Las leyes las escriben personas, con prisa, bajo presión política y muchas veces sin el tiempo necesario para revisar cada remisión, cada transitorio y cada artículo que se reforma en otra ley. El resultado son huecos: artículos que remiten a otros que ya no existen, reglamentos que van más allá de la ley que los autoriza, plazos que vencen sin que nadie legisle, facultades que nadie controla.
Esos huecos los aprovecha alguien. A veces un ciudadano que logra anular una multa. Pero con más frecuencia, y con más consecuencias, quien tiene el poder y puede actuar donde la ley no lo alcanza.
Quise probar una idea sencilla: ¿puede la inteligencia artificial, usada con método y con controles, ayudar a encontrar esos huecos a escala? No para sustituir a abogados ni legisladores, sino para darles una herramienta más.
El resultado es la Auditoría Legal Abierta, un repositorio público con todo el trabajo, el método y los errores.
La inspiración viene de un experimento en Alemania, donde se usaron modelos de lenguaje para encontrar reglamentos que no citaban la norma que los autorizaba, un requisito constitucional cuyo incumplimiento los vuelve nulos. En México el equivalente no es idéntico, así que adaptamos la idea a nuestras reglas: reserva de ley, jerarquía de los reglamentos, fundamentación y motivación, procedimiento legislativo, consulta previa a pueblos indígenas y control de convencionalidad.
El alcance fueron las reformas constitucionales, leyes, reglamentos y acuerdos publicados en el Diario Oficial de la Federación entre diciembre de 2018 y octubre de 2026. Empezamos con dos áreas, Poder Judicial y amparo y seguridad, fuerzas armadas, inteligencia y vigilancia, y después ampliamos a las leyes más controvertidas de 2025 y 2026: agua, energía, fiscal, aduanas, transparencia, electoral, laboral y salud.
El proceso tuvo cuatro fases, cada una ejecutada por agentes de IA independientes:
En total, 75 hallazgos llegaron a la fase de verificación. 21 quedaron confirmados, 47 plausibles y 7 descartados. Unos 50 candidatos más los descartaron los propios agentes antes de llegar ahí. Todo, incluidos los descartes y sus motivos, está en el repositorio.
Algunos ejemplos, en lenguaje sencillo:
Hay patrones que se repiten en reformas de distintos años: controles judiciales que se eliminan en materia de vigilancia, vías de impugnación que se cierran, materias que deberían estar en ley y quedan en acuerdos administrativos. Y varios defectos son anteriores a 2018. Esto no va de un gobierno ni de un partido: va de cómo se escriben las leyes.
Si el experimento terminara aquí, estaría vendiendo humo. Lo valioso es que la IA se equivocó, y el diseño atrapó muchos de esos errores:
Esto confirma algo que cualquiera que trabaje con estos sistemas sabe: un modelo de lenguaje solo no es confiable para trabajo jurídico. Lo que sí funciona es un sistema: fuentes primarias obligatorias, agentes que se revisan entre sí con incentivos opuestos y, al final, revisión humana experta.
También hubo límites que no pudimos superar. El Semanario Judicial de la Federación, el sitio de la Corte Interamericana y el del Senado bloquearon el acceso automatizado, así que varias tesis y sentencias se citan a partir de fuentes secundarias y están marcadas así. El procedimiento legislativo de cada reforma prácticamente no se pudo revisar.
Una auditoría como esta, que habría tomado meses a un equipo de abogados, tomó horas de cómputo. No es perfecta, y por eso necesita revisión humana. Pero cambia la escala de lo posible.
Imagino que diputadas, diputados y senadores de todos los partidos, y sus equipos técnicos, usen herramientas así antes de votar: para detectar una remisión rota, un transitorio contradictorio o un reglamento que va a exceder la ley, antes de que se convierta en un hueco que alguien aproveche. Que la oposición las use para fundamentar mejor sus impugnaciones y la mayoría para escribir leyes que resistan el control constitucional. Que la sociedad civil las use para vigilar.
La IA no debe decidir qué ley es buena. Esa es una decisión política y humana. Pero sí puede ayudar a que todas las leyes reciban el rigor técnico que merecen.
Esto es un análisis preliminar generado con IA y no constituye asesoría jurídica. Ningún hallazgo debe usarse sin que un abogado lo verifique, y todas las conclusiones están escritas como posibilidades: la invalidez de una ley solo la declara un tribunal.
Por eso el proyecto es abierto:
Todo el material está bajo licencia CC BY 4.0: úsalo, adáptalo y mejóralo, citando la fuente.
Iré publicando qué hallazgos sobreviven a la revisión humana, cuáles no y qué aprendimos. Esa será la prueba real del experimento.
Repositorio: github.com/erickardus/auditoria-legal-abierta. Fecha de corte del análisis: 30 de octubre de 2026.