Auditamos con IA ocho años de reformas legales en México. Esto encontramos (y esto hizo mal la IA)

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.

Qué hicimos

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:

Inventario. Dos agentes revisaron los índices diarios del DOF y los textos vigentes de la Cámara de Diputados y armaron la lista de normas por revisar.
Búsqueda de defectos. Un agente por bloque temático leyó el texto literal de cada ley y aplicó una lista de 16 tipos de defecto. Cada posible hallazgo se documentó en una ficha con siete partes: qué dice la norma, por qué podría ser inválida, un escenario concreto de cómo podría aprovecharse, qué argumentaría el Estado para defenderla, si ya se impugnó, qué vía legal procede y las fuentes primarias.
Verificación adversarial. Este es el paso que más me importa. Por cada bloque, un agente distinto recibió las fichas con una instrucción: actúa como abogado del Estado y destruye estos hallazgos. Tenía que confirmar que cada cita fuera literal y vigente, buscar jurisprudencia en contra, revisar si la Suprema Corte ya había resuelto el punto y construir la interpretación con la que un tribunal salvaría la norma. Cada ficha terminó como confirmada, plausible o descartada.
Síntesis. Un coordinador deduplicó, ordenó por gravedad y redactó el informe.

Qué encontramos

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:

Una facultad que la Corte ya había invalidado volvió a la ley. La Ley de la Guardia Nacional de 2019 permitía “operaciones encubiertas” para prevenir delitos, sin un catálogo de delitos ni control judicial. La Suprema Corte invalidó esa fracción por nueve votos en 2023. La nueva Ley de la Guardia Nacional de 2025 contiene una redacción con el mismo núcleo.
Se quitó el requisito de un juez para geolocalizar celulares. La ley de 2019 exigía la “previa autorización del Juez de control” para pedir la ubicación en tiempo real de un teléfono con fines preventivos. La de 2025 ya no lo exige.
Un reglamento que dice menos que la ley. La Ley del Sector Eléctrico pone una condición para eximir a un proyecto de la evaluación de impacto social. Su reglamento quita esa condición, y además permite seguir adelante pese a la negativa de una comunidad indígena por razones de “política energética”. Un reglamento no puede ir más allá de la ley que reglamenta: es casi el mismo tipo de defecto que el del experimento alemán.
Límites que se escribieron en lineamientos y no en la ley. El tope de diez líneas de celular por persona no está en la ley de telecomunicaciones, sino en lineamientos administrativos.
Muchos plazos vencidos. Una y otra vez, las reformas ordenaron al Congreso adecuar otras leyes en 90 o 180 días, y el plazo venció sin que pasara nada. Las autoridades terminan operando con leyes viejas que contradicen la Constitución nueva.

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.

Lo que la IA hizo mal (y por qué eso es lo más interesante)

Si el experimento terminara aquí, estaría vendiendo humo. Lo valioso es que la IA se equivocó, y el diseño atrapó muchos de esos errores:

El agente de inventario dio por abrogada una ley que en realidad sigue vigente. El agente del bloque siguiente lo detectó al leer el texto y replanteó el hallazgo.
Varias fichas citaban artículos con el número equivocado. Los verificadores los corrigieron contra el texto oficial.
Uno de los hallazgos más llamativos, el filtro de candidaturas con participación de instancias de inteligencia, resultó que la Suprema Corte ya lo había validado por unanimidad semanas antes. El verificador lo encontró y lo descartó.
Otro hallazgo sobre una remisión a órganos extintos quedó neutralizado: la nueva ley tenía una cláusula de sustitución que el primer agente no vio.
El error que más me gusta contar: el propio coordinador (también IA) sugirió en sus instrucciones un precedente de la Suprema Corte que no existe. El agente que buscaba defectos no lo usó como verdadero, sino que lo marcó como “no verificado”. Después, el verificador lo buscó, no lo encontró y lo eliminó.

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.

Por qué creo que esto importa

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.

Cómo puedes ayudar

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:

Si eres abogada o abogado, elige dos o tres hallazgos de tu especialidad y dinos si te parecen sólidos, débiles o equivocados. Hay una guía de revisión de una página y un resumen ejecutivo con los 17 hallazgos principales.
Si trabajas con IA, revisa el método y las instrucciones, critícalos y replícalos.
Si te interesa el tema, compártelo con quien pueda aportar.

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.

Auditoría completa: erickramirez.dev/auditoria-legal-abierta. Código y datos: GitHub. Fecha de corte del análisis: 30 de octubre de 2026.