IA y litigio pro se: 16,8% de demandas en EE.UU. sin abogado

El hallazgo que reordena el mapa del litigio civil en EE.UU.

Un trabajo en borrador de Anand V. Shah (MIT) y Joshua Y. Levy (University of Southern California), difundido por The Volokh Conspiracy y resumido por Futurism, sostiene que las demandas presentadas sin abogado —conocidas como pro se— pasaron de un promedio histórico del 11% entre los años fiscales 2005 y 2022 al 16,8% en 2025. El salto, dicen los autores, se concentra en categorías de litigio donde la producción documental es más bien mecánica y está ausente en categorías complejas que dependen de abogados.

El segundo dato es el que más inquieta a los despachos. Sobre una muestra aleatoria de 1.600 demandas federales entre 2019 y 2026, los autores aplicaron detectores de texto generado por IA y la cuota de escritos marcados como positivos subió de prácticamente cero antes de 2023 a más del 18% a comienzos de 2026, según el extracto publicado por Reason.

Por qué importa: más casos, no mejores casos

El estudio de Shah y Levy no se limita a describir la curva de admisión. Los autores documentan que las causas pro se no terminan más rápido, mientras la cantidad de entradas en el docket por caso durante los primeros 180 días creció 158% respecto del promedio previo a la irrupción de la IA generativa. El sistema, dicen, está absorbiendo más volumen sin un atajo equivalente en productividad judicial.

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Shah lo resumió así ante The Washington Post (citado por Futurism): «Cada sistema que ha visto reducido el costo de entrada por la IA debería esperar un aumento de la demanda». La advertencia operativa es directa: si los tribunales federales no gestionan el pico, agregó, «básicamente tendrán que detenerse».

Promesas de acceso a la justicia que no se cumplen

La narrativa más amable —que la IA democratiza el litigio— choca con tres problemas que la columna de Gabriel Ibarra Pardo en Asuntos Legales recoge de la literatura reciente:

Calidad desigual. Or Cohen-Sasson muestra que las demandas redactadas con apoyo de IA son inadmitidas con mayor frecuencia y no obtienen, en promedio, más decisiones favorables que las pro se tradicionales.
Citas inventadas. Ed Walters, en «Re-Regulating UPL in the Age of AI» (Law Practice Magazine, American Bar Association, marzo-abril de 2025), advierte que un modelo de propósito general entrega una aproximación estadística, no un criterio jurídico, y suele «fabricar» jurisprudencia.
Sesgo complaciente. ABA Journal documenta que el chatbot tiende a confirmar lo que el usuario quiere oír —el llamado sycophancy— y a aceptar escritos improcedentes cuando el litigante alimenta el modelo con piezas del proceso que no entendió.

El corolario, según Ibarra Pardo, es claro: sin revisión de abogado, el ciudadano no tiene manera de advertir el error. La herramienta resuelve tareas elementales —resumir, extraer, redactar correos— y falla cuando se le pide lo que excede esa capacidad; el resultado suele ser la inadmisión de la demanda.

Qué pasa en Colombia: el artículo 73 del Código General del Proceso

En Colombia el escenario es distinto. Como recuerda la columna de Ibarra Pardo, el artículo 73 del Código General del Proceso exige que quien comparezca a un proceso lo haga a través de abogado, con excepciones limitadas: la acción de tutela, la oposición en diligencias de secuestro o entrega de bienes y algunos asuntos de mínima cuantía.

Esa restricción reduce el espacio donde un litigante en causa propia podría experimentar con IA a unos pocos procedimientos. El propio columnista advierte que no existen en el país datos suficientes para replicar el estudio Shah-Levy, de modo que Colombia observa el fenómeno estadounidense más por inferencia que por evidencia local.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para founders hispanohablantes la lectura útil no es jurídica sino operativa: la IA ya está cambiando cómo se inician y se defienden pleitos, y eso reconfigura riesgo, costo y oportunidad en varios frentes.

Si construyes legaltech: la diferenciación ya no es «resumir contratos con IA», sino trazabilidad documental —mostrar al usuario qué jurisprudencia es real, cuáles son los supuestos fácticos del caso y qué parte del escrito no verifica el modelo—. Los detectores que usaron Shah y Levy son una señal del estándar de evidencia que el mercado empezará a exigir.
Si operas en LATAM y haces compliance o gestionas contratos: internaliza un protocolo de revisión humana sobre cualquier pieza procesal o contractual generada con IA. El patrón de citaciones inventadas y escritos improcedentes no se resuelve con un prompt mejor: requiere a un abogado validando el documento final.
Si vendes a clientes corporativos con cláusulas de arbitraje o litigio: suma al flujo de legal ops un control de versiones que distinga borradores asistidos por IA y versiones firmadas por abogado responsable. Es la misma lógica del «humano en el circuito» que se está adoptando en salud y finanzas.
Si tu startup enfrenta una disputa y la otra parte litiga pro se con IA: presupuesta tiempo adicional de revisión. Los abogados consultados por Futurism relataron que casos atascados en mociones generadas por IA pueden disparar honorarios de unos pocos miles a decenas de miles de dólares. Es un ítem que conviene colocar en la línea de «costos legales contingentes» del presupuesto.

La pregunta abierta

El estudio Shah-Levy muestra el primer mapa cuantitativo del fenómeno, pero deja dos preguntas sin cerrar. La primera es si la mayor entrada al sistema termina, en el agregado, mejorando el acceso a la justicia o simplemente desplazándolo hacia un cuello de botella judicial. La segunda es si la presión regulatoria —como la que plantea Walters— llegará antes o después de que el software madure. Para founders que operen en jurisdicciones hispanohablantes la respuesta, por ahora, es la misma que ensaya Ibarra Pardo: usar la IA para lo que sabe hacer —resumir, extraer, redactar borradores— y dejarle a un abogado la firma.