OpenAI presentó Astra for Law, que conecta GPT-6 Astra a un índice de búsqueda jurídica de EE. UU. construido internamente, dirigido a bufetes de abogados y empresas de legal tech. El modelo se identifica como GPT-6 Astra Law y llega primero a ChatGPT y Codex en forma de Trusted Access, para que bufetes seleccionados lo prueben; la API se abrirá después, con una opción de retención cero de datos. Latham & Watkins, Ropes & Gray, Cooley y Sullivan & Cromwell figuran en el primer grupo.
Los resultados oficiales proceden del conjunto de validación privado Legal Research Bench de Vals AI. En las 200 preguntas de investigación jurídica de EE. UU., ambos sistemas funcionaron con el nivel máximo de razonamiento: Astra for Law obtuvo una tasa de acierto global del 54,0 %, mientras que GPT-6 Astra basado solo en búsqueda web llegó al 38,7 %, una mejora relativa del 40 %. En preguntas centradas en jurisprudencia, el primero recuperó un 24 % más de precedentes de referencia; en conjuntos de pasajes objetivo auditados manualmente, con el mismo nivel de razonamiento, llegó a recuperar hasta un 54 % más de pasajes relevantes.
Lo nuevo está en la capa de búsqueda
La parte que más llama la atención esta vez es la búsqueda. El índice jurídico construido por la propia OpenAI cubre más de 230 millones de URL, recopilando jurisprudencia, leyes, reglamentos administrativos, normas de los tribunales y resoluciones administrativas de EE. UU., que la empresa dice actualizar a diario. Además, OpenAI colabora con Free Law Project para acceder a la base de datos CourtListener, que reúne más del 99,9 % de las sentencias de precedente publicadas en EE. UU. A esto se suman 26 plugins de socios y 47 plugins de la comunidad, que conectan al flujo de trabajo productos de Relativity, Clio, iManage, Intapp, DeepJudge y Thomson Reuters.
Los modelos generales siempre se atascan en el mismo punto al hacer investigación jurídica: las fuentes de jurisprudencia obtenidas por búsqueda web son heterogéneas, las versiones no coinciden y las cadenas de citas se rompen con facilidad, y el costo de la revisión por parte del abogado suele superar el tiempo que el modelo ahorra. Construir un índice propio traslada ese riesgo del abogado al proveedor. El valor absoluto del 54,0 % también muestra la otra cara: más de la mitad de las preguntas siguen respondiéndose mal, y la propia OpenAI señala que los abogados deben verificar cada fuente y mantener el proceso de gobernanza en asuntos de alto riesgo.
Quien vende el índice y quien vende el flujo de trabajo
En la carrera de la IA jurídica, Harvey ya está valorada en 11.000 millones de dólares y Thomson Reuters cuenta con CoCounsel; en ambos casos, la ventaja competitiva no está en el modelo en sí, sino en el contexto de los casos, la gestión de permisos y el rastro de auditoría. Esta vez OpenAI entra en una capa más baja: no gestiona proyectos para los bufetes, solo empaqueta la búsqueda y el razonamiento como una base que otros pueden integrar, y Thomson Reuters ya aparece en la lista de 26 plugins socios.
La respuesta de Thomson Reuters fue directa, al insistir en que CoCounsel sigue siendo un sistema profesional confiable diseñado para el trabajo jurídico. Harvey elogia la capacidad de búsqueda, mientras que Cooley habla de la agilidad del proceso. Juntando estas declaraciones, el límite de la división del trabajo queda bastante claro: la capacidad en la capa del modelo se puede externalizar, pero quién asume el cumplimiento normativo y la responsabilidad sigue vendiéndose por separado.
Por ahora, un asunto ajeno para los bufetes chinos
El índice de Astra for Law solo cubre fuentes jurídicas de EE. UU., sin ninguna referencia al sistema legal chino. Lo que los bufetes nacionales pueden aprovechar a corto plazo es la forma, no el producto: convertir sentencias judiciales, bases de leyes y normativas locales en una capa de búsqueda a la que el modelo pueda acceder directamente, y solo entonces hablar de precisión. Ya hay varias entidades en el país trabajando en algo similar, pero los datos de referencia publicados son mucho menores que en este caso, por lo que una comparación directa aún no es posible.
OpenAI no ha revelado precios, ni cuántos bufetes cubre el Trusted Access, ni en qué nivel se abrirá la API. Las preguntas de Vals AI proceden de un conjunto de validación privado, por lo que terceros no pueden reproducir esta comparación. Entre los primeros clientes, ninguno ha revelado la escala real de uso.
Fuentes: página oficial de lanzamiento de OpenAI, Vals AI Legal Research Bench, CocoLoop, Artificial Lawyer, Neowin; la tasa de acierto, el tamaño del índice y el número de plugins se cotejaron con los datos publicados por OpenAI.