Cuando se trata de averiguar cómo evolucionará el sector legal en el futuro, es habitual escuchar el concepto Legaltech. El Legaltech comprende términos como inteligencia artificial, machine learning, deep learning o legal analytics. Todos ellos están íntimamente relacionados, pero no conllevan las mismas implicaciones en el ámbito jurídico.

La inteligencia artificial es una herramienta digital que permite a los ordenadores desarrollar un sistema de tareas típicamente humanas a través de algoritmos programados. Esto significa que un sistema con dicha tecnología debe seguir y obedecer una serie de reglas (software) para las que ha sido configurado para alcanzar un objetivo cierto.

El machine learning es una parte de la inteligencia artificial que va más allá. La propia «máquina» descubre cuáles son esos pasos que debe seguir mediante la búsqueda de patrones en bases de datos. En este caso, los datos obtenidos en dichas bases son procesados y analizados para posteriormente alcanzar un aprendizaje de los mismos, es decir, se configura un sistema capaz de aprender de manera automática a partir de la experiencia.

El machine learning fue definido por Arthur L. Samuel cuando, en 1950, este pionero trabajador de IBM creó un programa capaz de aprender a jugar a las damas por sí solo, ¿cómo?, el software jugaba contra sí mismo y mejoraba partida tras partida.

En 2015, AplhaGo, un programa desarrollado por DeepMind —empresa perteneciente a Google— venció al campeón mundial del juego Go, Lee Sedol. Este es uno de los juegos más estratégicos a nivel mundial y fue derrotado por un programa con un tipo de inteligencia artificial conocido como deep learning. El deep learning es un peldaño más, que utiliza las técnicas del machine learning para emplearlas en capas de aprendizaje y de procesamiento cada vez más profundas, como por ejemplo los que se utilizan en los vehículos autónomos.

Desde la perspectiva legal, el machine learning destaca en programas desarrollados para el análisis y verificación de contratos, cláusulas, acuerdos e informes en operaciones de compraventa de sociedades, comúnmente conocido como Due Diligence. Un ejemplo sería un software creado para automatizar el proceso de análisis y detección de riesgos de manera automática

Otra aplicación clave en este campo es el legal analytics, que consiste en la predicción de resultados judiciales a través de estadísticas. ¿Cómo fallaron los tribunales ante un caso similar?; ¿cuál es el porcentaje de éxito del caso?; ¿cuánto tiempo y dinero debo invertir en el proceso judicial?; ¿cuáles fueron los argumentos considerados más convincentes?; ¿cuántas posibilidades hay de llegar a un acuerdo extrajudicial en cuestiones legales parecidas? Todas estas cuestiones pueden ser resueltas con programas que estudian los hechos, examinan estrategias propias y de la parte contraria y tiene en cuenta la jurisprudencia existente.

Por todo ello, queda demostrado que la tecnología machine learning y los servicios que ofrece suponen todo un avance y un reto para los profesionales del derecho, ya que la ciencia de datos permite tomar decisiones más completas e informadas y de forma más eficiente.