DERECHO DIGITAL
INNOVACIÓN LEGAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Cita: RC D 2891/2020. Publicado en agosto 2020 por Rubinzal Culzoni.
Autor: Tomás Sande
Sumario:
I. Necesidades Modernas. II. Disrupción Innovativa. III. Acceso a IA IV. Aplicabilidad V. Sinergia.
I. Necesidades Modernas.
“Si le hubiese preguntado a la gente qué querían, me habrían dicho caballos más rápidos”.
Esta cita, atribuida a Henry Ford, expone cómo los usuarios muchas veces identifican un problema o necesidad pero pretenden solucionarlo en los términos de aquello que les es familiar; los humanos solemos plasmar ideas en términos de lo que ya conocemos o explicarlo de modo que nos sea relacionable.
Justamente esto ha dado lugar a corrientes y metodologías específicamente destinadas a superar nuestros sesgos de la cotidianeidad, implementando conceptos de diseño o mejores prácticas para relevar y empatizar con los distintos puntos de vista (v.gr. Design Thinking[1]).
Claro que el humano que descubrió cómo producir fuego no estaba en un tibio salón de Stanford aplicando papeles en las paredes, sino que justamente pretendía copiar un elemento de la naturaleza para sobrevivir o mejorar sustancialmente su calidad de vida (hoy tenemos encendedores y no solemos usar árboles para calentarnos, los destruimos por vías más sofisticadas como papel o contaminación ambiental).
Si bien es claro que nuestras comodidades son otras, nuestra naturaleza primal y la composición de nuestra masa cerebral mantienen inoxidable nuestro sentido de búsqueda, curiosidad y urgencia en resolver problemas modernos como si se tratase de necesidades básicas, como el fuego o encontrar refugio[2].
Esto da lugar a una escala de innovación mucho más diversa y más acorde con la actualidad, no siendo ya necesario cazar sino lograr reducir el costo de los viajes espaciales al punto de permitir vuelos comerciales[3].
II. Disrupción Innovativa.
Bajo esta premisa, y con un pequeño ejercicio mental, imaginemos que en el “Universo B” Henry Ford hubiese sido atropellado por un tranvía en su juventud, retrasando o incluso aniquilando la producción de automóviles en serie.
Afortunadamente, en este universo, el Noruego Heink Fjord logra desarrollar el sistema de propulsión jet 30 años antes de lo sucedido en nuestro mundo.
Gracias a este hecho, cuando Henry Ford estaba reluciendo sus Modelos T en nuestra realidad, la gente del “Universo B” estaba atando pequeñas turbinas jet a sus caballos para que les fuera más simple galopar.
Siguiendo este curso, la idea de potenciar jinetes se impuso por sobre la de propulsar humanos, el automóvil jamás fue un éxito comercial y Fangio se dedicó a ganar campeonatos mundiales a caballo.
Fuera del ejercicio, podemos apreciar como ambas realidades difieren en un punto clave como lo es la innovación alcanzada en un momento específico.
Cuando la innovación es disruptiva, resulta imposible predecir su impacto a largo plazo; más aún cuando su escala abandona el plano local para impactar a nivel global[4].
No sabemos exactamente cómo será “el futuro” para tecnologías como la inteligencia artificial, ni tampoco estamos del todo seguros que estas no terminen siendo nuestra propia perdición[5].
Lo que sí sabemos, es que ya al día de hoy son revolucionarias, siendo la punta de lanza de la innovación moderna.
III. Acceso a IA
La única manera de poder representar adecuadamente el impacto que suponen estas tecnologías es entender qué grado de cambio suponen para la sociedad en su conjunto, tanto a nivel económico como sociocultural.
Para tener una simple representación de que serían “escalas de la innovación”, observemos cómo impactan la virtualización de procesos, la creación de sistemas de gestión y el aumento de control para expedientes digitales en nuestra labor profesional.
Todas estas tecnologías son, si se quiere, etapas de digitalización “fase 1”; es decir, el primer paso de llevar el proceso analógico a un plano digital.
Estos procesos no son en su mayoría novedosos sino meras adaptaciones de prácticas reales.
Ello no quita que una plataforma de gestión pueda alcanzar miles o millones de usuarios y representar una mejora sustancial para muchos estudios y particulares. Pero, en términos de innovación, dichas soluciones no representan en nuestra modernidad un salto abismal sobre el paradigma tecnológico, sino una efectiva aplicación de este.
Por otra parte, observamos disrupciones cuando nos asentamos en la tecnología no sólo para la mera tramitación o curso de nuestras tareas, sino también para validar, acelerar y mejorar nuestros procesos (imaginemos una “fase 2”).
En el caso de tecnologías orientadas a datos, utilizamos estos para optimizar la toma de decisiones en un proceso o problema en particular, no tan sólo almacenarlos.
La escala de datos también es determinante, dado que no es lo mismo hacer estudios poblacionales de gran volumen (v.gr. uso de big data) que pretender analizar los datos contenidos en una base de datos específica (v.gr. data analytics). Cada proyecto tiene su requerimiento de datos específico.
Lo que sí debe estar claro es que no debemos representar la “inteligencia artificial” como un ente central que contiene el conocimiento colectivo de la humanidad (aunque Watson de IBM gane al Jeopardy!).
Al contrario, tenemos que entender que la “inteligencia artificial” consiste mayormente de pequeños micro servicios, proyectos independientes y aplicaciones puntuales que mejoran partes específicas de procesos o problemas particulares.
Cada proyecto individual que utilice datos podrá, en mayor o menor medida, depender de la inteligencia artificial para generar el valor esperado.
Estamos lejos de tener una “Deep Thought”[6] a la cual preguntarle los problemas de la humanidad, pero ello no quita la utilidad que podemos darle a nuestras computadoras actuales.
IV. Aplicabilidad
Como primer elemento, es claro que las tecnologías que pretenden mejorar el área legal son aquellas más acordes a las necesidades propias del campo.
Lógicamente esto implica que se orienten principalmente a tareas de resolución de conflictos e interpretación de lenguaje legal, en su pluralidad de formas (redacción, lectura, búsqueda, etc.)
Por ejemplo, tomemos el caso de la denominada Optical Character Recognition (OCR), su nombre en inglés ya indica como el objetivo será reconocer caracteres, consistiendo en una técnica de “computer vision” utilizada para extraer información de imágenes, documentos escaneados, etc[7].
Someramente, esto permite a una computadora “mirar” la imagen e interpretar el lenguaje contenido en ella.
La fase de OCR vendría a ser el “minado” u “obtención del dato” por lo que, como buena cadena de materiales, habría que procesarlo.
Las técnicas de Natural Language Processing (NLP) pretenden, justamente, procesar volúmenes de datos relacionados al lenguaje extraído y, según la necesidad, permitirle a la computadora clasificarlos y utilizarlos[8].
Incluso podemos usar NLP para corregir los errores que surgen de los procesos de OCR sobre documentos de baja o mediana calidad, complementando y mejorando la fidelidad de los datos minados/obtenidos[9].
Estas dos tecnologías son esenciales al campo legal y conllevan gran parte de la avanzada actual de sistemas que mejoran nuestros procesos legales.
La automatización en la creación, búsqueda y análisis de documentos no es un beneficio menor para profesionales que, básicamente, dedican gran parte de su vida a “gestionar” el uso de los documentos en los momentos adecuados.
¿Qué pasaría si pudiésemos incorporar la inteligencia artificial a nuestra vida profesional?
Por ejemplo, para navegar miles de documentos y obtener toda la información relevante en procesos de Due Diligence, las grandes firmas suelen depender de un poder casi faraónico al someter a su cuerpo de paralegales a la tediosa tarea de búsqueda y lectura.
Sin embargo, si automáticamente extraemos los valores esenciales de todo el corpus (nombre, documento, montos, cláusulas, etc.), dejamos a los humanos la tarea crítica de valorar los datos obtenidos.
Esta segunda tarea también podrá ser mejorada con sistemas que comparen, en base a los distintos corpus documento-empresas, cuál es el mayor riesgo o problema que suscita el status legal relevado.
Otra aplicación de gran valor sería permitir a los sistemas judiciales acelerar sus procesos de creación documental mediante el uso de inteligencia.
Al analizar las cuestiones relacionadas a los miles de expedientes existentes, cualquier empleado judicial podría rápidamente crear documentos en los que la mayor parte de su contenido sea sugerido por el sistema (esto ha sido en parte logrado por el proyecto Prometea de IALAB[11]).
En el caso de una pequeña firma, resultaría vital poder observar cual ha sido el historial de resultados, las tendencias según Juzgado o Sala y demás información relevante no sólo para crear mejores documentos, sino también para obtener mayor certeza sobre nuestras posibilidades de efectivamente lograr nuestras pretensiones en un pleito y, en todo caso, cerrar por un acuerdo.
V. Sinergia.
Aunque sea algo extraño para la mayor parte de los abogados, resulta manifiesta la posibilidad de obtener un beneficio tangible de estas innovaciones.
La aceleración de las tecnologías “abiertas” y la sustancial disminución en los costos de computabilidad y desarrollo nos acercan incluso la posibilidad de empezar a incorporar estas tecnologías a nuestras prácticas diarias[12].
Sin embargo, cabe reconocer que la dificultad principal radica en nuestra incapacidad como profesionales dominantes de un segmento del mercado, los abogados, de tomar las riendas de nuestro propio mejoramiento.
Vemos como quienes lo han hecho, ya sea programando, capacitándose en comunicar sus puntos de vista o en poder contribuir activamente en la coordinación de tareas de desarrollo (ej. project management), logran acoplarse a un segmento del campo legal hasta ahora casi inexplorado.
La capacidad de los abogados de contribuir al segmento de la tecnología es sin duda sustancial, pudiendo ser colaboradores principales de los desarrolladores para permitirles entender qué valor pretendemos obtener.
La comunicación es clave para lograr tecnologías mejores y más accesibles, siendo esencial no sólo entender quién es el usuario, sino que es lo que este necesita más allá de lo que crea necesitar.
Si mejoramos esta sinergia entre el campo legal y el tecnológico es posible que, en breve, podamos llevar las prácticas de desarrollo tecnológico a firmas cada vez más pequeñas, brindando el mayor valor posible a cada usuario puntual.
Ello contribuiría, realmente, a democratizar el acceso a la tecnología.
[1] Metodología de Diseño propuesta por Tim Brown, actual CEO de IDEO.
[2] Los Dragones del Eden: Especulaciones sobre la evolución de la inteligencia humana. Carl Sagan. Grijalbo. 1982. P. 235-255.
[3] Jones, H. W. (2018). The Recent Large Reduction in Space Launch Cost. 48th International Conference on Environmental Systems. NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, 94035-0001.
[4] Kelnar, David, The fourth industrial revolution: a primer on Artificial Intelligence (AI), MMC Writes, Medium (medium.com/mmc-writes).
[5] Superintelligence. Nick Bostrom. Oxford University Press. 2014.
[6] The Hitchhiker's Guide to the Galaxy. Douglas Adams. Turtleback Books. 1995.
[7] Gidi Shperber, A gentle introduction to OCR, Towards Data Science, Medium.
[8] Manning, Christopher D., Mihai Surdeanu, John Bauer, Jenny Finkel, Steven J. Bethard, and David McClosky. 2014. The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit In Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, pp. 55-60.
[9] Ravi Ilango, Using NLP (BERT) to improve OCR accuracy, States Title, Medium.
[10] Felix Hill, Kyunghyun Cho, and Anna Korhonen. 2016. Learning distributed representations of sentences from unlabelled data. In Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Association for Computational Linguistics.
[11] Sistema desarrollado por IALAB para acelerar la redacción de pliegos.
[12] Sande, Tomas. 2020. Tecnología y derecho: las nuevas lenguas parecen matemáticas. Rubinzal Culzoni / RC D 2583/2020.