nº 983 - 31 de marzo de 2022
Inteligencia Artificial en el marco de procesos legales
Jesús Vicente Menoyo. Legal Project Manager & Legal Engineer. Deloitte Legal
Para afrontar este proceso de transformación es necesario incorporar un enfoque estratégico de planificación, coordinación y control en el ámbito de la gestión legal
El uso de metodologías de gestión de proyectos, procesos y tecnología para la mejora de la eficiencia empresarial es un hecho consolidado en multitud de sectores y, en la actualidad, la industria del conocimiento legal comienza a beneficiarse de las ventajas de las mismas (Legal Project Management, en adelante LPM, y Legal Process Improvement, en adelante LPI), así como de la aplicación de soluciones tecnológicas que permiten una mejor agilidad en las tareas que requieren un mayor esfuerzo por parte de abogados o asesores jurídicos.
La aplicación de metodologías en el sector legal, como la gestión de proyectos o la gestión de procesos transforman, fundamentalmente, la manera en que hasta ahora han trabajado los equipos, tanto en firmas como en asesorías.
Los despachos de abogados y asesorías llevan enfrentándose, desde hace algunos años ya, a un proceso de transformación, dada la inteligencia del sector, ante hechos ineludibles como el Tech Wreck1, crisis económicas o la intensificación de la digitalización habida cuenta la ya conocida Covid-19.
A ello debe sumarse una nueva realidad; el perfil del nuevo cliente, más tecnológico, más global, informado, con una sensibilidad relativamente alta a los precios y una necesidad de inmediatez que demanda, no sólo altos conocimientos técnicos, sino también una mayor eficiencia y valor añadido en los servicios que adquiere, ello, sin olvidar una mayor transparencia práctica.
Para afrontar este proceso de transformación es necesario incorporar un enfoque estratégico de planificación, coordinación y control en el ámbito de la gestión legal, esto es, resulta necesario incorporar la gestión de proyectos y carteras con el fin de optimizar el rendimiento y la rentabilidad de los procesos.
Si bien el LPM es una disciplina relativamente consolidada en el sector legal, el LPI es una disciplina emergente que emplea marcos de trabajo como Lean Six Sigma2, dentro del contexto legal, para mejorar la calidad, reducir costes y recursos y realizar el delivery más rápido, obteniendo mejoras sustanciales tanto en los procesos legales y administrativos involucrados en la entrega del servicio.
Ahora bien, debemos tener en cuenta que ambos marcos de trabajo, el LPM y el LPI, si bien funcionan juntos generando sinergias entre sí, tienen funcionalidades distintas. En otras palabras, mientras el LPM se aplica al trabajo basado en proyectos, con un alcance concreto, un coste y una fecha de inicio y fin, el LPI se aplica para lograr una mejora en los procesos operativos en curso3.
En mi opinión, es interesante ver cómo la mayoría de las firmas y asesorías jurídicas trabajan para implementar prácticas legales innovadoras asociadas a la gestión de sus procesos y, por extensión, de sus proyectos para complementarlas con el uso de soluciones tecnológicas los agentes virtuales, los sistemas de administración de decisiones, la analítica de textos, el procesamiento de lenguaje natural o la automatización de procesos mediante robots, las cuales tienen como base el uso de Inteligencia Artificial en el sector legal4.
El mercado de Inteligencia Artificial (IA) está escalando a velocidades vertiginosas. Acuñada en 1955 para describir una nueva subdisciplina de las ciencias de la computación, la «inteligencia artificial» incluye hoy en día una variedad de tecnologías y herramientas que, históricamente, se han empleado en multitud de sectores industriales debido a su gran variedad de aplicaciones.
En la actualidad, la industria del conocimiento y los servicios legales comienza a beneficiarse también del uso de la IA mediante el diseño de aplicaciones destinadas a atender las necesidades de gestión (Back office) como de atención al cliente (Front office).
Aplicaciones de gran utilidad en el sector legal
Si hacemos un recorrido sobre aplicaciones diseñadas mediante IA de gran utilidad en el sector legal podríamos explicar las que se mencionan a continuación.
Podríamos comenzar por la generación de lenguaje natural para la creación de textos comprensibles a partir de datos extraídos de bancos de datos que permitirían la comunicación de ideas con gran precisión y exactitud, lo cual permitiría la generación y edición de documentos jurídicos.
También encontramos agentes virtuales o chatbots, los cuales podrían servir para la atención al cliente de los despachos o para realizar filtros de consultas previas.
También, la IA permitiría desarrollar predicciones de resoluciones judiciales5 mediante machine learning y big data6, las cuales, mediante técnicas para el aprendizaje profundo, podría permitir detectar y reconocer patrones en las resoluciones judiciales determinadas por un juez, identificando ello su tendencia ideológica, por ejemplo.
Otra de las soluciones que pueden diseñarse mediante IA tiene relación directa con la identificación y clasificación de los riesgos, idóneas en los equipos de corporate compliance7, donde la combinación de IA con sistemas de gestión y normas de conducta permitiría diseñar marcos de riesgos y planes de mitigación basados en datos que permitirían una mejor toma de decisión.
No podemos hablar de IA sin hacer mención a aquellas aplicaciones orientadas a la analítica de texto y el procesamiento de lenguaje natural, lo cual facilitaría la identificación de datos no estructurados y permitiría analizar y comprender, de modo global, documentos relevantes en procesos, por ejemplo, de due diligence8 en operaciones de M&A.
Finalmente, reservo, en mi opinión, el espacio más importante para las aplicaciones más interesantes en el sector legal, la automatización de procesos mediante robots, más comúnmente conocido como RPA, por sus siglas en inglés. El uso de RPA’s permitiría automatizar tareas humanas que apoyan los procesos empresariales. Esta tecnología resulta muy útil actualmente para automatizar el diseño de contratos, generar condiciones generales de contratación o responder demandas de manera masiva9.
En resumen, hemos visto la necesidad de metodología para afrontar una nueva era en la gestión de los procesos legales y de atender las necesidades que los clientes demandan, donde entender y diseñar procesos eficientes resulta vital y para ello, la industria legal comienza a usar la tecnología para la organización del trabajo y de los proyectos (intelligent workflows, practice management) así como para la clasificación, organización, revisión y gestión de documentos, legales y no legales, físico y digital y también para el análisis de los mismos.
Debemos aceptar que la IA añade precisión al trabajo, ayuda a reducir errores e imprime una velocidad mayor para una mejor productividad en el trabajo del operador jurídico, permitiendo, además, a los profesionales del derecho atender tareas alto valor añadido para sus clientes, reducir el trabajo manual y transformar los datos en información. ■
1. Expresión informal que se produjo tras el colapso en el precio de las acciones en las industrias de alta tecnología. Para más información puede consultarse el artículo: Tech wreck 2.0 has already seen many firms lose half their value. So how bad will it get?
2. La metodología Lean Six Sigma es un marco de trabajo categorizado como ágil. Proporciona a las organizaciones herramientas para mejorar la capacidad de sus procesos de negocio. Este aumento en el rendimiento y la disminución en la variación del proceso ayudan a reducir las ineficiencias y mejora la rentabilidad, el rendimiento de los empleados y la calidad de los productos o servicios.
3. El Legal Process Design está estrechamente relacionado con LPI y utiliza las mismas herramientas y técnicas para diseñar nuevos procesos, productos y servicios.
4. Ver artículo Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies. Forbes.
5. Existen países en la UE que prohíben el uso de machine learning para la predicción de resoluciones judiciales. «France Kicks Data Scientists Out of Its Courts»
6. De manera muy genérica podríamos definir el Machine Learning como aquella disciplina que explota la capacidad de los ordenadores de aprender sin ser explícitamente programados. Por otro lado, el Big Data se refiere, básicamente, a cantidades masivas de datos digitales cuyo procesamiento resulta muy complejo para los sistemas informáticos convencionales y que requiere técnicas y sistemas especiales.
7. La práctica de Corporate Compliance consiste en el diseño de un conjunto de procedimientos y buenas prácticas adoptados por las organizaciones para identificar y clasificar los riesgos operativos y legales a los que se enfrentan y establecer mecanismos internos de prevención, gestión, control y reacción frente a los mismos.
8. Proceso que consiste en revisar profundamente la situación financiera y legal de una sociedad para evaluar su grado de cumplimiento e investigar sobre los riesgos que se pueden adquirir en relación con la compra de la misma.
9. El uso de esta tecnología suele combinarse con aquellas otras, como el Contract Lifecycle Management, que facultan la conversión de los datos en información mediante herramientas de Data Visualization.