Inteligencia Artificial aplicada al sector legal

Ya sabemos que la Inteligencia Artificial actual asiste y mejora la eficiencia de los procesos y la toma de decisiones, pero ¿es capaz de tomar decisiones más delicadas como las del ámbito legal? Si esto es cierto, ¿es posible que una máquina pueda encargarse ya de todo el trabajo legal existente? 

El presente artículo no trata cómo la IA se ve afectada por el sector legal en términos de regulación y ética. Concretamente, el objetivo es revisar el papel que cumple la Inteligencia Artificial apoyando al ámbito legal, detallando su grado de madurez, viabilidad y aplicaciones prácticas. Además, se revisa el proceso de adaptación de ambos sectores para conseguir lograr estar en sinergia. 

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Grado de madurez, ¿es viable aplicar la IA en el sector legal?

Sí, sin duda. Aunque, depende del contexto concreto de cada caso, ya existen infinitud de soluciones que permiten agilizar y asistir en procesos repetitivos, liberando tiempo valioso para otras tareas. De este modo, se consigue aumentar la productividad del profesional legal considerablemente y prevenir fallos producto del factor humano. 

Ya en 2016, casi el 60% de firmas inglesas planeaba o ya implementaba sus ventajas. Actualmente grandes compañías ya han adoptado en su gran mayoría algún aspecto de la IA para su día a día. Gracias a la accesibilidad y la disminución de coste de creación de estas herramientas los casos de éxito ya inundan organismos menos conocidos. 

¿Cómo es esto posible? La inmensa cantidad de información no estructurada en forma de texto generada por cualquier proceso legal es abrumadora. Muchas tareas encargadas de tratar estos datos pueden ser automatizadas. Es ahí donde entra en juego una de las ramas de la Inteligencia Artificial actualmente en auge, el procesamiento del lenguaje natural (PLN). 

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El PLN agrupa muchas técnicas distintas, pero en común, todas ellas tratan el texto como entidades numéricas, haciendo posibles operaciones complejas como para que una máquina lo “entienda” de la forma más natural posible. Esta rama de la IA cuenta ya con casi medio siglo de historia y ha sido indispensable en herramientas tan populares como Siri o Alexa.

¿En qué puede ayudar la Inteligencia Artificial actualmente?

Con la tecnología actual, la Inteligencia Artificial es capaz de: 

• Generar de documentos automatizados. Es posible crear documentos de forma instantánea de aquellos de los que se tengan bastantes ejemplos previos. Cualquier tipo de documento: jurídicos, contratos, entradas de blog, notificaciones formales, etc. Solo es necesaria una mínima revisión final. Similar, aunque en menor medida, a las propuestas de respuesta de email. Otras formas de conjugar esta capacidad permite, por ejemplo, generar texto a raíz de un corpus extenso a modo de resumen de grandes textos de forma automática. Y, sin dejar de lado una utilidad ya usada por la mayoría, podríamos incluir en esta generación de texto la traducción automática de idiomas. 

• Chatbots y asistentes. Programas de diálogo en tiempo real capaces de mantener una conversación con una persona, los cuales algunos de ellos ya han superado el test de Turing. Los chatbots interactúan mediante texto y los asistentes más avanzados incluyen reconocimiento y síntesis de voz. Los chatbots son populares en páginas web dando atención al cliente, ya que son capaces de responder a preguntas comunes como un experto. “El primer robot-abogado del mundo”, DoNotPay, es un ejemplo de caso de éxito, tratándose de una app de asistencia legal que hace uso de chatbots para consultar y gestionar pagos no deseados.

• Clasificación de documentos. La capacidad de discernir si el contenido de un texto concreto es similar a un conjunto de documentos. Las aplicaciones de esta capacidad son múltiples: conocer el tipo de autor detrás de un texto (author profiling), qué sentimiento evoca su lectura, avisos inteligentes si un texto presenta cambios, fraudes o incluso predicción analítica. Un ejemplo de este último caso es que se usó esta técnica para predecir si un asunto prosperaría o no en el TEDH. 

Cualquier combinación de estas capacidades genera soluciones de gestión documental personalizadas según la necesidad. Por ejemplo, es posible digitalizar mediante un sistema de OCR documentos manuscritos en un idioma extranjero y que otro sistema integre y traduzca tal información. Seguidamente, clasificar e indexar los textos según su tópico, autoría, o incluso si ya se tienen ejemplos previos, por la probabilidad de incumplimiento de un contrato. Finalmente, un chatbot puede usarse de interfaz para responder rápidamente a temas clave. Todo posible mediante un par de clics. 

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La Inteligencia Artificial puede encargarse del caso anterior con cualquier tipo de dato no estructurado como audio, imágenes o video. El Procesamiento del Lenguaje Natural, encargado de datos textuales, ha sido el ejemplo para ilustrar estas capacidades. 

¿Qué ventajas conseguimos con la aplicación de la IA?

Como se ha comentado al inicio, las ventajas son importantes, todas ellas se traducen en reducción de costes en mayor o menor medida: 

• Se evitan las tareas pesadas y repetitivas, liberando tiempo para dedicar a un diseño de la estrategia legal y de negociación a más alto nivel.  
• Se disminuye la intervención humana en procesos donde un error humano puede ser crítico. La eficacia de estos sistemas previene costes asociados a la corrección posterior. 
• Acceso a la información de forma más directa y veloz. Esto posibilita centrarse en datos más precisos y encontrar más rápidamente los patrones y tendencias (insights) que subyacen. Útil, por ejemplo, en eDiscovering. 
• Previsión. Esta disponibilidad directa de la información promueve un mayor control de cada variable, los procesos se perciben como deterministas y se abre la posibilidad de la predicción. 

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¿Cómo influye la Inteligencia Artificial al sector legal?

Los progresos requieren una adaptación progresiva y bien integrada. Estos cambios internos implican la creación de elementos que consideren los nuevos aspectos tecnológicos. Por ejemplo: 

1. Creación de perfiles ‘legaltech’. Salidas profesionales ya existentes pero adaptadas a las necesidades concretas del sector, son responsables de la estrategia, captación y gestión de los datos en todas sus formas. Pueden recibir nombres como: “Legal engineer”, “Content Manager” o analista de datos. 

2. Creación de nuevos tipos de negocio, el ALSP. Alternative Legal Services Providers. Empresas que ofrecen servicios legales aplicando y aprovechando al máximo las ventajas antes comentadas. Al ahorrar en tiempo y costes se permiten abarcar mayor volumen de clientes, ofreciendo servicios legales especializados, simples y apoyados en gran medida por la tecnología. 

Conclusiones sobre la Inteligencia Artificial aplicada en el sector legal

Hemos visto la viabilidad y aceptación de la IA, que es capaz de aportar desde una perspectiva PLN y qué repercusión directa supone al sector legal. 

En otro futuro post se discutirá la relación inversa. Cómo el sector legal afecta a la Inteligencia Artificial: regulaciones necesarias, responsabilidades y reflexiones éticas 

A pesar del esfuerzo que pueda suponer su aplicación, es un desacierto no considerar ninguna de las ventajas antes comentadas. La IA viene pisando fuerte y, como hemos visto, la huella que está dejando en el sector legal es considerable.

Si tienes cualquier pregunta o quieres saber cómo implementar estrategias de IA en el sector legal, puedes ponerte en contacto con nosotros. Desde nuestra empresa de Inteligencia Artificial, estaremos encantados de ayudarte.

Hasta la próxima 😊

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Autor: Javier Tauste