Impacto de la Inteligencia Artificial en la profesión jurídica

DIEGO FLORES OLEA¹

SUMARIO: I. Introducción al contexto digital. II. Cambios en el mercado legal. III. ¿Cómo puede reaccionar mi firma? IV. Conclusión e ideas principales.

Resumen. El propósito del presente artículo es destacar la importancia de incluir los últimos avances y buenas prácticas de la ingeniería legal en el kit de herramientas de todo abogado y firma que quiera prepararse para enfrentar los cambios que la revolución digital producirá en el mercado legal. El autor inicia introduciendo los conceptos tecnológicos que están cambiando la vida como la conocemos tanto dentro como fuera de la profesión jurídica, continúa explorando cómo estas nuevas tecnologías están erosionando el ecosistema legal, y finaliza exponiendo los beneficios que están experimentando aquellos abogados y firmas que ya hacen equipo con tecnología.

Palabras clave: Ingeniero legal, tecnología legal, Inteligencia Artificial, automatización.

Abstract. The purpose of this article is to highlight the importance of including the latest advances and good practices in legal engineering in the toolset of every lawyer and law firm that wants to be prepared to face the changes that the digital revolution will produce in the legal market. The author begins by introducing the technological concepts that are changing life as we know it both within and outside the legal profession, and continues to explore how these new technologies are eroding the legal ecosystem, to finalize by exposing the benefits that those lawyers and law firms that already team up with technology are experiencing.

Keywords: Legal engineer, legal technology, Artificial Intelligence, automation.

I ] Introducción al contexto digital

En este mundo revolucionado por la digitalización y agitado por el constante cambio, la mayoría de las industrias se ven obligadas a innovar y hacer equipo con la tecnología para ofrecer productos o servicios a menor costo y mejor calidad. La profesión jurídica no es la excepción, por lo que en ese contexto nace el campo conocido como legal-tech que, aunque lleva algunos años sonando entre abogados, la mayoría de estos siguen sin hacer uso de la tecnología más allá de Word, Outlook y recientemente Zoom y algunos equipos Microsoft Teams ya que la crisis sanitaria por el Covid-19 no dio alternativa. En este ensayo se iniciará explicando los conceptos tecnológicos que están cambiando la vida como la conocemos tanto dentro como fuera de la profesión jurídica. Más adelante se explorará la participación y potencial impacto de estas tecnologías a lo largo y ancho del ecosistema legal. Finalmente se expondrán los beneficios que están experimentando aquellos abogados y firmas que ya hacen equipo con tecnología.

En la actualidad experimentamos la revolución digital; cada día la tecnología tiene mayor impacto en nuestra sociedad y economía. Lo vivimos todos los días al ver como nuestros dispositivos parecen inteligentes, o al constatar que las empresas más poderosas del planeta pertenecen al giro tecnológico. En lo más reciente de esta revolución digital, hay un nuevo agente que está haciendo mucho ruido no sólo porque suena atractivo, sino porque día a día percibimos su presencia y su poder al usar aplicaciones que nos conocen mejor y en base a eso generan sugerencias o predicciones: la Inteligencia Artificial. Para una mejor perspectiva del ecosistema tecnológico, a continuación, se describen los conceptos que más impactan están haciendo en la vida humana.

Inteligencia Artificial (IA), es definida por el visionario Ray Kurzweil como el arte de crear máquinas capaces de ejecutar tareas cuya ejecución requiere de inteligencia para ser realizadas por humanos². En otras palabras, un sistema dotado de IA debe cumplir esencialmente con dos características: i. autonomía: la capacidad de ejecutar tareas en ambientes complejos sin requerir guía constante por un usuario, y ii. adaptabilidad: la capacidad de mejorar su funcionamiento aprendiendo de su experiencia.³

Su aplicación, la podemos observar principalmente en los siguientes sistemas: i. Predicciones y recomendaciones, por ejemplo, Spotify, al hacer sugerencias de música que nos podría gustar; ii. Reconocimiento visual, por ejemplo, vehículos autónomos, al identificar sin intervención humana los obstáculos y señalizaciones que se encuentran en su camino; iii. Reconocimiento de voz, por ejemplo, Alexa de Amazon, al entender las instrucciones que le da el humano verbalmente; y iv. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), por ejemplo, Chatbots, al entender lo que le estás escribiendo y responder como si fuera inteligente.

Si ampliamos la perspectiva desde la cual analizamos el impacto de la IA, la podemos separar en las siguientes tres categorías⁴:

IA limitada (ALI por sus siglas en inglés): se le llama limitada porque solamente es capaz de realizar tareas en contextos específicos y previamente definidos. Si le presentas un problema que no estaba previamente definido en el programa, éste se confunde. Por ejemplo, los sistemas que juegan ajedrez.

IA general (AGI por sus siglas en inglés): estos sistemas serán capaces no sólo de realizar tareas sin asistencia humana, sino de resolver problemas.

Superinteligencia (ASI por sus siglas en inglés): es el escenario que mucha gente teme,⁵ cuando la inteligencia de las computadoras rebase la humana. El camino para llegar ahí se estima dentro de las próximas dos o tres décadas, sin embargo, ya existen investigadores aplicando principios de evolución observados en la naturaleza de manera análoga al mundo de la tecnología, automatizando la selección y mejora de aquellos algoritmos que producen mejores resultados,⁶ para alcanzar una explosión de inteligencia en la que los programas mejoren por sí solos a mayor velocidad que cualquier humano los pudiera desarrollar.⁷

La ciencia de datos es un reciente término que cubre diversas subdisciplinas, comprendiendo entre ellas al aprendizaje automático y la estadística, así como ciertos aspectos de ciencias de computación incluyendo algoritmos, almacenamiento de datos y desarrollo web⁸. La ciencia de datos también es considerada una disciplina práctica ya que requiere comprensión del giro específico en que está siendo aplicada para aportar valor revelando tendencias y generando información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios que resuelvan mejor los problemas de sus clientes. En 2012 la revista Harvard Business Review señaló al científico de datos como la profesión más sexy del siglo XXI para remarcar el valor que este nuevo perfil puede aportar a las empresas en la era de la información⁹.

El aprendizaje automático, comúnmente conocido como machine learning, es un subcampo de IA, que se dedica a construir sistemas que mejoran la ejecución de cierta tarea conforme vayan adquiriendo más experiencia e información.¹⁰ Por ejemplo, si bien la tarea de reconocer el rostro de una persona es de lo más sencillo para cualquiera, ni siquiera el mejor programador del mundo podría programar un sistema capaz de reconocer un rostro humano si no fuera por la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático se divide en tres grandes ramas, el aprendizaje supervisado, el no supervisado y el aprendizaje reforzado.¹¹ En el aprendizaje supervisado, como su nombre lo sugiere, resulta fundamental que los humanos interactúen con el sistema estructurando o etiquetando la información para que el sistema aprenda a generar los resultados buscados. Mientras en el aprendizaje no supervisado es el sistema, por sí solo, quien busca patrones para agrupar información que considera similar¹². Por su parte, el aprendizaje reforzado se puede ver en sistemas diseñados para recibir recompensas dependiendo del resultado de la ejecución de cierta tarea y con base a esto, evalúan si pueden mejorar el resultado para maximizar esa recompensa.

El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning nace del aprendizaje automático. Se caracteriza por modelos matemáticos más complejos que requieren de mayor poder de cómputo.¹³ Uno de los modelos que ha sonado más en tiempos recientes, son las redes neuronales, que imitan la estructura y funcionamiento de las neuronas del cerebro humano.

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es un subcampo de la IA que le brinda a las máquinas capacidad de comprender el lenguaje humano como inglés, español o chino, tanto por la vía escrita como la oral.¹⁴

Big Data es el nombre que se le asigna a colecciones de datos cuyo tamaño o tipo, va más allá de lo que una base de datos tradicional puede manejar. Para que una colección de datos pueda etiquetársele como Big Data, debe cumplir una o más de las siguientes características: gran volumen, gran velocidad, o gran variedad.¹⁵ A estas características se les conoce como las tres V.¹⁶

La ingeniería legal es un nuevo camino que pueden tomar tanto abogados, como programadores con conocimientos de derecho.¹⁷ La ingeniería legal se encuentra en la intersección del derecho y la tecnología, y se enfoca en aportar a los procesos legales velocidad, eficiencia y precisión en una fracción del tiempo, costo y recursos humanos que anteriormente eran requeridos.¹⁸

Como habíamos imaginado, la tecnología que porta una máscara de inteligencia, es el resultado de aplicaciones de campos y sub-campos de estudio como la ciencia de datos, machine learning, lógica condicional, árboles de decisión o redes neuronales. Si bien es cierto que gran parte de la teoría matemática que soporta la IA hoy en día fue escrita a mediados del siglo XX, la posibilidad real de aplicar dicha teoría en la última década se debe a los siguientes dos factores: el poder de procesamiento que han alcanzado las computadoras,¹⁹ y tenemos y generamos más información que nunca en la historia.²⁰ Esto ha creado la posibilidad de inventar nuevos productos, servicios y experiencias que hace quince años hubiéramos visto como un sueño. 

II ] Cambios en el mercado legal

El mundo de la ingeniería legal y legal tech se ha visto inmensamente beneficiado por los avances tecnológicos de la última década. Anteriormente, las técnicas usadas por sistemas para simular comprensión del lenguaje humano, usaban árboles de decisión con reglas duras if-then.²¹ Las técnicas basadas en reglas naturalmente carecen de flexibilidad y de la capacidad de analizar el contexto del caso específico, información que puede probar crítica para comprender el significado o la variación del texto que se está analizando. Esas técnicas han sido sustituidas en gran medida²² por algoritmos de aprendizaje automático basados en PLN cuyos resultados son generados con base en probabilidad y estadística, lo que permite a cada modelo ser ajustado y perfeccionado conforme sea alimentado con más información de entrenamiento.²³ Esto permite a los sistemas informar el porcentaje de seguridad que tienen respecto un resultado, además de ofrecer mayor eficiencia y precisión en la extracción, clasificación y resumen de textos. La industria legal se ha visto beneficiada específicamente por estos avances, ya que el combustible de la IA es la información, algo que los abogados tenemos de sobra.²⁴ Sin embargo, vale la pena recordar que la calidad y los alcances técnico-jurídicos de cualquier producto o solución de legal tech siempre irán de la mano de los conocimientos y experiencia de los abogados que supervisen el desarrollo de la herramienta. Para observar a mayor detalle la aplicación que se ha dado de la última tecnología en la industria legal, a continuación, se expondrán algunos ejemplos.

Asesoramiento automatizado.

El asesoramiento automatizado se genera a partir de sistemas en los que los clientes solucionan sus dudas legales sin tener que interactuar con un humano, o con una interacción bastante reducida. Estos sistemas pueden entender problemas legales en lenguaje humano, clasificando y analizando patrones dentro de los problemas presentados para generar conclusiones y ofrecer asesoría legal.²⁵ Un ejemplo es el uso de cuestionarios inteligentes o el uso de chatbots. Otro ejemplo son los sistemas capaces de revisar y sugerir ediciones a contratos con mayor precisión que los humanos, como por ejemplo, LawGeex.²⁶

Mercado electrónico legal.

Las plataformas de encuentro hacen uso de algoritmos para conectar a clientes con abogados según las especificaciones que cada una de las partes busque u ofrezca. Estos sitios de encuentro permitirán a los clientes compartir en línea su opinión y calificación acerca de su experiencia con determinado abogado o firma. Por su parte, al abogado se le dará la posibilidad de anunciar sus servicios y precios, así como de competir contra otros abogados para ser contratado por los potenciales clientes que naveguen la plataforma de encuentro²⁷. Ejemplo de ello es Avvo.

E-Discovery.

Tradicionalmente una de las tareas que más consume tiempo a los abogados es la búsqueda y/o generación de información o soluciones que ya se habían trabajado anteriormente. Hoy, existen herramientas diseñadas para ayudarte a encontrar de manera más rápida la información que necesitas tanto de fuera como dentro de tu organización. Las herramientas más novedosas vienen equipadas con aprendizaje automático para mejorar sus resultados conforme el abogado vaya haciendo uso de ellas. Por ejemplo, Relativity. 

Automatización de documentos.

Estas herramientas ahorran tiempo en el proceso de generación de documentos, una de las principales tareas de los abogados. Pueden ser usadas tanto dentro de la firma para mejorar eficiencia en los procesos internos, así como para vender documentos a usuarios finales en línea.²⁸ Además, ahorran gran parte del riesgo de error humano. La labor del abogado para implementar esta tecnología inicia identificando los documentos que trabaja de manera repetida, basada en reglas, son estandarizados y se trabajan sin tecnología más allá de Word²⁹. Por ejemplo, Precisely o Woodpecker.

Sistemas predictivos.

El procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información a la luz de las últimas técnicas de aprendizaje automático, permite descubrir patrones y correlaciones en la información proporcionada, que el sistema usa como base para generar predicciones.³⁰ Esta aplicación cobra importancia en el ecosistema legal ya que mucho del trabajo de un abogado involucra hacer predicciones sobre temas como la probabilidad de ganar un caso, o de que se cierre o caiga una negociación. Una aplicación específica, la podemos ver en las empresas que analizan información y tendencias sobre resoluciones, jueces y tribunales y la usan para ofrecer predicciones y estadística a abogados litigantes.³¹ Por ejemplo, Ravel Law.

Gestión de proyectos y flujo de trabajo.

Hoy existen herramientas para gestionar los proyectos, así como el flujo de trabajo de abogados. Estas herramientas funcionan como checklists automáticas para correr procesos estandarizados de inicio a fin.³² Además de aportar eficiencia, control y transparencia a la operación y asignación de tareas dentro de tu equipo, los softwares de gestión de proyectos, te ayudan a capturar información que puede ser analizada y usada valiosamente por la firma. Por ejemplo, Clio.³³

III ] ¿Cómo puede reaccionar mi firma?

El día de mañana, las figuras exitosas en la industria legal serán los abogados u organizaciones que sepan hacer equipo con tecnología para desarrollar ingeniería legal y sistemas que resuelvan problemas de sus clientes.³⁴ Dichas figuras necesitarán de equipos multidisciplinarios en donde abunde el pensamiento de diseño, la creatividad y el trabajo en equipo.³⁵ Esta tendencia provocará que en las firmas de abogados innovadoras y talleres de legal tech, se empiecen a escuchar roles como el de ingeniero legal, diseñador legal, o desarrollador full stack. Por lo que las firmas que adopten esta tendencia con una buena estrategia, no solo no se van a quedar atrás, sino que gozarán de muchos beneficios. Toda firma que desee probar las mieles de la tecnología, lo deberá hacer estableciendo métricas o KPIs, no sólo para conocer la verdad objetiva, sino para poder accionar respecto a ella e iterar hasta alcanzar los objetivos buscados³⁶. Enseguida se relacionan algunos de los beneficios que obtienen los abogados y las firmas que complementan su labor con tecnología.

Eficiencia y reducción de costos, pues muchas de las tareas que quitan tiempo a los abogados, son repetitivas, estandarizadas, manuales y basadas en reglas. En otras palabras, son automatizables. Cuando los abogados se apoyan en tecnología para este tipo de tareas, ahorran su recurso más valioso, el tiempo. El tiempo que se ahorra puede ser reinvertido en actividades que aporten mayor valor al cliente, a la firma, o a la calidad de vida del abogado.³⁷

Productividad, que aumenta cuando los abogados se apoyan en tecnología, ya que producen más resultados con los mismos recursos.³⁸

Calidad y precisión, respecto requisitos tanto de fondo como de forma, toda vez que la tecnología ayuda a reducir en gran medida el riesgo de error humano. Por lo que ofrece seguridad a los abogados y al cliente. Se alcanza a ver un futuro en donde será responsabilidad de cada abogado capacitarse respecto herramientas tecnológicas, así como equipar su práctica con ellas ya que, si no lo hace, estaría siendo negligente.³⁹

Satisfacción laboral del abogado al poder dedicar su tiempo a actividades en donde la creatividad, la estrategia y la capacidad de resolver problemas sean sus más grandes aliados. Esto, en lugar de pasar mucho tiempo haciendo tareas repetitivas, administrativas y estandarizadas que el cliente poco valora y el abogado poco disfruta. Cuando los abogados ceden estas tareas a herramientas tecnológicas se encuentran con mayor frecuencia ante los retos que soñaban enfrentar, lo que les produce mayor satisfacción laboral, mejorando el ambiente de trabajo.

Aceleración de desarrollo de jóvenes, puesto que tradicionalmente en las firmas, los abogados practicantes o juniors suelen encargarse de realizar tareas repetitivas de poca complejidad que sin problema se pueden automatizar. Cuando estas tareas son automatizadas, los abogados jóvenes pueden ser capacitados desde el día uno para contribuir en actividades que aporten mayor valor a la firma.

Mejor manejo y aprovechamiento de información al hacer uso de tecnología que la recaba de manera que esta pueda ser analizada en el futuro para descubrir revelaciones valiosas, patrones o tendencias que ayuden a la toma de decisiones o a la automatización de tareas y flujos de trabajo. Cabe mencionar que antes de ir tras un objetivo, es importante establecer una métrica para medir su progreso, ya que es frecuente encontrarse con autores y directores de todos los giros empresariales que aseveran que lo que no se mide, no se alcanza.⁴⁰

Función de marketing, ya que, al hacer uso de tecnología, se envía a los clientes actuales y potenciales un mensaje de rapidez, empatía, eficiencia e innovación muy valorado en esta época.

No obstante, cuando se habla de tecnología ante un equipo de humanos que no se apoya tradicionalmente en tecnología, sobre todo si se utilizan palabras como automatización o Inteligencia Artificial, se puede presentar el obstáculo del personal que, por el temor a ser reemplazado, se resiste a ver que en estos tiempos es inexcusable la adopción de tecnología como prioridad. Es por esto que el primer cambio que debe trabajar todo líder de evolución legal, radica en la mentalidad y cultura de su equipo. Creatividad, colaboración e innovación son los valores culturales que Michele Destefano identifica en su icónica obra Legal Upheaval como esenciales para todo equipo legal que busque salir ganando tras esta revolución digital.⁴¹ El líder debe persuadir y convencer a los miembros de su equipo de que familiarizarse con las nuevas tecnologías, y complementar su práctica con herramientas tecnológicas es el camino a un mejor futuro para todos.

Otro obstáculo que se puede presentar al querer que un equipo haga uso de herramientas tecnológicas, es que se requiere de disciplina y compromiso para cambiar hábitos, así como para ingresar constantemente la información que los programas necesitan para producir buenos resultados. La revolución de IA ha facilitado al usuario el uso de herramientas tecnológicas, gracias a la capacidad de los sistemas más novedosos de hacer mejores integraciones, predicciones y detección de patrones, ahorrando tiempo y margen de error al usuario. Por ello es importante evaluar el alcance de la tecnología que se planea contratar. Además, es reconfortante el hecho de que cada día cobra más fuerza la corriente que se centra en la experiencia de uso, por lo que las herramientas más nuevas, se enfocan en ofrecer una experiencia de uso amigable e intuitiva al abogado.

IV ] Conclusión e ideas principales

La revolución digital que ha impactado innumerables industrias como la de libros o la musical, ha llegado finalmente a la profesión legal y está siendo potenciada con los últimos avances de IA. En el futuro cercano, las firmas que mejor posición tendrán en el mercado y los abogados que mejores servicios ofrecerán, serán aquellos que encuentren la manera de hacer equipo con tecnología y por tanto sean diferenciados por sus ventajas tecnológicas. Por esta razón, todo abogado o firma que busque reducir sus costos de operación, así como mejorar sus servicios para distinguirse de su competencia, debe comenzar a acercarse al mundo de la tecnología, animarse a experimentar y transmitir el cambio de cultura a su equipo para que vea a la tecnología como un aliado, un complemento. De otra forma, su firma se quedará atrás de quienes adopten el cambio y será más difícil alcanzarlos el día de mañana.

Ideas principales

i. El aumento en el poder de las computadoras junto con la gran cantidad de información que se genera en estos tiempos, son los principales detonantes de la revolución de la IA.

ii. El aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, están revolucionando la manera de trabajar de los abogados ya que permiten a las computadoras entender el significado del texto contenido en documentos legales.

iii. Los principales beneficios que una firma puede obtener al hacer uso de la tecnología y una adecuada ingeniería legal son eficiencia traducida en reducción de costos, mayor productividad y calidad.

iv. Las herramientas tecnológicas y la ingeniería legal dan al abogado la oportunidad de enfocar sus recursos en lo que aporta más valor a la firma, al cliente o a su calidad de vida.

v. El primer paso que debe dar cualquier firma antes de implementar tecnología, es el cambio de cultura de la organización de cara al nuevo ecosistema legal.

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