Legal prompt engineering: Una disciplina emergente y su relación con el derecho de autor en el Perú

Autor: Julio Ángel Castro Rojas

Por
LP • Pasión por el Derecho
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Sumario: 1. Introducción, 2. ¿Qué es Legal Prompt Engineering?, 3. Aplicaciones del Legal Prompt Engineering en el ejercicio jurídico, 4. ¿Cómo construir un buen prompt legal?, 5. ¿Qué implicancias tiene para el derecho de autor peruano?, 6. Conclusión, 7. Bibliografía

1. Introducción

El auge de la inteligencia artificial generativa (IA-G) está transformando profundamente la forma en que los abogados trabajan, acceden al conocimiento jurídico y prestan servicios legales. Herramientas como ChatGPT, Copilot, DeepSeek o Grok ya forman parte del entorno profesional de muchos juristas. Quizás varios de los lectores de este artículo estén familiarizados con estas tecnologías; para quienes aún no lo estén, esta lectura representa una excelente oportunidad para integrarse a la revolución de la IA en el campo legal.

Esta revolución tecnológica ha dado origen a una nueva disciplina emergente: el Legal Prompt Engineering (LPE). En palabras de Nicolás Vanegas Alzate, el LPE constituye una “hiper-especialidad profesional” que exige tanto el dominio del lenguaje jurídico como habilidades técnicas y estratégicas para interactuar eficazmente con modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot.

En el presente artículo, no solo exploraremos el concepto del Legal Prompt Engineering (LPE), sino también su creciente impacto en la práctica jurídica contemporánea. Analizaremos cómo esta nueva habilidad se está convirtiendo en una herramienta clave para optimizar la investigación jurídica, automatizar tareas repetitivas y elevar la calidad del análisis legal asistido por IA. Además, abordaremos un aspecto poco discutido pero crucial: la protección legal de los prompts complejos bajo el derecho de autor, particularmente en el contexto del marco normativo peruano. ¿Puede considerarse un prompt legal como una obra protegible? ¿Qué condiciones debe cumplir para ello? ¿Qué implicancias tiene esto para los abogados que utilizan IA como una extensión de su pensamiento jurídico? Estas y otras preguntas serán tratadas a lo largo del artículo, con el objetivo de brindar al lector no solo una introducción al LPE, sino también una reflexión crítica sobre los desafíos y oportunidades legales que trae consigo la integración de la inteligencia artificial en el mundo del derecho.

2. ¿Qué es Legal Prompt Engineering?

Legal Prompt Engineering (LPE) es la práctica de formular instrucciones precisas y estratégicas para que un modelo de inteligencia artificial generativa (IA-G) produzca resultados relevantes y útiles en el ámbito jurídico. Según la guía de Microsoft Generative AI and the Law, el prompt engineering es “la práctica de formular instrucciones para lograr resultados específicos de una herramienta de IA generativa” y se considera una habilidad clave para obtener respuestas más pertinentes y exactas del modelo.

Esta disciplina requiere no solo comprensión técnica, sino también un dominio profundo del lenguaje jurídico, ya que la IA es altamente sensible a la estructura, claridad y contexto de la instrucción. En términos simples, un buen prompt actúa como un puente entre el conocimiento legal humano y la capacidad de procesamiento de una IA.

Por ejemplo, un prompt mal formulado podría generar un análisis impreciso o sesgado; en cambio, uno bien estructurado puede ofrecer borradores de cláusulas contractuales, identificar inconsistencias en documentos legales o resumir jurisprudencia aplicable a un caso.

Nicolás Vanegas Alzate también ha descrito el LPE como una “hiper-especialidad jurídica” que traduce problemas legales complejos en instrucciones comprensibles para una IA, sin sacrificar precisión, lógica jurídica ni empatía con el usuario. Esta práctica implica combinar elementos técnicos, narrativos y jurídicos, transformando al abogado en estratega, diseñador de soluciones y curador de información legal.

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3. Aplicaciones del Legal Prompt Engineering en el ejercicio jurídico

La guía de Microsoft enumera diversos campos en los que los abogados pueden aplicar la inteligencia artificial generativa mediante prompts bien diseñados, lo cual no solo optimiza el tiempo, sino que también potencia la calidad del análisis jurídico. Entre las aplicaciones más destacadas se encuentran:

  • Redacción legal: elaboración de borradores de contratos, informes y escritos judiciales.
  • Investigación jurídica: búsqueda y síntesis de normas, jurisprudencia o doctrina.
  • Análisis de documentos: identificación de riesgos contractuales, cláusulas sensibles o cumplimiento regulatorio.
  • Apoyo en litigios: detección de inconsistencias en declaraciones o pruebas.
  • Due diligence: análisis masivo de contratos para procesos de fusiones y adquisiciones.
  • Cumplimiento normativo: evaluación de prácticas empresariales frente a leyes aplicables.
  • Comunicación con el cliente: redacción de correos, reportes y actualizaciones legales.

Además, herramientas como ChatGPT o Copilot pueden ayudar en tareas más sofisticadas como la identificación de riesgos legales, la simulación de escenarios hipotéticos para evaluar la solidez de una posición jurídica, o incluso la asesoría preliminar en casos complejos. El Legal Prompt Engineering permite al abogado adaptar los resultados de la IA a su contexto local, al lenguaje jurídico de su jurisdicción, y a las necesidades específicas del cliente, manteniendo siempre el criterio profesional como eje rector. Esto convierte al LPE no en una amenaza, sino en una palanca estratégica para abogados que desean mantenerse competitivos en un mercado legal cada vez más digitalizado.

4. ¿Cómo construir un buen prompt legal?

La guía Generative AI and the Law propone una estructura para diseñar prompts jurídicos eficaces, basada en los siguientes componentes clave:

1. Objetivo (Goal): ¿Qué quieres que haga la IA? Sé específico y comienza el prompt con un verbo de acción (Ej. redactar, resumir, comparar).

2. Contexto: ¿Qué antecedentes o restricciones debe considerar la IA? Incluye detalles como el rol del abogado, el tipo de caso, la jurisdicción y las partes involucradas.

3. Expectativas: ¿Cómo quieres que se presente la respuesta? Define tono, formato (tabla, resumen, lista), profundidad, extensión, etc.

4. Fuente (Source): ¿Sobre qué documentos debe basarse la respuesta? Incluye referencias específicas, fragmentos o enlaces.

Fuente: extraída del documento Prompt Engineering for Lawyers

Ejemplo 1: Redacción de cláusula contractual

Actúa como un abogado especializado en propiedad intelectual. Redacta una cláusula de indemnización por infracción de derechos de autor en un contrato de licencia de software. Utiliza un lenguaje jurídico formal, en voz activa y basado en las muestras adjuntas. Entrega el resultado en formato de cláusula legal para revisión por el equipo del licenciante (Microsoft, 2025).

Ejemplo 2: Análisis de incoherencias en un proceso judicial

Soy abogado del demandado. Analiza la declaración jurada del demandante en relación con su demanda para identificar inconsistencias. Presenta los hallazgos en una tabla con columnas: Nº, párrafo de la demanda, párrafo de la declaración, descripción de la discrepancia y posible impacto en el caso (Microsoft, 2025).

Ejemplo 3: Cumplimiento normativo

Analiza si es legal recolectar el número de DNI de clientes en Perú para una aplicación de delivery. Cita el artículo 2 de la Constitución, la Ley de Protección de Datos Personales y su reglamento. Presenta tu análisis en un informe breve para el área legal (Microsoft, 2025).

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5. ¿Qué implicancias tiene para el derecho de autor peruano?

Uno de los principales debates jurídicos en torno al uso de inteligencia artificial generativa gira en torno a la autoría y titularidad de las creaciones generadas a partir de prompts. En el caso peruano, la Ley sobre el Derecho de Autor (Decreto Legislativo N° 822) establece con claridad que solo las personas naturales pueden ser titulares originarias de derechos de autor, excluyendo expresamente a las creaciones generadas de forma autónoma por máquinas o sistemas automatizados sin intervención humana sustancial.

En ese marco, las obras producidas por herramientas de IA sin participación significativa del usuario humano carecerían, en principio, de protección jurídica bajo el derecho de autor, al no cumplir con el requisito de originalidad ni con el criterio subjetivo de autoría exigido por la normativa peruana. Esta situación genera vacíos normativos importantes respecto a la protección de outputs (resultado del input, es decir del prompt) generados por IA, sobre todo en contextos creativos, académicos y comerciales.

Sin embargo, los prompts complejos formulados por personas naturales —como los abogados, programadores o creadores especializados— sí pueden ser considerados obras protegibles, siempre que cumplan con los requisitos legales de originalidad y creatividad. El artículo 3 de la Ley reconoce como protegibles todas las creaciones personales y originales del intelecto humano expresadas por cualquier medio o soporte, mientras que el artículo 5 aclara que no son objeto de protección los métodos operativos, conceptos, principios o descubrimientos, lo cual podría excluir a los prompts breves, genéricos o mecánicos de la protección autoral.

Esta distinción es clave: los prompts que reflejan una estructura sofisticada, una selección cuidadosa de lenguaje o una intención creativa concreta podrían ser considerados como una expresión intelectual original del autor, y por tanto, susceptibles de protección bajo el marco legal vigente. Esto cobra especial relevancia en el contexto del Legal Prompt Engineering, en tanto práctica emergente que implica la creación de instrucciones estratégicas y especializadas para obtener resultados jurídicos útiles, relevantes y precisos mediante herramientas de IA generativa.

En este sentido, el LPE no solo representa una técnica operativa, sino también un proceso creativo con valor intelectual y económico, capaz de influir decisivamente en la calidad y dirección del output generado. Reconocer esta dimensión del prompt como una obra potencialmente protegible abre la puerta a su valorización dentro del ecosistema legal, especialmente en áreas como la consultoría jurídica automatizada, la generación de documentos legales asistidos por IA, o incluso en la creación de contenidos doctrinarios apoyados en modelos generativos.

Por último, si bien la legislación peruana no ha desarrollado una regulación específica sobre inteligencia artificial y derecho de autor, la aplicación interpretativa de las normas actuales permite una aproximación caso por caso, en la que se evalúe si el prompt reúne los elementos esenciales de una obra intelectual. Esta evaluación debe considerar no solo su extensión o complejidad, sino también el grado de libertad, creatividad y personalidad reflejado en la formulación de la instrucción.

A la luz de lo anterior, se hace evidente la necesidad de avanzar hacia una actualización normativa que aborde explícitamente las particularidades del entorno digital e inteligente, incluyendo el rol de los prompts y el valor de las creaciones derivadas de la interacción entre humanos e inteligencias artificiales. Esta necesidad ya ha sido reconocida en otras jurisdicciones. Por ejemplo, la Unión Europea ha aprobado recientemente el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act), el primer marco legal integral a nivel mundial que regula el desarrollo, implementación y uso de sistemas de IA. Este reglamento introduce obligaciones diferenciadas según el nivel de riesgo del sistema, establece criterios de transparencia para los modelos fundacionales, e impone exigencias específicas cuando se generan contenidos que podrían confundirse con producciones humanas.

En Estados Unidos, aunque no existe aún una ley federal unificada sobre inteligencia artificial, diversos proyectos de ley estatales y federales han comenzado a perfilar marcos de responsabilidad y derechos sobre las creaciones generadas con IA, especialmente en materia de derechos de autor y protección al consumidor. Asimismo, países como Canadá y Brasil ya han elaborado borradores de leyes de IA que reconocen explícitamente la importancia de regular la interacción humano-máquina, el diseño de prompts, y los derechos asociados a los resultados generados.

Estas iniciativas reflejan una tendencia global hacia la construcción de un marco jurídico que no solo regule los riesgos de la IA, sino que también reconozca el valor intelectual y económico del trabajo humano detrás de los prompts. Para países como el Perú, esta evolución legislativa representa una oportunidad crucial para incorporar normas que protejan los aportes creativos de los profesionales que utilizan estas tecnologías, sin perder de vista los principios del derecho de autor y la seguridad jurídica.

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6. Conclusión

El Legal Prompt Engineering no es una moda pasajera, sino una especialidad emergente que está transformando la práctica jurídica. Combina la precisión del lenguaje legal con la estrategia comunicativa y el pensamiento de diseño. Su dominio puede significar una ventaja competitiva significativa para abogados, firmas legales y departamentos de cumplimiento. En el Perú, urge repensar el marco normativo sobre derecho de autor y datos personales frente al uso de IA generativa. Mientras tanto, corresponde a los profesionales del derecho aprender, experimentar y liderar esta transición con criterio, ética y creatividad.

7. Bibliografía

Sobre el autor: Julio Ángel Castro Rojas es abogado egresado de la PUCP, ganador de la beca ASIPI – UNH Franklin Pierce 2025, estudiante del LL.M de Propiedad Intelectual y Tecnología en UNH Franklin Pierce – Universidad de New Hampshire. Asociado de ASIPI, miembro de la Comisión de Conocimientos Tradicionales. Además, es experto en la defensa de activos de propiedad intelectual y en la resolución de conflictos legales.

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