EN PORTADA Machine Learning en el Sector Legal como si un correo debe clasificarse como spam o no, si un tumor es benigno o no, reconocimiento del habla… l Regresión para predecir respuestas continuas, por ejemplo, la previsión de los cambios en la temperatura o fluctua- in duda este último año la ciones de la demanda de energía o de la Inteligencia Artificial ha bolsa del mercado de valores. supuesto un impulso para l Los algoritmos no supervisados: el cambio en el sector le- no necesitan ser entrenados con los da- gal (generalmente automa- tos de resultado deseados. En su lugar, tizando tareas laboriosas y utilizan un enfoque llamado aprendizaje repetitivas), para la forma de prestar profundo (Deep Learning) para revisar los servicios, para ser competitivos y los datos y llegar a conclusiones. Se trata para la creación de diferentes proyec- de crear una “red artificial de neuronas” tos Legaltech; pero también el discurso y en lugar de enseñarle al ordenador una generado en ocasiones sobre la materia lista enorme de reglas para solventar un ha generado una gran burbuja o “hype”. problema, le damos un modelo para que Creo que por ello, es mejor hablar de pueda evaluar ejemplos y una pequeña Machine Learning una rama de la inteli- colección de instrucciones para modificar gencia artificial aplicada (la denominada el modelo cuando se produzcan errores. Weak AI) que trata de lograr que las má- Por tanto, podemos decir que el Ma- quinas aprendan de forma automática. chine Learning está relacionado con el Este modelo de aprendizaje automático tratamiento de datos o Data Mining y la está basado en el entrenamiento de al- creación de modelos predictivos. goritmos para que, a partir de patrones Cuando hablamos de Inteligencia Arti- obtenidos del análisis de datos, realicen ficial (AI) aplicada al entorno legal no po- predicciones perfeccionando modelos demos olvidar el caso de ROSS, desarro- que nos ayuden a generar ideas y tomar llado desde la Universidad de Toronto, mejores decisiones. Por tanto, cuantos basado en la tecnología Watson de IBM. más datos haya disponibles para apren- Desde su aparición en 2016, el servicio der y más rico y completo sea el algorit- de ROSS está siendo con- mo, funcionará mejor. tratado por importantes fir- Los algoritmos de apren- mas del mundo anglosajón, dizaje se suelen clasificar como Baker&Hosteller, entre: Cartlton Fields, Latham- l Los algoritmos su- Watkins... pervisados: ​​requieren que El Machine Learning los seres humanos propor- ha dado lugar en nuestro cionen tanto la entrada de sector a diferentes pro- datos (inputs) como la sa- SARA MOLINA yectos de “Legaltech” que lida de datos deseada (out- PÉREZ-TOMÉ (@SaraMolinaPT) . se basan en el uso de la puts) para ir ajustando con Socia de tecnología y el software precisión las predicciones Marketingnize, en los servicios legales. durante el entrenamiento. consultora y experta En este campo destaca el Una vez completado el en- en proyectos mapa vivo y el trabajo rea- trenamiento, el algoritmo estratégicos de Gestión del Cambio lizado por Jorge Morell aplicará lo aprendido a los en Despachos. de Legaltechies pudiendo nuevos datos. Estos algo- Presidenta de la entender englobados estos ritmos a su vez se utilizan Sección de Gestión proyectos en España por para desarrollar modelos de Despachos e tipología en los siguientes predictivos mediante técni- Innovación del Colegio de Abogados grupos: Software de ges- cas de: de Madrid. tión, generación de con- l Clasificación para pre- tratos y reclamaciones decir respuestas discretas S 14 _ Abogacía Española _ Febrero 2018 online, evidencias digitales y market places jurídicos. En el campo del Machine Learning en España destacan, a día de hoy, las si- guientes iniciativas accesibles: l Vlex Analytics: Ayuda a predecir mucho mejor los casos a través de la vi- sión analítica de juzgados y tribunales, tanto en plazos como en probabilidades de éxito. De la misma manera consigue modelar asuntos para poder realizar es- timaciones de resultados entre diferentes juzgados de un mismo partido judicial. l Luminance: ha revolucionado la forma de hacer due diligence ya que su tecnología de análisis de documentos lee y entiende ingentes, complejas y desor- ganizadas bases de datos en unas horas y presenta la totalidad de los datos analiza- dos de forma altamente intuitiva. l Proces@: es un proyecto impulsado por el despacho de abogados Garrigues para robotizar la gestión de la documen- tación legal en los procesos judiciales con el objeto de facilitar a los abogados la recuperación de documentos de fuentes heterogéneas (texto, audio, video) aso- ciados a un caso. Esta plataforma, que ha sido desarrollada por el Instituto de In- geniería del Conocimiento y el grupo de investigación Audias-UAM, l Aranzadi Fusión por medio de la Inteligencia artificial, ofrece la posibili- dad de reducir los tiempos de búsqueda de información aplicable a sus asuntos. A través de su motor de recomendacio- nes, las búsquedas efectuadas arrojan, además de los resultados propios todos aquellos contenidos que por su similitud o características pueden ser de utilidad. l Jurimetría (Wolters Kluwer): Permite tomar decisiones procesales de forma rápida a través de indicadores gráficos y visuales, basados en el análi- sis cognitivo de millones de resoluciones judiciales en función de la duración del procedimiento, del juez, línea jurispru- dencial, o posibilidad de que un asunto sea o no recurrido… l Legal Data (Legal Innovation): Esta herramienta es capaz de predecir los resultados de litigios en función de las búsquedas y parámetros que introduzca el usuario.