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Aterrizando la transformación de la práctica jurídica mediante la Inteligencia Artificial

Fundador de Atomian

Tiempo de lectura: 6 min



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Aterrizando la transformación de la práctica jurídica mediante la Inteligencia Artificial

Para rellenar esos formularios se necesitan, de nuevo, recursos humanos haciendo tareas de poco valor añadido



Está sucediendo en muchos sectores de actividad, con sólidos casos de éxito y también, valga reconocerlo, resultados a menudo poco concluyentes o directamente insatisfactorios. Pero es indudable que la incorporación de la Inteligencia Artificial a la práctica jurídica será rápida o lenta, tendrá éxitos o sufrirá tropiezos, pero no tiene marcha atrás. ¿Cuáles son las claves para la implantación exitosa de la IA en la actividad jurídica? ¿Cómo se puede evitar que la IA sea un lujo reservado a los despachos más potentes y con más facturación?

Qué es en realidad la IA

Pongamos en una caja todas las cosas que los algoritmos saben hacer hoy, como por ejemplo, proponerte la ruta más rápida para hacer un trayecto en coche o la respuesta a una pregunta formulada a un asistente virtual de voz. La Inteligencia Artificial es la disciplina científica que se preocupa de crecer la caja.

¿En qué estado de evolución se halla entonces esta disciplina? Justo en este momento estamos empezando a dilucidar la esencia de tareas que hasta ahora sólo podía realizar un cerebro humano, hecho que entronca con la definición clásica de la IA: hacer que las máquinas piensen y actúen como personas.

Hechas las presentaciones, es necesario que las organizaciones esquiven un gran número de riesgos para aprovechar con éxito la potencia de los nuevos algoritmos, que empiezan a hacer tareas hasta ahora reservadas a personas.

¿En qué estado de evolución se halla entonces esta disciplina? (Foto: Economist & Jurist)

Automatización de procesos repetitivos

Un estudioso de la disciplina, Hans Moravec, investigador en robótica e Inteligencia Artificial en la Carnegie Mellon University, enunció una paradoja que hoy lleva su nombre. En una formulación muy libre, Moravec se pregunta cómo es posible que los ordenadores sean capaces de resolver trayectorias balísticas de misiles con precisión milimétrica y al mismo tiempo sean incapaces de distinguir un perro de un gato.

Hans Moravec (Foto: The Wall Street Journal)

O más focalizado en un reto de primer orden en la práctica jurídica: ¿cómo es posible que los ordenadores no entiendan el lenguaje humano? Hemos llegado a un punto de evolución en el que la práctica jurídica está bien soportada por programas de gestión que son capaces de automatizar todo un proceso que involucra la descarga, almacenamiento y mostrado de documentos, pero en el momento de extraer de estos documentos sus conceptos clave, no sólo palabras identificables sino conceptos que pueden estar expresados de incontables formas distintas, le muestran al usuario el documento y le piden que rellene un formulario porque sus algoritmos no les permiten hacer esa tarea. Por lo tanto, para rellenar esos formularios se necesitan, de nuevo, recursos humanos haciendo tareas de poco valor añadido.

Resulta que, en la práctica jurídica, esta tarea de lectura de documentos se da decenas o incluso cientos de veces por cada persona y por cada día. En volúmenes agregados, las organizaciones pueden estar leyendo manualmente miles o decenas de miles de documentos cada día.

Un despacho que haya automatizado un número de tareas que involucran lectura de documentos jurídicos, aplicando la tecnología de IA correcta, se encontrará con un tesoro tal vez inesperado

Parece entonces buena idea empezar por resolver ese reto, dado el inmenso retorno que puede representar. No es sólo el ahorro de costes que representa de forma directa, sino que es el principio de un viaje que puede culminar transformando completamente la práctica jurídica. Empezamos por la lectura de trabajos repetitivos, pero las aplicaciones a futuro pueden ser mucho más ambiciosas. Quizá pensamos que no existe tecnología que nos ahorre ese proceso, o será cara de implementar o de entrenar, pero no es así. Es cierto que muchos sistemas actuales aprenden por repetición (lo que conlleva un enorme gasto en tiempo y recursos para entrenarlos), pero algunos pocos sí entienden esos conceptos clave.

Una cultura de democratización de los datos

En realidad, sin esa capa tecnológica, lo que sucede en la práctica jurídica, que trabaja intensivamente con el lenguaje, es que el conocimiento obtenido de la lectura de documentos no trasciende del documento y de las personas que lo escribieron y lo leen, no es tratable, ni se puede extraer conocimiento de su análisis agrupado. Como hemos dicho, es un conocimiento que un ordenador, por muy potente que sea, no es capaz de desentrañar hasta que alguien le rellene el correspondiente formulario, tras una lectura manual del documento.

Pero un despacho que haya hecho los deberes y haya automatizado un número de tareas que involucran lectura de documentos jurídicos, aplicando la tecnología de IA correcta, se encontrará con un tesoro tal vez inesperado. Ahora sus servidores tienen todos esos datos en un formato computable. Ahora tienen el embrión de una base de conocimiento explotable. Pero para eso, se necesita que haya un sistema, también automatizado, de extracción de datos a través del conocimiento, y no sólo de la repetición. Una auténtica inteligencia artificial que “entienda” los conceptos clave, se encuentren donde se encuentren del documento, y aunque su redactado no sea repetitivo ni homogéneo.

Sin duda alguna acumulando millones de datos se podrán construir herramientas que faciliten su acceso. La práctica jurídica, que lleva años consultando bases de datos externas, tendrá ahora también bases de datos internas con sus propias conclusiones, su propia experiencia. Habrá llegado el momento de implantar una sólida cultura del dato en la organización. Una práctica de altísima carga heurística que muy a menudo depende de la pericia de las personas que intervienen se transformará progresivamente en una práctica soportada en datos, en registros históricos consultables de forma agregada, en conocimiento que la organización podrá ampliar, perfeccionar y reutilizar.

Acumulando millones de datos se podrán construir herramientas que faciliten su acceso

Todo ese conocimiento agregado, al alcance de la práctica jurídica a través de las correspondientes herramientas de explotación reduciendo costes y permitiendo que el profesional se centre en lo que sabe hacer, resolver problemas, y con la mayor información posible. Quizá sea buen momento para recordar las palabras de Rodney Brooks, fundador del laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, “la Inteligencia Artificial es una herramienta, no una amenaza”. La Inteligencia Artificial es una herramienta al servicio de la práctica jurídica, no un sustitutivo de la práctica jurídica en sí misma.

Rodney Brooks (Foto: Medium)

Convirtiendo los datos en conocimiento y accionamiento

Tan solo después de haber extraído todos esos datos, habiendo recogido de paso los beneficios de la automatización de procesos, y de haber implantado una sólida cultura de datos podremos acometer el siguiente reto, el reto por el que a menudo se pretende empezar según la corriente moderna de la Inteligencia Artificial: la analítica automática.

Es preciso introducir una nueva definición en el campo de estudio como es el machine learning, el aprendizaje automático. Los exitosos avances en esta disciplina concreta de la Inteligencia Artificial han llevado a la industria a ofrecer soluciones de analítica de datos entrenables, que nos han de permitir predecir comportamientos de eventos futuros en base a eventos pasados. A pesar de que el potencial del machine learning es apasionante para la comunidad, empezar por las soluciones de machine learning para introducir la Inteligencia Artificial en la práctica jurídica puede ser tan efectivo como empezar a construir un coche echando pintura metalizada al aire. En primera instancia es preciso disponer de datos de calidad, que están almacenados invariablemente en documentos, lo que nos recuerda al primer apartado. En segundo lugar, es preciso que las conclusiones predictivas del machine learning se enmarquen en una cultura del dato bien implantada en la organización, no sólo a nivel conceptual sino también proporcionando a la organización la infraestructura y las herramientas adecuadas para posibilitar que el dato, el conocimiento, esté integrado en los flujos de trabajo existentes y en las herramientas en uso. Sólo entonces el disponer de conclusiones analíticas, tanto descriptivas como predictivas, significará un apoyo decisivo en la transformación de la práctica jurídica. En el futuro, todas las horas dedicadas a tediosos trabajos administrativos sin valor, como la clasificación, extracción de datos, investigación de bases documentales, se verán sustituidos por tiempo disponible para la práctica jurídica de calidad.

La Inteligencia Artificial es una herramienta al servicio de la práctica jurídica, no un sustitutivo de la práctica jurídica en sí misma

Conclusiones

Como conclusión, podemos expresar tres requisitos para este necesario “aterrizaje” de la IA en los despachos de abogados/procuradores: excelencia operativa, gobernabilidad, explicabilidad y herramientas paquetizadas al alcance de todos:

  1. Excelencia operativa. No es suficiente con que las cosas casi funcionen, o funcionen en entornos controlados. La IA tiene que funcionar en entornos reales de alta exigencia.
  2. Explicabilidad. La Inteligencia Artificial debe ser explicable. Es un concepto que llena páginas académicas, y que se resume en que tiene que ser posible saber por qué la IA toma las decisiones que toma.
  3. Gobernabilidad. Sólo siendo explicable la IA será gobernable, esto es ser capaz de modificar su comportamiento para mejorar los mecanismos que le llevan a tomar una decisión u otra.
  4. La Inteligencia Artificial debe dejar de ser un complejo proyecto ad hoc, al alcance de pocas organizaciones. Debe estar paquetizada y disponible para herramientas más complejas y herramientas propias de organizaciones más pequeñas. En ningún caso la Inteligencia Artificial debe tener un efecto concentrador en unas pocas organizaciones que hayan dispuesto de los medios para invertir en su transformación.
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