AI y Privilegio Legal: Lecciones de las Decisiones Heppner y Warner en los Estados Unidos
Dos decisiones recientes de los tribunales federales de EE. UU. han producido resultados notablemente diferentes sobre si los materiales generados mediante herramientas de IA están protegidos por privilegio o la doctrina del trabajo-producto. Ambos casos involucraron a individuos u organizaciones que confiaron en plataformas de IA de consumo, en lugar de asesoría legal, para desarrollar estrategias de litigio o preparar materiales legales. Estas decisiones destacan un panorama legal emergente y poco claro en el que las organizaciones no pueden asumir que las interacciones con la IA serán tratadas como confidenciales o privilegiadas.
Antecedentes
Heppner: Uso de IA Crea Riesgo para el Privilegio
En el caso Estados Unidos v. Heppner, el juez rechazó que los documentos generados por un demandado criminal utilizando una herramienta de IA de consumo estuvieran protegidos por privilegio o la doctrina del trabajo-producto. El demandado, un ex CEO enfrentando cargos de fraude, utilizó la plataforma de IA para organizar información y desarrollar estrategias de defensa. Cuando los agentes del gobierno ejecutaron una orden de registro y se incautaron de estos documentos, el tribunal ordenó su divulgación, afirmando que la «novedad» de la IA no significa que su uso esté exento de principios legales establecidos.
El tribunal observó que el privilegio abogado-cliente se aplica a las comunicaciones entre un cliente y su abogado que se mantienen confidenciales y se realizan con el propósito de obtener o proporcionar asesoría legal. En este caso, los documentos carecían de al menos dos de estos elementos. El juez argumentó que los documentos de IA no eran confidenciales, en parte porque el demandado se comunicaba con una plataforma de IA de terceros, cuya política de privacidad estipulaba que podía usar los datos para sus propios fines.
La Decisión Warner: Un Enfoque Contrapuesto
Al mismo tiempo que la decisión de Heppner, un tribunal federal de Michigan llegó a una conclusión que contrasta con Heppner sobre si los materiales generados por IA están protegidos de descubrimiento. En Warner v. Gilbarco, Inc., se buscó la producción de documentos sobre el uso de herramientas de IA de terceros en una disputa laboral civil. El tribunal denegó esta solicitud, enfatizando que la demandante tenía derecho a protección bajo la «doctrina del trabajo-producto», lo que hacía que los materiales no fueran descubriables.
El tribunal razonó que el uso de herramientas de IA para preparar materiales legales es análogo a las actividades protegidas por el trabajo-producto. Rechazó el argumento de que el uso de IA generativa constituía una renuncia a la protección del trabajo-producto, afirmando que las herramientas de IA son simplemente eso, herramientas, y no personas. Por lo tanto, la divulgación a una herramienta de IA no constituye una renuncia al privilegio.
Lecciones Clave de Ambas Decisiones
Las herramientas de IA no son abogados. Ambas cortes coincidieron en que las comunicaciones con plataformas de IA no pueden, por sí solas, establecer el privilegio abogado-cliente. No existe una relación abogado-cliente, y las plataformas de IA generalmente declaran que no proporcionan asesoría legal.
IA de consumo y confidencialidad: un panorama dividido. Según Heppner, las plataformas de IA de consumo que reservan derechos para recopilar entradas de usuario y divulgar información a terceros destruyen cualquier expectativa razonable de confidencialidad. En contraste, el tribunal de Warner caracterizó las plataformas de IA generativa como herramientas, sosteniendo que la divulgación a una herramienta de IA no destruye el privilegio.
El privilegio no puede aplicarse retroactivamente. Compartir documentos generados por IA no privilegiados con el abogado después de su creación no los transforma en materiales privilegiados. La confidencialidad debe existir en el momento de la creación.
La protección del trabajo-producto: la implicación del abogado es crucial. En Heppner, la falta de participación del abogado en la creación de materiales generados por IA fue fatal para la reclamación del trabajo-producto. Por otro lado, en Warner, el tribunal extendió la protección del trabajo-producto a los materiales de IA de la demandante, enfatizando que reflejan las impresiones mentales del litigante.
Interacciones de IA pueden ser información electrónicamente descubierta. En Heppner, los tribunales pueden tratar los registros de actividad de IA como información almacenada electrónicamente sujeta a descubrimiento. Sin embargo, la decisión de Warner sugiere que tales solicitudes pueden ser denegadas como desproporcionadas.
Implicaciones para Canadá
Las decisiones Heppner y Warner ofrecen lecciones importantes para los canadienses que navegan en el panorama legal en evolución de la IA generativa. Aunque la doctrina de privilegio canadiense difiere de la ley de EE. UU. en ciertos aspectos, los principios fundamentales de confidencialidad son similares. La divergencia entre estas decisiones indica que los tribunales aún están lidiando con cómo aplicar los marcos legales tradicionales a la IA generativa.
Orientación Práctica para Organizaciones Canadienses
Ante la naturaleza incierta de la ley, las organizaciones canadienses deberían adoptar un enfoque conservador respecto al uso de IA, asumiendo que las interacciones con IA pueden ser descubribles. Para mitigar riesgos y maximizar la probabilidad de protección de privilegio y confidencialidad, las organizaciones deberían implementar las siguientes medidas:
Gobernanza de IA: Establecer políticas internas que prohíban el uso de IA de consumo para trabajos legalmente sensibles. Es crucial educar y entrenar a los empleados sobre los riesgos.
Acceso provisionado: Proporcionar herramientas de grado empresarial que tengan garantías de confidencialidad contractual.
Requisitos de abogado involucrado: Mandatar que cualquier uso de IA para tareas legales sea supervisado por el departamento legal.
Preparación para E-Discovery: Abordar los datos generados por IA en los acuerdos de ESI y documentar claramente el uso de herramientas de IA bajo circunstancias que apoyen una expectativa razonable de confidencialidad.
Al implementar estas medidas, las organizaciones pueden reducir los riesgos asociados con el uso de IA mientras aprovechan su potencial para mejorar la eficiencia y productividad de manera legalmente compatible.
