnología (Acordada n.º 15/2024, arts. 2.º y 4.º).
Cómo se prueba: Santa Fe comenzó con una habilitación acotada de herramientas de IA generativa (Circular n.º 19/25); luego aprobó una guía de buenas prácticas (Circular n.º 25/25); y finalmente dispuso una prueba piloto de IA integrada en SISFE (Circular n.º 135/25). Qué se registra: Catamarca prevé un registro de herramientas autorizadas y límites a las resoluciones basadas exclusivamente en IA (Acordada n.º 4808); Córdoba exige en Jurisemia dos revisiones humanas antes de publicar cualquier resolución y veda que la decisión final sea exclusivamente automatizada (Acuerdo Reglamentario n.º 1939, Serie “A”). Qué pasa si se incumple: San Juan lo trata como falta disciplinaria (Acuerdo General n.º 102/2024, resolutivo 2.º); Chaco prohíbe delegar la toma de decisiones en herramientas de IA y exige supervisión humana en todas las etapas (Resolución STJ n.º 961/2025, Anexo I, puntos 3.5 y 3.6; publicación oficial); Santa Cruz hizo obligatorio su protocolo de directrices (Resolución de Presidencia del 27 de febrero de 2026).
El caso bonaerense
En el plano nacional, la Corte Suprema de Justicia de la Nación incorporó a su visor de sentencias resúmenes generados automáticamente con inteligencia artificial para los fallos publicados desde LEX100 por los tribunales federales y nacionales. La funcionalidad fue implementada por su Dirección de Sistemas en función de la Acordada n.º 10/2025, que encomendó desarrollar un buscador de jurisprudencia moderno y ágil. La Junta Federal de Cortes y Superiores Tribunales de Justicia impulsó y coorganizó el Programa Piloto de Uso Estratégico y Responsable de IA Generativa en la Justicia Argentina.
Buenos Aires merece párrafo aparte porque combina dos planos y es fácil confundirlos. La Resolución SC n.º 1719/26, registrada el 19 de junio de 2026, declara en su artículo 5.º que el proyecto de reglamento incorporado como Anexo I es orientador y no vinculante hasta su aprobación definitiva. Pero los artículos 6.º a 8.º del cuerpo principal ya rigen: exigen un control “sustantivo, efectivo y documentado”, declaran indelegables las funciones jurisdiccionales y protegen los datos personales. El proyecto, mientras tanto, suma usos prohibidos o restringidos y un análisis de impacto para sistemas de alto riesgo.
Siete reglas para una hoja
El mosaico destila siete reglas que caben en una hoja: determinar tarea y autorización; no ingresar datos confidenciales en servicios externos no aprobados; minimizar y disociar; tratar la salida como insumo, apoyo y no decisión; verificar hechos, normas y precedentes en sus fuentes primarias; conservar el localizador exacto; y documentar la intervención de la IA cuando la norma lo exija o su aporte sea material. Una arquitectura sofisticada no reemplaza ninguna de las siete. En un flujo con agentes, cada eslabón puede transformar datos y pasarle sus errores al siguiente; por eso conviene registrar entradas, fuentes, versiones, consultas, resultados intermedios y controles humanos. Auditabilidad y exactitud son cosas distintas: mostrar el recorrido no lo vuelve verdadero.
Las preguntas se repiten para cada herramienta: ¿qué hace?, ¿con qué evidencia?, ¿qué rastro conserva? La IA puede recuperar, ordenar, comparar y proponer; no puede asumir la responsabilidad de decidir, entre otras cosas porque nadie puede sancionarla. Planificar su adopción es resolver, antes del primer uso, quién autoriza, qué se prueba, qué se registra y qué pasa si se incumple. La firma atribuye autoría, pero el control exige algo más: poder reconstruir cómo se usó la herramienta, con qué datos y fuentes trabajó, dónde podía fallar y quién validó el resultado.
