Primera parte de dos. Lea también la segunda parte: así integramos la IA en comforce.
¿Quién responde cuando decide un agente?
Un agente de inteligencia artificial que redacta, aprueba o envía un contrato no tiene personería jurídica. Quien responde sigue siendo la empresa: su representante legal, el área que autorizó la herramienta y el gerente que dejó de revisar. En la contratación esa pregunta tiene su caso más directo, porque un contrato es, literalmente, el documento que define quién responde por qué.
AWS acaba de publicar Reimagine: Turning AI into Value, un estudio basado en entrevistas con 154 líderes, entre ellos 128 ejecutivos que implementan IA en 27 países y 23 sectores. Dos de sus conclusiones importan aquí: las reglas deben escribirse en el sistema, no en el agente, y la autonomía de la IA se gana por etapas.
Desde comforce, donde trabajamos en gestión contractual para grandes empresas de América Latina, vemos lo contrario. Se incorpora IA porque hay que tenerla, se le pide que genere contratos y, en los casos más audaces, que apruebe por su cuenta. El resultado no es un proceso más rápido. Es un proceso sin dueño.
Generar un contrato no es gestionarlo
La redacción es la parte más corta del ciclo de vida de un contrato. Antes y después hay validación del tercero, negociación con control de versiones, aprobaciones por riesgo y cuantía, firma, custodia, obligaciones y renovaciones. Un modelo que genera texto cubre un eslabón y deja los demás sueltos. Cuando la IA opera fuera de un sistema de gestión contractual, lo que se pierde es concreto:
- No hay repositorio único. El contrato vive en el chat donde se generó, en el correo donde se envió y en el computador de quien lo firmó.
- No hay control de versiones. La contraparte devuelve cambios, alguien los acepta y nadie puede reconstruir qué se negoció.
- No hay trazabilidad. Ante un litigio o una auditoría, la respuesta es «lo generó la herramienta».
- No hay seguimiento de obligaciones. Renovaciones, entregables, garantías y penalidades quedan en un PDF que nadie vuelve a abrir.
A esto se suma un riesgo propio de los modelos de lenguaje: producen texto verosímil, no texto verificado. Sin una revisión con responsable asignado, una cláusula inaplicable se firma. Ese tramo completo, de la validación del proveedor a la firma electrónica, la custodia y la etapa postcontractual, es el que cubre un CLM como comforce, y el que un generador de texto deja por fuera. Profundizamos en estos riesgos en Falta de control de contratos: riesgos y errores críticos.
El riesgo mayor: aprobar en automático
Generar contratos con IA sin control es un problema. Dejar que la IA los apruebe sin criterio es otro de distinta magnitud, porque la aprobación es el momento en que la empresa asume la obligación.
AWS propone tratar la autonomía como el periodo de prueba de un empleado nuevo: el agente empieza con aprobación humana, la va ganando a medida que demuestra confiabilidad y siempre se le puede restringir. Aplicado a contratos, eso exige una matriz explícita. Que el sistema apruebe solo una orden de compra recurrente, de bajo monto, con un proveedor validado y una plantilla sin cambios, podría ser razonable, aunque quedan algunos riesgos. Que apruebe solo un contrato con una cláusula negociada por la contraparte, una cuantía que supera la atribución del área o un tercero nuevo, no lo es. En comforce esa matriz no viene dada: cada cliente la define según el tipo de contrato, la cuantía, el tercero y la desviación frente a la plantilla.
Tres escenarios muestran lo que ocurre cuando esa distinción no existe:
- La cláusula que nadie leyó. La contraparte modifica la indemnidad en la versión 4. El flujo la clasifica como «bajo riesgo» y aprueba. Dos años después la empresa descubre que asumió responsabilidad ilimitada.
- La atribución que se saltó. El sistema aprueba un valor que, según los estatutos, requería autorización de junta. El problema es de gobierno corporativo, y el representante legal responde personalmente.
- El tercero que no existía. Se aprueba un contrato con un proveedor cuya debida diligencia nunca se ejecutó porque el flujo la tenía como paso opcional.
En los tres casos la tecnología funcionó como estaba configurada. Falló la configuración: autonomía sin límites de autoridad, sin registro de criterios y sin un dueño del flujo. Un análisis publicado por AWS en febrero de 2026 dimensiona el problema: solo el 11 % de las organizaciones consultadas se consideraba muy bien preparada para gobernar agentes de IA.
La IA no reemplaza al CLM
Un CLM sin IA es más lento. Un CLM con IA mal gobernada es más rápido para equivocarse, y lo hace con una apariencia de control que cuesta detectar. La pregunta de quién responde cuando decide un agente no tiene una respuesta tecnológica, sino de diseño.
En comforce trabajamos para que la IA acelere la gestión contractual sin romper esa cadena: la IA propone, la persona con atribución decide y el sistema registra.
En la segunda parte explicamos qué debe aportar un CLM que la IA no sustituye, cómo lo hacemos en comforce y seis preguntas para hacerse antes de activar la IA. Si prefiere verlo con sus propios flujos, converse con nuestro equipo.
Rafael Franco Rojas es CEO de Administra.co S.A.S., empresa desarrolladora de comforce®, plataforma de gestión del ciclo de vida contractual para empresas en América Latina.
Fuentes: Reimagine: Turning AI into Value, AWS, septiembre de 2026; y Agentic AI: Bridging the Widening Gap Between Ambition and Execution, AWS Executive in Residence, febrero de 2026.
