# ¿En qué consiste el proceso de eDiscovery con IA?

> El proceso de eDiscovery con IA sigue las mismas etapas que el eDiscovery tradicional (identificación, preservación, recopilación, procesamiento, revisión y producción), pero incorpora IA en cada paso para buscar, clasificar, priorizar y resumir documentos, de modo que la revisión sea más rápida y coherente.

El eDiscovery es el proceso de localizar, preservar y producir información almacenada electrónicamente (ESI) para litigios o investigaciones. Un proceso asistido por IA sigue las etapas conocidas del modelo de referencia EDRM (Electronic Discovery Reference Model), pero aplica aprendizaje automático y modelos de lenguaje para reducir el trabajo manual en cada paso.

Un proceso típico de eDiscovery con IA recorre estas etapas:

-   **Identificación y preservación:** determinar dónde se encuentran los datos relevantes y emitir retenciones legales (legal holds) para que nada se pierda ni se altere.
-   **Recopilación:** reunir datos de correo electrónico, chat, carpetas compartidas y otros sistemas con rigor forense.
-   **Procesamiento:** eliminar duplicados, filtrar y normalizar los datos para que estén listos para revisión, con analítica como la detección de casi duplicados y la agrupación de hilos de correo.
-   **Revisión:** la etapa en la que la IA tiene mayor impacto. La codificación predictiva jerarquiza primero los documentos con probable relevancia, los modelos de clasificación señalan el privilegio (secreto profesional) o la información sensible, y el resumen y la extracción de hechos ayudan a los revisores a comprender rápidamente los registros extensos.
-   **Producción:** entregar los documentos pertinentes y no privilegiados en el formato acordado, con los metadatos intactos.

Incorporar IA no consiste en eliminar el criterio humano, sino en enfocarlo. Los revisores dedican menos tiempo a leer material irrelevante y más a los documentos que importan, mientras un registro de auditoría completo mantiene el proceso defendible. Las etapas de validación, como el muestreo para medir la precisión y la exhaustividad (recall), ayudan a confirmar que la IA funciona según lo previsto antes de confiar en sus resultados.

Para una guía más completa sobre el lugar de la IA en cada etapa, consulte [Cómo encaja la IA en el eDiscovery moderno](/stories/how-ai-fits-into-modern-ediscovery-a-practical-guide).

Claira es una plataforma de eDiscovery con IA que aplica clasificación, resumen y extracción de hechos en la etapa de revisión para reducir las horas de trabajo manual, manteniendo a los revisores en control. [Vea cómo funciona](/demos).