OpenAI detalla cómo Legora construye su sistema operativo agéntico: del 20% del tiempo legal en NDAs a menos del 1%
El caso publicado por OpenAI cuantifica el impacto: 95% menos tiempo en NDAs, contratos un 90% más rápidos y 9,5 horas semanales por abogado.
OpenAI ha publicado un caso detallado sobre cómo Legora, la startup sueca fundada en Estocolmo en 2023, construye lo que su CEO y cofundador Max Junestrand llama el sistema operativo agéntico para el trabajo jurídico: una plataforma que corre sobre modelos de OpenAI y que, según las cifras aportadas, reduce en más del 95 por ciento el tiempo que el equipo legal de la propia compañía dedica a revisar NDAs.
Los números del caso
El documento de OpenAI cuantifica el impacto en tres métricas. El equipo legal de Legora pasó de dedicar alrededor del 20 por ciento de su capacidad a revisar acuerdos de confidencialidad a menos del 1 por ciento, gracias a un playbook construido sobre sus propios acuerdos históricos que da una primera pasada a los NDAs entrantes y señala las cláusulas fuera de parámetros aceptables. Un cliente de la lista Fortune 100 redujo un 90 por ciento el tiempo de ciclo de contratos, ahorró más de 20 millones de dólares en litigación y diligencia externas y devolvió 9,5 horas semanales a cada abogado para trabajo de mayor valor.
AI-native por dentro y por fuera
El caso destaca que Legora usa la IA también internamente: ChatGPT Work, Codex y agentes de codificación forman parte de la operación diaria. Su CTO, Jacob Lauritzen, explica que los equipos pueden explorar veinte soluciones en paralelo y elegir en días la mejor, y que el diagnóstico de incidencias ha pasado de horas a unos cinco minutos buscando en millones de líneas de logs.
La consejera general, Emma Kadri Bergström, aporta la dimensión de escala: en el último año la compañía ha pasado de tres oficinas a dieciocho, ha cerrado tres rondas de financiación y ha completado cinco adquisiciones, un crecimiento que el equipo legal ha tenido que sostener. Su conclusión es rotunda: la IA no solo acelera, también aumenta la calidad del análisis.
De la revisión rápida al análisis amplio
Alex Fortescue-Webb, responsable global de Legal Engineering, pone el acento en la amplitud: donde una revisión tradicional obligaba a concentrarse en los contratos más valiosos, el flujo Tabular Review analiza miles de contratos con múltiples preguntas en minutos, de modo que riesgos antes fuera del subconjunto revisado quedan ahora expuestos al criterio del abogado.
El caso ofrece además lecciones de adopción trasladables a cualquier despacho: cuando más del 75 por ciento de los líderes usan la herramienta activamente, el uso mediano de la organización se triplica; conviene empezar por el problema, no por la tecnología; y hay que diseñar para la confianza, con evaluación y transparencia desde el inicio.
El horizonte: agentes de larga duración y colaboración en tiempo real
El caso también anticipa la hoja de ruta. Lauritzen describe dos avances en paralelo: agentes capaces de abordar tareas de larga duración con mayor contexto y autonomía, como una diligencia debida sobre millones de páginas ejecutada durante la noche con el análisis listo por la mañana, y modelos cada vez más rápidos que permiten una colaboración en tiempo real entre el abogado y la IA sobre un contrato, un análisis o un consejo. Los equipos de producto revisan las posibilidades nuevas con cada salto de modelo, en ciclos que el propio CTO cifra en dos semanas.
Legora ofrece además un plugin para ChatGPT que permite usar sus capacidades dentro de las conversaciones de ChatGPT, una integración que acerca la plataforma a los flujos de trabajo que los abogados ya utilizan. Junestrand resume la ambición con una frase que define el momento del sector: es, dice, el mejor momento de la historia para ser abogado.
Fuente: OpenAI (28 de octubre de 2026).
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Fuentes
- openai.com. Consultada el 2 de noviembre de 2026.
Los datos concretos de este artículo proceden de las fuentes oficiales citadas.
