Explora los datos
Elige variables y descubre relaciones que el informe no cuenta de forma explícita. Cada vista calcula la correlación en vivo y la traduce a una frase. Datos a nivel-organización (111 organizaciones, 13 variables compuestas).
¿Qué significa cada variable?
- Infraestructura
- Percepción de que los sistemas y el acceso a tecnología soportan el trabajo digital.
- Adaptación profesional
- Convicciones sobre el juicio humano, la supervisión de la IA y la resistencia al cambio.
- Eficiencia
- Percepción de que la tecnología aumentó la eficiencia y liberó tiempo.
- Experiencia del cliente
- Percepción de mejora en satisfacción, transparencia y expectativas del cliente.
- Impacto IA
- Beneficios percibidos de la IA (nuevos servicios, precisión, más casos), entre quienes la usan.
- Prácticas éticas
- Frecuencia con que se evalúan riesgos éticos, confidencialidad y documentación al usar IA.
- Madurez KPI
- Qué tan desarrollada está la medición con indicadores de gestión.
- Conocimiento
- Nivel autorreportado de conocimiento del equipo en gestión y tecnología.
- Digitalización %
- Porcentaje de documentos digitalizados de la organización.
- Capacitación
- Frecuencia con que se capacita al equipo en temas digitales.
- Uso herramientas
- Uso efectivo (frecuencia) de las herramientas tecnológicas contratadas.
- Uso IA
- Uso efectivo (frecuencia) de herramientas de IA, entre quienes la implementaron.
- Índice de adopción
- Puntaje global de madurez tecnológica (suma de los ingredientes anteriores).
ρ es la correlación de Spearman calculada en vivo sobre la selección. La línea de tendencia es un ajuste polinomial por mínimos cuadrados (sube el grado para pegarla más a los datos, con cuidado del sobreajuste). Correlación no implica causalidad: el estudio es transversal y autorreportado.
Cómo citar
Prince Tritto, P., Villa Berger, P., Salmon, L., Muñoz Ponce, M., & Limón González, J. B. (2026). Índice de Madurez Tecnológica en la Industria Legal: estudio piloto (datos de México, 2025). Laboratorio de Derecho e Inteligencia Artificial, Universidad Panamericana; KermaPartners; Lemontech. https://labderia.up.edu.mx/reporte-legaltech
Prince Tritto, P., Villa Berger, P., Salmon, L., Muñoz Ponce, M., Limón González, J. B.. 2026. Índice de Madurez Tecnológica en la Industria Legal: estudio piloto (datos de México, 2025). Laboratorio de Derecho e Inteligencia Artificial, Universidad Panamericana; KermaPartners; Lemontech. https://labderia.up.edu.mx/reporte-legaltech.
Prince Tritto, P., et al. Índice de Madurez Tecnológica en la Industria Legal: estudio piloto (datos de México, 2025). Laboratorio de Derecho e Inteligencia Artificial, Universidad Panamericana; KermaPartners; Lemontech, 2026, https://labderia.up.edu.mx/reporte-legaltech.
@techreport{princetritto2026legaltech, author = {Prince Tritto, Philippe and Villa Berger, Patricia and Salmon, Luciana and Muñoz Ponce, Marcela and Limón González, José Briam}, title = {Índice de Madurez Tecnológica en la Industria Legal: estudio piloto (datos de México, 2025)}, institution = {Laboratorio de Derecho e IA, Universidad Panamericana; KermaPartners; Lemontech}, year = {2026}, url = {https://labderia.up.edu.mx/reporte-legaltech} }