Los abogados, enfrentan los expedientes de la mano de la tecnología

Cómo son los sistemas de inteligencia artificial que permiten simplificar la pesada tarea de los equipos de letrados para descubrir e identificar conceptos y datos valiosos en miles de documentos

Viernes 18 de marzo de 2011 | 02:05 (actualizado a las 21:35)

Foto: AFP

Por John Markoff
The New York Times

Cuando cinco estudios de televisión quedaron involucrados en un juicio antimonopolio del Departamento de Justicia contra CBS, el costo fue inmenso. Como parte de la oscura tarea de "descubrir" (proporcionando documentos importantes para el juicio), los estudios examinaron seis millones de documentos a un costo de más de 2,2 millones de dólares estadounidenses, cuya mayoría estuvo destinada a pagar a un escuadrón de abogados y asistentes jurídicos, quienes trabajaron durante meses cobrando elevados honorarios por hora.
Pero eso fue en 1978. Ahora, gracias a los avances de la inteligencia artificial, programas de "e-discovery" (descubrimiento a través de medios electrónicos) pueden analizar documentos en una fracción del tiempo convencional, por una fracción del costo. En enero, por ejemplo, Blackstone Discovery , de Palo Alto, California, ayudó a analizar 1,5 millones de documentos por menos de 100.000 dólares.
Algunos programas van más allá de encontrar documentos con términos relevantes a velocidad de computadora. Pueden extraer conceptos importantes, como documentos que resultan vitales en el ámbito de las protestas sociales en Medio Oriente. Incluso en ausencia de términos específicos, los sistemas pueden deducir patrones de comportamiento que hubieran escapado a los abogados que examinan millones de documentos.
"Desde el punto de vista del personal legal, significa que mucha gente a la cual se le solía asignar la revisión de documentos ya no facturará", indicó Bill Herr, quien, como abogado de una importante compañía química, solía dirigir auditorios repletos de abogados para leer documentos durante semanas. "La gente se aburre, le duele la cabeza. Eso no sucede con las computadoras".
Las computadoras están mejorando la imitación del razonamiento humano (como descubrieron los espectadores de "Jeopardy!" cuando vieron que Watson abatió a sus oponentes humanos ) y están aceptando trabajos que alguna vez fueron realizados por personas con profesiones a las que se les pagaba muy bien. La cantidad de diseñadores de chips para computadoras, por ejemplo, se ha estacando mucho porque poderosos programas de software reemplazan el trabajo que alguna vez realizaban legiones de diseñadores lógicos y dibujantes.
El software también está abriéndose paso en tareas que eran un terreno exclusivo de aquellos seres humanos que toman decisiones, como los funcionarios de préstamos y de hipotecas y los contadores dedicados al área impositiva.
Estas nuevas formas de automatización han renovado el debate sobre las consecuencias económicas del progreso tecnológico.
David H. Autor, un profesor de economía del Instituto Tecnológico de Massachusetts (Massachusetts Institute of Technology o MIT, por su sigla en idioma inglés), sostiene que la economía de Estados Unidos está siendo "vaciada". Los nuevos trabajos, señala, están yendo al fondo de la pirámide económica, los empleos en el medio se pierden debido a la automatización y a la tercerización (outsourcing). Ahora, el crecimiento del empleo en los puestos de mayor jerarquía se está deteniendo debido a la automatización.
"No hay razón para pensar que la tecnología crea desempleo", afirmó el profesor Autor. "A largo plazo, encontramos cosas para que la gente haga. La pregunta más difícil es: ¿acaso la tecnología en proceso de cambio lleva siempre a mejores trabajos? La respuesta es: no".
La automatización de los puestos de trabajo de más alto nivel se está acelerando debido al progreso en la ciencia informática y en la lingüística. Hace apenas poco tiempo que los investigadores han podido poner a prueba y refinar algoritmos sobre vastas muestras de información, que incluyen un inmenso tesoro de mensajes de correo electrónico de la extinta compañía Enron, por ejemplo.
"El impacto económico será enorme", afirmó Tom Mitchell, presidente del departamento de aprendizaje de máquinas, en la Universidad Carnegie Mellon, de Pittsburgh. "Estamos en el comienzo de un período de diez años en el que pasaremos de computadoras que no pueden entender el lenguaje a un punto en el cual las computadoras pueden entender bastante el idioma".
En ninguna parte estos avances son más claros que en el mundo legal.
Las tecnologías del "e-discovery" generalmente se dividen en dos amplias ramas que pueden ser descriptas como "lingüística" y "sociológica".
El enfoque lingüístico más básico usa palabras de búsqueda específicas para encontrar y seleccionar documentos relevantes. Los programas más avanzados filtran documentos a través de una gran red de definiciones de palabras y frases. Un usuario que tipea "perro" encontrará también documentos que mencionan "el mejor amigo del hombre" e incluso la noción de "paseo".
El enfoque sociológico agrega una capa de análisis vinculada con las conclusiones, que imita los poderes de deducción de un humano Sherlock Holmes. Los ingenieros y los lingüistas de Cataphora , una compañía dedicada a filtrar información, y que tiene sede en Silicon Valley, hacen que su software explore los documentos en busca de actividades e interacciones de las personas (quién hizo qué cosa y cuándo, y quién habla con quién). El software intenta visualizar cadenas de acontecimientos. Identifica discusiones que podrían haber tenido lugar por correo electrónico, mensajería instantánea y llamadas telefónicas.
Luego, la computadora salta, por así decirlo, para capturar "anomalías digitales" que los delincuentes de guante blanco crean a menudo al tratar de esconder sus actividades.
Por ejemplo, encuentra momentos en donde encuentra un mensaje que dice "llámame", un incidente habitual que puede estar relacionado con la actitud de un empleado que decide ocultar una acción particular teniendo una conversación privada. Usualmente, implica cambiar de medio, quizás de un mensaje de correo electrónico a un mensaje instantáneo, el teléfono o, incluso, a un encuentro cara a cara.
"No usa palabras clave para nada", indicó Elizabeth Charnock, quien es la fundadora de Cataphora. "Pero es una forma de mostrar quién filtra información, quién tiene influencia en la organización o cuándo un documento sensible, como por ejemplo un informe para la S.E.C. (Comisión de Títulos y Valores Bursátiles), está siendo editado una cantidad inusual de veces, o en una cantidad inusual de formas, por parte de una cantidad o tipo inusual de personas".
El software de Cataphora también puede reconocer sentimientos en un mensaje de correo electrónico (si una persona es positiva o negativa, o lo que la compañía denomina "hablar alto"), un énfasis inusual que podría dar una pista de que un documento se refiere a una situación de estrés. El software también puede detectar cambios sutiles en el estilo de una comunicación efectuada por medio de un mensaje de correo electrónico.
Un cambio en el estilo del autor de un mensaje de correo electrónico, el cual pasa de ser informal a extrañamente formal, puede ser una señal de actividad ilegal.
"Uno tiende a usar menos infinitivos con adverbios intercalados cuando piensa que el FBI puede estar leyendo su correo", dijo Steve Roberts, jefe de tecnología de Cataphora.
Clearwell , otra compañía de "e-discovery", ubicada en Silicon Valley, ha desarrollado un software que analiza documentos para encontrar conceptos en vez de palabras específicas, acortando de este modo el tiempo que se necesita para ubicar material relevante en litigio.
El año último, el software de Clearwell fue utilizado por el estudio jurídico DLA Piper con el propósito de efectuar una búsqueda en medio millón de documentos en el plazo de sólo una semana, que había sido impuesto por el tribunal. El software de Clearwell analizó y clasificó 570.000 documentos (cada documento podía tener muchas páginas) en dos días. El estudio de abogados utilizó sólo un día más para identificar los 3.070 documentos que eran importantes para la petición ordenada por el tribunal.
El software de Clearwell usa análisis del lenguaje y una forma visual de representar conceptos generales encontrados en documentos con el fin de lograr que un solo abogado haga el trabajo que alguna vez hubiera requerido de cientos de profesionales.
"La trampa aquí es la sobrecarga de información", señaló Aaref Hilaly, quien es el jefe ejecutivo de Clearwell. "¿Cómo se enfoca justo en el conjunto específico de documentos o hechos que son importantes para una pregunta específica? No se trata de la búsqueda, sino de filtrar, y eso es precisamente lo que permite el software de 'e-discovery'".
Para Neil Fraser, un abogado de Milberg, que es una firma de abogados con sede en Nueva York, el software de Cataphora proporciona una forma de entender mejor el funcionamiento interno de las compañías a las que demanda, especialmente cuando las personas que realmente toman las decisiones están escondidas.
Fraser afirma que el software le permite encontrar a los "ex Pfc. Wintergreens" de una organización (una referencia a un personaje humilde de la novela "Catch-22", que ejercía gran poder porque distribuía el correo a los generales y era capaz de retenerlo o de despacharlo a conveniencia).
Tales herramientas tienen una deuda con una fuente improbable, aunque apropiada: la base de datos de correo electrónico conocida como Enron Corpus.
En octubre del año 2003, Andrew McCallum, un científico dedicado a las computadoras, en la Universidad de Massachusetts, Amherst, leyó que el gobierno federal tenía una colección de más de cinco millones de mensajes del juicio relacionado con Enron.
McCallum compró una copia de la base de datos por 10.000 dólares y la puso a disposición de investigadores académicos y corporativos. Desde entonces, se ha convertido en la fuente de riqueza de una nueva ciencia (su valor ha perdurado, ya que las restricciones sobre la privacidad usualmente dejan colecciones similares de cantidades de mensajes de correo electrónico fuera del alcance). "Esto ha hecho una enorme diferencia en la comunidad que se dedica a la investigación", dijo el doctor McCallum.
La base Enron Corpus ha llevado a un mayor entendimiento sobre cómo se usa el lenguaje y cómo funcionan las redes sociales, y ha mejorado los esfuerzos por dar a conocer a los grupos sociales que se basan en la comunicación por correo electrónico.
Ahora, el software de la inteligencia artificial se ha sentado en la mesa de negociaciones.
Hace dos meses, Autonomy, una compañía de "e-discovery", con sede en Gran Bretaña, trabajó con abogados defensores en una demanda contra una importante compañía de gas y petróleo. Los demandantes aparecieron durante la negociación previa al juicio con una lista de palabras que pretendían utilizar con el fin de seleccionar documentos útiles para la demanda.
"Los demandantes pedían buscar 500 palabras clave", indicó Mike Sullivan, quien es el jefe ejecutivo de Autonomy Protect.
En respuesta, dijo, los abogados de la defensa utilizaron esas palabras para analizar sus propios documentos durante las negociaciones, y esos resultados los ayudaron a negociar de manera más efectiva, dijo Sullivan.
Algunos especialistas reconocen que la tecnología tiene límites. "Los documentos que el proceso saca todavía tienen que ser leídos por alguien", observó Herbert Roitblat, de OrcaTec , una compañía consultora de Altanta.
Cuantificar el impacto de estas nuevas tecnologías en el empleo es difícil. Mike Lynch, fundador de Autonomy , está convencido de que "el sector legal probablemente empleará menos gente, no más, en Estados Unidos en el futuro". Asimismo, él estimó que el cambio entre descubrir documentos a mano y el "e-discovery" llevaría a una reducción en la que un solo abogado alcanzará para hacer el trabajo que antes exigía 500 personas y que la nueva generación de software, que puede detectar duplicados y encontrar conjuntos de documentos importantes sobre un tema en particular, puede disminuir el personal que demandaba la tarea en otro 50 por ciento.
Las computadoras parecen ser buenas en su trabajo. Herr, el ex abogado de la compañía química, utilizaba el software de "e-discovery" para volver a analizar trabajo que los abogados de su compañía hicieron en las décadas de 1980 y 1990. Según descubrió, sus colegas humanos lograron un nivel de precisión de apenas el 60 por ciento.
"Piense cuánto dinero se ha gastado en ser apenas más preciso que un juego de cara o cruz", dijo