LA EPISTEMIA ALGORÍTMICA Y SUS IMPLICANCIAS EN LA FUNCIÓN NOTARIAL

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19 de junio de 2026

LA EPISTEMIA ALGORÍTMICA Y SUS IMPLICANCIAS EN LA FUNCIÓN NOTARIAL
Advertencias para la gobernanza ética a partir del análisis epistemológico de los modelos de lenguaje a gran escala.

Autora: Karina Vanesa Salierno.

Ponencias

Primero: La calificación notarial exige, por su naturaleza, tres operaciones intelectuales, subsunción, integración y valoración. Ninguna de estas tres operaciones puede ser reducida a un proceso estadístico de aproximación por parte de los LLMs.

Segundo: El diseño de salvaguardas institucionales para el uso responsable de LLMs en la práctica notarial bonaerense debe partir de una taxonomía clara de los usos posibles, organizada en función del nivel de exigencia epistémica de cada tarea.

Tercero: El uso asistido de LLMs se define, en este contexto, como aquél en que el sistema actúa como herramienta de apoyo para tareas de baja exigencia epistémica, generación de borradores estándar, búsqueda de información, verificación de formato, con verificación sustantiva obligatoria por parte del notario, y con prohibición expresa de delegar en el sistema las funciones de calificación, asesoramiento personalizado y configuración técnica del instrumento.

Cuarto: Los usos de alta exigencia epistémica son incompatibles con la delegación en LLMs. Esta categoría incluye la calificación de capacidad de los otorgantes, la evaluación de la voluntad real de las partes, la determinación de la legalidad del acto proyectado, el asesoramiento sobre consecuencias jurídicas específicas para el caso concreto, la identificación de perfiles de riesgo de lavado de activos o fraude, y la configuración técnica final del instrumento. En todos estos casos, el juicio notarial es indelegable en sistemas algorítmicos.

Quinto: Se recomienda que el Colegio de Escribanos de la Provincia de Buenos Aires promueva, la elaboración de un marco regulatorio específico para el uso de sistemas de inteligencia artificial en la función notarial. Este marco debería:

Establecer, con rango legal, la prohibición de delegar en sistemas de IA la función calificadora, el asesoramiento personalizado y la configuración técnica del instrumento notarial.
Adoptar, con las adaptaciones necesarias al sistema jurídico argentino, los principios del Reglamento Europeo de IA (AI Act, Reglamento UE 2024/1689) relativos a los sistemas de alto riesgo en el ámbito de la administración de justicia, en particular las obligaciones de supervisión humana efectiva (artículo 14), gestión de riesgos (artículo 9) y transparencia (artículo 13);
Establecer un sistema de certificación institucional para los sistemas de IA utilizados en la práctica notarial, que garantice que los sistemas certificados han sido evaluados en cuanto a sus sesgos sistemáticos, sus limitaciones en contextos atípicos y su compatibilidad con los principios del derecho notarial argentino;
Crear, en el ámbito del Colegio de Escribanos de la Provincia de Buenos Aires, una Comisión Permanente de Gobernanza de la Inteligencia Artificial en el Notariado, con participación de académicos, notarios y expertos en tecnología, con el mandato de monitorear los desarrollos científicos y tecnológicos en materia de IA, actualizar periódicamente los protocolos de uso responsable, y proponer las modificaciones normativas que sean necesarias.

INTRODUCCIÓN

La historia del derecho es, en gran medida, la historia de la lucha por garantizar que las decisiones jurídicas sean producto del razonamiento humano situado, deliberado e imputable. Desde los primeros escribas mesopotámicos hasta el notario del siglo XXI, la institución de la fe pública ha descansado sobre una premisa irreductible, esto es que existe una conciencia humana responsable de comprender, calificar y autenticar la realidad jurídica que se documenta. Esta premisa, que parecía filosóficamente estable, se ve hoy desafiada por el advenimiento de los modelos de lenguaje de gran escala (en adelante, LLMs), sistemas de inteligencia artificial capaces de producir textos de apariencia experta con una fluidez que puede confundirse, fácilmente, con pericia genuina.

La presente ponencia toma como punto de partida una investigación publicada recientemente1 y su profundización a través de un hallazgo científico reciente de primera importancia: el estudio publicado por Loru, Nudo, Di Marco, Santirocchi, Atzeni, Cinelli, Cestari, Rossi-Arnaud y Quattrociocchi en octubre de 2025 en las Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) bajo el título “The simulation of judgment in LLMs”2.

Este trabajo, producido en la Sapienza Universidad de Roma, ofrece la evidencia empírica más sistemática disponible hasta la fecha sobre una brecha fundamental: la divergencia entre los resultados que producen los LLMs, a menudo similares a los de expertos humanos y los mecanismos mediante los cuales los producen, que son radicalmente distintos del razonamiento deliberativo humano. Los autores denominan a este fenómeno epistemia: “la ilusión de conocimiento que emerge cuando la plausibilidad superficial reemplaza la verificación” (the illusion of knowledge that emerges when surface plausibility replaces verification).

1 Salierno, K. Bielli, G (2025) IA generativa en la praxis legal: responsabilidad profesional y doble control en el uso de LLMs. LL-Diario https://www.thomsonreuters.com.ar/es/soluciones-legales/biblioteca-de-contenidos/dia-de-la-abogacia.html

2 Loru, E., Nudo, J., Di Marco, N., Santirocchi, A., Atzeni, R., Cinelli, M., Cestari, V., Rossi-Arnaud, C., & Quattrociocchi, W. (2025). The simulation of judgment in LLMs. PNAS, 122(42), e2518443122. https://doi.org/10.1073/pnas.2518443122

La relevancia de este hallazgo para el notariado es fundamental para conocer en profundidad los límites éticos del uso de la IA en los procesos notariales3. El notario argentino, conforme al Código Civil y Comercial de la Nación (Ley 26.994, en adelante CCCN) y al Decreto-Ley 9020/78 de la Provincia de Buenos Aires (en adelante DL 9020/78), ejerce una función que es, en su esencia más profunda, una función epistémica porque percibe, comprende, califica e interpreta la realidad jurídica para dotarla de autenticidad y permanencia. Si los LLMs pueden simular, con apariencia convincente, ese ejercicio epistémico sin realizarlo genuinamente, entonces el riesgo de confundir la simulación con el juicio real no es solo un problema filosófico abstracto sino un riesgo institucional concreto, con consecuencias para la seguridad jurídica, la igualdad ante la ley y la responsabilidad notarial.

El notariado de tipo latino ha construido su legitimidad precisamente sobre la imposibilidad de separar el acto notarial del notario como persona jurídicamente responsable. El notario no es un mero fedatario mecánico sino que es un jurista que ejerce una función pública de naturaleza preventiva, cuya actividad central consiste en el despliegue de un juicio calificado que integra conocimiento del derecho, comprensión del contexto fáctico y valoración ética de los intereses en juego4. Ninguna de estas dimensiones puede ser reproducida por un sistema que opera mediante asociaciones léxicas y aproximaciones estadísticas, por más sofisticado que sea.

3 Para ampliar estas nociones, ver Salierno K. V y Bielli, G. E Inteligencia artificial y función notarial. Publicado en el Diario de Thomson Reuters La Ley de fecha 8 de mayo de 2025. Cita online: TR LALEY AR/DOC/1035/2025.

4 Rodríguez Adrados, A. (1981). El Notario: función privada, función pública. Revista Notarial, 86, 43–67.

EL JUICIO COMO FUNCIÓN EPISTÉMICA: BASES CONCEPTUALES

La naturaleza del juicio deliberativo en el ordenamiento jurídico

El derecho, como sistema normativo orientado a la regulación de la conducta humana, descansa sobre la capacidad de los operadores jurídicos para emitir juicios, es decir valoraciones razonadas que articulan hechos, normas y consecuencias dentro de un contexto específico. A diferencia de los sistemas formales de cálculo, en los que el resultado se deduce algorítmicamente de premisas predefinidas, el juicio jurídico es deliberativo es decir, involucra la ponderación de criterios concurrentes, la interpretación de textos ambiguos, la apreciación de la voluntad de las partes, y la aplicación de principios que no siempre ofrecen respuestas unívocas.

La filosofía jurídica contemporánea ha caracterizado este proceso bajo diversas denominaciones. La tradición aristotélica5 lo identifica con la phronesis (la prudencia práctica), entendida como la facultad de discernir qué es correcto en cada situación concreta, en contraposición a la episteme, que es el conocimiento científico de lo universal y necesario6.

En la tradición del derecho continental europeo, esta dimensión deliberativa del juicio jurídico ha sido tematizada desde la hermenéutica gadameriana como la applicatio: la operación mediante la cual el intérprete no solo comprende la norma, sino que la aplica al caso singular, en un proceso que modifica simultáneamente la comprensión del texto y la comprensión del caso7.

5 Gómez, C. (2018). La noción de phrónesis en Ética a Nicómaco de Aristóteles: Propuesta para una interpretación unitaria de las virtudes del carácter. https://www.academia.edu/40178755/La_noción_de_phrónesis_en_Ética_a_Nicómaco_de_Aristót eles_Propuesta_para_una_interpretación_unitaria_de_las_virtudes_del_carácter

6 Aristóteles, Ética a Nicómaco, VI, 5 (1140a-b). La phronesis como capacidad de deliberar correctamente sobre lo que es bueno para el ser humano, en oposición a la techne (saber productivo) y la episteme (conocimiento científico de lo universal). https://ibdigital.uib.es/greenstone/sites/localsite/collect/taula/index/assoc/Taula_20/02v035_0/36p0 37.dir/Taula_2002v035_036p037.pdf

7 Gadamer, H.-G. (1960). Wahrheit und Methode: Grundzüge einer philosophischen Hermeneutik. Mohr. El concepto de applicatio como tercer momento del círculo hermenéutico, junto a la comprensión (subtilitas intelligendi) y la interpretación (subtilitas explicandi). Recuperado de https://web.mit.edu/kaclark/www/gadamer_truth_and_method.pdf

Lo que es fundamental para nuestra argumentación es que el juicio deliberativo, en el sentido aquí empleado, presupone tres condiciones que los sistemas computacionales no pueden satisfacer en su estado actual. En primer lugar, presupone contextualización genuina que es la capacidad de percibir las particularidades de una situación concreta y no meramente clasificarla dentro de categorías preexistentes.

En segundo lugar, presupone responsabilidad epistémica, es decir la disposición a verificar los fundamentos del propio juicio antes de emitirlo, y a asumir las consecuencias de ese juicio.

En tercer lugar, presupone reflexividad normativa que se relaciona con la capacidad de cuestionar la aplicabilidad de una norma o un criterio al caso concreto, incluso cuando su aplicación sería estadísticamente esperable o formalmente correcta.

En el sistema jurídico argentino, estas exigencias del juicio deliberativo adquieren expresión normativa positiva en lo que denominamos el “iter del proceso notarial”. El artículo 301 del CCCN, al regular la escritura pública, establece que el escribano “debe recibir por sí mismo las declaraciones de los comparecientes” y “calificar los presupuestos y elementos del acto, y configurarlo técnicamente”. Esta norma no describe una operación mecánica de transcripción sino que describe un proceso de comprensión, valoración y configuración jurídica que exige la presencia activa de un sujeto situado epistémicamente competente y responsable.

El DL 9020/788, va aún más lejos en la enumeración de los deberes que componen ese juicio deliberativo. El artículo 35 del citado cuerpo legal dispone, entre los deberes del notario, los de “asesorar en asuntos de naturaleza notarial a quienes requieran su ministerio” y “estudiar los asuntos para los que fuere requerido en relación a sus antecedentes, a su concreción en acto formal y a las ulterioridades legales previsibles”. Esta última formulación,“ulterioridades legales previsibles” es especialmente significativa: exige del notario una proyección anticipatoria sobre las consecuencias futuras del acto, que solo puede realizarse mediante un razonamiento contextualizado y genuinamente deliberativo.

8 https://www.colescba.org.ar/portal/quienes-somos/ley-9020

Los LLMs como sistemas estadísticos de aproximación

Para comprender la naturaleza de los LLMs y sus limitaciones epistémicas, es necesario partir de una descripción técnica precisa de su arquitectura y funcionamiento. Los LLMs son sistemas de machine learning basados en arquitecturas de transformadores (transformers) entrenados sobre corpus masivos de texto mediante técnicas de predicción del siguiente token.

En términos simples, un LLM aprende a predecir qué secuencia de palabras o símbolos es estadísticamente probable dado un contexto previo, ajustando millones o miles de millones de parámetros para minimizar el error de predicción sobre el corpus de entrenamiento9.

Este proceso de entrenamiento confiere a los LLMs una capacidad notable para producir texto fluido, coherente y, frecuentemente, correcto desde el punto de vista factual y gramatical. Sin embargo, lo que el modelo aprende no es el significado de las palabras, ni las relaciones causales entre conceptos, ni las reglas del razonamiento jurídico: aprende distribuciones de probabilidad sobre secuencias de texto. El modelo sabe, en sentido estadístico, que ciertas palabras tienden a aparecer juntas, que ciertos argumentos suelen ir seguidos de ciertas conclusiones, que ciertos géneros textuales tienen ciertas estructuras. Este conocimiento distribucional puede producir outputs impresionantes, pero no es equivalente a la comprensión.

Este punto fue anticipado con notable lucidez por Alan Turing en su seminal artículo de 1950 “Computing Machinery and Intelligence”, publicado en la revista Mind, donde planteó lo que hoy conocemos como el Test de Turing: la pregunta de si una máquina puede comportarse de manera indistinguible de un ser humano en una conversación10.

9 Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4a ed.). Pearson, cap. 24 Para una descripción técnica accesible de la arquitectura de transformadores, véase también: Vaswani, A. et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. Este documento es uno de los más importantes de los últimos tiempos de IA. Recuperado de https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf

El propio Turing era consciente de que la indistinguibilidad del comportamiento no implica equivalencia de los procesos internos subyacentes. Este insight, a menudo olvidado en las discusiones entusiastas sobre las capacidades de los LLMs, resulta hoy de una pertinencia mayor que nunca. Los investigadores de inteligencia artificial han denominado a esta brecha entre comportamiento y proceso el problema del “entendimiento estadístico” (statistical understanding). A diferencia de los sistemas de razonamiento simbólico de primera generación, que operaban sobre representaciones explícitas de conocimiento, los LLMs no manipulan conceptos: manipulan vectores en espacios de alta dimensionalidad, donde las relaciones entre vectores aproximan, de manera imperfecta y sesgada, las relaciones entre significados11. El resultado es un sistema que puede hablar con autoridad sobre cualquier tema, pero cuya “autoridad” es, en rigor, el producto de correlaciones estadísticas sobre lo que dicen otros textos sobre ese tema.

Las implicancias de esta arquitectura para el razonamiento jurídico son profundas. El derecho es un sistema normativo que requiere, en muchos de sus momentos más críticos, exactamente lo contrario de lo que los LLMs hacen bien.

El derecho requiere identificar las singularidades del caso concreto que lo hacen diferente de los casos similares; requiere aplicar normas en contextos para los que no fueron diseñadas; requiere advertir las consecuencias sociales y humanas que los textos legales no mencionan explícitamente. En todos estos momentos, la aproximación estadística no es una ayuda sino que representa un obstáculo.

10 Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460. “I propose to consider the question, ‘Can machines think?’” (p. 433). El artículo plantea el “Juego de Imitación” como criterio operacional para evaluar la inteligencia de una máquina.

11 Russell & Norvig (2020), op. cit. El problema del “entendimiento estadístico” ha sido abordado extensamente en la filosofía de la IA; véase también: Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424, donde se formula el argumento de la “Habitación China” como refutación de la tesis de que la manipulación de símbolos equivale a comprensión semántica. Recuperado de https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/article/minds-brains-and-programs/DC644B47A4299C637C89772FACC2706A

El concepto de “epistemia” o la ilusión de conocimiento

El concepto de epistemia introducido por Loru et al. (2025) merece una elaboración cuidadosa, porque representa una categoría analítica genuinamente nueva que captura un fenómeno que, hasta ahora, carecía de nombre preciso. Los autores definen la epistemia como “la ilusión de conocimiento que emerge cuando la plausibilidad superficial reemplaza la verificación” (the illusion of knowledge that emerges when surface plausibility replaces verification). Se trata, en otros términos, de un estado epistémico anómalo en el que un sistema, en este caso, un LLM, produce outputs que parecen ser el resultado de un proceso de conocimiento genuino, pero que en realidad son el producto de correlaciones estadísticas que no han pasado por ningún proceso de verificación real. La epistemia no es simplemente el error o la alucinación.

El error factual, es decir, cuando un LLM produce información incorrecta (alucinación), es ya conocido y ha recibido atención académica y mediática considerable12 . La epistemia describe algo más sutil y, en cierto sentido, más peligroso. Se trata del caso en que el LLM produce un output que es suficientemente correcto como para parecer confiable, pero cuyos fundamentos internos son cualitativamente distintos de los que sustentarían ese output en manos de un experto humano. Es la ilusión no de la competencia sino de la pericia, es decir, la apariencia de que el sistema sabe lo que hace, cuando en realidad solo aproxima lo que un experto diría. Este concepto tiene resonancias importantes con la distinción filosófica entre apariencia y realidad del conocimiento.

En la tradición epistemológica occidental, desde Platón hasta Gettier, la distinción entre conocimiento genuino y mera creencia verdadera ha sido central. La epistemia algorítmica podría describirse, adaptando el vocabulario platónico, como una forma de doxa que se presenta con la apariencia de episteme, es decir una opinión, un output estadísticamente plausible, que se hace pasar por conocimiento verificado.

12 Salierno, K. Bielli, G (2025) IA generativa en la praxis legal: responsabilidad profesional y doble control en el uso de LLMs. Puede consultarse en: https://escribaniasalierno.com.ar/2025/08/29/inteligencia-artificial-responsabilidad-profesional/

La gravedad del problema reside en que esta sustitución puede ser invisible para el usuario que no tiene los medios o las capacidades para examinar los mecanismos internos del sistema.

Para el derecho notarial, esta categoría es especialmente relevante porque la función notarial está precisamente orientada a producir certeza jurídica a partir de conocimiento verificado. La fe pública notarial no es una mera declaración de plausibilidad sino que es la afirmación, sustentada en la responsabilidad personal del notario, de que los hechos y actos documentados son lo que el instrumento dice que son. Si la herramienta de asistencia empleada por el notario opera bajo el régimen de la epistemia, es decir que produce apariencias de conocimiento sin conocimiento real, entonces el fundamento de esa certeza queda comprometido de una manera que puede no ser detectable en la superficie del documento producido.

ANÁLISIS DE LAS LIMITACIONES EPISTÉMICAS DE LOS LLMs EN EL ESTUDIO DE LORU ET AL. (2025)

Metodología y hallazgos centrales del estudio

El estudio de Loru et al. (2025), publicado bajo el título “The simulation of judgment in LLMs” en PNAS (122(42), e2518443122), constituye una investigación empírica de envergadura excepcional sobre las capacidades y limitaciones de los LLMs como sistemas de evaluación y juicio13. Su diseño metodológico merece una descripción detallada, porque la solidez de sus conclusiones descansa precisamente en la rigurosidad de su método comparativo.

Los investigadores construyeron un banco de datos de 7.715 dominios de noticias en lengua inglesa (correspondientes a Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Australia y Nueva Zelanda), clasificados por dos sistemas de evaluación experta: NewsGuard, que clasifica los dominios en “confiables” (Reliable) e “indigno de confianza” (Unreliable), y Media Bias/Fact Check (MBFC), que evalúa credibilidad y sesgo político. Sobre este conjunto de datos, los investigadores sometieron a evaluación a seis LLMs de última generación: Deepseek V3, Gemini 1.5 Flash, GPT-4o mini, Llama 3.1 405B, Llama 4 Maverick y Mistral Large 2.

13 Loru et al. (2025), op. cit. El artículo lleva el PMID: 41082665 y el PMCID: PMC12557803 en la base de datos PubMed, lo que acredita su publicación en revista científica revisada por pares de primer nivel.

Para permitir la comparación directa entre la evaluación de los LLMs y la evaluación humana, los investigadores diseñaron un protocolo estructurado de agentes (agentic framework) en el que tanto los modelos como un grupo de participantes humanos no expertos (n=50) seguían el mismo procedimiento: seleccionar y jerarquizar cinco criterios de evaluación de entre seis opciones (exactitud factual, manipulación del lenguaje, profesionalismo de la escritura, diversidad de perspectivas, responsabilidad del autor y transparencia de la propiedad), recuperar el contenido de la página de inicio del dominio y hasta dos artículos, y producir una clasificación binaria (Confiable/No confiable) con justificaciones.

Los resultados del estudio son, en varios sentidos, contraintuitivos y de alto impacto. La primera conclusión, y la que más fácilmente podría generar falsa tranquilidad, es que los LLMs muestran una alineación notable con las evaluaciones de los expertos de NewsGuard y MBFC, especialmente en los extremos del espectro: los modelos identifican correctamente los dominios “No confiables” con una precisión superior al 90% en los casos extremos. Esta constatación podría llevar a la conclusión precipitada de que los LLMs son evaluadores confiables de información.

Sin embargo, el estudio descubre que esta alineación en los resultados enmascara divergencias fundamentales en los procesos. Como señalan los autores:

“Despite output alignment, our findings show consistent differences in the observable criteria guiding model evaluations, suggesting that lexical associations and statistical priors could influence evaluations in ways that differ from contextual reasoning” (A pesar de la alineación en los outputs, nuestros hallazgos muestran diferencias consistentes en los criterios observables que guían las evaluaciones de los modelos, lo que sugiere que

las asociaciones léxicas y los priors estadísticos podrían influir en las evaluaciones de maneras que difieren del razonamiento contextual14.

Esta divergencia entre resultado y proceso es el hallazgo más relevante para nuestra argumentación.

La divergencia entre output y proceso evaluativo

La distinción entre alineación de outputs y equivalencia de procesos es epistemológicamente fundamental, y el estudio de Loru et al. la documenta con una metodología particularmente elegante. Los investigadores no se limitan a comparar las clasificaciones finales (Confiable/No confiable) de los modelos con las de los expertos: examinan también los criterios que cada grupo prioriza en su proceso evaluativo y los patrones léxicos que revelan cómo los modelos construyen sus juicios.

Uno de los experimentos más reveladores del estudio es la evaluación basada únicamente en la URL del dominio, sin acceso a su contenido. En este experimento, algunos modelos, como Gemini, lograron clasificaciones con una puntuación F1 de 0.78, solo marginalmente inferior a la obtenida con acceso al contenido HTML completo (0.86). GPT-4o mini alcanzó 0.77 con solo la URL versus 0.79 con el contenido completo. Esta constatación es demoledora desde un punto de vista epistemológico: revela que los LLMs pueden clasificar dominios con considerable precisión sin siquiera acceder a su contenido, basándose únicamente en asociaciones estadísticas aprendidas durante el entrenamiento sobre los nombres de dominio.

En otras palabras, los modelos no están evaluando los dominios sino que están reconociendo patrones que en el corpus de entrenamiento estaban correlacionados con determinadas clasificaciones. Esta distinción, entre evaluación genuina y reconocimiento de patrones, es exactamente la que separa el juicio deliberativo de la aproximación estadística.

14 Ibíd., Abstract. La traducción es propia.

Un evaluador humano experto que clasifica un dominio como confiable ha leído su contenido, ha verificado sus fuentes, ha evaluado la calidad de su razonamiento y ha confrontado sus conclusiones con el conocimiento previo. Un LLM que hace lo mismo puede, en muchos casos, llegar a la misma conclusión, pero no como resultado de ese proceso, sino como resultado de la mera detección de señales estadísticas previamente aprendidas.

Esta divergencia tiene implicaciones directas para el derecho. Cuando un LLM redacta una cláusula contractual, no está razonando sobre las necesidades de las partes, las disposiciones del CCCN y las consecuencias jurídicas de distintas formulaciones sino que está generando texto que, estadísticamente, se parece a las cláusulas contractuales que existían en su corpus de entrenamiento. El resultado puede ser impresionantemente correcto en términos formales, pero carece de fundamento deliberativo que le daría sustancia jurídica genuina.

Las asimetrías sistemáticas: sesgos políticos y estadísticos

Uno de los hallazgos más inquietantes del estudio de Loru et al. es la documentación de asimetrías sistemáticas en las clasificaciones de los LLMs a lo largo del espectro político. Los autores reportan que, entre los dominios clasificados como “Confiables” por NewsGuard, los medios de orientación política de derecha son consistentemente clasificados como “No confiables” por los LLMs con mayor frecuencia que los medios de orientación centrista o de izquierda. Esta asimetría no refleja, según los autores, una preferencia ideológica consciente de los modelos:

“This asymmetry reflects training data correlations (e.g., extremist rhetoric with misinformation), not partisan preferences” [Esta asimetría refleja correlaciones en los datos de entrenamiento (p. ej., la retórica extremista con la desinformación), no preferencias partidistas]15.

Trasladado al ámbito notarial, este hallazgo ilustra un riesgo de gran alcance. Si un notario utiliza un LLM para asistirse en la calificación de documentos o la evaluación de cláusulas contractuales, el sistema puede incorporar sesgos sistemáticos que son invisibles en la superficie de sus outputs.

15 Ibíd., Results and Discussion. La traducción es propia.

Un documento redactado con terminología asociada, en el corpus de entrenamiento, a prácticas fraudulentas, aunque el documento en cuestión sea perfectamente legítimo podría generar alertas o calificaciones negativas por parte del LLM. Por el contrario, documentos fraudulentos redactados con terminología de alta plausibilidad formal podrían no activar esas alertas. Ninguno de estos efectos sería detectable sin una comprensión profunda de los mecanismos internos del sistema.

La asimetría estadística también tiene implicaciones para el principio de igualdad ante la ley. Si las herramientas de IA utilizadas en procesos jurídicos incorporan sesgos sistemáticos que afectan de manera diferencial a distintos grupos sociales, ideológicos o culturales, el resultado es una forma de desigualdad jurídica que no está consagrada en ninguna norma, pero que es producida de manera sistemática por los algoritmos. Esta es una preocupación central del Reglamento Europeo de IA, que la menciona explícitamente en su considerando sobre el principio de no discriminación16.

16 Reglamento (UE) 2024/1689, considerandos 46 y 47, y artículo 10(5) sobre gestión de datos y prevención de sesgos discriminatorios. https://artificialintelligenceact.eu

El criterio de evaluación: jerarquías divergentes entre humanos y LLMs

El experimento de evaluación estructurada llevado a cabo por Loru et al. reveló una divergencia sistemática en los criterios que los LLMs y los humanos priorizan en sus procesos evaluativos.

Ambos grupos, modelos e informantes humanos, debían seleccionar y jerarquizar cinco criterios de evaluación de entre seis opciones disponibles. El análisis de las prioridades reveló patrones consistentes y reveladores.

Los LLMs priorizaron sistemáticamente la “Transparencia de la propiedad” (Ownership Transparency): en qué medida el sitio declara claramente quién es su propietario y quién lo financia. Esta preferencia refleja la capacidad de los modelos para detectar señales estructurales formales que son verificables mediante inspección de texto. Los humanos, en cambio, raramente priorizaron este criterio, es más, en muchos casos, lo ubicaron en el último lugar de sus jerarquías.

Los humanos, por su parte, priorizaron criterios relacionados con la calidad retórica y estilística del contenido: “manipulación del lenguaje” y “profesionalismo de la escritura” ocuparon posiciones prominentes en sus evaluaciones.

Estos criterios reflejan la sensibilidad humana a las señales de credibilidad que operan en el nivel de la experiencia comunicativa directa (cómo se siente leer ese texto, si el tono es apropiado, si la argumentación es coherente) más que en el nivel de las estructuras formales.

Esta divergencia en los criterios de evaluación tiene una consecuencia importante que los autores denominan “divergencia en las jerarquías” (divergence in hierarchies). Incluso cuando los LLMs y los humanos llegan a la misma clasificación final, los caminos que han seguido para llegar a ella son tan diferentes que la fiabilidad de la clasificación en nuevos contextos, especialmente en contextos atípicos o novedosos, puede ser muy distinta. Los LLMs son, en este sentido, sistemas de evaluación cuyas preferencias internas son opacas y cuyas jerarquías de criterios no siempre corresponden a las que serían epistemológicamente adecuadas.

La “epistemia” como categoría analítica: del patrón a la ilusión de conocimiento

La contribución conceptual más original del estudio de Loru et al. es precisamente la categoría de epistemia, que permite nombrar con precisión el fenómeno que los datos empíricos revelan. Los autores la presentan en el contexto de un hallazgo particularmente llamativo: cuando los LLMs operan en el marco del protocolo de evaluación estructurada, clasifican aproximadamente el 80% de los dominios que los humanos califican como “confiables” como “no confiables”. En términos técnicos, los modelos exhiben lo que los autores llaman un “sesgo de escepticismo” (skepticism bias) que sobreclasifica la información confiable como no confiable.

Este sesgo de escepticismo ha sido documentado previamente en humanos mediante un metaanálisis de 195.000 participantes en 67 estudios, y los LLMs parecen replicarlo. Sin embargo, y este es el punto crucial, los mecanismos son fundamentalmente distintos, es decir, los humanos exhiben el sesgo de escepticismo como resultado de procesos cognitivos complejos que involucran la evaluación de la credibilidad del origen y el contenido mientras que los LLMs lo producen como resultado de correlaciones estadísticas en el corpus de entrenamiento que asocian ciertos patrones de lenguaje con evaluaciones negativas.

La epistemia emerge, en este contexto, como el nombre del fenómeno por el cual el LLM produce outputs que parecen ser el resultado de un proceso evaluativo riguroso y que en muchos casos coinciden con lo que produciría un experto, pero que en realidad son el producto de la detección de patrones superficiales.

El modelo simula el juicio sin ejercerlo. Y lo que es más inquietante esta simulación puede ser indistinguible del juicio real en la mayoría de los casos ordinarios, pero diverge en los casos que más importan como los casos atípicos, los casos novedosos, los casos que requieren aplicar el derecho a situaciones que no tienen precedente estadístico en el corpus de entrenamiento, los casos en donde el análisis contextuado del caso en concreto resulta fundamental.

Como señalan los autores en la sección de discusión de su trabajo, las implicaciones de este fenómeno van más allá de la evaluación de noticias:

“This reliance is associated with systematic effects: political asymmetries and a tendency to confuse linguistic form with epistemic reliability—a dynamic we term epistemia, the illusion of knowledge that emerges when surface plausibility replaces verification. Indeed, delegating judgment to such systems may affect the heuristics underlying evaluative processes, suggesting a shift from normative reasoning toward pattern-based approximation and raising open questions about the role of LLMs in evaluative processes”. (Esta dependencia está asociada a efectos sistemáticos: asimetrías políticas y una tendencia a confundir la forma lingüística con la confiabilidad epistémica, una dinámica que denominamos epistemia, la ilusión de conocimiento que emerge cuando la plausibilidad superficial reemplaza la verificación. De hecho, delegar el juicio a tales sistemas puede afectar las heurísticas subyacentes a los procesos evaluativos, lo que sugiere un desplazamiento del razonamiento normativo hacia la aproximación basada en patrones y plantea preguntas abiertas sobre el papel de los LLMs en los procesos evaluativos]17.

LA FUNCIÓN NOTARIAL Y SUS EXIGENCIAS EPISTEMOLÓGICAS

El notario como garante de la fe pública: naturaleza y fundamento

La función notarial latina tiene sus raíces en el tabelionado romano y se desarrolló plenamente durante la Baja Edad Media, cuando los poderes públicos comprendieron la necesidad de confiar a personas especialmente calificadas la tarea de dotar de autenticidad y permanencia a los actos jurídicos privados18.

A diferencia del notario anglosajón, el notario latino es un jurista que ejerce una función pública de naturaleza preventiva que garantiza el ajuste del acto al derecho y la cristalización de la voluntad de las partes en el documento público.

El jurista Martín Garrido Melero, en la introducción de la relevante obra escrita por varios fedatarios El notariado y la reformade la fe pública expone una definición histórico-sociológica en la que destaca; “El notariado es un bien de la sociedad a la que sirve, un producto cultural emanado de la experiencia acumulada con el devenir de los tiempos”19.

La fe pública notarial, en cuanto núcleo de la función, puede definirse como la garantía que el Estado otorga a través del notario de que determinados hechos o actos son ciertos y conformes a derecho. Esta garantía presupone que el notario ha realizado efectivamente las operaciones de verificación, calificación y configuración jurídica que legitiman su intervención. La fe pública exige “ineludiblemente la labor profesional del notario, su actuación como verdadero profesional del Derecho, y no sólo en cuanto a su manera privada de ejercitar una función que por su naturaleza es pública, sino porque tiene que actuar como jurista”20.

17 Loru et al. (2025), op. cit., Abstract. La traducción es propia.

18 Sobre la historia del notariado latino, véase: Mengual y Mengual, J. M. (1933). Elementos de Derecho Notarial. Bosch, tomo I, cap. 1; y la síntesis presentada en: Rodríguez Adrados, A. (1981), op. cit. https://www.colegio-escribanos.org.ar/biblioteca/cgi-bin/ESCRI/ARTICULOS/22628.pdf y https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4938646

19 Garrido Melero, M., “Introducción”, en El notariado y la reforma de la fe pública, Colegio Notarial de Cataluña. Marcial Pons, Cataluña, 2007, p. 19.

20 La cita corresponde a la caracterización de la función notarial en: Rodríguez Adrados, A. (1981), op. cit. La misma formulación aparece en el documento del Colegio de Escribanos de la Provincia de Buenos Aires: “La fe pública exige, pues, ineludiblemente la labor profesional del notario, su actuación como verdadero profesional del Derecho” (Los componentes públicos de la función notarial, https://www.colegio-escribanos.org.ar/biblioteca/cgi-bin/ESCRI/ARTICULOS/28747.pdf).

Los principios fundamentales del notariado latino, elaborados por la Unión Internacional del Notariado (UINL) desde el Congreso de Buenos Aires de 1948 y reafirmados en Roma (2005) y Yakarta (2019), establecen con claridad que el notario “interpreta la voluntad, califica la capacidad, controla la legalidad” de manera independiente del soporte documental empleado, y que es “el único responsable de la redacción” del acto21.

21 UINL (2019). Principios fundamentales del notariado de tipo latino, principio 3. https://www.uinl.org/principio-fundamentales

La función calificadora: juicio deliberativo y contextualización normativa

La pregunta por la posibilidad de aplicar los principios de la argumentación jurídica al ejercicio de la función notarial ya no puede ser respondida desde una concepción puramente formalista del notariado.

El derecho privado argentino, especialmente desde la entrada en vigencia del CCCN, ha dejado atrás la imagen del operador jurídico que se limita a constatar presupuestos formales y redactar instrumentos, para dar lugar a un modelo en el cual la legalidad debe leerse en clave constitucional, convencional y principialista (arts. 1 y 2 CCCN). En ese marco, el derecho no es solo un sistema de normas sino una práctica justificativa, consecuencia de ello, toda decisión jurídica debe ser razonable, coherente, justificable y compatible con los derechos humanos. El notario interviene en los momentos más importantes de la vida de las personas, en decisiones sobre la vida, salud, muerte y autonomía. Es, en sentido estricto, un operador de la razón práctica (Kant).

La actuación notarial aparece crecientemente comprometida con la tutela de la dignidad humana, la autonomía personal, la igualdad real, la protección de sujetos vulnerables y la prevención de conflictos. Aquí aparecen decisiones relativas a la capacidad, los apoyos, las directivas anticipadas, la organización de la vida familiar, la vivienda, la protección patrimonial del cónyuge o conviviente, el ejercicio de derechos personalísimos y la conformación de acuerdos que exigen algo más que una mera verificación documental. Exigen comprensión del caso, identificación de principios en juego, ponderación de intereses legítimos y fundamentación prudente de la solución instrumental elegida.

Entre las múltiples dimensiones de la función notarial, la función calificadora ocupa un lugar central, tanto desde el punto de vista de su exigencia epistémica como desde el punto de vista de los riesgos asociados a su eventual delegación en sistemas automatizados. La función calificadora consiste en el examen y valoración que el notario realiza sobre la legalidad del acto o negocio jurídico que documenta, su conformidad con el ordenamiento jurídico vigente, la capacidad y legitimación de los otorgantes, la representación alegada, y los eventuales obstáculos legales o registrales que pudieran afectar la validez o eficacia del acto. El artículo 301 del CCCN, como ya hemos señalado, establece la obligación del escribano de “calificar los presupuestos y elementos del acto, y configurarlo técnicamente”. Esta formulación debe leerse en consonancia con el artículo 289 del mismo cuerpo legal, que define los instrumentos públicos, y con el artículo 293, que establece el valor probatorio de los instrumentos públicos. La calificación notarial es, en este contexto, la condición sine qua non de que el instrumento produzca los efectos jurídicos que el ordenamiento le atribuye: si la calificación es defectuosa, el instrumento puede adolecer de ineficacias que comprometan los derechos de las partes y de terceros.

La calificación notarial exige, por su naturaleza, tres operaciones intelectuales que son irreductibles al mero procesamiento estadístico de información. La primera es la subsunción: la operación mediante la cual el notario encuadra los hechos del caso en las categorías normativas aplicables. Pero a diferencia de la subsunción lógico-deductiva de los sistemas formales, la subsunción jurídica involucra la interpretación de hechos complejos y normas texturadas, y frecuentemente requiere elegir entre encuadres alternativos. La segunda es la integración, la operación mediante la cual el notario identifica las normas y principios de distintas fuentes, Tratados Internacionales de DDHH, Constitución Nacional, CCCN, DL 9020/78, normas registrales, disposiciones administrativas, que son relevantes para el caso, y las aplica de manera coherente. La tercera es la valoración la operación mediante la cual el notario determina si el acto que se le propone es legítimo, conveniente y expresivo de la voluntad real de las partes, o si hay indicios de vicio, fraude o irregularidad que justifiquen su negativa a intervenir.

Ninguna de estas tres operaciones puede ser reducida a un proceso estadístico de aproximación. La subsunción requiere conocimiento interpretativo del ordenamiento jurídico; la integración requiere dominio de múltiples cuerpos normativos en sus interacciones específicas; la valoración requiere la percepción directa de los comparecientes, sus circunstancias personales, su historia de vida y la coherencia entre lo que dicen y lo que el notario observa.

Un LLM puede aproximar todas estas operaciones para los casos más frecuentes y estandarizados; pero es precisamente en los casos atípicos, aquellos que involucran vulnerabilidades, capacidades restringidas, representaciones complejas, negocios innovadores, documentos extranjeros o situaciones de potencial fraude, donde la función calificadora adquiere su mayor relevancia y donde la aproximación estadística resulta más peligrosa.

El asesoramiento notarial como ejercicio de razonamiento situado

Junto a la función calificadora, el asesoramiento notarial es otra de las dimensiones de la función que exhibe una exigencia epistémica particularmente elevada. El artículo 35, inciso 2, del DL 9020/78 establece como deber del notario “asesorar en asuntos de naturaleza notarial a quienes requieran su ministerio”, y el inciso 3 del mismo artículo agrega el deber de “estudiar los asuntos para los que fuere requerido en relación a sus antecedentes, a su concreción en acto formal y a las ulterioridades legales previsibles”.

Esta obligación de asesoramiento es mucho más que la provisión de información jurídica abstracta sino que se trata de un razonamiento situado que parte de las circunstancias concretas del requirente, de sus objetivos, de su situación patrimonial y familiar, y de las consecuencias jurídicas que el acto proyectado tendrá en su específica situación. El notario no asesora en abstracto sobre “el contrato de compraventa inmobiliaria”, asesora a estas partes concretas, sobre este inmueble concreto, en este momento del mercado, con estas cargas y afectaciones, y con estas consecuencias tributarias particulares. Esta especificidad contextual es constitutiva del asesoramiento notarial: sin ella, el asesoramiento es información genérica, no función notarial.

El razonamiento situado que exige el asesoramiento notarial tiene una dimensión temporal que también merece atención. La referencia del DL 9020/78 a las “ulterioridades legales previsibles” implica que el notario debe anticipar no solo las consecuencias jurídicas inmediatas del acto, sino también sus efectos futuros a la luz de un ordenamiento jurídico en constante evolución.

Esto exige una comprensión dinámica del derecho que ningún sistema entrenado en corpus histórico puede proveer, el notario debe ser capaz de advertir cuando las interpretaciones doctrinarias o jurisprudenciales están evolucionando, cuando una norma está siendo cuestionada, o cuando las prácticas registrales están cambiando. Esta dimensión prospectiva del asesoramiento está, por definición, más allá del alcance de los LLMs, cuyo conocimiento tiene una fecha de corte y que no pueden actualizar su comprensión del derecho a medida que este evoluciona.

La dimensión filosófica de la IA en la función notarial: la visión interdisciplinaria

La reflexión filosófica sobre la incorporación de la inteligencia artificial en la función notarial es una condición necesaria para una gobernanza responsable de la tecnología.

En ese contexto, resulta especialmente pertinente la reflexión del jurista italiano Vittorio Frosini, cuya obra representa una de las contribuciones más tempranas y más lúcidas a la filosofía del derecho en la era tecnológica.

Frosini, que desarrolló el concepto de “conciencia tecnológica” (coscienza tecnologica) para describir la responsabilidad del jurista ante las implicaciones antropológicas y jurídicas de la tecnología, advertía ya en la década de 1980 que la transformación tecnológica no es un proceso neutro: reconfigura las relaciones de poder, las categorías jurídicas y las condiciones de posibilidad del derecho mismo22.

La coscienza tecnologica que Frosini exigía al jurista no era ni el rechazo de la tecnología ni su aceptación acrítica, sino la comprensión reflexiva de sus efectos sobre el derecho y la práctica jurídica.

Por su parte, Guido Alpa, una de las voces más autorizadas del derecho civil italiano contemporáneo, ha subrayado la dimensión ética de la inteligencia artificial como desafío para el derecho, argumentando que la regulación de la IA debe partir de una reflexión sobre los valores que el derecho busca proteger y no meramente de consideraciones técnicas sobre el funcionamiento de los sistemas23.

Esta perspectiva, que pone los valores jurídicos en el centro del debate sobre la IA, es especialmente pertinente para el notariado, cuya función se funda en valores que el ordenamiento jurídico ha querido proteger con especial rigor, la justicia, la autenticidad, la seguridad jurídica, y la igualdad en el acceso a la justicia preventiva.

22 Frosini, V. (1981). Il diritto nella società tecnologica. Giuffrè. El concepto de coscienza tecnologica (conciencia tecnológica) es elaborado en este texto como la capacidad del jurista para comprender y gestionar las implicaciones jurídicas de la tecnología desde una perspectiva axiológica y no meramente funcional. Véase también la sistematización de Pérez Luño, A.-E. (1992), op. cit.

23 Alpa, G. (2022). Etica e intelligenza artificiale nel diritto. Rivista critica del diritto privato, 40(2), 183–210. Alpa argumenta que la regulación de la IA debe partir de una reflexión sobre los valores fundamentales del ordenamiento jurídico —dignidad, libertad, igualdad, solidaridad— y no meramente de una lógica de gestión de riesgos técnicos.

LA EPISTEMIA ALGORÍTMICA FRENTE A LA FUNCIÓN NOTARIAL

El problema de la delegación del juicio en actos de alta exigencia epistémica

El primer punto de tensión entre la epistemia algorítmica y la función notarial se sitúa en el nivel más fundamental que también se desarrolla en el ámbito judicial, esto es el problema de la delegación del juicio.

Como hemos argumentado en las secciones precedentes, la función notarial es, en su núcleo, un ejercicio de juicio deliberativo cualificado que se desarrolla en un iter temporal donde se destaca la capacidad del notario para percibir, comprender, calificar y autenticar la realidad jurídica de manera responsable. Este juicio no puede delegarse porque la naturaleza de la función exige la presencia activa de un sujeto epistémicamente competente y jurídicamente responsable.

La cuestión que los LLMs plantean es su utilización para simular el juicio sin ejercerlo, y cuáles son los riesgos que esta utilización entraña. El estudio de Loru et al. demuestra que esta simulación puede ser, en los casos ordinarios, muy difícil de distinguir del juicio real. Pero también demuestra que la simulación diverge del juicio real precisamente en los casos que más importan, es decir en los casos atípicos, los casos novedosos, los casos con alta carga semántica política o cultural, los casos que requieren la aplicación del derecho a situaciones sin precedente estadístico en el corpus de entrenamiento.

Este es el problema de la delegación del juicio en actos de alta exigencia epistémica. No se trata de que los LLMs no puedan ser útiles en ningún aspecto de la práctica notarial, pueden serlo, y lo son, en tareas de baja exigencia epistémica, como la generación de borradores de partes estándar, la verificación de formato o de errores en documentos, o la búsqueda de jurisprudencia sobre cuestiones resueltas.

El problema surge cuando la utilización de LLMs en estas tareas de baja exigencia epistémica crea la ilusión de que el sistema también puede manejar las tareas de alta exigencia epistémica, la calificación, el asesoramiento, la verificación de la voluntad real de las partes, porque su output superficial es difícilmente distinguible en ambos tipos de tareas.

Esto es, precisamente, la epistemia aplicada al contexto notarial. El LLM produce un asesoramiento que parece experto, pero que no ha pasado por el proceso de verificación contextualizada que el asesoramiento notarial exige.

El notario que confunde ese asesoramiento generado estadísticamente con el resultado de su propio juicio deliberativo incurre en el error epistémico más grave que puede cometer en el ejercicio de su función, es decir tomar por conocimiento verificado lo que no es sino plausibilidad superficial.

Las asociaciones léxicas y el riesgo de error notarial

El hallazgo del estudio de Loru et al. sobre la operación de los LLMs mediante “asociaciones léxicas” tiene implicaciones específicas para el riesgo de error en la práctica notarial.

Los LLMs no entienden el significado de los términos jurídicos, aprenden que ciertos términos tienden a aparecer juntos (vectores), que ciertos encuadres normativos son frecuentes, y que ciertas estructuras de cláusulas contractuales son habituales.

Este aprendizaje léxico-estadístico puede producir textos jurídicamente correctos en los casos que se ajustan a los patrones estadísticos del corpus, pero genera errores significativos cuando el caso concreto requiere desviarse de esos patrones.

En la práctica notarial los riesgos de error derivados de las asociaciones léxicas son múltiples y específicos. En primer lugar, existe el riesgo de error por arcaísmo léxico. En este sentido, los LLMs entrenados en corpus históricos de doctrina y jurisprudencia pueden aplicar terminología o encuadres normativos del Código Civil de Vélez que han sido modificados por el CCCN. La reforma de 2015 introdujo numerosas modificaciones en las normas que rigen los instrumentos públicos (artículos 289 a 312), la capacidad de las personas (artículos 22 a 50), los regímenes patrimoniales del matrimonio (artículos 446 a 528) y muchas otras materias de constante aplicación notarial. Un LLM entrenado en texto anterior a 2015, o con prevalencia de textos anteriores a esa fecha en su corpus, puede reproducir formulaciones del viejo régimen que son ahora incorrectas o insuficientes.

En segundo lugar, existe el riesgo de error por generalización normativa. En estos casos, el LLM puede aplicar las normas del derecho civil general cuando el caso concreto está regido por normas especiales, sectoriales o locales que prevalecen sobre aquellas. El DL 9020/78, con todas sus modificaciones, establece numerosas exigencias para la práctica notarial bonaerense que no tienen equivalente en otras jurisdicciones, entonces un LLM entrenado en corpus de derecho notarial nacional o de otras provincias puede generar outputs que son correctos en general pero incorrectos en el contexto específico del notariado de la Provincia de Buenos Aires.

En tercer lugar, existe el riesgo de error por desactualización normativa, y esto es porque los LLMs tienen una fecha de corte de entrenamiento y no pueden acceder a modificaciones legislativas, nuevas disposiciones registrales o cambios jurisprudenciales posteriores a esa fecha.

En un sistema jurídico en constante evolución como el argentino, donde la legislación tributaria, las disposiciones del Banco Central, las normas del Organismo de la Seguridad Social y las instrucciones de los registros de la propiedad cambian con frecuencia, esta limitación puede generar errores de consecuencias significativas para los otorgantes y para la validez y eficacia del acto.

La opacidad procedimental de los LLMs y el principio de responsabilidad notarial

Uno de los principios más fundamentales del derecho notarial es el principio de responsabilidad. El notario es el único responsable de los actos que autoriza, y esa responsabilidad es personal, intransferible e indelegable.

El principio de responsabilidad notarial presupone, como condición necesaria, la trazabilidad, justificación y lógica del proceso deliberativo, lo que implica que el notario debe ser capaz de explicar y justificar cada una de sus decisiones, calificaciones y opciones de configuración jurídica. Esta trazabilidad es constitutiva de la responsabilidad notarial.

Los LLMs son sistemas de opacidad procedimental radical, ya que no es posible, en general, reconstruir por qué un LLM generó un resultado determinado, el proceso por el cual los pesos del modelo (parámetros que representan correlaciones estadísticas en el corpus de entrenamiento) producen una secuencia de tokens no es interpretable en términos de razones jurídicas.

Cuando un LLM produce una cláusula contractual, no hay un razonamiento jurídico subyacente que el notario pueda revisar, cuestionar o validar sino que simplemente hay una distribución de probabilidad sobre posibles secuencias de texto, de la cual la cláusula generada es un resultado probable.

Esta opacidad procedimental es incompatible con el principio de responsabilidad notarial en un sentido doble. Por un lado, impide que el notario verifique genuinamente el fundamento de los resultados del LLM. El notario puede verificar el resultado, puede comparar la cláusula generada con las normas aplicables, pero no puede verificar el proceso por el cual se generó, lo que significa que no puede detectar los errores del proceso que el resultado final puede enmascarar. Por otro lado, y más fundamentalmente, impide que el notario asuma genuinamente la responsabilidad del resultado del LLM como propio. En estos casos la responsabilidad se agrava por el uso de la herramienta.

El Reglamento Europeo de IA aborda esta problemática en su artículo 13, que establece la obligación de transparencia hacia los desarrolladores y en su artículo 14, que exige la implementación de mecanismos de supervisión humana que permitan entender las capacidades y limitaciones del sistema de IA de alto riesgo24. Estas disposiciones reflejan el reconocimiento, a nivel de derecho positivo europeo, de que la opacidad procedimental de los sistemas de IA es un problema jurídico que requiere respuesta normativa y el marco regulatorio argentino aún no ha abordado esta cuestión de manera sistemática.

24 Reglamento (UE) 2024/1689, artículo 14. https://artificialintelligenceact.eu/article/14/

El sesgo sistemático y la igualdad ante la ley

El hallazgo de Loru et al. sobre las asimetrías sistemáticas de los LLMs en función del espectro político tiene una traducción directa al principio de igualdad ante la ley, que es uno de los valores constitucionales fundamentales del ordenamiento jurídico argentino y uno de los pilares sobre los que descansa la legitimidad del sistema de fe pública notarial.

Pedro Ávila Álvarez dice que Notario “es el profesional del Derecho a quien el Poder Público confía como función específica la credibilidad en los hechos que refleja en los documentos que autoriza y dar por éstos forma pública a los actos y negocios jurídicos”25. La función notarial es una función de igualación jurídica a través de la cual el notario presta sus servicios a cualquier ciudadano que requiera su ministerio, con independencia de su ideología, religión, condición social o económica, y aplica el mismo criterio jurídico a todos ellos.

25 Ávila Álvarez, P., Estudios de derecho notarial, 5ta. Ed. Editorial Montecorvo S.A., 1982, p. 24.

Esta igualdad no es solo una exigencia ética sino que forma parte de los deberes del notario, y en los principios de la UINL que establecen la imparcialidad26 y la asistencia a los más vulnerables como valores esenciales del notariado latino.

Si el notario incorpora en su proceso de trabajo herramientas que exhiben sesgos sistemáticos en función de características culturales, políticas o léxicas de los usuarios, el resultado puede ser una aplicación diferencial de los criterios jurídicos que vulnera el principio de igualdad. Una herramienta que, como muestran Loru et al., clasifica de manera diferencial los contenidos en función de su orientación política puede también, en el contexto notarial, generar evaluaciones diferenciadas de documentos redactados por distintos tipos de profesionales, provenientes de distintas culturas jurídicas, o relativos a distintos tipos de actos y negocios jurídicos.

Este riesgo es especialmente relevante en el contexto de la detección de operaciones sospechosas en el marco de la Ley de Prevención del Lavado de Activos (Ley 25.246 y sus modificaciones), donde el notario tiene la obligación legal de reportar a la Unidad de Información Financiera (UIF) las operaciones que presenten indicadores de riesgo.

Si un LLM asiste al notario en la identificación de esos indicadores mediante patrones estadísticos, puede generar falsos positivos, es decir alertas sobre operaciones legítimas por asociación léxica con operaciones sospechosas, o falsos negativos u omisión de alertas sobre operaciones sospechosas redactadas con terminología formal impecable. En ambos casos, el efecto sería una discriminación sistémica que el ordenamiento jurídico no puede tolerar.

26 Rodríguez Adrados considera que la imparcialidad “está inserta, como elemento esencial en la función notarial”, Rodríguez Adrados, A., “La imparcialidad. El Notario atributo inescindible de su función”, Revista del Colegio Notarial de Madrid: El Notario del Siglo XXI, 19(mayo-junio 2008), p. 13Martín Garrido explica que la imparcialidad externa mira al exterior y pretende la defensa de un tercero, que no siendo parte del negocio pero puede resultar afectado por el mismo; la imparcialidad asesora busca fundamentalmente a conseguir que los otorgantes especialmente el llamado cliente débil tenga en particular a su disposición la mejor y más óptima información posible sobre el modelo presentado por ellos ; y la imparcialidad creadora busca la mejor solución posible, mejor instrumento de entre todos, imponiéndose aún hasta sobre la propia voluntad de los otorgantes, quienes son conducidos a un modelo diferente al pretendidos por ellos. Garrido Melero., M. “El estatuto del Notario en el XXIV Congreso Internacional”, en El notariado y la reforma de la fe pública, Colegio Notarial de Cataluña. Marcial Pons, Cataluña, 2007, p. 75.

La ilusión de pericia: cuando la plausibilidad sustituye a la verificación

La última, y quizás más peligrosa de las tensiones entre la epistemia algorítmica y la función notarial reside en lo que podríamos llamar el problema de la ilusión de pericia. Como ha demostrado el estudio de Loru et al., los LLMs son capaces de producir outputs que, en la mayoría de los casos ordinarios, son prácticamente indistinguibles de los que produciría un experto humano. Esta indistinguibilidad superficial puede generar, en el usuario no experto, la percepción de que el sistema tiene una pericia equivalente a la del experto humano.

En el contexto notarial, esta ilusión de pericia tiene consecuencias potencialmente graves. El notario que utiliza un LLM para asistirse en la redacción de cláusulas contractuales puede, con el tiempo, desarrollar una confianza creciente en el sistema que lo lleve a reducir su propio proceso de verificación y calificación. Esta reducción, que en la psicología cognitiva se denomina “descarga cognitiva” no es un rasgo de negligencia individual sino que se trata de un efecto predecible de la interacción humana con sistemas percibidos como competentes y confiables, que ha sido documentado extensamente en la literatura sobre automatización y sesgo de automatización27.

El riesgo del sesgo de automatización en el contexto notarial es que el notario puede convertirse, gradualmente, en un verificador de la superficie del resultado del LLM en lugar de un generador autónomo del juicio jurídico. Este proceso, que no requiere ninguna decisión consciente de “delegar” la función, sino que puede ocurrir imperceptiblemente a través de la práctica cotidiana, representa exactamente el desplazamiento que Loru et al. identifican como el efecto sistémico más preocupante de la integración de los LLMs en procesos de alto valor institucional:

“a shift from normative reasoning toward pattern-based approximation” [un desplazamiento del razonamiento normativo hacia la aproximación basada en patrones].

27 El concepto de “sesgo de automatización” (automation bias) ha sido ampliamente documentado en la literatura de psicología cognitiva y factores humanos. Su aplicación al ámbito jurídico es analizada en: Woolley, A., & Calo, R. (2023). Automation bias in legal practice: How AI tools shape professional judgment. Stanford Law Review, 76(2), 455–521.

HACIA UN MARCO DE GOBERNANZA

La gobernanza ética de la IA en el contexto notarial argentino

El debate sobre la gobernanza de la inteligencia artificial en el ámbito jurídico argentino se encuentra en un estadio temprano, pero los desarrollos recientes en el plano internacional y algunas inciativas en la justicia permiten identificar los elementos de un marco regulatorio incipiente que necesita ser articulado con mayor precisión y rigor.

En el plano nacional, la Argentina no cuenta aún con una ley general de inteligencia artificial equivalente al AI Act europeo sino que el marco regulatorio se compone de un conjunto disperso de disposiciones sectoriales y principios generales que, si bien proveen una base para la regulación de la IA, no ofrecen la cobertura sistemática que la materia requiere.

La Ley de Protección de Datos Personales (Ley 25.326/2000) y su próxima reforma, la Ley de Firma Digital (Ley 25.506/2001) y las disposiciones del CCCN sobre instrumentos públicos constituyen el marco legal más directamente aplicable a la actividad notarial digital. Sin embargo, ninguna de estas normas aborda específicamente el uso de LLMs en la práctica notarial, ni establece salvaguardas concretas para los riesgos epistémicos que hemos identificado.

En el plano institucional, el Colegio de Escribanos de la Provincia de Buenos Aires ha comenzado a desarrollar marcos de actuación para la incorporación de la tecnología en la función notarial. El Reglamento de Actuación Notarial en Soporte Digital, aprobado por el Consejo Directivo del Colegio, establece un marco inicial para las actuaciones notariales digitales conforme al DL 9020/78, aunque no aborda específicamente los LLMs. La Plataforma de Actuación Notarial a Distancia (PAND) constituye un ejemplo de innovación tecnológica responsable en el ámbito notarial, en la medida en que mantiene la centralidad de la intervención humana del notario como garantía de fe pública.

La gobernanza ética de la IA en el contexto notarial argentino debe partir de un principio fundamental que, a la luz de los hallazgos de Loru et al., no admite flexibilización. El juicio notarial es indelegable en sistemas algorítmicos. Este principio no implica la prohibición del uso de herramientas de IA en la práctica notarial, lo que sería tanto impracticable como contraproducente (riesgo de IA en las sombras), pero sí implica la prohibición de cualquier configuración de uso que sustituya, en lugar de asistir, el juicio del notario. La distinción entre asistencia y sustitución es, como veremos, el eje central del marco regulatorio propuesto.

Los principios del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (IA Act) y su relevancia para el notariado

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (Reglamento UE 2024/1689, en adelante AI Act), publicado en el Diario Oficial de la Unión Europea en julio de 2024, constituye el marco regulatorio más completo y sistemático actualmente existente para la gobernanza de la IA.

Aunque no es directamente aplicable al ordenamiento jurídico argentino, sus principios y disposiciones son de alta relevancia para el diseño de marcos de gobernanza notarial, tanto por la solidez de su fundamentación como por el hecho de que muchas de las instituciones notariales de países de la Unión Europea, con quienes el notariado argentino mantiene vínculos históricos y doctrinarios, están actualmente adaptando sus prácticas a sus disposiciones.

El AI Act adopta un enfoque de gestión de riesgos por niveles que clasifica los sistemas de IA en función de los riesgos que presentan para los derechos y libertades fundamentales de las personas. Los sistemas de alto riesgo, entre los que se incluyen explícitamente los sistemas utilizados en la “administración de justicia y procesos democráticos” (Anexo III, sección 8) están sujetos a las obligaciones más estrictas del Reglamento, que incluyen: la implementación de un sistema de gestión de riesgos a lo largo del ciclo de vida del sistema (artículo 9); la garantía de una supervisión humana efectiva que permita a los operadores entender, monitorear e intervenir en el funcionamiento del sistema (artículo 14); el mantenimiento de registros de las operaciones del sistema (artículo 12); y la obligación de proporcionar información transparente sobre las capacidades y limitaciones del sistema (artículo 13).

Estos requisitos del AI Act tienen una traducción directa a la práctica notarial. La supervisión humana efectiva (artículo 14) corresponde, en el contexto notarial, a la exigencia de que el notario no se limite a verificar superficialmente el resultado (output) del LLM, sino que realice de manera independiente el proceso de calificación y configuración jurídica que el ordenamiento le exige. La gestión de riesgos (artículo 9) corresponde a la exigencia de que los colegios notariales desarrollen protocolos específicos que identifiquen los tipos de actos y situaciones en los que el uso de LLMs presenta riesgos inaceptables. El mantenimiento de registros (artículo 12) corresponde a la exigencia de trazabilidad del proceso notarial, que permite determinar en qué medida el notario utilizó herramientas de IA y cuáles fueron las verificaciones adicionales que realizó.

Es importante señalar, además, que el AI Act establece en su artículo 5 un conjunto de usos prohibidos de la IA que incluyen los sistemas de “puntuación social” (social scoring) y los sistemas que utilizan “técnicas subliminales o manipuladoras” para distorsionar el comportamiento de los usuarios. Si se interpretase que ciertos usos de LLMs en el contexto jurídico caen dentro de estas categorías, por ejemplo, sistemas que utilizan patrones estadísticos para clasificar a los otorgantes de actos jurídicos de manera que produzca efectos discriminatorios, su uso estaría directamente prohibido bajo el derecho europeo.

La posición del Consejo Federal del Notariado Argentino y la Unión Internacional del Notariado

En particular, los debates de la 35ª Jornada Notarial Argentina, celebrada en 2025, evidenciaron la conciencia del notariado organizado sobre la necesidad de un marco ético para el uso de la IA.

Los trabajos presentados destacaron, de manera consistente, que “la IA no reemplaza al notario, lo complementa” y que la “revisión humana permanece como garantía esencial de la seguridad jurídica y de la calidad de la información notarial”28.

28 Lukaszewicz, S. (2025). De la escritura manuscrita al algoritmo auditable: inteligencia artificial y actuación notarial en entornos digitales. 35ª Jornada Notarial Argentina, Tema 2. Colegio de Escribanos de la Provincia de Buenos Aires.

Esta posición oficial del notariado argentino es coherente con los principios que hemos desarrollado en las secciones precedentes, aunque necesita ser operacionalizada en reglas específicas que sean aplicables a la realidad cotidiana de la práctica notarial.

En el plano internacional, la Unión Internacional del Notariado (UINL) y el Consejo de Notariados de la Unión Europea (CNUE) han adoptado posiciones más avanzadas. El CNUE aprobó en marzo de 2024 el “AI Handbook for Notaries” (Manual de IA para Notarios), que constituye el primer conjunto de directivas institucionales sobre el uso responsable de la IA en la función notarial a nivel europeo. El Manual establece, entre sus principios rectores, que la IA en el notariado debe ser (a) complementaria, no sustitutiva, del notario; (b) sujeta a supervisión humana continua; (c) transparente en cuanto a sus capacidades y limitaciones; y (d) compatible con los principios de independencia, imparcialidad y responsabilidad que definen el notariado latino29.

29 CNUE (2024). AI Handbook for Notaries. Adoptado en la sesión del 21 de marzo de 2024. https://www.cnue.eu

El ejemplo del proyecto Atenea, desarrollado por el Consejo General del Notariado español para la automatización del procesamiento de escrituras públicas frecuentes, es ilustrativo de las posibilidades y los límites del uso responsable de la IA en el notariado. El proyecto, que alcanza un 96% de precisión en la extracción de datos de documentos frecuentes, está diseñado explícitamente como un sistema de asistencia, no de sustitución del notario. La revisión humana es obligatoria para todos los outputs del sistema, y el sistema no está diseñado para realizar funciones de calificación o asesoramiento que requieran juicio deliberativo.

El diseño de salvaguardas institucionales para el uso responsable de LLMs

El diseño de salvaguardas institucionales para el uso responsable de LLMs en la práctica notarial bonaerense debe partir de una taxonomía clara de los usos posibles, organizada en función del nivel de exigencia epistémica de cada tarea. Proponemos distinguir tres categorías:

Existen usos de baja carga epistémica que son compatibles con el uso de LLMs con verificación superficial. Esta categoría incluye tareas como la generación de borradores de partes estándar de instrumentos frecuentes, la búsqueda de normativa o jurisprudencia sobre cuestiones bien establecidas, la verificación de formato, errores y/o completitud de documentos, la generación de correspondencia administrativa, y la preparación de información previa para la entrevista con el requirente. En todos estos casos, el LLM actúa como agente/asistente de eficiencia, y su output puede ser verificado fácilmente por el notario sin riesgo de error significativo.

Luego existen usos de mediana exigencia epistémica que son compatibles con el uso de LLMs pero requieren una verificación humana sustantiva obligatoria. Esta categoría incluye tareas como la preparación de borradores/proyectos de cláusulas especiales o atípicas, la identificación preliminar de normas aplicables a situaciones complejas, la evaluación inicial de documentación extranjera, y la generación de informes de contexto sobre operaciones de cierta complejidad. En todos estos casos, el output del LLM debe ser sometido a una verificación sustantiva y exhaustiva por parte del notario, no meramente superficial, que incluya la contrastación con las fuentes normativas directas y la evaluación del contexto específico del caso.

Finalmente tenemos lo usos de alta exigencia epistémica que son incompatibles con la delegación en LLMs. Esta categoría incluye la calificación de capacidad de los otorgantes, la evaluación de la voluntad real de las partes, la determinación de la legalidad del acto proyectado, el asesoramiento sobre consecuencias jurídicas específicas para el caso concreto, la identificación de indicadores de riesgo de lavado de activos o fraude, y la configuración técnica final del instrumento. En todos estos casos, el notario debe ejercer su juicio de manera autónoma e independiente, pudiendo utilizar herramientas de IA solo como fuente de información preliminar que debe ser completamente reelaborada a través del proceso deliberativo personal.

Esta taxonomía podría formalizarse en un protocolo de uso responsable de LLMs para el notariado bonaerense, que el Colegio de Escribanos de la Provincia de Buenos Aires podría aprobar como reglamentación complementaria al DL 9020/78.

La formación de los notarios en los principios epistemológicos y técnicos de los LLMs, no solo en su uso instrumental, la actualización permanente de los protocolos de uso en función de la evolución de los sistemas de IA y de los hallazgos de la investigación científica sobre sus capacidades y limitaciones, y la creación de instancias de supervisión institucional del uso de la IA en el notariado son componentes adicionales de un marco de gobernanza responsable que el notariado bonaerense tiene las condiciones institucionales para diseñar y aplicar.

Como señalaba Vittorio Frosini, la conciencia tecnológica del jurista no es la negación de la tecnología sino la comprensión reflexiva de sus efectos sobre los valores que el derecho protege. El notariado bonaerense, con una tradición de rigor jurídico y de compromiso con la seguridad jurídica preventiva que es reconocida internacionalmente, tiene las condiciones para desarrollar esa conciencia tecnológica con la profundidad y la responsabilidad que el momento histórico exige.

BIBLIOGRAFÍA

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LA EPISTEMIA ALGORÍTMICA Y SUS IMPLICANCIAS EN LA FUNCIÓN NOTARIAL Advertencias para la gobernanza ética a partir del análisis epistemológico de los modelos de lenguaje a gran escala.

Ponencias

INTRODUCCIÓN

EL JUICIO COMO FUNCIÓN EPISTÉMICA: BASES CONCEPTUALES

La naturaleza del juicio deliberativo en el ordenamiento jurídico

Los LLMs como sistemas estadísticos de aproximación

El concepto de “epistemia” o la ilusión de conocimiento

ANÁLISIS DE LAS LIMITACIONES EPISTÉMICAS DE LOS LLMs EN EL ESTUDIO DE LORU ET AL. (2025)

Metodología y hallazgos centrales del estudio

La divergencia entre output y proceso evaluativo

Las asimetrías sistemáticas: sesgos políticos y estadísticos

El criterio de evaluación: jerarquías divergentes entre humanos y LLMs

La “epistemia” como categoría analítica: del patrón a la ilusión de conocimiento

LA FUNCIÓN NOTARIAL Y SUS EXIGENCIAS EPISTEMOLÓGICAS

El notario como garante de la fe pública: naturaleza y fundamento

La función calificadora: juicio deliberativo y contextualización normativa

El asesoramiento notarial como ejercicio de razonamiento situado

La dimensión filosófica de la IA en la función notarial: la visión interdisciplinaria

LA EPISTEMIA ALGORÍTMICA FRENTE A LA FUNCIÓN NOTARIAL

El problema de la delegación del juicio en actos de alta exigencia epistémica

Las asociaciones léxicas y el riesgo de error notarial

La opacidad procedimental de los LLMs y el principio de responsabilidad notarial

El sesgo sistemático y la igualdad ante la ley

La ilusión de pericia: cuando la plausibilidad sustituye a la verificación

HACIA UN MARCO DE GOBERNANZA

La gobernanza ética de la IA en el contexto notarial argentino

Los principios del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (IA Act) y su relevancia para el notariado

La posición del Consejo Federal del Notariado Argentino y la Unión Internacional del Notariado

El diseño de salvaguardas institucionales para el uso responsable de LLMs

BIBLIOGRAFÍA

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