En el sector legal, los abogados que habitualmente lidian en determinados juzgados y con determinado tipo de asuntos tienen la experiencia y el conocimiento necesarios para dilucidar la posible tendencia que puede tener el caso.
Pero ¿qué ocurriría si fuese posible predecir con un alto porcentaje de éxito la orientación de las resoluciones de todos los procedimientos judiciales? Aquí es donde entran en juego el Big Data y el Machine Learning, que desempeñan un papel crucial para analizar el gran volumen de datos e información judicial generada diariamente, con el fin de prever con la máxima exactitud posible cómo un juez podría decidir un caso específico.
Comprendiendo el machine learning
El Machine Learning o el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial orientada a utilizar algoritmos y datos para replicar el proceso de aprendizaje humano, mediante una variedad de técnicas, como modelos estadísticos, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y herramientas de agrupamiento.
Los sistemas de predicción, basados en el machine learning, se dedican a crear y analizar previsiones mediante el uso de datos históricos y la identificación de patrones, lo que permite una toma de decisiones más informada. Estos sistemas de aprendizaje automático tienen la capacidad de realizar predicciones valiosas, a partir de datos provenientes de experiencias anteriores.
¿Se puede predecir el resultado de un procedimiento judicial?
En el ámbito legal, el aprendizaje automático posibilita que se realicen predicciones precisas acerca de situaciones nuevas que no se hayan experimentado previamente. No se trata sólo de elaborar estadísticas previas de los casos judiciales, sino de determinar con una alta precisión su predictibilidad, atendiendo a multitud de aspectos como la tipología de asuntos en relación con determinados juzgados, la vinculación de la resolución y las argumentaciones previas sostenidas por las partes y la jurisprudencia existente a favor y en contra.
Esta capacidad de la IA de determinar la predictibilidad de los procedimientos se puede entender considerando que realmente las decisiones judiciales no son arbitrarias. Si bien, existe un cierto nivel de la subjetividad personal del juzgador, no puede obviarse que las decisiones judiciales se asientan en la legalidad y en factores como la jurisprudencia o los valores imperantes en la realidad social de cada momento. Por tanto, existen posicionamientos jurisprudenciales evidentes que generan patrones predecibles por los sistemas de inteligencia artificial.
¿Qué herramientas de analítica predictiva legal existen?
Para el sector legal, en el campo de la analítica predictiva podemos encontrar las siguientes herramientas:
1. Vlex Analytics: permite a predecir los casos a través de la visión analítica de juzgados y tribunales, efectuando estimaciones de resultados entre diferentes juzgados de un mismo partido judicial.
2. Legal Data: Esta herramienta es capaz de predecir los resultados de litigios en función de las búsquedas y parámetros que introduzca el usuario.
3. Tirant Analytics: Esta herramienta permite efectuar estrategias, a partir del porcentaje de éxito de objetivos, los criterios de los distintos tribunales o juzgadores, y analizar posiciones contrarias.
Conclusión
El Machine Learning emerge como un elemento poderoso para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en el sector legal, pues herramientas como la de predicción de resoluciones judiciales permiten calcular en qué sentido resuelven los tribunales un tipo concreto de peticiones. El propósito de estas herramientas es facilitar notablemente la labor de asesoramiento, analizando grandes cantidades de información de forma más eficiente.
Además, permitirá a los profesionales del Derecho ofrecer un servicio de mayor calidad al cliente, facilitando la toma las decisiones de los mismos respecto a la judicialización o no de los asuntos. Al fin y al cabo, cuando un cliente consulta a un abogado quiere saber qué probabilidades de prosperar tiene su pretensión.
