¿Qué es machine learning? 4 ejemplos reales de uso de la IA

Hoy en día, es necesario que todos los sectores de la sociedad entiendan qué es machine learning.

Solo así, es posible que las empresas y las personas se beneficien de las ventajas que ofrece la inteligencia artificial (IA) y sus componentes, entre ellos el machine learning. De hecho, según un artículo de Forbes México, la IA es el cambio más disruptivo en la historia. 

El machine learning está revolucionando todos los sectores. Por ejemplo, en el sector legal tech, el uso de esta tecnología inteligente le permite a un abogado tener una productividad de hasta 20 personas. Así, gracias a la IA los abogados podrán convertirse en “superabogados”.

¿Qué es machine learning?

El machine learning es un subcampo de investigación y desarrollo dentro del campo de la inteligencia artificial. La traducción de machine learning es “aprendizaje automático”, pues este subcampo de la IA es el que se encarga del desarrollo de los algoritmos capaces de hacer que una computadora “aprenda” a realizar tareas complejas.

Los algoritmos de aprendizaje automático son los responsables del funcionamiento de tecnologías como los robots industriales, los vehículos autoconducidos, los chatbots de mensajería, entre otras.

El sector legal tech no se queda atrás en cuanto al uso de estos algoritmos. Por lo tanto, los juristas independientes y los directivos de firmas  de abogados deben conocer qué es machine learning y cuáles ventajas pueden obtener de este.

4 ejemplos reales de qué es machine learning en el legal tech

Entender qué es machine learning es crucial para que las firmas  de abogados aumenten sus niveles de productividad y de eficacia jurídica. Por ejemplo, en casos de Due Diligence, un sistema con inteligencia artificial podrá revisar, a velocidades sorprendentes, todos los contratos antes de una venta.

Conozcamos, entonces, cuatro ejemplos reales de soluciones jurídicas basadas en machine learning:

1. “Jurimetría” para analítica jurisprudencial predictiva
2. “Aranzadi Fusión” para gestión de documentación legal
3. “CaseTracking” para automatización de juicios ejecutivos
4. “TimeBillingX” para el control de horas de trabajo en los despachos

1. Machine learning para analítica jurisprudencial predictiva

Wolters Kluwer fue una de las primeras grandes empresas en entender qué es machine learning y cómo se puede aplicar en el sector legal tech. Así, la multinacional europea desarrolló el software Jurimetría. Una solución de analítica jurisprudencial predictiva que facilita la toma de decisiones procesales. Esto gracias a que los juristas pueden acceder a indicadores visuales resultantes del análisis cognitivo de millones de resoluciones legales.

Jurimetría utiliza tecnologías de big data, natural language processing (NLP) y machine learning para el procesamiento y el análisis inteligente de grandes cantidades de datos. Con base en los resultados, los abogados pueden perfeccionar sus estrategias procesales.

2. Machine learning para la gestión de documentación legal

Thomson Reuters, uno de los gigantes de la información a nivel mundial, creó Aranzadi Fusión. Un sistema inteligente que le facilita a los despachos de abogados la gestión automatizada de toda su documentación legal. 

Esta solución se basa en algoritmos de aprendizaje automático que permiten:

• Gestionar y controlar todos los expedientes, sin importar que la cantidad sea enorme.
• Localizar la información jurídica más relevante para cada caso en desarrollo.
• Presentar documentos vía telemática mediante LexNET.
• Recibir alertas sobre cambios legislativos de interés para cada caso en proceso.

Así, Aranzadi Fusión se ha convertido en una referencia global para aquellas firmas jurídicas que necesitan entender qué es machine learning y para qué sirve en el ámbito legal. 

3. Machine learning para automatización de juicios ejecutivos

Lemontech, la empresa de tecnologías jurídicas con mayor penetración en América Latina, desarrolló la solución CaseTracking. Un potente sistema capaz de procesar casi toda la carga de trabajo relacionada con un juicio, esto de manera automática y sin intervención humana.

Para lograrlo, en Lemontech entendieron muy bien qué es machine learning y de qué maneras puede innovar la industria legal tech. Como resultado, el software CaseTracking puede automatizar la ejecución de los llamados “juicios ejecutivos”.

Esto es posible al utilizar algoritmos de machine learning que le permiten al software aprender cómo desarrollar aquellos juicios que presentan flujos de patrones repetitivos, tales como los de cobranza, seguros, pensiones, entre otros.

4. Machine learning para el control de horas de trabajo en los despachos

Otra de las soluciones en Lemontech es TimeBillingX. Un sistema de última generación para despachos de abogados que fue inicialmente concebido para tareas de:

• Registro de horas laborales dedicadas por parte de cada abogado en el despacho.
• Generación automatizada de facturas electrónicas y envío masivo de estas.
• Automatización en la gestión de cobros y de procesamiento de pagos.
• Unificación de toda la información relacionada con los clientes y con cada caso.
• Detección del personal más rentable, tanto de abogados internos como de clientes.

El sistema es capaz de analizar variables como a qué cliente, proyecto o caso el jurista le está dedicando tiempo de trabajo para determinar índices de productividad y rentabilidad.

Las innovaciones del legaltech son realmente potentes y beneficiosas para todo tipo de despachos de abogados. Los juristas solo deben conocer qué es machine learning y cuáles beneficios aporta esta tecnología de inteligencia artificial. Luego, deben incorporar a su gestión las soluciones tecnológicas más adecuadas según sus propias necesidades.

Aquellas firmas que no se preocupen por entender que el machine learning es el futuro del sector legal, entonces tendrán que sufrir las consecuencias de una mercado cada vez más digitalizado, automatizado e inteligente.