# Sedona Canada y la nueva realidad de la revisión asistida por tecnología en 2026 _2026-06-15_ Durante años, la pregunta que los litigantes canadienses se hacían sobre la revisión asistida por tecnología era si se les permitía usarla. En 2026, esa pregunta se ha invertido sin hacer ruido. La preocupación más apremiante es si una parte que ignora la tecnología de revisión disponible sigue cumpliendo con sus obligaciones de discovery. Los Principios de Sedona Canada siempre apuntaron en esta dirección, y la llegada de una revisión con IA generativa confiable simplemente ha hecho evidente el destino. Este cambio importa porque modifica la forma en que justifica sus decisiones. Una decisión que antes había que defender ahora hay que documentarla. Si lleva a cabo discovery en Canadá, el marco que ya cita ante el abogado de la contraparte respalda la revisión moderna con IA de forma más natural de lo que jamás respaldó las arduas revisiones manuales, documento por documento, de cientos de miles de archivos. ## Lo que Sedona Canada realmente le exige Los Principios de Sedona Canada nunca fueron un mandato tecnológico. Son un conjunto de expectativas sobre la razonabilidad, y dos de ellos tienen la mayor parte del peso en cualquier controversia de discovery. El primero es la proporcionalidad. El volumen, el costo y el esfuerzo de preservar y revisar la información electrónica deben ser proporcionales a lo que realmente está en juego en el asunto. El segundo es la cooperación. Se espera que las partes se comuniquen pronto y de buena fe sobre cómo se llevará a cabo el discovery electrónico, en lugar de tenderse emboscadas más adelante. Lea esos dos principios juntos y surge un estándar claro. Se espera que elija métodos de revisión razonables para el tamaño del asunto y que sea transparente sobre los métodos que eligió. Ninguno de los dos principios dice nada sobre qué herramientas debe usar. Ambos, sin embargo, le piden justificar su enfoque en función del tamaño del problema que tiene delante. Ese es el prisma con el que debe evaluarse la revisión con IA. La pregunta no es si la tecnología parece novedosa. La pregunta es si el método que eligió es una respuesta proporcional y defendible a la población de documentos que realmente tiene. ## De la codificación predictiva a la revisión generativa Los tribunales canadienses aceptaron la revisión asistida por tecnología mucho antes de la llegada de la IA generativa. La codificación predictiva, basada en el aprendizaje automático supervisado, ha sido reconocida durante más de una década en decisiones canadienses y de otras jurisdicciones de common law comparables como una forma razonable de priorizar y depurar grandes conjuntos de revisión. La premisa era sencilla. Una persona le enseña al sistema cómo se ve la relevancia en una muestra, y el sistema extiende ese criterio al resto de la población. La revisión generativa cambia la mecánica sin abandonar la premisa. En lugar de aprender la relevancia a partir de una muestra codificada, un sistema como Claira lee cada documento según instrucciones redactadas en lenguaje sencillo y explica su razonamiento para la decisión a la que llega. El revisor ya no entrena un modelo estadístico con la esperanza de que el límite se mantenga. El revisor da indicaciones, lee la justificación que devuelve Claira y la corrige cuando el razonamiento es erróneo. Ya escribimos sobre la filosofía práctica detrás de este enfoque, y la [continuidad con la revisión asistida por tecnología anterior](https://www.claira.to/stories/future-proofing-ediscovery-a-practical-philosophy-of-ai-assisted-review) es lo que más vale la pena destacar aquí. Los tribunales no aprobaron la codificación predictiva porque las matemáticas fueran elegantes. La aprobaron porque era un método razonable y supervisado que un profesional competente podía explicar y defender. La revisión generativa supera la misma prueba, y produce algo que la codificación predictiva nunca pudo: una explicación legible de cada decisión. ## Por qué la revisión con IA es hoy la base defendible El argumento de la defendibilidad solía ir en una sola dirección. Una parte que usaba revisión asistida por tecnología tenía que demostrar que el método era sólido. Esa carga no ha desaparecido, pero ahora hay una segunda pregunta junto a ella. ¿Puede una parte que revisa a mano seiscientos o setecientos mil documentos seguir afirmando que su método es proporcional cuando existen alternativas más rápidas, más coherentes e igual de explicables? La revisión lineal manual no es intrínsecamente más precisa. La fatiga de los revisores, la incoherencia entre equipos grandes y el enorme costo de las horas humanas juegan en su contra. Cuando un asunto es lo bastante grande, la revisión manual exhaustiva puede convertirse en la opción desproporcionada, no en la segura. Ese es el cambio que vale la pena interiorizar. En un asunto canadiense de gran volumen en 2026, la base defendible es una revisión con IA supervisada y bien documentada, con la supervisión humana concentrada donde el criterio realmente importa. Esto no significa que la IA reemplace a los abogados, ni que todas las decisiones se deleguen en una máquina. Significa que el cálculo de proporcionalidad ha cambiado. Un litigante razonable parte hoy del supuesto de que la tecnología de revisión disponible formará parte del flujo de trabajo, y luego explica los controles humanos que se superponen a ella. ## Documentar su proceso para el abogado de la contraparte Un método defendible es tan sólido como su capacidad para describirlo. Aquí es donde el principio de cooperación se convierte en una ventaja práctica más que en una obligación. Si puede explicar su proceso con claridad y desde el principio, convierte una posible controversia en una divulgación de rutina. Comience por registrar los insumos que dieron forma a la revisión. Cuando le proporciona a Claira antecedentes del asunto mediante [Case Context](https://support.claira.to/docs/en/case-context/overview), está creando una base documentada y repetible sobre la que se apoya cada análisis. Ese registro es exactamente lo que el abogado de la contraparte y el tribunal querrán entender. Demuestra que la revisión estuvo guiada por las cuestiones del caso y no improvisada documento por documento. A partir de ahí, los elementos de un registro defendible son conocidos. Registre las instrucciones y los prompts que utilizó. Anote dónde las personas revisaron, muestrearon y corrigieron los resultados del sistema. Documente cómo validó los resultados antes de basarse en ellos. Como la revisión generativa devuelve una justificación para cada decisión, puede señalar el razonamiento detrás de una clasificación en lugar de pedirle a alguien que confíe en una puntuación opaca. El objetivo no es abrumar a la otra parte con detalles técnicos. El objetivo es estar preparado para responder las únicas preguntas que importan: ¿el método fue razonable para el asunto?, ¿puede mostrar cómo se hizo el trabajo? Sedona Canada pide cooperación y proporcionalidad. Una revisión con IA documentada responde a ambas a la vez. ## El nuevo estándar El centro de gravedad del eDiscovery canadiense se ha desplazado. La revisión asistida por tecnología ya no es la opción que se defiende ante un tribunal escéptico. Cada vez más, es la opción cuyo abandono habría que defender. Los Principios de Sedona Canada, leídos con honestidad, siempre han favorecido a la parte que adoptó métodos proporcionales y los comunicó abiertamente. La revisión generativa encaja en ese marco mejor que cualquier herramienta anterior, porque combina escala con una explicación que una persona puede leer. Si quiere ver cómo funciona esto dentro de la plataforma que su equipo ya usa, puede conocer [Claira](https://www.claira.to) y la forma en que ejecuta la revisión directamente dentro de Nuix Discover. Los principios no han cambiado. La respuesta razonable a ellos, sí.