Modelos predictivos en la industria legal

El panorama legal está evolucionando rápidamente, y uno de los disruptores más importantes en las firmas de abogados actuales es el uso de análisis avanzado. Los modelos predictivos permiten analizar los grandes volúmenes de datos que los abogados deben revisar.

Hay dos campos principales que se ven particularmente optimizados por el análisis predictivo: la investigación de la jurisprudencia y el descubrimiento de información (e-discovery).

¿Qué son los modelos predictivos y para qué sirven?

Los modelos predictivos son conjuntos de datos que hacen posible el uso de estadísticas para predecir resultados futuros. Aplicados a la industria legal, hacen posible identificar predictores que influirán en la jurisprudencia, las decisiones estratégicas de la firma o las sentencias de juicios que aún no han tenido lugar.

Hay que tener en cuenta que todos los días se agregan millones de documentos legales a los repositorios digitales. Según un reciente estudio, en junio de 2019 existía un total de 4.4 billones de usuarios en internet, mientras que el 90% de la información contenida actualmente en la web tiene fecha de creación desde el 2016. Cotejar toda esta información sería un trabajo arduo, incluso resultaría complicado hallar los datos correctos a investigar. Afortunadamente, las soluciones actuales están diseñadas para procesar estos datos digitales a velocidades muy altas. Además, muchas también se ocupan del enriquecimiento de datos, necesario para aportar información adicional relevante a quien lanza la consulta.

Cuando los modelos predictivos resultan en conocimientos relevantes para cuestiones legales, los profesionales de la firma de abogados pueden realizar una investigación aún más precisa y eficiente en apoyo de las estrategias de la firma. 

Cómo se usan en la industria legal los modelos predictivos: ejemplos

Los modelos predictivos permiten conducir un análisis en profundidad que resuelve cuestiones relevantes para una firma de abogados. Algunas de sus aplicaciones quedarían representadas con los siguientes ejemplos:

1. Decidir si litigar o resolver una causa. Al evaluar algunos puntos de datos, como resultados de casos anteriores, cantidad de sentencias o acuerdos o los costes generales de causas similares; el análisis de datos puede dar al abogado una respuesta objetiva a esta pregunta basada en hechos y datos históricos.

2. Predecir si prevalecerá la moción que se acaba de presentar. La historia tiende a repetirse, por lo que observar las tasas de éxito de mociones similares ante el mismo juez, o en los mismos tipos de asuntos, es una forma común de abordar esta cuestión. Los investigadores legales pueden tardar días en descubrirlo, mientras que el software, trabajando con modelos predictivos, apenas necesita de unos segundos.

3. Conocer cuál es la valoración de una entidad en particular que es fundamental para el asunto en el que se está trabajando. Los asuntos legales que involucran la valoración de entidades, como la actividad de financiación y otros acuerdos, pueden complicarse. Al observar el valor contractual de las diversas obligaciones contractuales de la empresa y los riesgos identificados en los contratos, un equipo legal puede obtener respuestas.

4. Determinar el presupuesto que puede darse a un cliente. A medida que los acuerdos de facturación alternativos se vuelven más comunes en la industria de los servicios legales, los estudios deben tener conjuntos de datos comparables sobre las tarifas de los clientes. Al observar la gestión de asuntos y los datos de facturación, la firma de abogados puede conocer los costes de casos similares y proporcionar una propuesta de tarifa fija.

5. identificar fuentes de eficiencia en el caso en el que se está trabajando. Esto refleja la evolución de las expectativas de los clientes. Al observar los datos de facturación o información sobre casos similares se pueden identificar los cuellos de botella del proceso o las tareas que otros tipos de profesionales podrían realizar mejor o más rápidamente. Es un ejemplo de cómo el uso de modelos predictivos permite brindar un mejor servicio, que podría fortalecer el vínculo cliente – empresa.

Las expectativas cambiantes de los clientes, más competencia, modelos de tarifas en evolución y mejores tecnologías se están uniendo para crear una presión sin precedentes sobre el modelo comercial legal convencional. Nunca antes los abogados habían tenido la oportunidad de hacer tanto sin el correspondiente aumento de tiempo, gasto o esfuerzo.

Una cultura de datos que se apoye en modelos predictivos es el ingrediente clave que puede preparar a las firmas para responder a la presión a la que se enfrentarán procedente de clientes, competidores y colegas.