Legaltech: Verdades, mentiras y el efecto Theranos

Daniel Santiago Acevedo Sánchez

Gerente de Proyectos Estratégicos en Galicia Abogados (México)

Twitter: danielacevedos | LinkedIn: danielsantiagoacevedo

 

Les doy la bienvenida a la columna que abrirá este 2019. Esta oportunidad, un escrito enfocado en dar claridad acerca de qué es cierto y que no en el mundo de la tecnología aplicada a la prestación de servicios legales.

 

Recientemente leí dos artículos que me inspiraron a escribir sobre este tema, el primero enunciaba una encuesta realizada por un fondo de capital en Londres que arrojaba como resultado que el 40 % de las startups en Europa que decían utilizar la inteligencia artificial realmente no lo estaban haciendo o estaban haciendo uso de herramientas muy básicas, lo que no les generaba un posicionamiento como empresas de este estilo.

 

El artículo, a pesar de ser muy interesante y completo es un poco tenso de leer, pues evidencia (como creo que pasa también en el mundo legaltech) que muchas personas están tratando de encajar en temas o estrategias que están de moda, en este caso la inteligencia artificial, sin realmente tener las herramientas y la información necesaria para llevarlas a cabo.

 

El segundo artículo que llegó a mí como fuente de inspiración para la creación de esta columna es realmente un resumen ejecutivo de un podcast organizado por Itay Goldstein, un profesor de finanzas y economía en Wharton School of Business, ahí él conversa con diferentes expertos para analizar qué es lo verídico y lo útil en el mundo fintech y cuáles no han cumplido a la fecha sus promesas a pesar de ser un término que está muy de moda. 

 

Entre el debate, hubo un hallazgo que me llamó especialmente la atención, donde se evidencia que una de las más grandes promesas del mundo fintech hoy en día no se ha cumplido, esto es la bancarización de los sectores que tradicionalmente han sido excluidos del sistema financiero.

 

Este hallazgo evidenció en gran parte que los desarrollos fintech modernos requieren usuarios portadores de tarjetas de crédito o, en su defecto, cuenta de ahorros en un banco tradicional para asegurarles el acceso a las plataformas. ¿Por qué? Porque muchas de estas soluciones están dirigidas a personas con cierta capacidad adquisitiva.

 

Particularmente, frente a este último artículo no considero que una empresa fintech necesariamente deba servir para promover la inclusión financiera, si por ejemplo su objetivo de negocio es brindar una app para hacer inversiones solo a inversionistas con activos superiores a un millón de dólares, está muy bien, lo que vendría siendo un acto muy reprochable es justificar el modelo de negocio en una promesa de valor que no es verídica. No se vale decir que promueves la inclusión financiera cuando no es así.

 

Bueno, entrando a lo que nos ocupa y para llevar un orden en los temas, voy a enunciar las tecnologías que fácilmente se identifican dentro del concepto legaltech y paso seguido daré mi punto de vista sobre mito vs. realidad.

 

Cabe aclarar que es posible que existan muchas más tecnologías de las que podamos hablar en el mundo legaltech, como, por ejemplo, los sistemas de administración de práctica profesional (practice management system), pero al ser pertenecientes estas mayoritariamente al mundo B2B, por esta ocasión las dejaré a un lado.

 

Empecemos…

 

Contratos inteligentes (smart contracts):

 

MITO: Este tema puede ser tan extenso que ocuparía una columna entera, de hecho, prometo una próxima entrega que se ocupará de explicar por qué, a la fecha, los contratos inteligentes no son tan factibles como mecanismos de automatización del cumplimiento de obligaciones. Resumiendo, la razón por la cual hoy en día no puede aprovecharse el potencial de este método se debe a la incapacidad del contrato de determinar si una o más de las obligaciones principales fue satisfecha en el mundo real por la parte que le correspondía. 

 

Esta situación es conocida como el problema del oráculo, que básicamente consiste en que un smart contract necesita de la intervención de un tercero, lo cual desvirtúa la razón por la cual, en primer lugar, se realizó el contrato inteligente, que indique si, por ejemplo, el vendedor de la casa ya ha entregado al comprador las llaves. Si bien es cierto que una vez resuelto el problema los smart contracts tendrán el poder de cambiar las relaciones de negocio (como lo mencioné una de mis primeras columnas en el 2017) la verdad es que hoy su uso es muy limitado.

 

Inteligencia artificial:

 

El concepto de inteligencia artificial es tan amplio y puede hacer referencia a tantas cosas que intentaré descomponer sus usos más comunes en el Derecho y así determinar qué tanta realidad se encuentra en este concepto.

 

• Inteligencia artificial para resolver procesos judiciales:

 

VERDAD A MEDIAS: hay que comenzar mencionando que lo que llamamos “inteligencia artificial” es realmente un conjunto de diferentes tecnologías que pretenden emular una pequeña parte de las actividades que realiza el ser humano. Este conjunto de tecnologías, entre las que se encuentran algunas como reconocimiento de texto, texto – a – voz, voz – a – texto, aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo, entre otras, se conocen comúnmente como inteligencia artificial débil (NAI, por sus siglas en inglés), para así diferenciarla de una máquina al estilo “Terminator”, que vendría siendo inteligencia artificial fuerte y la que estamos aún muy lejos de alcanzar, de hecho.

 

Dicho esto, el uso de NAI para resolver procesos judiciales se limita a algunas aplicaciones, como: la identificación de los requisitos en la forma de presentación de una demanda o, como en el caso de Siarelis, el asistente-robot de la Supersociedades, se limita a la identificación de los hechos de una demanda (mediante un árbol de decisión como se puede apreciar aquí) y la identificación de casos con fundamentos de hecho similares que se han llevado y resuelto en esa entidad de tal forma que el tomador de la decisión, o sea el juez, pueda guiarse con jurisprudencia relevante. Con lo que aún no contamos y estamos de hecho muy lejos de tener es un juez-robot que pueda entender los argumentos de las partes y tomar decisiones en Derecho. Es por esto que la catalogo como una verdad a medias.

 

• Inteligencia artificial para resolver consultas jurídicas:

 

VERDAD A MEDIAS: al igual que en el caso anterior, esta es aún una verdad a medias. Es cierto que contamos ya con algunos sistemas que ayudan al usuario a resolver dudas jurídicas específicas, como por ejemplo el asistente virtual “MAX”, de la firma Fractal Abogados, en México, que funciona por medio de árboles de decisión muy grandes y muy bien elaborados, pero aún nos encontramos lejos de que un sistema tenga la capacidad de sentarse a escuchar, entender las necesidades del negocio y la transformar una consulta jurídica para posteriormente resolverla. De nuevo, lo que se ha logrado es automatizar algunas de las actividades hechas por el ser humano, no todo el comportamiento.

 

• Inteligencia artificial para revisar contratos:

 

REALIDAD: esta actividad hoy en día es una realidad con la que vivimos. Como lo mencionaba, la NAI es perfecta para realizar actividades específicas como, por ejemplo, revisar si una cláusula de un contrato está bien escrita. ¿Cómo se logra esto? Haciendo una reducción muy simple (pero para el que quiera entender mejor dejo en este enlace una conferencia de Andrew NG, uno de los expertos más reconocidos dentro del mundo de IA a nivel mundial), se logra proporcionándole a un sistema muchas cláusulas específicas, como por ejemplo una cláusula de confidencialidad, unas bien redactadas, hay otras que no (aunque primero tendríamos entonces que ponernos de acuerdo sobre qué es una cláusula bien redactada y qué es una con mala redacción, pero eso nos tomaría varios artículos, por ahora supongamos que este tema está resuelto) y con base a estos supuestos el sistema será capaz de leer una cláusula de confidencialidad y contrastarla con los ejemplos proporcionados durante su fase de entrenamiento. De hecho, este caso (la revisión de cláusulas de confidencialidad) es uno de los más sonados en el mundo jurídico en Estados Unidos para dar cuenta de la eficiencia de un sistema de NAI.

 

• Inteligencia artificial como apoderada de partes:

 

MITO:  esta afirmación simplemente se cae por su propio peso, como lo mencionaba arriba, aún estamos muy lejos de tener un “Terminator” entre nosotros. Mucho más lejos aún de un sistema que sea capaz de representar judicialmente a una persona o empresa.

 

Por razones de espacio, en la próxima entrega continuaremos con el análisis de las tecnologías más populares en el espacio legaltech, además de las ya mencionadas anteriormente, estas son: automatización de documentos, resolución de disputas en línea, blockchain para registros públicos y prestación de servicios jurídicos en línea.

 

Por ahora, el mensaje que quiero dejar con estas dos entregas es que no caigamos en la trampa del conformismo y la tergiversación diciendo que contamos con una solución de punta, cuando ni siquiera está listo el prototipo.

 

Desde que leo Bad Blood (un gran libro, por cierto) estoy llamando a este fenómeno de creer (y vender) que estamos más adelantados a la realidad, el efecto Theranos. Evitémoslo a toda costa.

 

* Lo aquí expresado es una posición personal y solo compromete al autor.