E-Discovery: la IA que moderniza el mundo jurídico

Resumen

La IA está transformando la revisión de documentos y el apoyo a los litigios en e-discovery, mejorando la eficiencia, la precisión y la rentabilidad. La revisión asistida por tecnología (TAR) prioriza los documentos relevantes, reduciendo el tiempo y el esfuerzo. Entre los retos se encuentran la obtención de datos de formación de calidad, la falta de transparencia de la IA, la adaptación a los cambios del e-discovery y la resolución de problemas éticos y legales. No obstante, la IA ofrece soluciones prometedoras para gestionar grandes volúmenes de datos electrónicos en procedimientos judiciales.

En el mundo digital actual, la información electrónica desempeña un papel crucial en el proceso legal. Sin embargo, la creciente cantidad de datos electrónicos está dificultando a los profesionales del Derecho la búsqueda, el análisis y la presentación de la información durante los litigios.

Afortunadamente, los avances en inteligencia artificial (IA) han hecho posible una revisión más eficaz de los documentos. Estos avances están transformando la revisión de documentos en litigios o investigaciones, ahorrando tiempo, reduciendo costes y mejorando la eficacia.

En este artículo, analizamos de cerca cómo la IA está transformando la revisión de documentos y la asistencia en litigios.

¿Qué es el descubrimiento electrónico?

El descubrimiento electrónico, o e-discovery, se refiere al proceso de identificar, recopilar, revisar y producir información electrónica como prueba en procedimientos legales.

Hoy en día, gran parte de nuestra información se almacena electrónicamente, como correos electrónicos, documentos, bases de datos y otros archivos digitales. El proceso de e-discovery comienza cuando existe la necesidad de reunir pruebas electrónicas para un caso legal. Esto implica buscar y recuperar datos electrónicos relevantes de diversas fuentes, como sistemas informáticos, servidores, archivos de correo electrónico, almacenamiento en la nube, redes sociales y más.

Una vez recopilados los datos, se pasa por una serie de pasos para organizar, filtrar y analizar la información. En este proceso se utilizan programas y herramientas especializados que permiten a los equipos jurídicos buscar palabras clave, fechas o tipos de archivo específicos para acotar el conjunto de datos. Esto ayuda a encontrar la información más relevante para el caso.

Una vez finalizada la revisión y el análisis de los datos, los procedimientos judiciales pueden utilizar los documentos o archivos seleccionados como prueba. Esto puede incluir su presentación ante el tribunal o su entrega a la parte contraria.

El e-discovery es crucial en los litigios modernos porque permite la gestión eficaz de grandes volúmenes de información electrónica que sería poco práctico revisar manualmente.

Desafíos del E-Discovery tradicional

El e-discovery se realiza principalmente mediante búsquedas de palabras clave con el fin de limitar los documentos recopilados para su revisión legal.

Si bien esto ayudó a reducir el número de documentos para revisión, el enfoque tenía varias deficiencias:

  • Ineficacia en la identificación de documentos relevantes;
  • Los expertos jurídicos tienen que revisar datos potencialmente irrelevantes, lo que lo convierte en un proceso costoso y lento;
  • Las búsquedas por palabras clave se centran en encontrar pruebas más que en comprender el contexto y el significado;
  • Los crecientes volúmenes de información almacenada electrónicamente dificultan el acceso a la información relevante.

La IA y el ámbito jurídico

En los últimos años, la IA ha avanzado notablemente en la comprensión y generación de textos. Estos avances se deben a las mejoras en el diseño y el entrenamiento de los modelos de IA.

Un factor clave es el uso de arquitecturas de transformadores, que ayudan a crear modelos preentrenados más potentes (entrenados con enormes datos de texto) que pueden utilizarse para diversas tareas y ofrecen un rendimiento impresionante incluso con conjuntos de datos más pequeños.

Además, el desarrollo de API (interfaces de programación de aplicaciones) de fácil uso ha hecho que resulte cómodo crear nuevas aplicaciones con estos modelos avanzados de IA, incluso para personas con poca o ninguna experiencia en codificación.

Estos avances han captado la atención de los profesionales del Derecho y de los investigadores de IA, ya que ven muchas oportunidades para automatizar tareas repetitivas en el ámbito jurídico.

Tareas como la revisión de documentos, el análisis de contratos y la realización de investigaciones jurídicas pueden requerir mucho tiempo y esfuerzo.

Al aprovechar las tecnologías de IA, las organizaciones pueden lograr una mayor eficiencia y aliviar las cargas asociadas a estas tareas.

Revisión asistida por tecnología en E-Discovery

Para hacer frente a los retos del e-discovery y aprovechar las ventajas de los recientes avances de la IA, ha surgido un nuevo enfoque llamado Revisión Asistida por Tecnología (TAR) en e-discovery.

La TAR utiliza algoritmos de IA para analizar y clasificar grandes volúmenes de documentos electrónicos en función de su relevancia para un caso legal.

El proceso implica entrenar los algoritmos de IA utilizando un subconjunto de documentos que los expertos jurídicos han revisado manualmente y etiquetado como relevantes o no relevantes.

Los algoritmos aprenden de estas decisiones humanas identificando patrones y características asociados a los documentos relevantes.

Una vez finalizada la fase de entrenamiento, los algoritmos de IA aplican los conocimientos adquiridos para clasificar los documentos restantes no revisados en función de su relevancia. Esta clasificación permite a los profesionales del derecho centrar sus esfuerzos en los documentos más relevantes, reduciendo así la necesidad de una revisión manual exhaustiva de un gran número de documentos.

Ventajas de la IA en E-Discovery

El uso de la IA por parte del TAR aporta varias ventajas al proceso de e-discovery:

  • Reducir tiempo y esfuerzo

El TAR podría reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para la revisión de documentos. En lugar de revisar una extensa colección de documentos, el TAR permite a los equipos jurídicos priorizar sus esfuerzos en el subconjunto de documentos que tienen una mayor probabilidad de ser relevantes.

Esto supone un ahorro considerable de tiempo y recursos, permitiendo un proceso de revisión más eficiente.

  • Mejorar la precisión

El TAR podría mejorar la precisión de las revisiones de documentos aprovechando la potencia de los algoritmos de IA. Estos algoritmos pueden analizar patrones complejos y relaciones dentro de los datos, yendo más allá de la simple coincidencia de palabras clave.

Como resultado, los métodos tradicionales pueden pasar por alto pruebas críticas, mientras que el TAR reduce el riesgo de omitirlas.

  • Garantizar la imparcialidad y la fiabilidad

El TAR proporciona un enfoque coherente y estandarizado para la revisión de documentos. A diferencia de los revisores humanos, que pueden introducir incoherencias o sesgos, los algoritmos de IA aplican criterios coherentes durante todo el proceso, lo que garantiza la imparcialidad y fiabilidad en la identificación de documentos relevantes.

Desafíos de la IA en E-Discovery

Además de muchas ventajas, el TAR no está exento de desafíos:

  • Obtener los datos de entrenamiento adecuados

Los sistemas TAR necesitan buenos ejemplos de los que aprender. Recopilar datos de entrenamiento de alta calidad e imparciales puede ser difícil y llevar mucho tiempo.

  • Falta de transparencia

El TAR utiliza algoritmos de IA avanzados y complicados que no explican claramente sus decisiones. Esto dificulta la comprensión y la confianza en los resultados que ofrecen.

  • Mantenerse al día de los cambios

El e-discovery está en constante evolución, y regularmente surgen nuevos tipos de datos y desafíos legales. Los sistemas TAR deben adaptarse a estos cambios, lo que puede suponer un reto constante.

  • Preocupaciones éticas y legales

El uso de IA en e-discovery plantea cuestiones éticas y legales. Cuestiones como la privacidad, la imparcialidad y la evitación de sesgos requieren una cuidadosa atención para garantizar el cumplimiento de las leyes y reglamentos.

Conclusión

La IA está transformando la revisión de documentos y el apoyo a los litigios en e-discovery, que es el proceso de recopilación y análisis de información electrónica para casos legales. Los métodos tradicionales, como las búsquedas por palabras clave, tienen limitaciones a la hora de encontrar documentos relevantes y comprender su contexto.

TAR es un nuevo enfoque que utiliza algoritmos de IA para clasificar y priorizar documentos en función de su relevancia. Reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para la revisión, mejora la precisión y proporciona un enfoque coherente.

Sin embargo, los retos incluyen la obtención de datos de entrenamiento de alta calidad, la falta de transparencia en las decisiones de IA, la adaptación a los cambios en e-discovery y el tratamiento de las preocupaciones éticas y legales.

A pesar de estos retos, la IA en e-discovery ofrece soluciones eficientes, rentables y precisas para gestionar el creciente volumen de datos electrónicos en los procedimientos judiciales.

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Dr. Tehseen Zia

El Dr. Tehseen Zia tiene un doctorado y más de 10 años de experiencia investigadora postdoctoral en Inteligencia Artificial (IA). Es profesor titular asociado y dirige la investigación sobre IA en la Universidad Comsats de Islamabad, y coinvestigador principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Pakistán. En el pasado, trabajó como consultor de investigación en el proyecto Dream4cars, financiado por la Unión Europea.