Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicados al Legal Tech

Sin duda este último año la Inteligencia Artificial ha supuesto un impulso para el cambio en el sector legal(generalmente automatizando tareas laboriosas y repetitivas), para la forma de prestar los servicios, para ser competitivos y para la creación de diferentes proyectos Legaltech; pero también el discurso generado en ocasiones sobre la materia ha generado una gran burbuja o “hype”.

Creo que por ello, es mejor hablar de Machine Learning una rama de la inteligencia artificial aplicada (la denominada Weak AI) que trata de lograr que las máquinas aprendan de forma automática. Este modelo de aprendizaje automático está basado en el entrenamiento de algoritmos para que, a partir de patrones obtenidos del análisis de datos, realicen predicciones perfeccionando modelos que nos ayuden a generar ideas y tomar mejores decisiones. Por tanto, cuantos más datos haya disponibles para aprender y más rico y completo sea el algoritmo, funcionará mejor.

Los algoritmos de aprendizaje se suelen clasificar entre:

 

  • Los algoritmos supervisados: ​​requieren que los seres humanos proporcionen tanto la entrada de datos (inputs) como la salida de datos deseada (outputs) para ir ajustando con precisión las predicciones durante el entrenamiento. Una vez completado el entrenamiento, el algoritmo aplicará lo aprendido a los nuevos datos. Estos algoritmos a su vez se utilizan para desarrollar modelos predictivos mediante técnicas de:
  • Clasificación para predecir respuestas discretas como si un correo debe clasificarse como spam o no, si un tumor es benigno o no, reconocimiento del habla…
  • Regresión para predecir respuestas continuas, por ejemplo, la previsión de los cambios en la temperatura o fluctuaciones de la demanda de energía o de la bolsa del mercado de valores.
  • Los algoritmos no supervisados: no necesitan ser entrenados con los datos de resultado deseados. En su lugar, utilizan un enfoque llamado aprendizaje profundo (Deep Learning) para revisar los datos y llegar a conclusiones. Se trata de crear una “red artificial de neuronas” y en lugar de enseñarle al ordenador una lista enorme de reglas para solventar un problema, le damos un modelo para que pueda evaluar ejemplos y una pequeña colección de instrucciones para modificar el modelo cuando se produzcan errores.

 

Por tanto, podemos decir que el Machine Learning está relacionado con el tratamiento de datos o Data Mining y la creación de modelos predictivos.

 

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (AI) aplicada al entorno legal no podemos olvidar el caso de ROSS,desarrollado desde la Universidad de Toronto, basado en la tecnología Watson de IBM.Desde su aparición en 2016, el servicio de ROSS está siendo contratado por importantes firmas del mundo anglosajón, como Baker&Hosteller, Cartlton Fields, Latham-Watkins…

 

El Machine Learning ha dado lugar en nuestro sector a diferentes proyectos de “Legaltech” que se basan en el uso de la tecnología y el software en los servicios legales. En este campo destaca el mapa vivo y el trabajo realizado por Jorge Morell de Legaltechies pudiendo entender englobados estos proyectos en España por tipologíaen los siguientes grupos:Software de gestión, generación de contratos y reclamaciones online, evidencias digitales y market places jurídicos.

 

En el campo del Machine Learning en España destacan, a día de hoy, las siguientes iniciativas accesibles:

 

  • Vlex Analytics:Ayuda a predecir mucho mejor los casos a través de la visión analítica de juzgados y tribunales, tanto en plazos como en probabilidades de éxito. De la misma manera consigue modelar asuntos para poder realizar estimaciones de resultados entre diferentes juzgados de un mismo partido judicial.
  • Luminance:ha revolucionado la forma de hacer due diligence ya que su tecnología de análisis de documentos lee y entiende ingentes, complejas y desorganizadas bases de datos en unas horas y presenta la totalidad de los datos analizados de forma altamente intuitiva.
  • Proces@:es un proyecto impulsado por el despacho de abogados Garrigues para robotizar la gestión de la documentación legal en los procesos judiciales con el objeto de facilitar a los abogados la recuperación de documentos de fuentes heterogéneas (texto, audio, video) asociados a un caso. Esta plataforma, que ha sido desarrollada por el Instituto de Ingeniería del Conocimiento y el grupo de investigación Audias-UAM,
  • Aranzadi Fusiónpor medio de la Inteligencia artificial, ofrece la posibilidad de reducir los tiempos de búsqueda de información aplicable a sus asuntos. A través de su motor de recomendaciones, las búsquedas efectuadas arrojan, además de los resultados propios todos aquellos contenidos que por su similitud o características pueden ser de utilidad.
  • Jurimetría (Wolters Kluwer): Permite tomar decisiones procesales de forma rápida a través de indicadores gráficos y visuales, basados en el análisis cognitivo de millones de resoluciones judiciales en función de la duración del procedimiento, del juez, línea jurisprudencial, o posibilidad de que un asunto sea o no recurrido…
  • Legal Data (Legal Innovation): Esta herramienta es capaz de predecir los resultados de litigios en función de las búsquedas y parámetros que introduzca el usuario.
  • Tirant Analytics(Tirant lo Blanc): Permite ver posibles estrategias, el porcentaje de éxito de nuestros objetivos, los criterios del Tribunal, la Sala, la Sección o el Ponente, analizar la posición contraria… y obteniendo el tanto por ciento de éxito de cada uno.

En el trabajo que hacemos los abogados, la información y su tratamiento es una de las tareas que nos llevan más tiempo, así que cuanto más rápido podamos hacerlo más tiempo podremos dedicar a desarrollar una estrategia eficaz para nuestros clientes.

La Inteligencia artificial es útil tanto para la automatización de la gestión como en determinados ámbitos de la prácticapor lo que se trata de una herramienta útil a día de hoy en rasgos generales para:

  • Tener una mayor precisión en la fijación de honorarios, ahorro de costes y proyección de trabajos. Un ejemplo de ello está en iniciativas para fijación y cálculo de precios como Clocktimizer, Legal Decoder o Brightflag.
  • Análisis predictivode resultados para el planteamiento de diferentes estrategias de actuación. Tal y como presentan las plataformas que he citado en este artículo.
  • Robotizar la gestión de la documentación legal gracias al Procesamiento del Lenguaje Natural, que permite a los abogados manejar grandes volúmenes de información (por ejemplo para litigios o procesos de due diligence). Suponiendo un gran avance en el área de gestión del conocimientoy evitando los silos departamentalespor medio de la revisión de contratos por lo que debe incorporarse en los flujos de trabajo y así ahorrar tiempo al automatizar procesos que se realizan a mano, agilizando el trabajo de etiquetado manual…
  • Escuchar y enfocar los servicios al cliente, generando incluso la prestación de servicios de forma online ytrabajando incluso sobre la detección de sentimientos o emociones en lenguaje natural añadiendo valor a los datos recogidos en los diferentes canales o con el uso de chatbots.
  • Gestión deltalento y de su diversidad con HR analytics en base a los datos internos y del mercado. Identificando, caracterizando y midiendo las interacciones entre empleados para detectar líderes ocultos, nivel de cohesión entre equipos, cuellos de botella y otras tendencias.
  • Ayudar en la toma de decisiones estrátegicasde negocio en general en base a los datos generados a nivel financiero, gobierno…

El uso de la tecnología es más probable que transforme que elimine puestos de trabajo.

Es innegable que la automatización puede implicar el fin del ejercicio de algunos abogados que prestan un servicio “commodity” en un entorno superpoblado y atomizado en el que no hay mercado para todos. Los abogados que sean capaces de implementar y sacar el máximo provecho a las tecnologías emergentes, y sepan adaptarse, no desaparecerán.

Según un artículo publicado en “Washington Law Review” de Harry Surden, los abogados deben utilizar rutinariamente el razonamiento abstracto y habilidades para resolución de conflictos en entornos de incertidumbre jurídica. Los algoritmos usados actualmente en Inteligencia Artificial son incapaces de replicar la mayoría de las capacidades intelectuales en aspectos relacionados con el razonamiento analógico, que son fundamentales en el trabajo de un abogado.

Por ahora, cuando hablamos de inteligencia artificial, no nos referimos a máquinas con conciencia propia, ni capaces de generar ni predecir emociones o sentimientos de forma autónoma. Por lo que en mi opinión, la inteligencia artificial podría llegar a desarrollar ciertas habilidades como respuesta a la necesidad de relacionarse con los seres humanos, pero en base al concepto de D. Goleman no sería propiamente inteligencia emocional mientras no exista un conocimiento consciente de las propias emociones.

Gestión del Cambio en los despachos

La inversión en la transformación digital de las firmas para ser más competitivos por medio del uso de software en general y de Inteligencia Artificial es uno de los motivos por los que a su vez lasfusiones entre despachos se están produciendo y seguirán haciéndolo durante este año para poder contar con mayores recursos. El reto estará en implementarlo en los flujos de trabajo pero sobre todo en el la apuesta cultural y el trabajo de gestión del cambio que debe llevarse a cabo con las personas que forman la firma

Me gusta decir que el software se compra, los procesos se pintan pero con las personas ninguna de estas dos cosas funcionan sino se les hace sentir parte activa de una verdadera transformación digital. Además, la incertidumbre y el desconocimiento técnico ha hecho que se vea más como una amenaza que como una oportunidad sin llegar a calar hondo en las organizaciones. Uno de los errores más habituales es pensar que estos proyectos deben desarrollarse únicamente en el departamento de IT sin entender que es necesario que intervenga y se impregne en el ADN de la cultura de la firma. Para que esto se produzca debe ser una apuesta estratégica que suponga el compromiso y en ocasiones la revisión hasta de los sistemas de compensación de los socios para asegurar la implicación en este tipo de proyectos.

 

Artículo publicado en la revista especial de transformación digital de abogacía

Recent Posts

Leave a Comment