¿Qué es el machine learning y para qué sirve? [+ Ejemplos]

Las enormes capacidades de la inteligencia artificial ha despertado el interés en todos los sectores profesionales, en especial en el campo legal, en donde conocer qué es el machine learning y cuáles son sus aplicaciones prácticas ha representado un antes y un después para las firmas jurídicas.

En este contexto, y de acuerdo con Forrester, el machine learning es una de las tecnologías de la inteligencia artificial más poderosas de todos los tiempos. Esto se debe principalmente a sus potentes capacidades de predicción y planificación que aporta el también llamado aprendizaje automático.

¿Qué es el machine learning?

El aprendizaje automático o machine learning es una disciplina en el campo de la inteligencia artificial. Esta disciplina consiste en hacer que una computadora aprenda a realizar ciertos procesos de forma automática, con la menor intervención humana posible.

Las empresas jurídicas que saben qué es el machine learning y lo aplican en sus procesos son capaces de incrementar su productividad y eficacia considerablemente, ya que las herramientas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático pueden ir aprendiendo cada vez con mayor eficacia a realizar determinadas tareas jurídicas, administrativas, entre otras que son de carácter repetitivo o que son en extremo complejas para ser realizadas por el ser humano. De aquí que el machine learning sea uno de los mayores avances de la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona el machine learning?

 tipos de machine learning

Además de conocer qué es el machine learning, también es necesario saber cómo funciona. Veamos:

El machine learning tiene su base en un proceso de enseñanza-aprendizaje, que consiste en suministrarle a la computadora grandes volúmenes de datos para que esta aprenda de forma automática alguna tarea u oficio determinado, por ello el machine learning se relaciona con el análisis big data y el data science. A estas sesiones de enseñanza-aprendizaje se les conoce como entrenamientos. 

Cada entrenamiento que recibe la máquina puede ser de 2 tipos: supervisado o no supervisado. En el aprendizaje supervisado se debe etiquetar la información suministrada, para que la computadora asimile los datos ya estructurados. Con “etiquetar” nos referimos a indicarle a la máquina qué es lo que debe aprender y cómo lo debe aprender.

Por ejemplo, si se quiere que un algoritmo de machine learning aprenda a reconocer los expedientes jurídicos, entonces se realizan sesiones de entrenamiento en el que se le muestra a dicho algoritmo millones de documentos, entre expedientes y no expedientes. Los que sí son expedientes se etiquetan de una manera, mientras que el resto de documentos no se etiquetan. Así, el sistema de machine learning va aprendiendo a diferenciar entre un expediente y un no expediente.

En cambio, el aprendizaje no supervisado no necesita de estas “etiquetas”, ya que el algoritmo es capaz de identificar las características comunes en datos no estructurados, identificarlas y segmentarlas de forma autónoma. Es decir, se trata de un algoritmo capaz de aprender a reconocer los expedientes por su propia cuenta, aunque el procedimiento para ello es mucho más complejo, ya que se basa en el ensayo y error.

Por lo tanto, aplicado en legaltech, el machine learning es capaz de realizar una revisión inteligente de millones de datos jurídicos en un tiempo muy reducido. Esto beneficia a los abogados que utilizan herramientas basadas en aprendizaje automático, ya que pueden realizar un análisis y una revisión automática de muchos datos al mismo tiempo, disminuyendo así el trabajo manual y repetitivo, ahorrando tiempo y obteniendo resultados extremadamente potentes.

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¿Para qué sirve el machine learning?

machine learning definicion y significado

Entre muchas otras funcionalidades, el machine learning sirve para:

  • Análisis predictivos: la herramienta de machine learning se encarga de analizar los datos históricos sobre fenómenos que ya ocurrieron, encuentra y analiza patrones o características repetitivas en todos esos fenómenos, y con base en esa información la herramienta muestra una proyección sobre el posible resultado futuro de algo que está en curso. Por ejemplo, teniendo en cuenta esta funcionalidad en el legaltech, el machine learning sirve para responder de forma más acertada a preguntas como: ¿Bajo qué circunstancias se puede ganar o perder determinado juicio?
  • Análisis causal: el software de machine learning establece relación entre los datos para reconocer la influencia que tiene un determinado hecho sobre otro ocurrido. En este sentido, el machine learning sirve para descubrir cómo pueden influir los antecedentes del caso en su sentencia final.
  • Análisis de contenidos: el programa de aprendizaje automático puede analizar una gran cantidad de documentos de cualquier tipo. Por ello, en el sector legal, el machine learning sirve para ayudar a los abogados a clasificar y analizar los contratos legales, permitiendo la detección y corrección de errores en tiempo real y de forma masiva. 

Ejemplos del machine learning en el sector legal

que es el machine learning y para que sirve

Actualmente, son muchas las empresas que, además de reconocer qué es el machine learning, han decidido implementarlo en sus sistemas para optimizar, agilizar y automatizar sus procesos. 

Dentro de este panorama, podemos identificar los siguientes ejemplos de machine learning:

  • Luminancia: es un sistema de legaltech que utiliza el machine learning para comprender y revisar la documentación legal de una firma, independientemente de su idioma o jurisdicción. Este sistema permite segmentar la información clave, ahorrando tiempo en la gestión de proyectos jurídicos hasta en un 80%.
  • VLex Analytics: es una plataforma que permite analizar y procesar miles de documentos jurídicos y sentencias legales, con la finalidad de conseguir estadísticas que sirvan como apoyo para la planificación de los litigios de los abogados. VLex está diseñado para emitir estadísticas por juzgado, realizar análisis de probabilidad de éxito del recurso, análisis por tipo de casos, entre otros.
  • COIN (Contract Intelligence): la empresa financiera J.P. Morgan entendió qué es el machine learning y el potencial que tiene en el sector legal, por lo cual desarrolló el programa COIN. Con esta herramienta fue posible analizar numerosos acuerdos de préstamos comerciales en pocos segundos, una tarea que sus abogados solo podían realizar invirtiendo 360.000 horas de trabajo anual. Además, gracias al machine learning, no solo se agilizó el proceso, sino que los márgenes de error se redujeron notablemente.

En conclusión, el machine learning es una oportunidad de crecimiento para las firmas, ya que les permite automatizar procesos, disminuir la incertidumbre en las decisiones legales y ofrecer un mejor servicio.

Sin embargo, no siempre es necesario invertir en tecnologías tan avanzadas como el machine learning. En el mercado existen otros tipos de herramientas mucho más accesibles que también tienen la suficiente potencia para realizar análisis de inteligencia de negocio en el sector legal.

Por ejemplo, TimeBillingX es herramienta de legaltech que hace análisis inteligentes sobre los procesos de la firma para ayudarte a identificar el nivel de rendimiento de los abogados y los índices de rentabilidad por cada cliente, para así saber cuáles son los abogados más productivos y cuáles son los clientes más rentables para la firma.

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