Los tribunales de primera instancia raramente atraen la atención más allá de los meramente interesados en su caso. Sin embargo, esta información extraída y analizada a gran escala puede crear herramientas que nos ayuden a afrontar mejor nuestros próximos litigios. Incluso es posible que sean capaces de pronosticar lo que un tribunal decidirá sobre una cuestión legal, dado un conjunto de hechos.
Ofrecer estas herramientas directamente a los consumidores, es decir, a los litigantes en persona, puede ser una idea que se haga realidad en un futuro próximo.
En estos momentos, un abogado asistido por tales herramientas puede ser, incluso hoy mismo, mucho más efectivo y proveer asesoría jurídica, de forma más rápida y sencilla, a los que no pueden acceder a ella debido a su coste.
Los tribunales de primera instancia e instrucción tiene la información clave
Incluso los abogados más breados en los juzgados de instrucción usan más las sentencias del tribunal superior de justicia como referencia en su argumentación legal. La verdad es que nadie tienen una perspectiva lo suficientemente amplia. Por consiguiente, se termina aplicando visiones más o menos parciales.
Muchos de estos juzgados tienen tantas interpretaciones como jueces diferentes, lo que hace muy difícil estar actualizado acerca de todos sus fallos.
Mikolaj Barczentewicz. The legaltech book.
Por otra parte, hay miles de juzgados de primera instancia, cada uno de su padre y de su madre, y esto hace que las muestras sean demasiado concretas o parciales, no afecten al desarrollo del derecho, sean difíciles de obtener y el número de estas se haga muy grande. Es por esto que los editores de bases de datos comerciales no prestan especial atención a estas sentencias.
Hoy es crucial para inteligencia artificial en desarrollo (IA) dar asistencia en proporcionar asesoría jurídica. Es necesario acceder a estos pequeños tribunales y encontrar patrones sobre las que los jueces fallen de forma segura o al menos con alto grado de probabilidad.
Basándonos en estos patrones, podríamos pronosticar como un determinado juzgado va a responder a unos hechos específicos. Esto es extremadamente útil para un abogado, especialmente cuando la predicción está acompañada de una explicación o razonamiento legal basado en muchos casos anteriores y similares.
Basarse en la legislación y de como esta es interpretada por cada uno de los juzgados, puede ser muy útil para un abogado experimentado. Esto le permite aplicar ambos conceptos sin tener que gastar días leyendo los casos pasados de un determinado tribunal, que probablemente no afecte de la misma manera a otro juzgado. De este modo, un abogado con experiencia puede o bien recordar casos pasados con hechos similares o utilizar su intuición profesional, perfeccionada por la lectura de muchos casos. Lo malo es que a veces es imposible recordarlos todos.
Naturalmente, incluso así, el abogado puede equivocarse, por muy experimentado que sea.
En cierto modo, esta manera tradicional de afrontar los asuntos no está al alcance de todos, especialmente en el caso de los abogados con menos experiencia o abogados que se sienten incómodos dando asesoría jurídica en una especialidad que no es estrictamente la suya.
Un algoritmo de aprendizaje automático (machine learning) podría construir un modelo: de cómo los juzgados han aplicado la ley (en un tema particular). Funcionaría como la intuición y la memoria de un abogado experimentado. El algoritmo, por supuesto, tienen sus limitaciones, pero supera la capacidad humana en muchos aspectos.
El algoritmo siempre tendrá en cuenta todos los casos que le proporcionemos, no solo un pequeño subconjunto de casos, los que un humano puede recordar y procesar. Este algoritmo construirá un modelo basado en métodos estadísticos que lo hará repetible y objetivo: la intuición humana a veces es engañada por sesgos y pensamientos no matemáticos. Cosa que por cierto está muy bien, pero no para esto.
Déjame mostrarte lo que te he dicho con un ejemplo basado en mi experiencia. Imagina una empresa de recobro con miles de deudores en un determinado lugar, esta puede probar a presentar demandas en una cantidad lo suficientemente representativa en todos los juzgados de ese determinado partido judicial, y ver cuál de ellos es el más proclive a admitir todos los hechos contenidos en su demanda tipo.
Tener un algoritmo que sea capaz de proporcional esa información antes de presentar la primera demanda, y siempre dentro de los límites de la ley, puede ahorrarle muchas molestias a esta compañía y a otras.
Con una herramienta de este tipo, un abogado depende menos de la experiencia y puede pasar menos tiempo investigando casos pasados. El abogado debe entonces poder brindar un mejor asesoramiento y hacerlo en menor tiempo y coste.
Por supuesto, el abogado no debe confiar ciegamente en ninguna herramienta algorítmica de este tipo.
La realidad es que la herramienta podría proporcionar una explicación e identificar casos pasados y similares, para permitirle al abogado verificar su propia predicción. Como mínimo, la estimación proporciona es un punto de partida rápido y mejorado para el análisis del caso.
La confiabilidad no es perfecta y esto se debe a las limitaciones actuales de esta tecnología.
Dos problemas difíciles de resolver con IA
Los cambios en las leyes
Puede ser relativamente sencillo construir una herramienta, como la recién descrita, y sería razonable confiar en sus consejos en relación con sentencias judiciales pasadas. Pero, ¿y si la ley cambia?, especialmente si cambia simplemente por un cambio no anunciado y difícil de percibir, como por ejemplo un cambio de enfoque de los tribunales en ciertas cuestiones legales.
Una herramienta desarrollada con los datos de los juicios previos, con estos cambios, puede dejar de ser confiable para predecir el enfoque de los tribunales, después de dicho cambio. Existen métodos para tratar de abordar esto, pero no es un problema trivial.
Los prejuicios humanos
Aunque no nos guste admitirlo, también la acción judicial sigue patrones, no solo establecidos por las reglas legales, sino también por determinados prejuicios humanos.
Al desarrollar una herramienta algorítmica predictiva sobre los fallos de un tribunal ante ciertos hechos, podemos descubrir factores legales y descubrir algunos factores extralegales que, por mucho que aborrezcamos, han sido tenidos en cuenta por algún juzgado (por ejemplo, género o raza o nacionalidad del actor, cuando sean jurídicamente irrelevantes).
Es bueno que sepamos esto, para mejorar la legislación y señalar las diferencias entre la ley propiamente dicha y la aplicación práctica de esta.
No obstante, antes de que cambie la ley (o la práctica), puede ser un tema controvertido utilizar modelos predictivos, que a pesar de funcionar bien al predecir lo que dirá un tribunal, lo hagan teniendo en cuenta hechos que el tribunal legalmente no debería tener en cuenta.
Las limitaciones de la tecnología que describo aquí son reales y deben tomarse en serio, pero la promesa de los beneficios que trae son reales también. Creo que, si se desarrolla y se emplea de manera responsable, pueden ser una fuerza para el bien, brindando equidad y justicia para la sociedad en su conjunto.
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