Redactar un nuevo acuerdo a partir de una plantilla y de acuerdos específicos con una contraparte, hasta llegar a un primer borrador: esa es la tarea que nos ocupa aquí. No la negociación, ni la firma, sino la elaboración del texto. La respuesta es: en parte. Hoy en día, la IA puede realizar una parte sustancial de este trabajo de redacción, pero el núcleo de la tarea sigue dependiendo del criterio humano.
Tres ejes determinan el panorama: el margen de criterio, el coste del error y el cumplimiento normativo. Redactar un contrato no es rellenar un formulario. La plantilla ofrece una estructura, pero qué cláusula va en qué lugar, cómo se traduce a lenguaje jurídico un acuerdo distinto con la contraparte, y si una disposición es necesaria o no en este contexto concreto: eso requiere un margen de criterio que no se puede capturar por completo en reglas. A esto se añade que un error en un contrato no es algo menor. Una cláusula de responsabilidad mal formulada o un plazo de rescisión ausente a menudo solo se hace visible cuando ya es demasiado tarde. Y los contratos están vinculados al cumplimiento normativo: normativa sectorial, condiciones estándar exigidas legalmente, líneas internas de aprobación. Estos tres factores combinados hacen que una propuesta de texto generada por IA siempre deba ser revisada por una persona antes de convertirse en un borrador que pueda enviarse a la contraparte.
Los demás ejes sí apuntan hacia la automatización. El nivel de estructuración es bajo, pero precisamente ahí es donde los modelos de lenguaje destacan: convertir una fuente moderadamente estructurada en un formato fijo. No existe ningún impedimento físico, el volumen es suficientemente grande en la mayoría de las empresas para justificar un enfoque estandarizado, y el contacto con el cliente se limita al momento en que se comparte el borrador, no a la redacción en sí.
Un gestor de contratos recibe un correo electrónico: nuevo proveedor, condiciones de compra estándar, pero con un plazo de pago distinto y una cláusula adicional de confidencialidad. Hoy en día, esto suele significar: buscar la plantilla correcta, incorporar manualmente las modificaciones y comprobar que el resto del texto sigue siendo coherente con los nuevos acuerdos. La IA puede generar aquí el primer borrador a partir de la plantilla y del correo electrónico como fuente de entrada, incluidas las cláusulas modificadas en el lugar correcto. Lo que queda es la revisión: si el plazo de pago coincide con lo realmente acordado, si la cláusula de confidencialidad no es demasiado amplia ni demasiado restringida, y si existe algún motivo para desviarse del texto estándar que deba quedar registrado. Esa última parte sigue siendo trabajo humano, con la IA como redactora inicial en lugar del gestor de contratos que empieza con un documento en blanco.
En una empresa con un número reducido de contratos muy diversos entre sí, donde casi cada acuerdo es una negociación única, el margen de criterio requerido es mayor y la ganancia que aporta la IA es menor: sencillamente hay poca repetición sobre la que entrenar. En una empresa con muchos contratos similares, como una empresa de SaaS con cientos de acuerdos de clientes basados en una plantilla fija, la situación es distinta. Ahí el patrón es predecible, las variaciones son limitadas y se pueden categorizar, y un borrador elaborado por IA supone un ahorro de tiempo estructural. La condición previa es que la biblioteca de plantillas esté actualizada: una cláusula estándar obsoleta que la IA sigue repitiendo es un riesgo que solo se manifiesta cuando surge un conflicto.
El cambio no consiste en sustituir al gestor de contratos, sino en desplazar el tiempo. El tiempo que antes se dedicaba a elaborar el primer texto ahora se dedica a revisarlo y ajustarlo. Se trata de una habilidad distinta de la escritura: evaluar si una propuesta de la IA es correcta, y saber cuándo una desviación debe escalarse a alguien con más autoridad. Ese mismo cambio se produce en el proceso contractual más amplio. Una vez que existe un contrato, este debe llegar al lugar correcto y ser localizable, las renovaciones y los plazos de rescisión deben señalarse a tiempo, y en ocasiones primero hay que comprobar que la contraparte no figura en una lista de sanciones antes de proceder a la firma. Se trata, en cada caso, de tareas con un perfil distinto al de la redacción en sí, con su propia relación entre lo que la IA puede asumir y lo que requiere supervisión.
El texto. La elaboración de un borrador a partir de una plantilla y los acuerdos proporcionados es hoy viable para la IA, siempre que exista una biblioteca fiable y actualizada de plantillas y cláusulas estándar. Lo que la IA no hace aquí: decidir que un borrador está listo para enviarse. Ese control final, con una regla clara sobre cuándo una cláusula divergente debe pasar primero por un jurista, sigue en manos de una persona. No se trata de un paso intermedio que desaparecerá cuando la tecnología mejore; es la razón por la que esta tarea obtiene una puntuación baja en margen de criterio, coste del error y cumplimiento normativo, y eso no cambia con un modelo mejor.
Si esto significa que en su propio proceso de contratos ya hay horas que se pueden liberar hoy depende de cuántos de sus contratos se basen en una plantilla fija y de cuán estrictas sean las líneas de aprobación. Una indicación de ello la proporciona el escáner rápido gratuito: doce preguntas, sin necesidad de cuenta, con un resultado que indica qué parte de las horas dentro de este perfil se puede transferir hoy a la IA. El escáner de trabajo completo, que mapea el trabajo de toda una empresa, incluida la capacidad en fte que ello libera, todavía está en desarrollo.
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