Cómo uso IA en el análisis de concursos de acreedores

Un concurso de acreedores puede superar las miles de páginas si se suman el plan, las adendas, las actas de la junta de acreedores y las resoluciones del juez. Lo que decide si conviene comprar un crédito suele caber en un párrafo de uno de esos documentos. Mi trabajo es encontrar ese párrafo antes de hacer la oferta.

Soy abogado de operaciones societarias, y mi rutina siempre fue distinta de la de mis colegas de litigio: no sigo plazos procesales ni una cartera de expedientes con movimientos diarios. Analizo concursos de acreedores para apoyar decisiones de inversión, como comprar o conceder crédito y estructurar la operación. Buena parte de mi tiempo se iba en reunir información dispersa y separar lo que cambia la tesis de inversión. Fue en esa parte del trabajo donde la IA empezó a marcar la diferencia.

Tres reglas que sigo hoy:

1. Toda respuesta de la IA vuelve al documento original antes de entrar en la cuenta.
2. En lugar de pedir un resumen, pregunto qué documento define cada condición y cómo cambió.
3. Escribo mis criterios antes de delegar cualquier etapa.

Lo que necesito saber antes de comprar un crédito

Cuando evalúo la compra de un crédito en concurso de acreedores, quiero saber cuánto voy a cobrar, y cuándo. La respuesta está en el plan, que define para cada crédito:

• la clase: el grupo de acreedores en el que entra el crédito, y cada grupo tiene sus propias condiciones de pago;
• el importe reconocido: cuánto del crédito se aceptó oficialmente en el procedimiento;
• la quita: el descuento que el plan aplica sobre ese importe;
• la carencia y el plazo: cuánto tiempo pasa hasta el primer pago y en cuántas cuotas se paga;
• el índice de actualización: cómo se actualiza el importe mientras no llega el pago;
• las garantías: si todavía existe algún bien, como un inmueble, que asegura el cobro.

Lo difícil es que esa información casi nunca está en un solo lugar. Imagine un crédito ordinario ofrecido con descuento. El plan aprobado prevé pagar esa clase con una quita del 50%, en diez años. Una adenda votada meses después sube la quita al 70% y agrega dos años de carencia. Más tarde, el juez anula la cláusula que fijaba el índice de actualización. Quien lee solo el plan calcula un retorno que ya no existe.

Cómo uso Solon y Claude en el análisis

Uso dos herramientas, en momentos distintos. Solon lee el expediente entero y muestra de dónde salió cada dato. Claude, el asistente de IA de Anthropic, me ayuda a pensar la operación.

En Solon encuentro la información que busco y cruzo un documento con otro. En el ejemplo del crédito ordinario, ahí reconstruyo la secuencia: el plan, la adenda y la resolución, cada uno con la referencia del documento de donde salió.

Con esa base lista, paso a Claude y pruebo precios de adquisición, plazos e hipótesis de cobro. Veo cuánto mueve cada variable el retorno esperado. Cuando una premisa empieza a pesar en la decisión, vuelvo al expediente y confirmo de dónde salió antes de sumarla al escenario.

El departamento jurídico de Century Communities trabajó de forma parecida en una operación de M&A con 87 contratos de terrenos. El equipo usó IA para la primera lectura de los contratos y para organizar la due diligence, sin perder el acceso a los documentos de origen. Según Jarret Coleman, director jurídico de la empresa, en un estudio de caso de Thomson Reuters, una tarea que llevaba una hora pasó a llevar cinco minutos o menos.

La fuente original valida la respuesta

La primera regla que adopté fue tratar toda respuesta de la IA como punto de partida y verificar cada una en el documento original.

En un procedimiento de insolvencia leo el plan, las adendas, las actas de la junta de acreedores y las resoluciones judiciales. Un error de lectura en cualquiera de ellos pesa directo en la decisión de inversión: en el ejemplo de arriba, bastaría con pasar por alto la adenda. La IA encuentra y organiza bien la información repartida en esos documentos. Decidir qué significa para la viabilidad del caso sigue siendo trabajo mío.

Por eso solo trabajo con IA que muestre de dónde sacó cada dato. Si un dato entra en una premisa de inversión, necesito llegar al documento que lo originó, leer el pasaje en contexto y comprobar si algo cambió después.

Resumir el expediente rara vez alcanza

Con el tiempo noté que resumir documentos resolvía poco de mi problema.

En un concurso de acreedores suelo buscar un dato específico que confirme o derribe una premisa: las condiciones de pago de una clase, una garantía, un cambio en la nueva versión del plan o una resolución que afecte la estructura pensada para la operación. En expedientes largos gastaba buena parte del tiempo solo en encontrar ese dato, antes de empezar a analizarlo.

Entonces cambié las preguntas. Lado a lado, la diferencia se ve así:

Pregunta que rinde poco	Pregunta que funciona
"Resume el plan."	"¿Qué documento fija la quita de la clase de créditos ordinarios, y en qué página?"
"¿Cuáles son los riesgos de este crédito?"	"¿Alguna adenda o resolución cambió las condiciones de pago de esa clase después de aprobado el plan?"
"Explica las condiciones de pago."	"¿Qué índice actualiza este crédito hoy, y de qué documento sale esa regla?"

Las preguntas de la derecha apuntan a un documento, y por eso puedo verificar la respuesta.

Delegar exige criterios explícitos

La segunda regla fue escribir los criterios que yo aplicaba por intuición.

Para armar un escenario de inversión a partir del expediente, necesito saber qué premisas piden más atención, qué cláusulas suelen generar litigio y qué cuidados tomar en la oferta para reducir el riesgo de sucesión. También necesito reconocer cuándo un dato deja de ser rutina y pasa a exigir revisión.

Un pedido genérico como "analiza este plan" rinde poco en este trabajo. La delegación empezó a funcionar cuando le dije a la IA qué buscar, qué relacionar, qué destacar y en qué casos detenerse y llamarme.

Escribir esos criterios también cambió mi método. Hoy separo mejor tres etapas que antes se mezclaban: establecer los hechos, hacer el análisis jurídico y armar los escenarios económicos.

Qué cambió en mi rutina

La ganancia más visible fue de tiempo. Reunir información, comparar planes y hacer un primer esbozo de los escenarios ocupaba buena parte del plazo de análisis. Hoy lleva una fracción de eso.

Los grandes despachos informan el mismo efecto. Según Microsoft, Husch Blackwell, con más de veinte oficinas en Estados Unidos, ahorró 8.800 horas de abogado usando Copilot, el asistente de IA de Microsoft, para resumir reuniones, analizar documentos y redactar correspondencia. En DLA Piper, los equipos operativos y administrativos ahorraron hasta 36 horas por semana en producción de contenido y análisis de datos. Son rutinas distintas de la mía, pero allí el tiempo también salió de las tareas de lectura, resumen y redacción.

Con el tiempo que recupero, pruebo más hipótesis de cobro antes de concluir si una operación es viable. En la compra de un crédito, comparo importes de entrada, condiciones y plazos de cobro e hipótesis sobre el cumplimiento del plan antes de formarme una opinión.

Escribir los criterios fue lo que me permitió delegar la búsqueda y la organización de los documentos. El párrafo que decide la compra lo sigo leyendo yo, en el documento original. Hoy solo llego a él más rápido.

Referencias

• DLA Piper, Microsoft
• Husch Blackwell, Microsoft
• Century Communities, Thomson Reuters

Preguntas frecuentes

¿La IA sustituye el análisis del abogado en un concurso de acreedores?

No. La IA recupera y organiza información dispersa entre cientos de documentos, y la interpretación sobre lo que eso significa para la viabilidad del caso sigue siendo del abogado. La respuesta de la IA es un punto de partida que debe verificarse contra la fuente original, nunca una conclusión.

¿Qué verificar antes de adquirir un crédito en un concurso de acreedores?

Cómo será tratado el crédito en el plan: clase, importe reconocido, quita, carencia, plazo, índice de actualización y las garantías que siguen en pie. Esa información rara vez está en el mismo lugar: una condición puede nacer en el plan, cambiar en una adenda y después verse afectada por una resolución judicial.

¿Por qué no alcanza con resumir el expediente?

Porque lo que decide una tesis de inversión suele ser un punto específico, no el panorama: una condición aplicable a determinada clase, una garantía, una modificación en una nueva versión del plan. En lugar de pedir un resumen, la pregunta útil es qué documento define esa condición y cómo cambió a lo largo del procedimiento.