Cuando piensas en innovadores y audaces usuarios de la tecnología transformacional como la inteligencia artificIal (AI), naturalmente piensas: abogados.
Es obvio, ¿no? Adversos al riesgo, mesurados, que cobran por hora, profesionales que comparan la palabra escrita (“Hasta ahora, no, hasta ahora!) Y dan consejos cautelosos y matizados (“No escuché tu pregunta, pero independientemente mi respuesta es: depende”).
¿Quiénes mejores para hacer uso práctico de la AI hoy en día? Para que no se pierda la ironía, la industria legal es merecidamente notoria por estar uno o más pasos detrás de sus clientes.
Sin embargo, las Firmas de abogados y los equipos jurídicos corporativos expertos han sido pioneros en el uso de la inteligencia artificial desde la última década. No hay un litigante de la nota de hoy que no ha oído hablar de Codificación Predictiva o Revisión de Tecnología Asistida.
Estos términos se refieren al uso de una máquina de aprendizaje para imitar la toma de decisiones de un abogado en el contexto del descubrimiento legal: el proceso de identificar y revisar millones de documentos para determinar cuál debe pasar al otro lado de un litigio o de una investigación. La codificación predictiva puede significar un análisis y una revisión de documentos de manera más rápida y precisa.
¿Por qué los abogados aprovechan la inteligencia artificial para la revisión de documentos?
- Big Data: La creciente cantidad y tipos de datos generados por los trabajadores – en programas de oficina, aplicaciones en la Nube, sistemas de chateo, espacios de trabajo compartidos – representan un desafío cada vez mayor para los abogados. Para ellos, todo este producto de trabajo es una evidencia potencial.
- Mayor costo: De los más de $ 200 billones de dólares invertidos en litigaciones en todos los Estados Unidos anualmente, el 70% se gasta en descubrimiento, y de 70% de ese gasto en descubrimiento se va en revisión de documentos. Así que, cualquier cosa que pueda acelerar o reducir las revisiones supone un ahorro sustancial para los clientes corporativos.
- Contenido irrelevante: A nadie le gusta revisar información irrelevante. (Imagina que te tocara leer cautelosamente todo tu correo no deseado antes de borrarlo). Descargar primero el contenido relevante hace que la revisión de los documentos sea más atractiva para los abogados, lo cual mejora su productividad y precisión.
- La necesidad de una mayor rapidez: Más del 95% de los casos civiles se resuelven, ya que la incertidumbre y los costos de un juicio se deben evitar a toda costa. Encontrar la evidencia que demuestra o refuta su responsabilidad desde el principio es clave para negociar un acuerdo favorable.
Piensa en Netflix o Pandora con esteroides.
La codificación predictiva consiste en encontrar partes de data sin estructura (un correo electrónico, una diapositiva, una carta, una nota) que son similares conceptualmente, aun cuando quizás no contengan las mismas palabras que los vuelve relevantes en primer lugar.
Los documentos que son similares en concepto, pero que utilizan un lenguaje sustancialmente diferente, pueden ser igualmente significativos tanto para litigios como investigaciones. Es por eso que la Codificación Predictiva va más allá de la búsqueda tradicional de las palabras clave booleanas.
Para habilitar la Codificación Predictiva, el sistema realiza un análisis estadístico de las co-ocurrencias de todas las palabras en cada documento ingerido, incluso a través de millones de documentos. Luego, crea modelos sofisticados en torno a una gran cantidad de documentos analizados por los abogados de acuerdo a la relevancia sobre la cuestión que se examina. Mira a través del conjunto de datos y encuentra más documentos estrechamente relacionados con esos modelos, y los sugiere a los abogados para una revisión prioritaria.
A medida que los abogados revisan los documentos sugeridos, y los etiquetan relevantes o irrelevantes, el sistema se vuelve más inteligente, refinando los modelos de documentos para obtener mejores resultados en la siguiente ronda. Con la Codificación Predictiva, los abogados pueden encontrar prácticamente todo el contenido relevante en un conjunto de datos revisando solo el 10-30% de ella, recortando semanas o meses de tediosa revisión y la aparición de pruebas críticas mucho más rápido.
¿Qué está haciendo OpenText sobre esto?:
En el 2016, OpenText adquirió a Recommind, pionera en análisis avanzado para la industria legal por más de 15 años. Con una codificación predictiva sin paralelo y otras capacidades únicas, OpenText ™ Discovery Suite ayuda a las empresas a descubrir lo que importa en sus datos, con mayor rapidez y precisión.
El 2017 está a punto de ser un año excepcional para la tecnología legal, ya que la concienciación y la experiencia sobre la Codificación Predictiva se acercan cada vez más a la masa crítica. Nuestra visión es observar el aprendizaje de la máquina utilizado para agregar valor a cada asunto, virtualmente en cada conjunto de datos.
Después de todo, ¿quién mejor para impulsar la innovación tecnológica que su venerable abogado?