Los presupuestos tecnológicos de la firma de abogados están aumentando en un 53% Ahora, AI permite predicciones mucho más exhaustivas (y probablemente precisas) basadas en conjuntos de datos más grandes
La necesidad de incorporar la Inteligencia Artificial (AI) en los despachos americanos es cada vez mayor y ya se refleja en sus presupuestos.
Mientras que los gastos generales han aumentado un promedio de 2.1% en una base de 12 meses consecutivos, la tecnología fue una de las categorías de gastos de mayor crecimiento, aumentando en un 3.9% durante ese tiempo. Y no se detiene allí. Los presupuestos tecnológicos de la firma de abogados están aumentando en un 53% de acuerdo con la Encuesta de compras de tecnología de ILTA /InsideLegal 2016.
Como muestran los ejemplos, extraídos de un estudio realizado por Thomson Reuters en Estados Unidos, que vamos a ver seguidamente. La AI tiende a ser aplicable en casos donde hay preguntas estándar y frecuentemente recurrentes que necesitan ser respondidas, emparejadas con conjuntos de datos significativos que puedan contener esas respuestas.
Investigación legal: "¿Cuál es el estatuto de limitaciones de X en el estado Y?"
Podemos reducir algunas preguntas de investigación legal a preguntas bastante bien definidas con respuestas específicas. Las plataformas de investigación legal han agregado estas funciones de respuesta a preguntas a sus capacidades donde los datos lo respaldan. Esta es una forma de aprovechar la inteligencia artificial para mejorar los resultados de la investigación. En lugar de recuperar una lista de documentos que podrían responder la pregunta, estos sistemas están devolviendo conjuntos de respuestas más concretos que admiten los datos.
Estrategia de litigio:"¿Cuáles son mis posibilidades de éxito con esta moción ante este juez?"
Los expedientes judiciales contienen datos sobre eventos y resultados en litigios: cada archivo, moción y resolución se registra allí. Antes de que aparecieran los análisis avanzados y la inteligencia artificial, la predicción de cómo un juez podría dictaminar sobre una moción, por ejemplo, generalmente dependía de la experiencia personal o institucional de un abogado o firma.
Ahora, AI permite predicciones mucho más exhaustivas (y probablemente precisas) basadas en conjuntos de datos más grandes. Esto es gracias a la capacidad de la AI para disputar el conocimiento más allá del alcance de la experiencia de un abogado.
Uno de los desafíos en este campo, es que los datos de los expedientes judiciales requieren una gran cantidad de limpieza. Por ejemplo, existen diferencias e incoherencias entre los tribunales e incluso dentro del mismo tribunal. Limpiar esos datos es una gran parte del valor que los editores legales de Thomson Reuters ponen sobre la mesa. La antigua regla de "basura adentro, basura fuera" es especialmente importante en la AI, donde los datos subyacentes pueden ser invisibles para el usuario final. Por lo tanto, un requisito previo para las aplicaciones de IA es la información procesada confiable que ha sido optimizada por personas con experiencia en el sector legal.
Ediscovery: "¿Cuál de estos dos millones de documentos probablemente responda a la solicitud de descubrimiento?"
Ediscovery es el campo de la práctica legal donde las técnicas de inteligencia artificial han obtenido la mayor atracción. Debido a que las operaciones comerciales se están volviendo digitales en general, las organizaciones de hoy generan volúmenes de datos en crecimiento exponencial, la mayoría de los cuales son datos no estructurados o semiestructurados en forma de correo electrónico, notas y documentos escritos, hojas de cálculo, calendarios, etc.
El volumen y la variedad de esos datos hacen que la revisión humana completa sea casi imposible en casos de litigios grandes, por no mencionar agotadoras y poco atractivas. Afortunadamente, las máquinas pueden tomar el relevo, y el aprendizaje automático puede ayudar a "enseñar" al software de revisión de documentos a predecir si un documento concreto es probable que responda a una solicitud determinada. Y, a menudo, puede hacerlo de manera más precisa y económica que mediante la revisión humana.
Aun así, la experiencia humana es indispensable para las fases del proceso de descubrimiento que requieren juicio y experiencia, donde los abogados capacitados pueden agregar el mayor valor.
Servicios legales en línea: Ayuda de autoservicio con preguntas legales; "¿Es esta persona un empleado o un contratista?"
Ciertas preguntas legales se repiten con frecuencia. Junto con fuentes de datos suficientemente bien definidas, pueden integrarse en sistemas automatizados orientados al cliente que entreguen respuestas.
Dichos servicios se basan en los llamados sistemas expertos, que incorporan el conocimiento legal en árboles de decisión formales que pueden incluir cálculos, ponderación de factores y otras técnicas. Los clientes responden a una serie de preguntas sobre su situación real, y el sistema responde con una respuesta definitiva o, cuando corresponde, sugiere una nueva consulta con un abogado humano.
Usted ve que este servicio legal en línea se aplica en campos tan complejos como las regulaciones de privacidad de datos, o tan simples como los chatbots orientados al consumidor que se usan para cuestionar las multas de estacionamiento. Muchos bufetes de abogados están invirtiendo en este tipo de inteligencia de cambio de clientes, pero también se está empleando en servicios ofrecidos por otros tipos de organizaciones: proveedores de chatbot, organizaciones de servicios legales, tribunales y otras entidades gubernamentales.
Revisión del contrato: "¿Qué riesgos u oportunidades se encuentran en estos miles de contratos?"
Otra aplicación en la que los abogados deben llevar a cabo una revisión a gran escala de conjuntos de documentos es en el análisis de contratos, en particular para las revisiones de diligencia debida en grandes fusiones y adquisiciones. Los abogados analizan el contenido de grandes volúmenes de contratos que tiene el objetivo de la adquisición para encontrar el valor total del contrato, los riesgos ocultos y más.
El aprendizaje automático está demostrando ser muy útil en estos contextos. Los contratos son "semiestructurados"; son documentos basados en texto, no filas y columnas de datos, pero sí comparten ciertas cláusulas y términos comunes que ayudan a las computadoras a identificar cláusulas específicas y posibles valores atípicos. Algunos productos también comparan ciertos términos contractuales con bases de datos de contratos disponibles públicamente para determinar si una disposición particular es "de mercado".
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