nº 985 - 26 de mayo de 2022
Tecnología legal: del valor al retorno a través del dato
Alberto Galán Civantos. CTO de Deloitte Legal
Laura Paz Ramírez. Asociada Senior del equipo de tecnología de Deloitte Legal
No es sencillo establecer de una manera precisa ese retorno en las inversiones que se han de acometer en el proceso de transformación de cualquier despacho
Afinar automáticamente la redacción de argumentos, escrito por escrito, nos puede permitir maximizar el número de pleitos ganados
Hablar de KPI’s en el sector legal no es una novedad, ya que el uso de métricas es clave para medir el valor que se aporta, tanto en despachos de abogados como en asesorías jurídicas. Sin embargo, muchas veces estos KPI’s suelen centrarse en la mera aportación de valor en términos cualitativos, usando elementos como la excelencia o la seguridad jurídica, inherentes al propio servicio y que difícilmente permiten un cálculo fiel del retorno que cualquier inversión necesita devolver (RoI).
Fuera del ratio/hora y los costes directamente imputables a cliente, no es sencillo establecer de una manera precisa ese retorno en las inversiones que se han de acometer en el proceso de transformación de cualquier despacho. Y en tecnología menos. Por eso, es especialmente relevante tratar de poner sobre la mesa cómo las nuevas tecnologías, mucho más cercanas al negocio que al soporte, están modificando esta realidad.
Por ejemplo, para evaluar el retorno de la inversión realizada en un gestor documental, un KPI muy representativo es el de Aportación de Documentación Relevante (expresado en número de documentos). Es fácil entender que cuanto más contenido se cargue en el gestor, más valor se puede obtener de su uso. O que cuantos más documentos sean aprobados, más fiable será su contenido, que cuantas más veces se acceda a los documentos, más uso se le estará dando a la información que contiene el gestor, etc. No obstante, y aunque se pudiera calcular un número aproximado de horas que se ahorran los abogados, la mayor parte del valor que aportan las herramientas de gestión documental tradicionales sigue siendo intangible e inmensurable de manera efectiva, esto es, en términos de RoI.
Las primeras herramientas Legaltech trabajaban perfectamente en este ámbito, bien porque atacaban directamente a las horas dedicadas a un determinado asunto, bien porque generaban retornos intangibles. Un robot que siempre usa la misma plantilla ahorra tiempo y evita errores. Un gestor de expedientes potente permite, de nuevo, ahorrar horas dedicadas a la investigación, a la vez que ayuda a incrementar la calidad de los entregables simplificando y ordenando su proceso de creación. Aun siendo evidente su valor, es difícil cuantificar el retorno que ambos generan y con ello, el esfuerzo que amerita la inversión requerida.
Tras años utilizando estas tecnologías, los despachos y las asesorías jurídicas comienzan a recoger los frutos que acompañan a la sistematización y en algunos casos, la industrialización de sus servicios: los datos estructurados. Cada campo de cada plantilla que se ha ido completando en cada contrato automatizado, cada etiqueta de cada documento subido a un gestor de conocimiento, cada búsqueda, cada hito definido en un gestor de expedientes, etc., todos ellos en su conjunto han generado un vasto (y basto) conjunto de datos, que debidamente estructurados se han convertido en un elemento de gran valor para la función legal. Nuevos activos de altísimo impacto para los despachos y las AJ porque de su mano se van introduciendo nuevas aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial, IA. Y aquí está la clave, al hacer explotables los datos, pasamos del valor al retorno.
Para ir aterrizando esta idea se puede partir del caso de la revisión masiva de documentación contractual. En la actualidad, la tecnología con más arraigo, aunque tiene aún mucho camino por recorrer, es la del e-Discovery. Esto es, revisión automática de documentos mediante la que se identifican términos y conceptos jurídicos con diferentes niveles de aprendizaje y precisión. Pero si sobre esto se aplican modelos de lenguaje que reconocen patrones y/o sesgos, se podrán cuantificar de manera objetiva determinadas métricas:
– Desviación en tanto por ciento de la redacción de las cláusulas respecto de otro conjunto de cláusulas dadas.
– Definición de escalas de riesgo en función de elementos de indicadores predefinidos, tipo: que se incluyan o no determinadas salvaguardas, de la estructura del propio contrato o de la ausencia de según qué conceptos jurídicos por muy indeterminados que esto sean.
– Cruce de la base contractual con otros documentos, públicos o privados, para enriquecer el resultado del análisis de la Due Diligence.
Con estos y otros indicadores similares, se puede hacer de la Due Diligence algo más que un requerimiento de mínimos obligados y convertirla en uno de los ejes de la estrategia a la hora de decidir el alcance de la operación que la sigue, su precio o incluso su conveniencia. Esto es, se pasa de tener una herramienta valiosa que ahorra tiempo o mitiga riesgos, a tener una herramienta relevante en la propia operación mercantil y con gran impacto en el beneficio que esta tendrá para el despacho.
Análisis predictivo
Otro elemento propio de los sistemas de IA es el análisis predictivo. Sobre la base de parámetros ya conocidos se puede anticipar el resultado de un proceso siempre que se ejecute en condiciones comparables. Y esto, por ejemplo, en la redacción de según qué argumentos en el ámbito procesal tiene sentido. Ya se tiene la herramienta que gestiona las plantillas para los escritos recurrentes en la litigación masiva, pero afinar automáticamente la redacción de argumentos, escrito por escrito, nos puede permitir maximizar el número de pleitos ganados (masivos y/o singulares) y de camino se pueden identificar aquellos que deben de ser evitados. Y cuando esto sucede un Gestor Procesal se comienza a parecer a un Gestor de Carteras de Pleitos (nadie ha dicho aquí masivos) donde encontraremos métricas en términos de coste por litigio, riesgo por litigio e, incluso, parámetros abstractos como complejidad, que al final son claramente traducibles en términos de retorno. No es un ahorro operativo en una tarea. Es un nuevo cuadro de mando que plasmará en números la evolución de la estrategia procesal y es ahí donde se encuentra el RoI que ha de soportar la inversión del motor de procesamiento de lenguaje natural, que requiere este nuevo tipo de Gestor.
En resumen, se asiste con mucha ilusión y algo de incertidumbre, al advenimiento de una nueva revolución en el ecosistema Legatech de la mano de la IA, en el que la tecnología se ha de convertir en un elemento de generación de valor de negocio en base a indicadores objetivos medibles en términos de RoI, sin dejar atrás, por supuesto, todos aquellos parámetros de eficiencia o intangibles que ya venían prestando. Tiempos de cambio, sí, pero sobre todo de oportunidad. ■