Big data para abogados
el derecho como dato
Para los abogados que despliegan los sistemas que soportan los nuevos casos, la nueva legislación y las nuevas sentencias, ha supuesto aprovechar la digitalización de los datos existentes y una gran cantidad de nuevos datos capturados. Pero hay una trampa. Aunque estos gigantescos conjuntos de datos están ahora más disponibles, todavía no se han vuelto más fáciles de acceder para los abogados, ni de gestionar. De hecho, la innovación en la forma en que los abogados tratan de utilizar todos esos datos para sacar el máximo provecho ha sido sorprendentemente lenta. Este problema del Big Data es un reto cada vez mayor para los abogados de todo el mundo.
Como apoyo adicional, existe un sistema único de visualización de datos que permite ver una sola sentencia en el contexto de todos los demás casos en los que se ha hecho referencia. Así, el profesional puede ver instantáneamente qué otros casos han discutido el caso actual, así como la relevancia de esos otros casos por fecha e influencia entre ellos.
ciencia de los datos y derecho
Por ejemplo, el Tribunal Supremo de Wisconsin ha avalado recientemente el uso de algoritmos en las decisiones sobre sentencias penales. Aunque estos algoritmos representan un uso temprano de la IA primitiva, abren la puerta al uso de sistemas de IA más sofisticados en el proceso de imposición de penas. Se están desarrollando varias herramientas de resolución de conflictos en línea para eludir el proceso judicial.
Por ejemplo, la codificación predictiva es una técnica del TAR que puede utilizarse para entrenar a un ordenador para que reconozca los documentos pertinentes, empezando por un “conjunto de semillas” de documentos junto con la retroalimentación humana. La máquina entrenada puede entonces revisar un gran número de documentos con gran rapidez y precisión, yendo más allá de las palabras individuales para centrarse en el lenguaje general y el contexto de cada documento. Numerosos bufetes de abogados de todo el mundo utilizan ya productos TAR por su eficacia y precisión.
Muchas empresas tecnológicas y bufetes de abogados se están asociando para crear programas que puedan ayudar en áreas de práctica específicas, como las transacciones, la diligencia debida, el sector inmobiliario, la quiebra y la investigación y preparación de litigios.
ciencia de los datos de la tecnología jurídica
Para los abogados que despliegan los sistemas que soportan los nuevos casos, la nueva legislación y las nuevas sentencias, ha supuesto aprovechar la digitalización de los datos existentes y una gran cantidad de nuevos datos capturados. Pero hay una trampa. Aunque estos gigantescos conjuntos de datos están ahora más disponibles, todavía no se han vuelto más fáciles de acceder para los abogados, ni de gestionar. De hecho, la innovación en la forma en que los abogados tratan de utilizar todos esos datos para sacar el máximo provecho ha sido sorprendentemente lenta. Este problema del Big Data es un reto cada vez mayor para los abogados de todo el mundo.
Como apoyo adicional, existe un sistema único de visualización de datos que permite ver una sola sentencia en el contexto de todos los demás casos en los que se ha hecho referencia. Así, el profesional puede ver instantáneamente qué otros casos han discutido el caso actual, así como la relevancia de esos otros casos por fecha e influencia entre ellos.
tecnología legal
Anne Tucker no trabaja, asesora, posee acciones ni recibe financiación de ninguna empresa u organización que pueda beneficiarse de este artículo, y no ha revelado ninguna afiliación relevante más allá de su nombramiento académico.
Supongamos que una empresa quiere prever qué quejas de los empleados conducen a demandas. Históricamente, la empresa podría asignar a un equipo de analistas y abogados para que revisen los registros de quejas, los expedientes de personal y los documentos judiciales, en busca de algún patrón que pueda señalar el riesgo de litigio. Este minucioso proceso puede durar meses y requerir un ejército de personas para procesar miles de páginas de texto.
Tratar esta tarea como un problema de ciencia de datos mejora drásticamente la velocidad y la eficiencia. Un algoritmo podría extraer el texto clave en masa y reunirlo para su análisis. El tiempo y la atención de los humanos se dedicarían entonces sólo a la información relevante. Se eliminaría el laborioso proceso de búsqueda.
La nueva generación de herramientas de análisis puede hacer algo más que reducir las horas de trabajo. Técnicas como el aprendizaje automático -un tipo de inteligencia artificial en el que los ordenadores pueden aprender recursivamente a partir de un conjunto de ejemplos sin ser programados explícitamente para ello- pueden permitir el descubrimiento de nuevos patrones que están fuera del alcance del análisis manual. Por ejemplo, en el caso anterior, un algoritmo podría predecir si una determinada queja de un empleado acabará en una demanda.