El Poder Judicial estatal presentó a SON-IA como un avance histórico para emitir sentencias con apoyo de inteligencia artificial. Pero la licitación pública vinculada al proyecto describe una compra más amplia: servidor especializado, búsqueda jurídica, OCR, transcripción de audiencias, anonimización de sentencias, texto a audio y un modelo legal open-source. El proveedor y el contrato aún no han sido transparentados.
El Poder Judicial de Querétaro anunció esta semana que se convirtió en el primer Poder Judicial en México en emitir sentencias con apoyo de inteligencia artificial. La herramienta, llamada SON-IA, fue presentada como parte de una estrategia para acelerar procesos judiciales y reducir cargas de trabajo en juzgados civiles y mercantiles. De acuerdo con el propio Poder Judicial, el sistema fue usado en resoluciones jurisdiccionales formales, incluyendo una sentencia de divorcio incausado y un asunto mercantil.
El anuncio, sin embargo, abre una pregunta técnica y pública: ¿qué compró realmente el Poder Judicial de Querétaro? Una revisión de la Licitación Pública N.º 004/2025/LP, emitida el 12 de septiembre de 2025 por el Comité de Adquisiciones, Enajenaciones, Arrendamientos y Contratación de Servicios del Poder Judicial del Estado de Querétaro, muestra que el proyecto no consistía únicamente en una “IA para sentencias”. El objeto de la convocatoria fue la contratación de soluciones de inteligencia artificial, hardware especializado en procesamiento de inteligencia artificial y servicios profesionales de desarrollo e implementación de inteligencia artificial para el ejercicio fiscal 2025.
La licitación describe una arquitectura mucho más amplia: un servidor físico para correr modelos de IA, herramientas de búsqueda documental, conversión de audiencias en video a texto, un editor con reconocimiento de entidades para emitir sentencias públicas, conversión de texto a audio y servicios profesionales para implementar un modelo de lenguaje legal open-source.
De enero a abril: de implementación a sentencias
El primer anuncio formal ocurrió el 20 de enero de 2026, cuando el Poder Judicial de Querétaro informó el inicio de los trabajos de implementación de SON-IA, presentada como “la inteligencia artificial del Poder Judicial”. Tres meses después, el 28 de abril, el discurso institucional cambió de escala: el sistema ya no fue presentado solo como una herramienta en implementación, sino como una tecnología usada para emitir sentencias con apoyo de inteligencia artificial. El boletín oficial afirma que Querétaro es el primer Poder Judicial en México en emitir sentencias con apoyo de IA.
Medios locales y nacionales retomaron el anuncio como un hito. Milenio reportó que Querétaro se convirtió en la primera entidad del país en usar inteligencia artificial como apoyo en sentencias judiciales y procesos mercantiles. La Jornada lo presentó como un caso “por primera vez en el país” y señaló que SON-IA opera bajo supervisión de especialistas y evaluación judicial.
Pero la licitación permite matizar el alcance del anuncio: SON-IA no parece ser una sola herramienta, sino una plataforma modular integrada por distintas tecnologías, algunas de ellas ampliamente usadas desde hace años en el sector legal y documental.
Qué pidió la licitación
El primer componente solicitado fue un servidor de cómputo para procesamiento de inteligencia artificial en modelos como LLM, OCR, NER y speech-to-text. La convocatoria pide un servidor de rack con procesadores Intel Xeon, memoria RAM, almacenamiento NVMe y dos tarjetas NVIDIA H100 NVL de 94 GB, una configuración de alto desempeño para ejecutar modelos de IA de forma local.
Eso sugiere que el Poder Judicial buscaba una infraestructura propia, no depender únicamente de servicios comerciales externos como ChatGPT, Gemini u otros modelos alojados en la nube. Esta decisión puede explicarse por razones de seguridad y protección de datos sensibles, pero también eleva la necesidad de conocer el costo real de cada componente.
La licitación también solicitó una solución llave en mano de búsqueda de tesis aisladas y jurisprudencias con inteligencia artificial. El documento técnico describe un sistema con base de datos en MongoDB, frontend en React, backend en NestJS, APIs REST, almacenamiento en MinIO, motor OCR desarrollado en Python y búsqueda en Elasticsearch.
En términos simples, este módulo permitiría cargar documentos, extraer texto mediante OCR, indexar el contenido y permitir búsquedas jurídicas. No se trata de una IA que decida casos, sino de un sistema de gestión y recuperación documental.
Otro módulo es la conversión de audiencias en video a texto con inteligencia artificial. La convocatoria pide que el sistema permita cargar archivos de video, procesarlos, generar transcripciones, colocar subtítulos sobre el video y buscar coincidencias dentro del texto extraído.
También se solicitó un editor de texto con motor NER de IA para la emisión de sentencias públicas. NER significa reconocimiento de entidades nombradas: nombres de personas, instituciones, lugares u otros datos relevantes. Este editor debe identificar partes, locaciones e instituciones dentro de documentos .docx, permitir su sustitución automática y exportar el resultado a PDF.
Ese punto es clave: una parte de lo que se presenta como “sentencias con IA” podría estar relacionada con la generación de versiones públicas de sentencias, es decir, documentos anonimizados para proteger datos personales, no necesariamente con la decisión judicial en sí misma.
La licitación incluye además una solución de conversión de texto a audio, diseñada como herramienta de accesibilidad para personas con discapacidad visual. Finalmente, el componente más delicado es la contratación de servicios profesionales para desarrollar e implementar un modelo de lenguaje largo legal, open-source, instalado localmente, con una interfaz gráfica para interactuar con el modelo y generar acuerdos en juicios de pago de cantidad y jurisdicción voluntaria en materia civil y mercantil.
El documento señala que el desarrollo debe contemplar conexión con sistemas internos del Poder Judicial para consumir expedientes y PDF, tratamiento y limpieza de datos mediante un proceso ETL, tokenización y anonimización, así como entrenamiento y preparación continua del modelo para incrementar su “asertividad” en la creación de acuerdos.
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No todo es nuevo: varias tecnologías ya son maduras
La licitación mezcla tecnologías muy distintas bajo una misma narrativa de inteligencia artificial. Algunas son relativamente maduras: OCR, búsqueda documental, transcripción automática, reconocimiento de entidades, anonimización y texto a voz. Estas herramientas existen desde hace años y son utilizadas en despachos, tribunales, archivos, fiscalías, bancos, aseguradoras y plataformas de gestión documental.
La parte más novedosa es el uso de un modelo de lenguaje legal para generar borradores o acuerdos. Pero incluso ahí falta saber qué modelo se usó, si fue realmente entrenado, si fue ajustado con datos judiciales locales o si se integró un modelo open-source ya disponible. Por eso, la pregunta no es solo si SON-IA “usa inteligencia artificial”, sino qué parte del sistema hace qué, cuánto costó cada módulo y qué capacidades reales tiene.
Hasta ahora, sin embargo, no se conoce públicamente el contrato, el fallo, el proveedor adjudicado ni el desglose de costos. Tampoco está claro si la cifra corresponde al servidor, a todo el paquete tecnológico, a los servicios de implementación, al sistema de seguridad, al mantenimiento o a la suma de todos esos elementos.
La propia licitación indica que el procedimiento fue de carácter nacional y que la vigencia del contrato y prestación del servicio serían desde la fecha del fallo hasta el 31 de diciembre de 2025. También señala que la instalación y configuración de todos los equipos debía concluir a más tardar ese mismo día. La forma de pago establecida fue transferencia electrónica, dentro de los 20 días hábiles posteriores a la recepción y validación de la factura, sin otorgamiento de anticipo.
El riesgo técnico: alucinaciones jurídicas
El anuncio de SON-IA también obliga a discutir la confiabilidad de la tecnología. Si el sistema utiliza un modelo de lenguaje legal, el principal riesgo técnico es conocido: las alucinaciones. En inteligencia artificial generativa, una alucinación ocurre cuando el modelo produce información falsa, imprecisa o no verificable con apariencia de certeza. En el ámbito jurídico, esto puede traducirse en citas inexistentes, jurisprudencia inventada, tesis mal atribuidas, argumentos que no se desprenden del expediente o razonamientos jurídicos aparentemente sólidos pero incorrectos.
El problema no es hipotético. Investigaciones académicas de Stanford han documentado que incluso herramientas especializadas de investigación legal con IA pueden producir alucinaciones. Un estudio encontró que sistemas legales basados en IA generativa y recuperación de información todavía presentaban errores en una proporción significativa de consultas; Stanford HAI resumió que modelos legales pueden alucinar en una de cada seis consultas o más, y recordó que modelos generales habían mostrado tasas mucho más altas en preguntas jurídicas.
Esto no significa que SON-IA haya fallado. Significa que, por la clase de tecnología descrita en la licitación, el sistema pertenece a una familia técnica que requiere controles estrictos: trazabilidad, citas verificables, revisión humana documentada, auditorías, métricas de error y límites claros de uso. En justicia, una alucinación no es un error menor: puede convertirse en una cita falsa, una valoración equivocada del expediente o un razonamiento inválido dentro de una sentencia.
Antecedentes internacionales: cuando la IA llega mal a tribunales
En otros países ya hay precedentes de uso problemático de inteligencia artificial en documentos judiciales. En Estados Unidos, Reuters reportó que dos jueces federales retiraron resoluciones después de que abogados cuestionaran errores graves en los documentos. En Mississippi, una orden contenía partes incorrectas y declaraciones inexistentes; en Nueva Jersey, una opinión en un caso de valores fue retirada tras detectarse errores, citas y resultados de casos mal representados, con fuentes que señalaron que investigación generada con IA entró por error al borrador.
También se han multiplicado casos de abogados sancionados por presentar escritos con citas falsas generadas por IA. Reuters reportó recientemente que la Suprema Corte de Alabama desechó una apelación y sancionó a un abogado por presentar documentos con citas fabricadas o mal representadas. En Carolina del Norte, un juez federal reprendió a un exfiscal por presentar un escrito con citas legales falsas y frases fabricadas por inteligencia artificial en un caso de beneficios de salud para veteranos.
España también ha entrado en el debate. El País reportó que el Consejo General del Poder Judicial sancionó a un magistrado por usar ChatGPT para redactar el borrador de una sentencia. El órgano judicial español recordó que la IA no puede dictar sentencias, valorar hechos o pruebas ni aplicar el derecho sin supervisión y control humano real.
Estos antecedentes no prueban que SON-IA tenga errores, pero sí muestran que el uso de IA en justicia requiere estándares más altos que en otras áreas. Una herramienta que genera borradores judiciales debe ser verificable, auditable y limitada por diseño.
La pregunta de fondo: ¿apoyo o sustitución?
El Poder Judicial de Querétaro ha insistido en que la herramienta no sustituye a jueces ni proyectistas y que las personas juzgadoras revisan y validan cada actuación. Esa distinción es importante.
Pero para evaluar el sistema no basta con afirmar que existe supervisión humana. Es necesario saber cómo se documenta esa supervisión: quién revisa, qué revisa, qué cambios hace, si quedan registros de la interacción con el modelo, si las fuentes son verificables y si se conserva una bitácora de errores.
La licitación habla de generación de acuerdos, búsqueda jurídica, procesamiento de documentos y emisión de sentencias públicas. Pero el anuncio público habla de sentencias con apoyo de IA. Entre una cosa y otra hay una diferencia relevante: no es lo mismo usar IA para transcribir una audiencia o anonimizar una sentencia que usarla para proponer el razonamiento de una resolución.
Opacidad pendiente
Por ahora, la principal zona oscura no está en el uso de inteligencia artificial en sí, sino en la falta de información pública completa sobre la compra.
Aún falta conocer el proveedor adjudicado, el contrato, el monto final, los anexos técnicos, las propuestas económicas, las facturas, las actas de entrega-recepción, las pruebas de funcionamiento, las métricas de evaluación y los protocolos de control humano.
Sin esos documentos, no es posible saber si Querétaro adquirió una innovación judicial de frontera, una integración de tecnologías existentes, una infraestructura sobredimensionada o un paquete tecnológico cuyo costo real debe explicarse módulo por módulo.
La opacidad no prueba corrupción, pero sí impide verificar la promesa tecnológica. En un Poder Judicial, la innovación no puede medirse solo por la velocidad con la que produce documentos. Debe medirse por su confiabilidad, transparencia, auditabilidad y capacidad para proteger derechos.
SON-IA puede abrir una nueva etapa para la justicia digital en México. Pero también inaugura una obligación pública: explicar con precisión qué hace, cuánto costó, quién la vendió, cómo se supervisa y qué mecanismos existen para evitar que un error algorítmico termine escrito en una sentencia real.
