Los avances en la inteligencia artificial (IA) han revolucionado el análisis de documentos, normas y contratos, proporcionando herramientas novedosas que mejoran significativamente este proceso y facilitan el trabajo jurídico. No obstante, no todo es color de rosa. Veamos primero las ventajas y luego los cuidados que han de considerarse.
Avances en el Análisis de información legal
Tecnologías Utilizadas: El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), el Machine Learning y el análisis semántico son algunas de las principales tecnologías de IA aplicables al análisis documental. Ellas se usan para procesar el lenguaje humano, extraer datos, identificar patrones y “entender” el significado de diferentes documentos en su contexto.
Eficiencia Mejorada: La IA puede procesar grandes volúmenes de documentos legales en poco tiempo. Esto significa que puede identificar cláusulas, términos y condiciones relevantes dependiendo del tipo de documento analizado. Dependiendo de lo precisa, abundante y pertinente que haya sido la información que fue sido utilizada para su entrenamiento, la IA puede facilitar la automatización de tareas repetitivas y monótonas, asi como el análisis de información jurídica con diferentes grados de detalle.
Reducción de Errores y Mayor Precisión: La IA ayuda a reducir los errores humanos en la ejecución de tareas mecánicas. La identificación de patrones permite la automatización de tareas de forma más precisa, así como el análisis de información compleja, mejorando la identificación de datos relevantes dentro de los documentos.
Descubrimiento de Oportunidades y Riesgos: Los sistemas de IA pueden identificar tanto riesgos potenciales como oportunidades ocultas en los diferentes documentos legales, normas, jurisprudencia, contratos, etc. facilitando la toma de decisiones informadas y la negociación de acuerdos más equitativo
Limitaciones en la Comparación y Fiabilidad de Análisis
Aunque la IA puede procesar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos, comparar y analizar cientos de documentos de manera coherente y precisa no es sencillo. Por ejemplo, si se analizan contratos de diferentes empresas con formatos y lenguajes variados, la IA puede tener dificultades para identificar patrones o inconsistencias entre ellos, ya que depende en gran medida de la uniformidad y la claridad de los insumos. amodo de ejemplo, imaginemos que un sistema de IA se usa para revisar una serie de contratos de arrendamiento. Si algunos contratos usan terminología legal estándar mientras que otros emplean lenguaje coloquial o cláusulas poco convencionales, la IA podría no detectar inconsistencias o cláusulas problemáticas con la misma eficacia en todos los documentos.
Costo de Implementación y Operación
La adopción de sistemas de IA para análisis de contratos puede ser costosa, no solo en términos económicos sino también en recursos humanos necesarios para su operación y mantenimiento.
En el caso de los contratos locales, en la medida en que la legislación que se ha tenido como referencia no es necesariamente la nacional, para un pequeño bufete de abogados, la inversión inicial en una solución de IA avanzada para análisis de contratos podría ser prohibitiva. Implicaría reentrenar el sistema y establecer parámetros adecuados de análisis incorporando normas específicas para sectores y poblaciones, así como diferentes modelos contractuales y jurisprudencia de referencia. El acceso a los datos pertinentes y relevantes podría hacer la diferencia entre una implementación exitosa y una destinada al fracaso.
Limitaciones de la IA en Tareas de Pensamiento Crítico
La IA es efectiva en tareas repetitivas y manejo de grandes volúmenes de datos, pero todavía tiene limitaciones en tareas que requieren pensamiento crítico, creatividad y comprensión profunda. La IA no puede reemplazar la necesidad de juicio humano, especialmente en contextos legales complejos.
Consideremos un caso donde se necesita analizar la viabilidad legal de un acuerdo internacional complejo. Aunque la IA puede proporcionar un análisis preliminar de los términos del contrato, carece de la capacidad para evaluar completamente las implicaciones legales, políticas y culturales que un abogado humano podría considerar, como la interpretación de cláusulas bajo diferentes jurisdicciones.
Finalmente, en la medida en que los datos de entrenamiento pueden estar sujetos a derechos de autor así como a otras obligaciones tales como confidencialidad y reserva legal, pueden presentarse retos adicionales que perjudiquen la confiabilidad de los resultados. en este sentido, la información corre el riesgo de ser autoreferencial si los datos son escasos y producir resultados imprecisos.
Juan Carlos Lancheros Gámez
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