El perito aumentado: la importancia del rigor en la era de la IA Generativa

¿Qué aporta la IAG al trabajo pericial?

La IAG puede ser un asistente de productividad y análisis en diversas fases del trabajo del perito. Algunos ejemplos ilustrativos incluyen:

Herramientas como ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) o Copilot (Microsoft) ya se están utilizando en entornos profesionales para tareas de redacción técnica, análisis documental o verificación conceptual, siempre bajo supervisión humana y control de confidencialidad.

Herramientas relevantes en el ámbito pericial

Actualmente, destacan varias categorías de herramientas basadas en IA:

1. Modelos de texto como los mencionados anteriormente, para la revisión de informes, resúmenes técnicos, análisis de cláusulas u otra documentación relevante.
2. Modelos multimodales como GPT-4o que permiten analizar imágenes, gráficos o capturas de pantalla; especialmente útiles en contextos de ciberseguridad, ingeniería o propiedad intelectual.
3. Herramientas especializadas de análisis forense con IA: plataformas como Magnet AXIOM, Cellebrite Pathfinder o Maltego con módulos de IA para la clasificación, priorización o detección de patrones.
4. Sistemas de búsqueda semántica y análisis de documentos: como Relativity aiR, Harvey.ai o Luminance se usan en entornos legales para explorar grandes volúmenes de datos y documentos.
5. Generadores de visualizaciones y explicaciones que pueden crear diagramas de flujo, líneas de tiempo o esquemas explicativos para ilustrar procesos técnicos o cronológicos complejos.

El arte de preguntar: ¿qué es un buen prompt?

El prompt es la instrucción o conjunto de instrucciones que se proporciona a la IA para obtener un resultado determinado. El prompting es un arte – no una ciencia exacta – y, por tanto, no siempre se obtiene el resultado esperado. Sin embargo, existen técnicas y recomendaciones clave:

• Contextualización: incluir el tipo de pericia y la finalidad del output, alimentar al sistema con documentación clave, etc.
• Específico: indicar formato, extensión o el enfoque que deseamos.
• Controlado en tono y precisión: solicitar neutralidad, trazabilidad de las fuentes para su cotejo o citas normativas si se requieren.
• Iterativo: refinar los prompts en ciclos sucesivos (técnicas como el chain of thouhts[1] o el prompting secuencial[2]).
• Seguro: proteger la confidencialidad y trabajar en entornos empresariales controlados.

La tecnología no es perfecta, y menos una tan novedosa como la IA generativa. El prompting es, por tanto, un proceso de prueba y error. Es fundamental mantener en mente que los modelos de lenguaje no razonan ni lo saben todo, especialmente si no han sido entrenados con determinada información – cuestión que normalmente desconocemos.

Al fin y al cabo, interactuar con una IA no es tan distinto a interactuar con una persona: Si damos a una persona una instrucción vaga y sin contexto, la respuesta probablemente no sea buena. Para obtener buenos resultados, debemos seguir reglas similares a las que aplicamos con las personas:

1.  Dar instrucciones claras.
2. Ser precisos, evitando información irrelevante.
3. Proporcionar contexto para adaptar la respuesta a nuestras expectativas.

Hacia el “perito aumentado”

El futuro de la pericia pasa por el uso responsable y documentado de la IA generativa como herramienta de apoyo. El perito no es sustituido, sino aumentado: dispone de más capacidad analítica, redaccional y explicativa, manteniendo su papel como garante de rigor, independencia y trazabilidad.

En el proceso judicial, la autoridad del perito no deriva del uso de la tecnología, sino de su criterio, independencia y metodología. Sigue siendo la persona experta quien interpreta los hechos, evalúa las evidencias y responde ante el Tribunal.

El uso de la IA en el ámbito pericial exige tres principios fundamentales:

• Trazabilidad: conservar los prompts y el resultado obtenido como parte de los papeles de trabajo igual que, como hasta ahora, esos papeles de trabajo han sido y seguirán siendo desarrollados por personas. No deja de ser parte de la evidencia con la que el experto ha desarrollado su trabajo y ha alcanzado sus conclusiones.
• Verificación humana: revisar siempre la información generada, ya que la IA puede cometer errores o inventar datos. ¿Acaso en un trabajo de naturaleza pericial donde un gran equipo desarrolla el trabajo de campo no existe la adecuada revisión y supervisión del trabajo? Con la inclusión de la IA, la metodología de trabajo de un Informe Pericial no cambia (sí los agentes que ayudan a desarrollar ese trabajo)
• Responsabilidad: el dictamen y sus conclusiones pertenecen al perito, nunca al modelo / persona que le asiste. El Informe Pericial sigue siendo del experto, la IA sólo actúa como herramienta auxiliar igual que las personas del equipo que, sin duda, han ayudado en la elaboración y desarrollo del trabajo de campo.

En definitiva, la IA está transformando la manera en que los peritos trabajan, pero no el sentido de su función. La IA puede asistir, acelerar y amplificar, pero el juicio experto – la capacidad de analizar, interpretar, razonar y convencer – sigue y seguirá siendo humana.

[1] Consistente en pedirle al modelo que explique cada uno de los pasos que va dando

[2] Desglosar el output en varios pasos para una mejor guía y supervisión