Se paga, sobre todo, por la respuesta a una pregunta que hacen los clientes: ¿adónde van nuestros documentos? Harvey trabaja con los mismos modelos que cualquier despacho de abogados puede contratar directamente. Una parte de lo que cobran corresponde a funciones jurídicas reales; otra, a una respuesta contractual a esa pregunta. Antes de buscar una alternativa a Harvey, conviene saber qué parte de esa respuesta puede dar el despacho por sí mismo.
Qué modelos usa Harvey
Harvey reparte el trabajo entre modelos de tres empresas: Anthropic, Google DeepMind y OpenAI. Empezó con OpenAI y en mayo de 2025 añadió Anthropic y Google, a través de AWS Bedrock y Google Vertex. En marzo de 2026 detalló cuáles usa: Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, GPT-5.2 y Gemini 3 Flash.
Son los mismos modelos que un despacho puede contratar con una cuenta empresarial. Lo que Harvey añade a esos modelos tiene valor: flujos de trabajo jurídicos, fuentes de consulta jurídica e integraciones. Harvey no publica sus precios.
La respuesta que el cliente pide
La otra parte del precio responde a la pregunta del cliente. Harvey exige a cada proveedor de modelos tres compromisos: no conservar los datos, no someterlos a revisión humana y no entrenar con ellos. Es una respuesta seria, y el socio puede presentarla al cliente respaldada por un contrato.
Una parte de esa respuesta puede darla el propio despacho. Por defecto, OpenAI no entrena sus modelos con lo que se introduce ni con las respuestas de ChatGPT Enterprise, ChatGPT Business, Edu y su API. Anthropic tampoco entrena por defecto con los datos que se tratan en sus productos comerciales.
La condición es que el despacho contrate una cuenta empresarial; en cambio, una cuenta personal abierta por un abogado no ofrece esas garantías. Además, aunque el proveedor no entrene sus modelos con esos datos, los nombres de los clientes siguen saliendo del despacho.
Lo que mide la prueba de Vals AI
En octubre de 2025, Vals AI publicó una prueba con 210 preguntas de investigación jurídica estadounidense. Según LawSites, ChatGPT acertó el 80 %. Las tres herramientas jurídicas evaluadas obtuvieron entre el 79 % y el 81 %. Los abogados que respondieron las mismas preguntas se quedaron, de media, en el 71 %.
El estudio tiene un límite: Thomson Reuters, LexisNexis y vLex no participaron. Las preguntas, además, eran de derecho estadounidense. La prueba indica que un modelo general está a la altura en investigación jurídica, pero no dice nada sobre asuntos de derecho español.
Sin nombres, el documento sigue siendo confidencial
Quitar los identificadores reduce el riesgo, pero no basta. El secreto profesional del artículo 542.3 de la Ley Orgánica del Poder Judicial cubre todo lo conocido por razón del encargo. Lo desarrollan el Estatuto General de la Abogacía Española y el Código Deontológico que aprobó el Consejo General de la Abogacía Española.
Un documento sin nombres sigue siendo confidencial. Sigue recogiendo la estrategia procesal, las condiciones de una operación y los hechos que, por sí solos, identifican al cliente. Si quedan datos personales, se aplican también el RGPD y la LOPDGDD. Ante la AEPD, quien responde es el despacho.
En Estados Unidos, la regla 1.6 de las normas modelo de conducta profesional de la ABA protege toda la información relativa al encargo, no solo los identificadores. Su Opinión Formal 512, de 29 de julio de 2024, exige el consentimiento informado del cliente antes de usar una IA generativa que aprende de los datos que se le facilitan. Una cláusula genérica en la hoja de encargo no basta.
La recomendación tiene, por tanto, dos partes. Primero, quitar los identificadores antes de que el documento salga del equipo. Después, usar una cuenta empresarial cuyo proveedor no entrene sus modelos con los datos introducidos. Cada medida cubre lo que la otra no cubre.
Las grandes empresas de IA lanzan ofertas para abogados
Entre mayo y octubre de 2026, cuatro grandes empresas de IA lanzaron sus propias ofertas para el sector jurídico. Anthropic presentó Claude for Legal el 12 de mayo. Google abrió Gemini Enterprise for Legal en versión preliminar el 25 de agosto. OpenAI lanzó Astra for Law el 17 de septiembre, solo para grandes despachos seleccionados a través de su Trusted Access Program.
Microsoft presentó Copilot for Legal el 15 de octubre. Harvey funciona dentro de Microsoft 365 Copilot desde junio de 2026. Según ABA Journal, Claude for Legal se conecta con unas 20 plataformas jurídicas. Entre ellas figuran Westlaw y CoCounsel, de Thomson Reuters, iManage, NetDocuments y el propio Harvey.
Un despacho puede combinar Harvey con un asistente general. Lo que lo ata no es técnico, sino contractual: un mínimo de licencias y un plazo de permanencia.
Lo que gana el despacho
Si el despacho puede responder por sí mismo a la pregunta sobre los datos, negocia la compra con más libertad. Puede contratar una plataforma especializada por sus flujos de trabajo o sus fuentes de consulta jurídica. También puede limitarla a los equipos que de verdad la aprovechan, si el contrato lo permite.
Antes de firmar un contrato de 100 licencias por un año, hágase una pregunta. ¿Qué áreas de práctica usarían cada semana algo que un asistente general no ofrece? Esa respuesta le indicará cuántas licencias necesita.
Cómo lo hace promptShield
Un aviso: promptShield vende una herramienta para quitar identificadores, así que no somos imparciales respecto a esta conclusión. En la aplicación de escritorio, Codificar sustituye nombres, domicilios, números de cuenta y otros identificadores por códigos cortos. La primera letra indica el tipo, por ejemplo, [P0ABCD].
Dentro de una carpeta, un mismo valor conserva su código. Así el modelo puede seguir a las partes de un documento a otro. En otra carpeta, ese valor recibe un código distinto; solo un código fijado a mano vale en todas.
Decodificar restituye los valores reales desde el Registro de códigos, en su equipo. Funciona con un archivo o con texto pegado, como la respuesta del modelo. Al exportar un PDF, las zonas ocultas muestran el código si el valor se codificó, o una marca neutra si se tachó.
La detección, el reconocimiento de texto y el tachado se ejecutan en su equipo de forma predeterminada. Hay una excepción: la capa opcional de Análisis profundo puede usar un modelo remoto. En ese caso, el texto de la página sale del equipo.
Preguntas frecuentes
¿Puede un despacho usar ChatGPT o Claude con documentos de clientes?
Sí, con dos condiciones: usar una cuenta empresarial cuyo proveedor no entrene sus modelos con esos datos y haber eliminado antes los identificadores. El documento sigue sujeto al secreto profesional. Sobre los tipos de cuenta, vea si es seguro pegar documentos en ChatGPT.
¿Qué modelos usan Harvey y Legora?
Harvey usa modelos de Anthropic, Google y OpenAI, como Claude Opus 4.6, GPT-5.2 y Gemini 3 Flash. De Legora no citamos modelos concretos porque no tenemos una fuente equivalente.
¿Un documento anonimizado deja de estar protegido por el secreto profesional?
No deja de estarlo. El secreto profesional cubre todo lo conocido por razón del encargo, incluidas la estrategia y las condiciones de una operación. Sin nombres, el documento sigue siendo confidencial.
¿Basta con una cuenta empresarial del proveedor de IA?
Por sí sola, no. La cuenta impide que los datos se usen para entrenar modelos, pero los nombres de los clientes siguen saliendo del despacho. Para convertir las dos medidas en una norma interna, vea cómo redactar una política de IA para un despacho pequeño.