La era de la abogacía algorítmica

La era de la abogacía algorítmica

 

Por Horacio R. Granero

 

Durante la última década se ha hecho patente un desafío persistente: en un clima de innovación rápida y disrupción orientada por la tecnología, ¿cómo podemos reorganizar y reequipar la organización de TI para entregar las capacidades fundamentales que la empresa necesita?

 

Crecientemente hay una necesidad crítica para reorientar los equipos de tecnología alrededor del producto –en nuestro caso el asesoramiento más eficiente, y con menor costo- y los resultados del negocio, cambiando el esfuerzo y los recursos lejos de las actividades rutinarias, repetitivas, de valor bajo que dominan las energías en muchos campos. [1]

 

A comienzos de 2019 se anunciaban cuales serían las tendencias tecnológicas que marcarían el año, ciudades más inteligentes, identidad digital y redes 5G, se presagiaba la mejora en medidas de seguridad para evitar ciber ataques y optimizar el cuidado de datos para proteger la privacidad de los usuarios, pero principalmente se hablaba insistentemente en las nuevas arquitecturas de computación con sistemas con más de un tipo de procesador y circuitos integrados con aplicación específica apuntando principalmente a mejorar el procesamiento de datos, optimizar la eficiencia energética y a reducir la latencia, algo fundamental para internet de las cosas y potenciar el desarrollo de inteligencia artificial y la tan esperada llegada de la computación cuántica.

 

Los sistemas de machine learning requieren de procesamiento de grandes volúmenes de datos a toda velocidad y de la mano de estos avances también llegan nuevos desafíos, de ahí que será necesario establecer nuevas regulaciones y mecanismos de control para que no se abuse de esta tecnología para, por ejemplo, cometer fraudes.

 

La inteligencia artificial para abogados ya es una realidad en el decenio que empieza.

 

Las redes neuronales, por su parte, que emulan el funcionamiento del cerebro humano y el uso de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) permitirían resolver situaciones que antes no se podían abordar, y en este sentido se podría comenzar a entender cómo las redes neuronales de inteligencia artificial toman decisiones. [2] Así, por ejemplo la analítica de textos y procesamiento de lenguaje natural que permitirá que las máquinas entiendan, generen y manipulen textos a partir del lenguaje humano, ya sea escrito o verbal facilita la identificación de datos no estructurados así como el entendimiento estructural de enunciados y la comprensión de su significado.

 

De este modo la inteligencia artificial añade precisión al trabajo legal, es decir, ayuda a reducir errores, a ser mejores en la predicción de resultados, e imprime mayor velocidad todo lo cual se traduce en una mayor productividad del trabajo jurídico.

 

La experiencia indica que los abogados no están interesados en dedicar tiempo a realizar tareas repetitivas ni desean gastar mucho dinero en obtener datos y la experiencia demuestra que la inteligencia artificial funciona muy bien cuando se trata de analizar datos para encontrar patrones, elaborar perfiles y establecer predicciones. Las decisiones judiciales contienen, precisamente, mucha información y datos: sobre abogados, jueces, magistrados, modos de interpretación y de aplicación de las normas jurídicas, menciones a determinadas sentencias anteriores, etc.

 

Así se puede percibir la utilidad que puede tener la programación de algoritmos para crear instrucciones y reglas que permitan llevar a cabo actividades dirigidas a detectar patrones y tendencias jurisprudenciales, así como efectuar predicciones sobre casos futuros. No cabe duda que la inteligencia artificial va a cambiar severamente la forma de trabajo de los abogados.

 

A partir de ahora su día a día -cada vez más- estará compuesto por el uso de modelos predictivos que transformarán la estimación legal sobre el resultado de un caso de una hipótesis jurídica puramente especulativa a una conjetura científica y algorítmicamente testeada.

 

El abogado empezará a acostumbrarse a trabajar en un entorno de procesos legales algorítmicos. Esto significa que dedicará su tiempo, fundamentalmente, al diseño de la estrategia legal para la resolución de problemas jurídicos complejos antes que a tareas repetitivas y mecánicas.

 

Ese nuevo abogado tampoco tendrá que redactar extensos recursos de apelación tratando de convencer al magistrado de segunda instancia que revoque la sentencia del juez de primera, ya que ahora podrá predecir resultados con un alto grado de acierto y tomar decisiones mejor informadas.

 

En otras palabras, el nuevo abogado conocerá las probabilidades estadísticas de ganar un caso y también sabrá cómo aumentar dichas probabilidades.

 

Gracias a la inteligencia artificial ese abogado también podrá predecir qué normas jurídicas tendrán más probabilidad de ser violadas, por quién, por qué razones y cuándo. Dicho abogado estará familiarizado con la “mitigación matemática” de la ocurrencia de riesgos legales y, por ello, será un verdadero experto en corporate compliance.

 

Como se ha dicho, los abogados deberán estar ahora familiarizados -de una u otra forma- aparte de sus conocimientos legales que le son propios, con el mundo de la teoría Bayesiana, de los patrones secuenciales generalizados, y especialmente del modo en que estén desarrollados los algoritmos que compongan los programas a los cuales deberán acostumbrarse a utilizar como herramientas para ejercer mejor su profesión. [3]

 

La abogacía del próximo decenio será seguramente más sofisticada de lo que es hoy en día, sin duda, pero indudablemente va a ser apasionante.  

 

Citar: elDial.com - CC5EE1

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