Plumas NCC | IA en la función notarial mexicana: Entre la herramienta y la fe pública

Por: Mtro. Rodolfo Guerrero Martínez (México)

Un notario de Mérida me contó que empezó usando ChatGPT para redactar correos de seguimiento. Después lo probó para estructurar una escritura de compraventa. Hoy lo usa casi a diario —discretamente, sin mencionarlo en la notaría—. La situación no es excepcional. En realidad, sería más sorprendente que no ocurriera: cualquier profesional con acceso a un modelo de lenguaje y trabajo de redacción reiterativa termina probándolo.

Lo que diferencia al notario de otros operadores jurídicos no es que use o no use IA. Es que el error en su trabajo tiene consecuencias difíciles de revertir, por ejemplo, una cláusula mal redactada puede sobrevivir en un instrumento durante décadas. Esa asimetría es el punto de partida de cualquier discusión seria sobre inteligencia artificial y función notarial.

En este orden de ideas, el presente artículo viene de algo específico: el taller que impartí al Colegio de Notarios del Estado de Yucatán en este mes junio de 2026. Los participantes no llegaron con preguntas abstractas, preguntaron hasta dónde confiar en un borrador generado por IA, qué hacer cuando el modelo inventa un artículo de ley y cómo manejar los datos de sus clientes sin asumir riesgos que nadie les había explicado. Esas preguntas organizan lo que sigue y se proyectarán en este trabajo.

I. El modelo no sabe lo que es el protocolo notarial

Los modelos de lenguaje fueron entrenados con corpus de texto general, mayoritariamente en inglés, y el español notarial mexicano ocupa un lugar marginal en esa distribución estadística. El resultado práctico: cuando un notario instruye al modelo para que redacte algo relacionado con el protocolo, el sistema puede interpretar el término como un procedimiento médico, un estándar de comunicación diplomática o un ritual corporativo, antes de llegar a su acepción documental notarial (Adams, 2024). Lo mismo ocurre con escritura —texto literario, acción de escribir—, con poder —autoridad política, energía eléctrica, mandato representativo— y con certificar, cuyo significado coloquial más frecuente no es el de la fe pública.

Esto no es un defecto de diseño de los modelos, es una consecuencia estadística que el usuario debe compensar con precisión en la instrucción. El modelo genera el texto más probable dado el contexto que recibe; si ese contexto es ambiguo, la respuesta también lo será. La solución no está en esperar que los modelos aprendan derecho notarial yucateco por su cuenta —es definir los términos críticos antes de hacer la pregunta.

La diferencia entre un borrador notarialmente utilizable y uno inutilizable raramente está en la capacidad del modelo. Está en la instrucción que lo precede.

II. Por qué la precisión del prompt lo cambia todo

La ingeniería de prompts —el diseño deliberado de instrucciones para modelos de IA— tiene en contextos jurídicos una metodología documentada. BIGLE (2025) y ADAMS (2024) y GOVTECH SINGAPORE (2023) coinciden en que la calidad de una respuesta en tareas legales depende de al menos cuatro variables: quién es el modelo en la tarea (rol), qué información específica tiene (contexto), qué exactamente debe producir (tarea) y cómo debe presentarlo (formato). A estas, la práctica notarial añade una quinta indispensable: las restricciones explícitas sobre lo que el modelo no debe hacer ni inventar.

Esta última variable es, en la experiencia práctica, la más productiva. Cuando la instrucción incluye una directiva del tipo si citas artículos legales, márcalos con (VERIFICAR VIGENCIA); si te falta un dato específico, usa el marcador [DATO] en lugar de inventarlo, el borrador resultante deja de ser un texto terminado con errores ocultos y se convierte en un mapa de trabajo: el notario sabe exactamente qué verificó el modelo y qué no. Eso cambia la relación con el documento. Ya no es una escritura incompleta —es un borrador auditado, con las lagunas visibles y ubicadas.

El problema de los modelos que alucinan —que citan artículos inexistentes, que aplican legislación de otra entidad federativa por proximidad estadística— no desaparece con esta técnica. Se vuelve detectable. Y detectable, en derecho, es manejable.

III. El límite que la tecnología no puede cruzar

La fe pública notarial no es un sello, es una función constitutiva que requiere presencia, juicio e identidad jurídica. El notario que autoriza un instrumento lo hace después de verificar personalmente la capacidad de los comparecientes, la autenticidad de los documentos que se le exhiben, la identidad de quien dice ser quien dice ser, y la licitud del acto que se formaliza.

Ninguno de esos pasos es automatizable con la tecnología actual, porque todos dependen de hechos que ocurren en un lugar físico y en un momento específico que solo el notario puede presenciar (Ley del Notariado del Estado de Yucatán, Decreto 350. (2011, reformada por Decreto 155/2025).

Dicha confusión surge cuando se piensa en la IA como sustituto del notario, no lo es, y en el horizonte previsible, no lo será. La confusión más peligrosa, sin embargo, no es esa —es la del notario que revisa el borrador generado por IA con menos atención de la que le dedicaría a un texto propio, porque el resultado se ve bien. La IA no reduce la responsabilidad notarial; la concentra, porque el instrumento autorizado sigue siendo responsabilidad exclusiva del fedatario, con independencia del origen del borrador (ESCRIBANO, 2024).

Varios colegios notariales han comenzado a discutir protocolos internos para el uso de estas herramientas, sin que exista todavía uniformidad en México. La ausencia de regulación específica no implica vacío de responsabilidad: el marco general del derecho notarial —incluyendo el régimen de responsabilidades previsto en la propia Ley del Notariado y en el Código Civil estatal— combinado con la normativa de protección de datos, produce obligaciones concretas, aunque el legislador no las haya nombrado expresamente.

IV. El problema que nadie está discutiendo

El uso de datos personales de clientes reales en plataformas de IA de terceros es el aspecto menos discutido y quizá el más urgente. Cuando un notario introduce en ChatGPT o en cualquier plataforma comercial el nombre, RFC, domicilio y descripción de bienes de un cliente, ese dato sale del entorno controlado de la notaría y entra a una infraestructura de procesamiento cuyos términos de uso rara vez han sido revisados por un abogado, y mucho menos comparados con los requisitos de la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares.

La práctica de usar únicamente datos hipotéticos o anonimizados en los prompts —sustituyendo los datos reales por marcadores del tipo [NOMBRE DEL CLIENTE], [RFC], [DOMICILIO]— no es solo una recomendación de buenas prácticas. En varios escenarios es la única opción jurídicamente defensible hasta que los proveedores de IA dispongan de acuerdos de tratamiento de datos compatibles con la normativa mexicana, lo que hoy no ocurre de forma generalizada. Mientras ese vacío persiste, el notario que introduce información real de sus clientes en una plataforma de IA asume un riesgo que raramente ha calculado.

V. Lo que cambia y lo que no

La función notarial tiene una particularidad que los debates sobre IA y derecho suelen pasar por alto: el notario no es solo un redactor, es un garante. Su trabajo incluye verificar que el acto sea jurídicamente posible, que los comparecientes tengan capacidad para celebrarlo, que la voluntad expresada sea libre de vicios y que el documento que firma sea veraz. Nada de eso es automatizable, porque todo depende de hechos que el notario constata mediante su propia percepción.

Lo que sí cambia —y ya está cambiando— es el tiempo que toma producir un borrador técnicamente correcto para los fragmentos que son puramente redaccionales: la cláusula de precio, la comparecencia del apoderado, la nota de expedición de testimonio.

Por consiguiente, esas secciones no requieren creatividad jurídica; requieren precisión formal replicable. En ese espacio concreto, la IA generativa es genuinamente útil, siempre que la instrucción sea precisa y el notario revise el resultado con la misma atención que dedicaría a cualquier otro documento bajo su responsabilidad.

En suma, el criterio para distinguir cuándo usar IA y cuándo no es más simple de enunciar de lo que parece en la práctica: si la tarea requiere juicio sobre hechos verificados personalmente, la IA no sirve. Si la tarea requiere traducir hechos ya verificados en texto formal estructurado, la IA puede ayudar. Mantener esa distinción activa, en cada instrumento y en cada paso del proceso, es por ahora la competencia más útil que un notario puede desarrollar frente a estas herramientas. No es suficiente con usar la tecnología. Hay que saber exactamente hasta dónde llega.

VI. Referencias bibliográficas

Adams, M. (2024). Legal prompt engineering guide. Legal AI Institute.

Bigle, A. (2025). IA para abogados: 5 tips de legal prompting avanzado. Bigle Legal. https://blog.biglelegal.com/es/ia-para-abogados-5-tips-de-legal-prompting-avanzado

Escribano. (2024). La inteligencia artificial en la función notarial: usos, riesgos y límites. Revista Escribano, (106), 14-29.

GovTech Singapore. (2023). Prompt engineering playbook. Government Technology Agency.

Ley del Notariado del Estado de Yucatán, Decreto 350. (2011, reformada por Decreto 155/2025). Diario Oficial del Estado de Yucatán.

Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares. (2025). Diario Oficial de la Federación.