El problema no es (siempre) la IA

Por Jordi Estalella
TWITTER @jordiestalella

En un reciente seminario en el que mostrábamos casos de uso de la inteligencia artificial (IA) en departamentos legales de empresa el tema que suscitó mayor debate y preocupación entre los participantes (directores jurídicos, directores del área fiscal y financiera y responsables de transformación digital) fue el trabajo previo que es necesario realizar antes de implementar cualquier solución de IA. Concretamente, la estructuración de datos y la creación de un fondo de conocimiento robusto que alimente adecuadamente las capacidades de la IA. Desde luego, el tema no es de los más glamurosos, pero en la práctica, sin este trabajo preliminar, las mejores herramientas tecnológicas pueden volverse ineficaces o incluso contraproducentes.

En la era digital, los datos son uno de los activos más valiosos para cualquier organización, y los departamentos legales no son una excepción. Sin embargo, la eficacia de una herramienta de IA en el ámbito jurídico depende en gran medida de la calidad y organización de los datos que procesa. Esto se debe a que la IA funciona mejor cuando se pueden analizar datos estructurados de forma clara y consistente, lo que permite una interpretación precisa y la generación de resultados útiles.

Las fuentes de datos en un departamento legal pueden ser variadas: contratos, informes, comunicaciones internas, normativa, jurisprudencia, etc. Organizar los datos no consiste simplemente en digitalizar documentos, sino en crear una taxonomía que los clasifique adecuadamente por la tipología (contrato, informe, etc.), añadir una descripción de los datos, es decir, metadatos (fecha, abogado, etc.), agregar etiquetas, crear referencias cruzadas mediante vínculos y, en definitiva, diseñar y aplicar una estructura de datos adaptada a la compañía y al software de IA.

El segundo pilar fundamental es el desarrollo de un fondo de conocimiento que sirva de base a la IA. Un fondo de conocimiento es un repositorio estructurado que encapsula las leyes aplicables, sentencias, estrategias legales y cualquier información relevante que los algoritmos emplean en la toma de decisiones probabilísticas. No es simplemente una base de datos, sino un recurso cuidadosamente depurado que permita a la IA simular el pensamiento jurídico de un abogado experto.

¿Por qué es tan importante este fondo? Porque las herramientas de IA se entrenan y operan a partir de datos existentes. Si estos datos no están completos, actualizados o contextualizados, las recomendaciones que genere la IA pueden ser inexactas o totalmente erróneas (las llamadas “alucinaciones”). Esto es especialmente relevante en ámbitos como el asesoramiento fiscal en el que la normativa cambia rápida y continuamente.

Desarrollar un fondo de conocimiento sólido implica un esfuerzo coordinado entre abogados y expertos en tecnología para seleccionar y actualizar la información relevante. Precisamente, este es el camino que están emprendiendo despachos y asesorías jurídicas trabando alianzas con proveedores de IA.

A pesar de la inversión de tiempo y recursos que requiere la estructuración de datos y el desarrollo de un fondo de conocimiento, los beneficios a medio y largo plazo son evidentes. La IA puede facilitar la detección de patrones, ayudar en la redacción y revisión de documentos, y mejorar la experiencia del negocio ofreciendo respuestas más rápidas y precisas. Además, los abogados pueden liberar tiempo de tareas repetitivas y enfocarse en aspectos más estratégicos y creativos de su práctica.

Como conclusión, podemos afirmar que el problema no siempre es la herramienta de IA, sino la falta de una estrategia de IA bien definida basada en la estructuración de datos y el desarrollo de un fondo de conocimiento. Sin estos pilares, cualquier intento de implementar IA estará condenado a producir resultados mediocres o fallidos, como lo demuestran numerosos casos en el sector.

Partes de este artículo han sido revisadas con Chat GPT.