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Es un hecho público y notorio que la inteligencia artificial (IA) está de moda. Diariamente se lee en las redes sociales artículos, reseñas y comentarios sobre sus herramientas, técnicas y aplicaciones en diversos sectores e industrias (diagnóstico médico, finanzas, milicia, juegos, marketing online, etc.). Se organizan cada vez más foros de debate, académicos y profesionales, para hablar sobre los usos de la IA y sus ventajas.

En el sector legal se empiezan a ver vendedores especializados de productos jurídicos que proclaman las bondades de la IA en los colegios de abogados, consultores que anticipan la pronta llegada de los “abogados-robot”, letrados preocupados por la posibilidad de perder sus empleos o reducir sus ingresos debido a la incorporación de las máquinas en sus despachos, y consumidores de servicios jurídicos dispuestos a contratar a “ciberabogados”.

Todo este bombardeo informativo dificulta distinguir lo anecdótico de lo esencial, en materia de inteligencia artificial. La cuestión se complica aún más para aquéllos profesionales del derecho que no están familiarizados con su terminología técnica, y para quiénes desconocen ejemplos reales de cómo se viene utilizando la IA en el sector legal y los beneficios que viene reportando a las firmas.

1. Robotiuris: el evento español sobre inteligencia artificial en el sector legal

Recientemente fui invitado a Robotiuris 2017 para hablar sobre cómo la inteligencia artificial está transformando el sector legal, junto con un destacado panel de expertos (un buen resumen del evento aquí). Durante mi intervención hablé sobre la sensibilidad que existe en nuestro sector para utilizar las nuevas tecnologías con el fin de aprovechar sus ventajas, y me referí a las aplicaciones concretas de la IA en el “back office” de los despachos de abogados.

Quedó en el tintero mencionar casos concretos de uso de la IA en el back office de los despachos, referirme al uso de la IA como soporte en la creación y rediseño de nuevos servicios legales por parte de las firmas, y hablar sobre los algoritmos predictivos de resultados judiciales orientados a ayudar a los abogados a diseñar mejores estrategias procesales. En las siguientes líneas comparto contigo mis reflexiones personales sobre todas estas cuestiones.

2. ¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es una de las ramas de la informática. El término fue usado por primera vez el año 1956 en una reunión celebrada dicho año en Dartmouth College, Estados Unidos de Norteamérica, en la que participaron los que más tarde serían los principales investigadores de esa disciplina científica: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon.

Existen varias definiciones de inteligencia artificial. Para lo que nos interesa en este post quédate con la idea siguiente: “la IA se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «aprender» y «resolver problemas»”.

Con el imparable avance de la potencia de los ordenadores ha comenzado un nuevo renacimiento de la inteligencia artificial. Pero lo cierto es que las máquinas todavía no pueden rivalizar con la inteligencia humana. Y la razón de ello se debe a dos problemas básicos irresueltos actualmente, según explica magníficamente Michio Kaku:

1. Reconocimiento e identificación objetos: los robots no ven una silla como la vemos nosotros, sino que ven una silla como un batiburrillo de líneas y puntos, pero no pueden identificar fácilmente su “condición de silla”: el robot realiza billones de cálculos, descompone objetos que ve en píxeles y después intenta encontrar una “coincidencia” con la información que tiene en su base de datos, con una de las miles de imágenes almacenadas en su memoria.
2. Sentido común: los robots no comprenden hechos sencillos del mundo físico y biológico como las leyes de la naturaleza y la causalidad. Por ejemplo, un robot no puede comprender algo que nos resulta evidente por sí mismo como “los padres son más viejos que sus hijos”, o “el tiempo bochornoso es incómodo”. ¿Cómo se ha progresado hasta la fecha en este sentido? Traduciendo este tipo de información a lógica matemática. No obstante, se ha estimado que para catalogar el sentido común de un niño de 4 años se necesitarían cientos de millones de líneas de código informático. Esto explica también porque los robots -hoy en día- no tienen consciencia de sí mismos.

Se sabe que el cerebro humano no es un ordenador digital sino un tipo de red nerviosa muy sofisticada. Las redes nerviosas tienen que aprender de la manera difícil, tropezando con cosas y cometiendo errores. Los robots, más bien, operan y funcionan como enormes grabadoras. En cualquier caso, los científicos vienen trabajando intensamente para superar tales problemas y algún día probablemente lo conseguirán.

Aplicaciones de la IA (fuente: web de Forrester Research, Inc.)

3. Herramientas tecnológicas de la IA que pueden ser utilizadas en el sector legal

En el informe de TechRada sobre inteligencia artificial publicado en Forrester se mencionan un grupo de tecnologías de inteligencia artificial que llegarán a ser muy populares a partir del año 2017. Basado en dicho informe, a continuación, listo 9 tecnologías de IA que, en mi opinión, serán muy útiles en el sector legal y por tanto utilizadas por la legaltech:

1) Generación de lenguaje natural (Natural Language Generation)

Consiste en crear texto comprensible para los humanos a partir de datos obtenidos por los ordenadores lo que permite una comunicación de ideas con gran precisión y exactitud entre las máquinas y las personas.

En el sector legal, por ejemplo, esta tecnología se puede usar para la generación y edición de documentos jurídicos con apartados definidos (artículos legales para un blog y elaboración de contratos automatizados) basándose en la entrada de un conjunto de documentos procedentes de internet; también puede utilizarse en los servicios online de atención al cliente.

2) Reconocimiento de voz (Speech Recognition)

Transcribe y transforma el lenguaje humano en un formato útil para los ordenadores y las aplicaciones informáticas. Actualmente esta tecnología se utiliza en sistemas interactivos de respuesta de voz y en aplicaciones móviles.  Los asistentes digitales Siri, Cortana y Alexa -que pueden responder miles de preguntas- la utilizan. En el sector legal, por ejemplo, se pueden crear específicos asistentes digitales que respondan cuestiones legales simples y repetitivas.

3) Agentes virtuales (Virtual Agents)

Un agente virtual es un programa informático capaz de interactuar con humanos. El ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots.

En el sector legal, por ejemplo, se pueden usar como soporte a los servicios de atención al cliente de los despachos o también para responder determinado tipo de preguntas jurídicas estándares.

4) Aprendizaje automático (Machine learning) 

Hoy en día los ordenadores pueden aprender. El aprendizaje automático desarrolla técnicas que, precisamente, permiten a los ordenadores poder aprender tanto, de modo supervisado, como no supervisado. Para ello el aprendizaje automático se vale de algoritmos que detectan patrones y tendencias, de APIs (interfases de programación de aplicaciones), y de herramientas de desarrollo, entrenamiento, procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data.

En el sector legal, por ejemplo, esta tecnología puede ser utilizada para realizar predicciones de resultados judiciales a partir del análisis y la clasificación de miles o millones de sentencias.

5) Sistemas de administración de decisiones (Decision Managment)

Ya es posible insertar normas de conducta y lógica a los sistemas de inteligencia artificial a fin de ayudar a las empresas a adoptar decisiones mejor informadas. La combinación de la IA con los sistemas de gestión de decisiones facilita la identificación de riesgos, impone rapidez en la toma de acuerdos, y facilita su automatización.

En el sector legal, por ejemplo, esta tecnología podría utilizarse en el “corporate compliance” puesto que podría ayudar a detectar el fraude en la adopción de las decisiones de los administradores de sociedades.

6) Aprendizaje profundo (Deep learning)

Se trata de un tipo especial de machine learning que se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizan para procesar datos y crear patrones que utilizará en la toma de decisiones. Mientras que los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de creciente complejidad y abstracción. Se considera un modo de automatizar el análisis predictivo.

En el sector legal, por ejemplo, el deep learning puede ayudar a detectar y reconocer patrones en las resoluciones judiciales dictadas por un determinado juez y así identificar su tendencia ideológica (si es pro operario o pro empleador, por ejemplo).

7. Biométrica (Biometrics)

Esta tecnología incorpora la identificación, la medición y el análisis de las características físicas y el comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre los humanos y las máquinas. Incluye el reconocimiento de imagen y del tacto, de la voz y del lenguaje corporal.

En el sector legal, por ejemplo, esta tecnología podría utilizarse para mejorar los procesos de identificación digital y firma electrónica en el marco de los servicios ofrecidos por los prestadores de servicios electrónicos de confianza.

8) Automatización de procesos robóticos (Robotic Process Automation)   

Uso de scripts y otros métodos con el fin de imitar y automatizar tareas humanas que apoyen procesos empresariales. Tecnología utilizada en los casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso.  En el sector legal, por ejemplo, esta tecnología puede ser útil para automatizar el diseño de contratos en masa, específicamente, la elaboración de condiciones generales de la contratación.

9) Analítica de textos y procesamiento de lenguaje natural (Text Analytics / Natural Language Processing)

Permite 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 y entonación.

En el sector legal, por ejemplo, esta herramienta puede resultar útil para escanear, analizar y comprender de modo global documentos relevantes en procesos de due diligence de operaciones de fusiones y adquisiciones de empresas; también para la elaboración de aparatos que graben y transcriban declaraciones de testigos en un juicio.

Usos de la IA en el sector legal (fuente: web de LawGeex)

4. Aplicaciones de la IA en el “back office” de las firmas de abogados

Visto lo anterior toca referirme a cómo se está utilizando, hoy en día, la IA en las actividades de apoyo y las tareas destinadas a la gestión del despacho -es decir, aquellas donde no hay contacto directo con los clientes- tales como, organización del trabajo y de los proyectos (intelligent workflows, practice management); clasificación, organización, revisión y gestión de documentos legales y no-legales, físicos y digitales (document management, due dilligence, e-discovery); análisis de documentos jurídicos (data analytics, legal research); y gestión del conocimiento (knowledge management).

Conviene tener presente las siguientes cuatro cuestiones esenciales sobre la aplicación de la IA en el “back office” del despacho:

• La IA 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. La tecnología puede asignar a los “robots” las tareas aburridas, repetitivas, sucias o peligrosas que los letrados no desean realizar.
• La IA realizará trabajo manual ya que hará la mayor del trabajo legal que, posteriormente, un humano (el abogado) revisará y aprobará antes de su presentación al cliente. Esta actividad conjunta es la que Sebastiaan Bos llama “colaboración cognitiva” (los humanos y las máquinas trabajan “juntos”). Téngase en cuenta que la “colaboración cognitiva” genera consecuencias importantes en la práctica legal: (i) afectará la noción de “hora facturable” del abogado (ahora éste podrá obtener -al menos- el mismo resultado que obtenía antes solo que con menos horas de trabajo y dedicación); y (ii) los abogados tendrán que considerar la posibilidad que las máquinas puedan errar y, como consecuencia de ello, afectar el resultado final de su trabajo, de cara a los clientes; las máquinas no responderán ante los clientes por sus fallos aunque el fabricante de ellas podría responder frente al despacho por los daños causados a aquellos.
• Los robots no pueden resolver los problemas morales creados por los humanos. Por eso los abogados responderemos ante los clientes por el uso de algoritmos sesgados que les puedan perjudicar.

Dicho lo anterior toca poner ejemplos reales. En el campo de la clasificación y revisión de documentos legales cabe mencionar, por ejemplo, a Luminance y eBrevia cuyos programas informáticos permiten leer y comprender contratos y otros documentos jurídicos redactados en varios idiomas, ​​y encontrar información significativa y anomalías en los procesos de due diligence de operaciones de fusiones y adquisiciones de empresas.

En el campo de la gestión de contratos puede mencionarse también a eBrevia que analiza cláusulas de contratos de arrendamiento y extrae información relevante de las mismas (identifica y recuerda fechas de vencimiento de plazos, precios, etc.) con el fin de garantizar que las obligaciones contractuales se cumplan.

En el campo de la organización del trabajo y los proyectos cabe mencionar, por ejemplo, a Cicayda, una compañía que ofrece un software basado en la nube que permite la administración, el  procesamiento, la revisión, la búsqueda y el análisis de textos digitales (lo que se conoce como eDiscovery en el sistema de common law).

En el campo de la gestión del conocimiento un caso digno de mencionar es el de Intllex que ayuda a construir un banco de conocimiento en los despachos de abogados para lo cual almacena y organiza todo el capital intelectual de las firmas con el fin de que cada uno de sus abogados aproveche las experiencias y conocimientos de todos los demás miembros del despacho.

5. Aplicaciones de la IA en el “front office” de las firmas de abogados

Me refiero ahora al uso de la IA como soporte en la creación y rediseño de nuevos productos o servicios legales por parte de los despachos de abogados. La IA puede ayudar en la interacción con el usuario para poder prestar servicios sin intervención humana en aspectos muy concretos y delimitados.

Por ello, en el “front office”, la interacción con el cliente es la clave. Se trata de una de las áreas que más posibilidades ofrece a los bufetes de abogados para distinguirse de la competencia. A la vez, en comparación con la aplicación de la IA en el “back office” que va camino a la normalización tecnológica, se trata de un área poco explorada y como mucho potencial.

Pese a que ninguna de estas empresa es un despacho de abogados DoNotPay y Lee & Ally representan buenos ejemplos de uso de la IA para satisfacer directamente necesidades de los clientes.

DoNoPay es la primera plataforma online en utilizar #chatbots (un “online robot lawyer”) para ofrecer ayuda legal a las personas físicas afectadas con multas de tráfico. Actualmente ofrece un servicio de asistencia jurídica gratuita a las personas sin hogar y a los refugiados que buscan asilo en los Estados Unidos, Canadá, y Reino Unido. Por otro lado, Lee & Ally ofrece una experiencia interactiva con el usuario donde un asistente digital le ofrece orientación legal directamente y desde su plataforma, como parte de una conversación natural.

6. Aplicación de algoritmos de programación predictivos de resultados judiciales

La IA 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.

Entonces, se puede percibir la utilidad que puede tener la programación de algoritmos de machine learning 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.

Como ejemplos de aplicación de la IA para crear algoritmos predictivos de resultados judiciales puedo mencionar el caso de Blue J Legal, empresa dedicada a descubrir e identificar patrones ocultos de la jurisprudencia en materia fiscal y laboral y, a partir de ellos, efectuar predicciones sobre como los tribunales resolverán cuestiones conflictivas basadas en escenarios fácticos determinados. Otro caso es Lex Machina, plataforma que extrae información relevante y estratégica sobre los litigios (el asunto, los jueces, los abogados y las partes) para predecir los comportamientos y resultados que producirán las estrategias procesales adoptadas por los abogados con el fin de que puedan ganar sus casos y cerrar negocios.

Otros casos interesantes son Premonition y LegalOptics. Ambas empresas averiguan qué abogados ganan sus juicios, ante qué jueces y sobre qué asuntos. Estas herramientas ayudan a que la contratación de un abogado no se base en opiniones y anécdotas o en lo dicho por directorios de abogados con evaluaciones por pares amañadas, sino en evidencia empírica y en datos objetivos extraídos del historial de los tribunales de justicia. Ambas funcionan, de momento, únicamente en los Estados Unidos de Norteamérica.

7. La era de la abogacía algorítmica

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 testada.

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.

Ya no pasará más horas investigando y buscando jurisprudencia en la biblioteca -en realidad ya no lo hacía desde que aparecieron las bases de datos de jurisprudencia- puesto que ahora posee herramientas tecnológicas de investigación y análisis que no solo le proporcionarán una lista de cientos de “casos” que ya no tendrá que leer y comprender como casos “aislados” sino como partes de un todo integrado donde podrá ver patrones y tendencias (“insights”).

Te recomiendo leer este post sobre el valor añadido que ofrecen hoy en día las bases de datos jurídicas, escrito conjuntamente con José María Fernández Comas.

Ese abogado no necesitará leer expedientes judiciales completos porque una serie de algoritmos y la tecnología del machine learning podrán leerlos y procesarlos en segundos ofreciéndole las “claves” que necesita para entender el problema. Ahora podrá revisar un documento de mil páginas en minutos y gracias al uso de la inteligencia artificial podrá dirigirse a los datos precisos y adoptar decisiones adecuadas.

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. Ello le permitirá ir al grano en sus escritos y así evitar marear al juzgador.

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

Por otro lado, ese abogado usará reconocimiento de patrones para la negociación, el diseño y la interpretación de contratos y demás transacciones legales lo que le ayudará a gestionar mejor sus operaciones mercantiles. Dicho letrado podrá predecir también cuándo una parte tiene más probabilidades de incumplir un contrato y adivinar el tipo de incumplimiento. Antes que ser un escribano glorificado, un redactor impecable y un traficante de papel muy bien pagado, el nuevo abogado de empresas será ante todo un estratega de alto nivel.

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 ha dicho un especialista en machine learning, los abogados estarán familiarizados -de una u otra forma- con el mundo de la Teoría Bayesiana, de los patrones secuenciales generalizados, de los algoritmos y de la Informática. La abogacía será más sofisticada de lo que es hoy en día. Amigos, no nos vamos a aburrir.

Paralelamente a todo lo anterior ese nuevo abogado participará en la creación de conocimiento legal “embebido” a través del diseño de “smart contracts”  donde hay que incrustar conocimiento e información legal directamente en los desarrollos de software y hardware. Se trata de incluir código de programación y algoritmos legales en aplicaciones y programas informáticos. Sobre esto último no digo más porque es harina de otro costal y será materia de un futuro post.

8. Colofón

Se sabe que el crecimiento de la productividad en el sector de los servicios legales se duplicará para el año 2038 debido a la automatización y a la adopción de la IA, según un reciente informe de la Law Society de Inglaterra y Gales. Una evidencia de cómo IA y la automatización transformarán el sector legal.

Según dicho informe, el uso de la inteligencia artificial y la automatización pondrán en riesgo “1 de cada 5 empleos de servicios legales”, lo que equivale a 67,000 menos de puestos de trabajo en nuestro sector para el año 2038 (dentro de una generación). Esto podría conducir a un 20% menos de empleos, No obstante, se espera que esto se vea compensado por la creciente demanda de servicios legales.

Cierro este post con la siguiente pregunta: ¿estás preparado para lo que se viene?