CaseCrunch: el primer Deep Blue de la abogacía 

La semana pasada tuvo lugar un hecho muy reseñable en el sector legal que experimenta con la tecnología, la llamada Legaltech.

CaseCrunch, una startup con sede en Cambridge y que trabaja el campo de las predicciones legales usando técnicas de Deep Learning o aprendizaje profundo, dio los resultados del primer enfrentamiento entre un software de predicción legal y un equipo de abogados (más de 100, en verdad). El objetivo era comprobar quién podía predecir con mayor acierto el criterio adoptado en relación a múltiples resoluciones legales en materia financiera.

¿El resultado? La máquina ganó, prediciendo el 86,6% de las decisiones legales. Por su parte, el equipo de abogados se tuvo que conformar con un 62,3% de acierto.

Tenía lugar el primer Deep Blue de la abogacía (aunque ya tuvimos un avance con el caso del Tribunal Europeo de Derechos Humanos a principios de año).

Pero vayamos por partes

¿A qué viene la referencia a Deep Blue? Deep Blue fue una súper computadora desarrollada por IBM por allá 1996. Se hizo famosa por ser la primera máquina que ganó una partida de ajedrez a un vigente campeón del mundo, en ese momento Gary Kaspárov. Si bien en el global de partidas Kaspárov acabó ganando, la nueva versión que se lanzó en 1997, Deeper Blue, sí ganó en  en el global y no solo en una única partida. Convirtiéndose en la primera máquina en lograrlo.

IBM repitió la gesta en 2011 con otra súper computadora, Watson, pero en este caso al juego de preguntas y respuestas Jeopardy. Y muy recientemente Google ha hecho lo mismo con los campeones mundiales del juego Go.

Por tanto, el momento Deep Blue ocurre cuando en un área de especial desarrollo intelectual y en la que hasta entonces el ser humano ha tenido el control, se ve superado por la máquina en una batalla de igual a igual.

Dicho esto, ¿qué es CaseCrunch? Como decíamos al inicio, se trata de una startup con origen en Cambridge (de allí también ha salido Luminance, por ejemplo) que crea soluciones personalizadas para la predicción de resultados legales. Para ello aplica algunas de las técnicas más avanzadas de la IA, como son las redes neuronales profundas o Deep Learning.

Para poner a prueba su solución, el llamado CaseCruncher Alpha, lanzó a inicios del mes de octubre un desafío: enfrentaría su software a un equipo de abogados voluntarios para ver quién podía predecir mejor determinados resultados legales. Al desafío se apuntaron más de 100 abogados, incluyendo entre ellos algunas de las firmas más prestigiosas en UK, el llamado Magic Circle.

La prueba consistía en lo siguiente: el equipo de abogados tenía una semana para realizar 750 predicciones, y para ello disponía de total libertad. Lo que se debía analizar eran quejas reales por la venta engañosa o fraudulenta de PPI o Payment Protection Insurance. Es decir, seguros de crédito.

Esos casos habían sido interpuestos frente al Defensor del Usuario en materia financiera del Reino Unido y posteriormente publicadas las resoluciones.

 

Lo que se buscaba era predecir si esas 750 quejas habían sido rechazadas por el Defensor del Usuario o confirmadas. Por lo tanto, una cuestión muy precisa y concreta.

Y en esa tarea la máquina fue mejor que el abogado. De ese modo, CaseCruncher predijo con acierto el 86,6% de los casos. Mientras que el equipo de abogados lo hizo en un 62,3%.

¿Motivos para que el software ganara de forma tan abultada? Dicen los desarrolladores que deben analizar el caso en profundidad y por ello publicarán un paper sobre la materia. De todos modos, consideran que el principal motivo es que el software tuvo una mayor comprensión que los abogados sobre los elementos que no eran puramente legales (aunque no precisan más qué quieren decir con eso). Cuando publiquen el paper volveremos sobre el tema.

Sea como sea, este Deep Blue de la abogacía no quiere decir que vayamos a desaparecer de la faz de la Tierra todos los abogados en cuestión de años. :p Pero sí confirma, por si hubiera dudas, que en cuestiones legales precisas en las que se disponen de datos y contexto de calidad, un software puede hacer una labor jurídica de notable alto sin necesidad de supervisión humana.

O como señala CaseCrunch que es su objetivo, que un software predictivo de ese tipo puede ayudar a hacer de filtro en cuestiones legales comunes pero sobretodo concretas, a la vez que desatasca cuellos de botella en organizaciones e instituciones que deban lidiar con un alto volumen de este tipo de decisiones legales.

Lo que resultará obviamente positivo y obligará al profesional legal a subir un peldaño en la escala de valor que ofrece. Sobretodo si no quiere competir con productos o servicios que puedan ser igual o más eficientes que él pero las 24 horas del día.

Después de todo, tras Deep Blue los ajedrecistas no desaparecieron. De la misma forma que tampoco lo harán los abogados, aunque sí es buena idea que sean conscientes de lo que está en camino.

Continuará…