En la Parte 1 armaste tu primer cuaderno. En la Parte 2 viste los prompts para exprimirlo. Esta tercera parte es la más importante para nosotros, porque toca dos cosas que ninguna guía linda de internet te cuenta: cómo preparar bien los documentos y, sobre todo, cómo no romper el secreto profesional en el camino.
También vamos a ver cómo encaja NotebookLM dentro de un sistema más grande, junto con Obsidian y Claude. El armado de esa arquitectura es de @abogadoaboitiz; acá lo resumo y lo adapto.
Primero: la basura entra, la basura sale
NotebookLM es tan bueno como los documentos que le das. Y el enemigo número uno es el PDF escaneado: esa foto del papel que sale en tantos expedientes. Para vos (humano) se ve igual que un texto, pero para la máquina es una imagen. Si no tiene texto adentro, la herramienta no lo puede leer bien, y peor: a veces lo lee mal y no te avisa.
Si le pedis a cualquier IA que lea un documento escaneado, tenés alto riesgo de agotar los tokens disponibles (la lectura OCR consume muchos recursos) o que directamente alucine, inventando texto donde no lo hay o en el peor de los casos, eliminando páginas completas.-
La prueba rápida: abrí el PDF e intentá seleccionar texto con el cursor. Si podés marcarlo, está listo. Si no se puede, es una imagen y hay que convertirlo. Tres formas, de la más simple a la más precisa:
- Google Drive (gratis y sin instalar nada): subí el PDF, clic derecho, “Abrir con Google Docs”. Google le aplica reconocimiento de texto automático. Funciona relativamente bien para documentos de varias páginas.
- Pedirle a Claude, Gemini o ChatGPT que lo transcriba: sirve para documentos cortos y de tipografía clara; en expedientes largos pierde consistencia. Ojo con los tokens
- PDF24 (mi recomendación): PDF 24 es una herramienta gratuita que trabaja en tu PC, no sale el documento de tu control, ya que no se sube a ninguna nube, y tiene bastantes buenos resultados, aunque es más lenta que otras opciones. Hay que visitar pdf24.org y bajar la opción “creator” para windows o tu sistema operativo.
- Adobe Acrobat Pro o herramientas dedicadas (pagas): lo mejor para documentos con sellos, tablas y foliado irregular.
La regla práctica: cuanto más limpio el texto que entra, mejor (y más barato) el resultado.
Segundo, y no negociable: el secreto profesional
Acá frenamos en serio. Todo lo que subís a NotebookLM viaja a los servidores de Google y queda alojado bajo sus términos de servicio. Eso choca de frente con el secreto profesional y con la protección de datos personales de tu cliente. No es un detalle técnico: es responsabilidad tuya.
Algunas pautas concretas:
- Anonimizá antes de subir. Reemplazá nombres reales por identificadores consistentes ([ACTOR], [DEMANDADO], [TESTIGO 1]) y borrá DNI, CUIT, domicilios y datos de contacto. Una buena forma es armar una ficha con la tabla de equivalencias y hacer buscar y reemplazar sobre el documento antes de que toque el navegador. Al terminar, buscá “DNI”, “calle”, los apellidos principales: si no aparece nada, recién ahí el archivo está listo para salir de tu computadora.
- No subas lo que no haga falta. El expediente entero rara vez es necesario para una tarea puntual.
- Cuidá la cuenta que usás. Para datos sensibles, una cuenta de Google Workspace de tu estudio da más control que un Gmail personal. Y sea cual sea, revisá la configuración de privacidad. En las cuentas pagas de Google, se puede desactivar el “entrenamiento” con los datos que uno le sube.
- El cliente decide. Si vas a procesar su información con una IA, que el cliente lo sepa y preste conformidad expresa. La transparencia con el cliente nunca está de más.
Anonimizar suena tedioso la primera vez. Después se vuelve un reflejo, como cualquier práctica profesional seria.
Tercero: NotebookLM no trabaja solo
Acá viene la idea que ordena todo. Un expediente cumple tres funciones distintas, y conviene separarlas en tres capas:
Capa 1, NotebookLM: el archivo y el buscador. Cargás todo el universo documental del caso (escritos, resoluciones, prueba, pericias, declaraciones, jurisprudencia, tus notas) en un cuaderno por expediente. NotebookLM se vuelve tu motor de búsqueda semántica: encuentra y relaciona información dispersa en miles de páginas, siempre con la cita. Acelera la lectura del expediente; no la reemplaza.
Capa 2, Obsidian: el resumen maestro. Obsidian es un editor de texto plano, gratis y que funciona sin conexión (nada sale de tu máquina). Ahí mantenés una ficha de una sola página por caso: partes, objeto, estado procesal, prueba clave, plazos próximos. Esa página, no el expediente entero, es lo que le pasás a la IA cuando le pedís que analice o redacte. Esta capa es opcional, sirve para mantener mejor el orden, pero se puede obviar.
Capa 3, Claude (o el chatbot que uses): el que analiza y redacta. Le das el resumen de una página y la tarea concreta. No necesita las mil fojas: necesita el contexto relevante. Cuando el caso avanza, actualizás la ficha en Obsidian y, si hubo prueba nueva, la sumás también a NotebookLM. Las capas se mantienen sincronizadas.
La frase que resume todo: el expediente pertenece al archivo, el contexto relevante pertenece al chat. Confundir las dos cosas es la causa número uno de malos resultados con IA jurídica. La mayoría de los problemas que los abogados le atribuyen a la IA son, en realidad, problemas de contexto.
Ejemplo concreto de uso de este flujo de trabajo
La semana pasada tuve una audiencia de vista recursiva, presencial, en la Cámara de Apelaciones Laboral. Es un juicio de unas 800 fojas en la que yo me hice parte después de la sentencia (condenatoria para mi cliente) y la apelación la había hecho mi colega anterior. Estaba atado de pies y manos. Cuando se acercaba el día de la audiencia, bajé el expediente completo de la MEV y me puse a trabajar con la IA, en este orden:
Primero, se lo subí a NotebookLM para que lo lea completo. Tardó más de 15 minutos en leer todo el texto. Le pedí un resumen extenso de todos los hechos relevantes de la causa, las posiciones de cada parte, que determinara qué había decidido el juez en tres o cuatro puntos importantes. Este resumen de NotebookLM (de unas 12 hojas) fue mi punto de partida para todo lo que venía después.
Segundo: Este resumen lo importé a Obsidian y lo fui leyendo detalladamente, modificaba algunas cosas y cuando tenía dudas, volvía a preguntarle a NLM y luego de menos de una hora, ya tenía un conocimiento acabado del expediente.
Tercero: Con el resumen ya modificado con mis anotaciones, se lo dí a Claude, junto con las actuaciones más importantes (demanda, contestación, pericias, impugnaciones, sentencia, apelación) y le puse este prompt:
Necesito que me ayudes a preparar un borrador con puntos para defender los agravios, en forma oral en este juicio, como abogado apoderado de (mi cliente) en formato DOCX. Te adjunto un informe detallado de todas las actuaciones judiciales, y las copias de las piezas más importantes del juicio (demanda, contestación, pericias, impugnaciones, sentencia, apelación) para que tengas mejor contexto. Tienes que desarrollar los agravios tal cual están punto por punto en el formulario. Si hace falta más información debes solicitarla antes de empezar a escribir.
Lo que Claude me devolvió fue una minuta muy detallada de argumentos para defender la apelación que como les dije, yo no había hecho. Digamos que hizo el 90% del trabajo con un solo prompt (y con el contenido que le dí). Luego fue un poco más de edición manual y estaba todo listo. La audiencia salió bastante bien, creo que tengo chances de lograr revertir todo o parte de la sentencia en favor mi cliente.
En definitiva: reduje un trabajo de 7-8 horas a menos de 2. Mientras la IA está pensando o leyendo, vos estás haciendo otra cosa por lo que el tiempo real de trabajo en cada caso se cuenta solo en lo que vos estás interviniendo en forma directa (ya sea dando instrucciones o controlando el resultado de lo que escribió tu IA).
Tal vez te preguntes en este punto por qué no seguí con NotebookLM y me pasé a Claude para la parte final. Probalo vos mismo, dale el mismo prompt a las dos, y decime quien trabaja mejor en este contexto.
Para cerrar la serie
Si llegaste hasta acá, ya tenés todo: armar un cuaderno (Parte 1), exprimirlo con prompts (Parte 2) y montarlo en un sistema que no pierde el contexto y que cuida los datos de tu cliente (esta parte). No hace falta que adoptes las tres capas de una; empezá por NotebookLM con documentos anonimizados y, cuando le agarres la mano, sumás Obsidian y el resto.
Lo importante es el cambio de cabeza: la IA no es magia ni es un peligro abstracto. Es una herramienta que multiplica tu trabajo si le das buen material y lo verificás, y que te mete en problemas si le tirás el expediente crudo y firmás lo que escupe.
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¿Cómo estás llevando tus expedientes con IA? Contame tu sistema escribiéndome a nododelta@gmail.com.
