# Cómo crear un rastro probatorio de las decisiones de la IA

> Un rastro probatorio de las decisiones de la IA se construye a partir de cuatro elementos: un registro de lo que se le pidió al modelo, el resultado que produjo, el pasaje de origen en el que se basó ese resultado y la decisión humana posterior. En conjunto, permiten a un equipo reconstruir y defender cómo se llegó a una conclusión.

Cuando se usa IA en el trabajo jurídico, tarde o temprano llega la pregunta: ¿cómo llegaron a esa respuesta? Poder responderla es más un problema de documentación que un problema técnico.

**Registre la instrucción.** Documente los criterios exactos o el prompt aplicado, y asígnele una versión. Si los criterios cambiaron a mitad de la revisión, el registro debe mostrar cuándo y qué documentos se evaluaron con cada versión.

**Registre el resultado.** Guarde la determinación del modelo y cualquier indicador de confianza junto al documento, en lugar de sobrescribirla con la decisión humana final. Ambos importarán más adelante.

**Conserve la cita.** El elemento más útil es una referencia al texto específico en el que se basó el modelo. Una conclusión con una fuente citada puede verificarse en segundos; una sin ella no puede verificarse en absoluto. Esta es también la protección más directa contra un modelo que afirme algo que el expediente no respalda.

**Registre la decisión humana.** Anote quién revisó la sugerencia, si la aceptó o la revocó, y cuándo. Las tasas de revocación son en sí mismas un indicador de calidad útil.

**Conserve el registro de validación.** Los resultados del muestreo, la exhaustividad (recall) medida frente a un conjunto de control y cualquier pasada de control de calidad deben estar en el mismo expediente. Esto es lo que convierte "usamos IA" en "usamos IA, y así es como la probamos".

Gran parte de esto refleja la práctica establecida desde hace tiempo para la revisión asistida por tecnología, en la que los tribunales, por lo general, se han centrado en la razonabilidad y la documentación del proceso más que en la tecnología específica utilizada.

Lectura relacionada: [Lecciones de Zhang v. Chen: cómo los abogados canadienses pueden evitar realmente las alucinaciones de la IA en la revisión](/stories/lessons-from-zhang-v-chen-avoiding-ai-hallucinations-in-review).

Claira está diseñada para que cada uno de estos elementos se genere como un subproducto de la revisión normal, en lugar de reunirse después. Puede [ver cómo es el registro](/demos).