La inteligencia artificial y sistemas expertos son dos tecnologías muy parecidas, pero con diferencias particulares, que están transformando digitalmente el campo del derecho y que son empleadas para un gran número de procesos como, por ejemplo, el análisis de contratos, predicción de litigios e investigaciones jurídicas.
Abajo explicamos sus conceptos, diferencias y de qué forma son aplicados estos sistemas en el ejercicio legal.
Sistemas expertos: ¿Qué son?
En inteligencia artificial, un sistema experto es un software informático que simula la capacidad de toma de decisiones de un especialista humano.
Este tipo de soluciones son desarrolladas con la finalidad de la resolución de inconvenientes complicados a través de un razonamiento mediante cuerpos de conocimientos, que son representados principalmente como «reglas sí-entonces», en lugar de mediante un código de procedimiento convencional.
De esta forma, obtienen conocimientos específicos para dominar un potencial inconveniente de un área en particular como, por ejemplo, en el campo del derecho. Este tipo de intelecto digital es conocido como «base de conocimiento» y posee toda experiencia recolectada que ha sido cargada y probada en el software.
Al igual que otros sistemas de inteligencia artificial, esta clase de tecnología puede ser optimizada con el uso de complementos adheridos a la base de conocimientos o complementos a las reglas. Cuanta más experiencia sea incorporada, más podrá mejorar el sistema su desempeño.
Entre las principales características de esta tecnología, encontramos:
- Tienen altos niveles de rendimiento.
- Fáciles de entender.
- Altamente receptivos
Capacidades de los sistemas expertos
Los sistemas expertos son capaces de una serie de acciones, que incluyen:
- Asesoramiento.
- Asistencia en la toma de decisiones humanas.
- Demostraciones e instrucciones.
- Derivando soluciones.
- Diagnóstico.
- Interpretar entradas y proporcionar salidas relevantes.
- Predicción de resultados.
- Justificación de las conclusiones.
- Sugerencias de alternativas de solución a un problema.
- Componentes o arquitectura de sistemas expertos
5 componentes de los sistemas expertos
Los sistemas expertos están compuestos por 4 partes clave, estas son:
Subsistema de adquisición de conocimiento
El programa de adquisición de conocimiento es utilizado por una persona que tiene experiencia en el problema para crear, agregar o cambiar la base de conocimiento.
Las posibles fuentes de conocimiento incluyen expertos humanos, informes de investigación, libros de texto, bases de datos y la propia experiencia del usuario.
Base de Conocimiento
Este es el elemento más importante de un sistema experto ya que contiene el conocimiento de resolución de problemas del experto.
Es donde se almacena el conocimiento obtenido. Contiene reglas, hechos y descripciones de objetos, etcétera.
Motor de interferencia
El motor de interferencia es esa parte del programa que recupera y determina cómo aplicar la información que está en la base de conocimiento a los hechos y premisas presentados en la interfaz de usuario.
Realiza esta tarea para deducir nuevos hechos que posteriormente se utilizan para sacar conclusiones adicionales. El motor de interferencia es el componente activo de un sistema experto; es el cerebro del software.
Interfaz de usuario
El sistema experto contiene un procesador de lenguaje para comunicaciones responsivas orientadas a problemas entre el administrador-usuario y la computadora.
Esta comunicación se lleva a cabo mejor en un lenguaje natural y en algunos casos; se complementa con los gráficos.
Ventajas de los Sistemas Expertos
- Amplia disponibilidad.
- Los costos de producción de los sistemas expertos son extremadamente razonables y asequibles.
- Ofrecen una gran velocidad y reducen la cantidad de trabajo.
- Promueven una reducción en la tasa de error en comparación con los errores humanos.
- Son capaces de trabajar en entornos peligrosos para los humanos, por lo que es una tecnología dirigida a bajar los riesgos.
- Evitan movimientos, tensiones y fatiga; ofrecen una respuesta estable.
Y, ¿cuál es el concepto de inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se enfoca en construir y administrar tecnología que pueda aprender a tomar decisiones de manera autónoma y llevar a cabo acciones en nombre de un ser humano.
La IA no es una sola tecnología. Es un término general que incluye cualquier tipo de componente de software o hardware que admita el aprendizaje automático, la visión artificial, la comprensión del lenguaje natural (NLU) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
¿Cuáles son los 4 tipos de IA y en qué se diferencian?
A menudo se habla de las iniciativas de IA en términos de su pertenencia a una de cuatro categorías:
- Inteligencia artificial reactiva se basa en datos en tiempo real para tomar decisiones.
- Memoria limitada, se basa en los datos almacenados para tomar decisiones.
- Teoría de la mente, puede considerar elementos subjetivos como la intención del usuario al tomar decisiones.
- Self-Aware AI —consciente de sí misma—, posee una conciencia similar a la humana que es capaz de establecer objetivos de forma independiente y utilizar datos para decidir la mejor manera de lograr un objetivo.
Estas son las 4 principales diferencias entre ambos términos
A continuación, se van a explicar las diferencias más relevantes entre la inteligencia artificial y sistemas expertos respecto a diferentes puntos.
Por su concepto
La inteligencia artificial gestiona problemas más completos de automatización de un sistema; esta informatización debería ser posible mediante el uso de cualquier campo, como el procesamiento de imágenes, la ciencia cognitiva, los sistemas neuronales, el aprendizaje automático, etcétera. La IA gestiona la fabricación de máquinas, marcos y otros dispositivos de forma inteligente al permitirles pensar y hacer tareas como generalmente lo hacen las personas.
Por su parte, un sistema experto es un software de inteligencia artificial que utiliza el conocimiento almacenado en una base de conocimiento para resolver problemas que normalmente requerirían un experto humano, preservando así la información de esta persona especializada en su base de conocimiento. Pueden asesorar a los usuarios y brindarles explicaciones sobre cómo llegaron a una conclusión o consejo en particular.
Respecto a sus capacidades y usos
La IA es la capacidad de una máquina o un programa informático para pensar, trabajar, aprender y reaccionar como humanos. Los sistemas expertos representan la demostración más exitosa de las capacidades de la IA.
La IA implica el uso de métodos basados en el comportamiento inteligente de los humanos para resolver problemas complejos. Los sistemas expertos son programas informáticos diseñados para resolver problemas de decisión complejos.
Por otro lado, los sistemas de IA se utilizan en una amplia gama de industrias, desde la atención médica hasta las finanzas, la automoción, la seguridad de datos, entre otros. Los sistemas expertos brindan asesoramiento y orientación expertos en una amplia variedad de actividades como, por ejemplo, en la industria legal.
Categorías de problemas que se pueden resolver
- Buscar tendencias, patrones y conexiones.
- Encontrar ineficiencias.
- Previsión de resultados sobre la base de tendencias históricas.
- Tomar decisiones informadas basadas en hechos.
- Poner los planes en acción.
- Mejorar la calidad de los sistemas debido a que aprenden cosas nuevas de manera automática gracias al machine learning.
Clase de problemas que se pueden resolver los sistemas expertos
- Utilizando la clasificación y el diagnóstico, el objeto se identifica en función de las cualidades establecidas. Por ejemplo, pueden determinar la idoneidad de un contrato respecto a parámetros predefinidos.
- El monitoreo implica comparar datos con el comportamiento recomendado de manera regular.
- Análisis predictivos, este puede ser el caso del análisis de los contratos y la supervisión de la siguiente diligencia, incluso de su renovación.
4 ejemplos de la inteligencia artificial y sistemas expertos en el campo del derecho
La inteligencia artificial y los sistemas expertos son aplicados a un gran número de actividades que son inherentes a la industria legal.
Este tipo de tecnologías representan una solución que, según Forbes, están transformando la práctica del derecho. Las Instituciones de Justicia emplean estos softwares para dar asesoramiento y orientación de especialistas para múltiples actividades.
En este sentido, cualquier integrante del Ecosistema de Justicia Integral que apueste por la Justicia Digital podrá consultar a los sistemas expertos asesorías, consejos de especialistas en la materia y apoyo en el proceso para lograr un resultado esperado, o resolver una situación en específico.
Teniendo esto en cuenta, a continuación, explicaremos los 4 ejemplos del uso de sistemas expertos e IA en la industria legal que están sentando las bases del cambio en el campo jurídico.
Revisión de acuerdos
Los contratos y acuerdos son instrumentos jurídicos utilizados en todas las ramas del derecho, y son una pieza clave en las transacciones comerciales.
La revisión de estos por parte de Instituciones de Justicia para la completa comprensión sobre su contenido es un proceso que puede tardar. Por lo que ahora puede ser automatizado y establecer cuáles son las partes del acuerdo que son aceptables, y las que no.
Análisis de contratos
Luego del acto de firma y consentimiento del contrato, la supervisión es el siguiente paso a seguir; uno que normalmente tardaba mucho tiempo en hacerse.
Gracias a los sistemas expertos, esta tarea puede ser simplificada, y también prevé cuando los contratos están listos para ser renovados. En paralelo, permite que las instituciones puedan hacer un monitoreo sobre las cláusulas de los mismos.
Predicción de litigios
Esta tecnología ya cuenta con modelos de aprendizaje automático para lograr análisis predictivos sobre los resultados de casos —solo de aquellos que sean similares— teniendo en cuenta un patrón específico.
Investigación jurídica
La inteligencia artificial actualiza constantemente los algoritmos de búsqueda para coadyuvar con las Instituciones de Justicia para encontrar los materiales apropiados que estén relacionados con el proceso en cuestión.
Asimismo, algunas herramientas también contribuyen a generar un enfoque del caso teniendo como base los resultados históricos sobre causas análogas.
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