Etiqueta: Predicción Legal

  • Hoy probamos a fondo… Vlex Analytics

    Hoy probamos a fondo… Vlex Analytics

    Comenzamos una nueva sección en la que hablaremos en detalle de herramientas Legaltech ya disponibles y que hayamos tenido la oportunidad de probar ampliamente.

    El objetivo es comenzar a hablar de los usos prácticos y reales de los productos y servicios que se están ofreciendo, ya que solo de teoría no podemos vivir.

    Estrenamos la sección con Vlex Analytics, a quien agradecemos su colaboración. La misma consiste en una de los pocos productos de analítica judicial o software predictivo en materia legal del mercado nacional. ¿Pero eso qué significa?

    Significa que hablamos de un servicio que aplica algunas de las ramas de la Inteligencia Artificial, como pueden ser el procesamiento de lenguaje natural o el aprendizaje automático (Natural language processing y Machine learning para los anglosajones). Las técnicas aplicadas desde esos campos permiten analizar cientos de miles, sino millones, de sentencias y extraer de las mismas información, tendencias y conocimiento no aparente a partir de ese análisis.

    vlex_analytics
    La herramienta de analítica jurisprudencial de Vlex

    Por ejemplo, con una herramienta como Vlex Analytics es posible saber cuánto tiempo tarda un determinado juzgado en resolver, qué porcentaje de recursos se estiman en una materia concreta, cuál es la pensión alimenticia que podría esperarse en un determinado caso y juzgado o la pena que puedo esperar en un determinado juzgado en por ejemplo un delito contra la seguridad vial, teniendo en cuenta grado y circunstancias modificativas.

    Puede sonar un poco a ciencia ficción, y seguro que más de uno pensará en la película Minority Report, pero no es más que el resultado de analizar un gran volumen de datos que permiten detectar patrones, tendencias y formas de hacer o actuar que a nosotros se nos escapan. Es decir, si el día a día hace que los árboles no nos dejen ver el bosque, este de tipo de herramientas nos permitirán conocer en todo momento el estado de ese bosque.

    Después de todo, el mundo jurídico está repleto de datos, además de calidad y con mucha importancia. Cierto es que el formato de esos datos no está lo suficientemente estructurado todavía en general o que el número de sentencias en formatos tratables es muy mejorable, pero resolver eso es una simple cuestión de tiempo y cierta inversión. Por tanto cada día será un poco más habitual el análisis de datos jurídicos en éste u otros sentidos.

    Sea como sea y al nivel actual, la analítica de datos jurídicos ya es presente. Ahora bien, ¿cómo podría ayudar a un abogado algo como Vlex Analytics?

    En primer lugar puede reducir mucho la barrera de acceso y conocimiento para iniciarse en la profesión. Es decir, quizá un abogado con años de experiencia puede tener una idea bastante aproximada de algunas de las cuestiones sobre las que informa la herramienta, pero para alguien que comience de cero puede resultar un GPS legal tremendamente útil.

    También puede ser una gran herramienta para preparar estrategias procesales, sobretodo en materias que uno no controle tanto o en juzgados en los que no haya tenido experiencia. Además, es una simple cuestión de tiempo que herramientas como éstas ofrezcan también el porcentaje de éxito de argumentos jurídicos de acuerdo a los artículos y sentencias más citados en sus fundamentos. Por tanto podrán alertar sobre nuevas estrategias que uno no había tenido en consideración.

    Por otro lado, otro buen uso puede ser el de obtener datos objetivos que indiquen al cliente el resultado que de forma realista puede esperarse, a efectos de tiempo de espera, importes a recibir o incluso posibles fallos. De la misma forma, tampoco sería ninguna locura plantear que en unos años un cliente pueda exigir por adelantado este tipo de información a efectos de evitar que se le prometan resultados completamente irreales. De hecho, también podría ser usado por un abogado para indicar que sus éxitos son tales que van contra lo habitual en la mayoría de casos, convirtiéndolo así en un mecanismo de promoción objetivo muy potente.

    En realidad, de la misma forma que ahora los colegios de abogados ofrecen al colegiarse el acceso a bases de datos jurídicas, es una simple cuestión de tiempo que ofrezcan a cualquier abogado la posibilidad de usar este tipo de herramienta. De la misma forma, las facultades de Derecho deberán introducir la enseñanza de este tipo de software al igual que hoy enseñan a buscar jurisprudencia.

    Lo que está claro es que el potencial que tiene medir con datos las posibilidades de un caso basándose en millones de precedentes y más allá de la pura experiencia o las mejores hipótesis, genera ya hoy y creará mañana múltiples nuevos escenarios que justo se están comenzando a perfilar.

    Dicho esto, vamos a ver cómo funciona Vlex Analytics.

    De inicio disponemos de dos opciones, navegar por tribunales o analizar un caso. Comenzaremos por la navegación en tribunales. Indicar que las referencias y menciones realizadas serán respecto al ámbito balear, principalmente en Mallorca.

    vlex_analytics_tribunal_caso

    Una vez seleccionado en nuestro caso Baleares, localizaríamos el tribunal o la sección que nos interese.

    vlex_analytics_tribunales_audiencias

    Digamos que queremos conocer los días que de media tarda un juzgado de instrucción en resolver un caso, por ejemplo el Nº 1 de Palma. Hacemos clic en Palma de Mallorca, allí en el correspondiente juzgado y obtendremos la siguiente información:

    vlex_analytics_palma_instruccion

    Además de ese dato puede comprobarse como también obtenemos quién es el titular del juzgado. Respecto a esto último, indicar que en la Audiencia Provincial de Palma, Sección penal 2 esos datos no coincidían con los reales, algo en principio debido a que la actualización de esa información es mensual y que posteriormente se realiza una corrección manual en casos concretos. Por tanto puede haber cierto desfase en algún caso.

    En relación a los titulares de los juzgados, preguntamos sobre si llegaríamos a poder obtener resultados estadísticos de acuerdo a un magistrado concreto, por ejemplo conocer el tiempo de respuesta y tipo de fallo del juez Pepe, que es el actual pero lleva solo 1 año en su puesto. Pero por lo que nos ha contado es muy complejo dar ese nivel de detalle dada toda la casuística que puede generarse en relación a la persona, lo que podría crear un sesgo muy grande. En cualquier caso, al parecer se trabaja en elementos que vayan más allá de las sentencias y puedan ofrecer algo cercano a eso.

    Volviendo al análisis, obtenemos detalles en función del tipo de asunto y una comparativa con la tendencia nacional. Es decir, el Juzgado de Instrucción Nº 1 de Palma tarda casi 68 días para unas diligencias previas, lo que sería más que la media nacional (que no se indica).

    Respecto a la información proporcionada aquí, sí es cierto que el tiempo estimado para resolver un caso en algunos puntos podría requerir de mayor contextualización. Por ejemplo, se indica que la Sala de lo Contencioso Administrativo del TSJ de las Islas Baleares tarda de media casi 10 meses en resolver. Pero comentándolo con abogados que trabajan de forma habitual en los tribunales de las islas, como por ejemplo Juan Segura Aguiló, se puntualizó que esa Sala del TSJ normalmente resuelve en 3-4 meses. Por tanto, lo que el sistema parece estar indicando en este caso es el periodo que va desde primera instancia hasta que resuelve el TSJ. Lo que podría generar cierta confusión inicial sobre el dato ofrecido.

    Junto a esta información también se ofrece una estimación sobre el pronóstico que puede esperarse si se decide recurrir el fallo.

    vlex_analytics_audiencia_supremo

    Nuevamente ante este dato puede generarse alguna confusión inicial. Por ejemplo, veamos el supuesto de la Audiencia Provincial, sección 4ª y el pronóstico en caso que se decida recurrir sus fallos al Tribunal Supremo (datos de la imagen superior). De primeras puede haber alguna confusión inicial sobre lo que se admite o no, y de los finalmente admitidos cuáles son estimados o no. Algo más de contextualización ayudaría.

    Finalmente, cada página ofrece las sentencias destacadas de ese juzgado o tribunal (en función de las que son las más citadas en la jurisprudencia) y los recursos se clasifican por voces del tesauro, materia por materia.

    vlex_analytics_voces_tesauro

    En este último caso puede haber alguna duda sobre los conceptos usados, que en ocasiones parecen solaparse o incluir conceptos menores en otros mayores, por ejemplo cuando se habla de Proceso Social y Jurisdicción Social sin acabar de señalar la diferencia. En principio esto se debe al problema de extraer multitud de información que luego debe ser clasificada y categorizada. Proceso que está en constante refinamiento y que a una escala de millones de documentos puede generar solapamientos como el comentado.

    En resumen, la información estadística ofrecida por Vlex Analytics es muy variada y permite llegar a una vista de pájaro del tribunal o juzgado que de otra forma difícilmente podría obtenerse. Resultando especialmente útil para quien se esté iniciando o aborde una materia o región que le resulte desconocida. Ahora bien, dado el volumen y la cantidad de datos a clasificar es posible encontrar puntos de mejora en cuanto a la contextualización de los porcentajes, la categorización de los conceptos o la precisión de los tiempos estimados. Nada que tiempo y más datos no vayan a resolver.

    Pasemos ahora a ver la segunda opción, el análisis de un caso.

    vlex_analytics_analisis_casos

    Como vemos, en esta función podemos obtener dos piezas de información: una predicción de la pensión compensatoria que asignaría un determinado juzgado o una predicción sobre la pena que impondría un concreto juzgado según el tipo penal y las circunstancias del caso.

    Vamos a predecir una pensión alimenticia. Para ello indicamos el número de hijos dependientes, los ingresos mensuales del custodio y del no custodio, el partido judicial y luego el subapartado de la población.

    vlex_analytics_pension_alimenticia

    Para el partido judicial y población de Palma de Mallorca, los resultados serían los siguientes:

    vlex_analytics_partido_judicial_pension

    Por tanto, en función de los datos introducidos previamente (que finalmente han sido 1 hijo dependiente e ingresos de custodio y no custodio sobre 1.100 euros), el juzgado de Primera Instancia Nº16 de Palma sería quien antes resolvería y quien predice un importe ligeramente mayor.

    Un dato que definitivamente ofrece una idea muy aproximada de lo que uno puede esperarse en este tipo de reclamaciones, ya sea el abogado o el cliente.

    Posteriormente esas predicciones se puede guardar en el sistema.

    Vamos ahora a predecir la pena que impondría un concreto juzgado según el tipo penal y las circunstancias del caso. En este caso, seleccionaríamos el tipo penal (por ejemplo un delito contra la seguridad vial), el grado o circunstancias modificativas (ninguna) y el partido judicial.

    vlex_analytics_tipo_penal

    Los resultados que obtenemos son un primer resumen en datos y gráficos en función de los juzgados analizados: la pena de prisión y multa mínimas y máximas, resaltando el juzgado en el que es más previsible esa pena.

    vlex_analytics_dlito_vial

    Además, tenemos el gráfico (no siempre fácil de comprender) sobre las penas de prisión y multa a nivel estatal, para ver si los mínimos y máximos indicados respecto a los juzgados analizados difieren mucho respecto a la tendencia global.

    El segundo bloque de información que ofrece una predicción de un tipo penal es la pena que se puede esperar por cada uno de los juzgados analizados, el tiempo de resolución medio y la probabilidad de ser condenado.

    vlex_analytics_pena_tipo

    Parece que en el caso que hemos querido predecir la cosa pinta clara. :p

    De esta forma habríamos usado todas las opciones presentes en Vlex Analytics hoy. Es decir, la obtención de información sobre el hacer de un juzgado, la predicción de una pensión alimenticia y la predicción de una pena.

    Durante el uso de la herramienta uno aprecia algunas cuestiones ausentes en la actualidad que podrían ser deseables, como mayor transparencia sobre el nivel de actualización de las sentencias o el margen de error de las predicciones. Por lo comentado, esas mejoras en principio estarían en camino. Lo que es buena noticia. Al fin y al cabo, si un profesional va a tomar como referencia la información que el sistema le da, es importante saber cómo el mismo está llegando a ese resultado.

    Sea como sea, la impresión global es muy positiva. De hecho, a cualquiera que vea un poco más allá de su día a día le resultará evidente que este tipo de software en 5-10 años serán tan o más imprescindible que una base de datos jurisprudencial, por poner un ejemplo de tecnología jurídica común. Sí, quizá hoy los abogados con mayor experiencia puedan considerarlo simplemente una forma objetiva de confirmar parte de sus intuiciones. Pero cuando se incorpore la posibilidad de predecir resultados o calcular el éxito de un «argumento jurídico», ese nivel de precisión jurídica puede ayudar mucho al plantear un caso.

    Para profesionales más jóvenes, aquellos que se estén iniciando, los que quieran cambiar de rama de actuación o estudiantes de Derecho, la utilidad creo que salta a la vista. En lugar de manejarse a tientas en el mundo procesal uno puede obtener un perfil muy ajustado de aquello a lo que deberá hacer frente. Además, algo así reduce mucho la curva de aprendizaje y acceso a determinado conocimiento entre abogados noveles y los que llevan muchos años en la profesión.

    Todo ello sin olvidar que este tipo de herramientas no son más que el inicio de la analítica legal en el sector o el «Moneyball jurídico». Ya que si bien los abogados no deben sobrestimar la utilidad actual de la IA en el sector jurídico, tampoco deben subestimar las funciones que ofrecerá en un mañana.

    Para más detalles sobre Vlex Analytics y solicitar una demostración, puede consultarse su web.

    ¡Hasta la próxima!

  • CaseCrunch: el primer Deep Blue de la abogacía 

    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.

    Deep_Blue
    Deep Blue, la super computadora que fue capaz de vencer a Gary Kaspárov

    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.

    casecrunch
    Los resultados del desafío lanzado por CaseCrunch

    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…