La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más revolucionarias y fascinantes de nuestro tiempo. La IA nos permite crear modelos capaces de realizar tareas muy creativas que asisten a los profesionales proporcionando ideas, inspiración y eficiencia. Pero, ¿sabías que la IA también puede contribuir directamente al legal tech y ayudar a los abogados en su trabajo diario? Acompáñanos en este artículo y descubre los casos de uso más interesantes y útiles de la IA para los abogados, desde la revisión de contratos hasta el análisis de sentimientos. Si eres abogado o te interesa el mundo del derecho, no te pierdas este artículo. Te sorprenderás de lo que la IA puede hacer por ti. ¡Sigue leyendo!
El reconocimiento de entidades con nombre (NER, Named Entity Recognition en inglés) es una tarea de procesamiento del lenguaje natural (PLN, Natural Language Processing en inglés) que consiste en identificar y clasificar las entidades nombradas en un texto, como personas, lugares, organizaciones, fechas o cantidades. El NER puede ayudar a los abogados a revisar contratos externos y extraer metadatos relevantes, como las partes contratantes, el objeto del contrato, las cláusulas principales o las condiciones de pago, entre otros. El NER también puede facilitar el etiquetado de documentos jurídicos según su tipo o categoría, como demandas, sentencias, recursos o escrituras.
El resumen de textos es otra tarea del Procesamiento de lenguajes naturales, PLN, que consiste en generar un texto breve y coherente que capture la información esencial de un texto más largo. Esta función ayuda a los abogados a revisar y sintetizar grandes cantidades de información jurídica, como legislación, jurisprudencia o doctrina. El resumen de textos también puede generar resúmenes ejecutivos de contratos o documentos jurídicos para facilitar su comprensión y análisis.
La generación de lenguaje natural (GLN, Natural Language Generation en inglés) es el proceso inverso al PLN: consiste en crear un texto a partir de datos estructurados o no estructurados. La GLN puede ayudar a los abogados a generar contenido jurídico con calidad y coherencia, como contratos, demandas, recursos o informes. También puede personalizar el contenido según las preferencias o necesidades del cliente o del destinatario.
El análisis de sentimiento es una subcategoría de la clasificación de textos que consiste en determinar la actitud o emoción expresada en un texto, como positiva, negativa o neutra. El análisis de sentimiento puede ayudar a los abogados a mejorar la redacción de sus contratos para evitar la oposición o el rechazo de la contraparte en la negociación. El análisis de sentimiento también puede detectar posibles conflictos o reclamaciones basándose en el tono o el lenguaje utilizado por las partes.
La traducción automática que proporciona la IA traduce un texto de un idioma a otro utilizando algoritmos informáticos. La traducción automática puede ayudar a los abogados a cambiar el idioma de sus documentos con un solo clic, lo que les permite trabajar con clientes o colegas internacionales sin barreras lingüísticas. La traducción automática también puede facilitar la investigación jurídica en otros idiomas o jurisdicciones.
La respuesta a preguntas por parte de la IA consiste en proporcionar una respuesta precisa y concisa a una pregunta formulada en lenguaje natural. La respuesta a preguntas puede ayudar a los abogados a mejorar sus motores de búsqueda e implementar chatbots jurídicos que puedan resolver las dudas o consultas internas en su compañía, así como de sus clientes o de potenciales clientes. La respuesta a preguntas también puede agilizar la búsqueda de información relevante en bases de datos jurídicas.
El etiquetado de partes del discurso (POS) es una función de PLN que consiste en asignar una categoría gramatical a cada palabra de un texto, como sustantivo, verbo, adjetivo o adverbio. El POS puede ayudar a los abogados a analizar los textos jurídicos, extraer información relevante y recuperar información relacionada. El POS también puede mejorar la calidad y la coherencia de los textos generados por la GLN.
La resolución de correferencias consiste en identificar y vincular las expresiones que se refieren al mismo objeto o entidad en un texto, como pronombres, sinónimos o apelativos. La resolución de coreferencias puede ayudar a los abogados a extraer información más precisa y completa de los textos jurídicos, especialmente cuando hay varias partes o entidades involucradas. La resolución de coreferencias también puede mejorar la comprensión y el diálogo con los chatbots jurídicos.
El análisis sintáctico de dependencias que ofrece la IA representa la estructura gramatical de un texto mediante un grafo dirigido, donde los nodos son las palabras y los arcos son las relaciones sintácticas entre ellas. El análisis sintáctico de dependencias puede ayudar a los abogados a analizar los textos jurídicos, extraer información relevante y recuperar información relacionada. El análisis sintáctico de dependencias también puede mejorar la calidad y la coherencia de los textos generados por la GLN y la traducción automática.
La supervisión de riesgos y elaboración de informes se basa en detectar y evaluar los riesgos legales asociados a una actividad o negocio, como incumplimientos contractuales, reclamaciones judiciales, sanciones administrativas o daños reputacionales. La supervisión de riesgos y elaboración de informes puede ayudar a los abogados a tomar decisiones informadas y prevenir o mitigar posibles consecuencias negativas.
La IA es una realidad que ya está transformando el mundo del derecho. Los abogados deben estar preparados para afrontar los retos y aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología. La IA puede ser una aliada para mejorar el servicio al cliente, la eficiencia legal y la calidad jurídica. ¿Estás listo para incorporar la IA en tu práctica profesional? Síguenos de cerca en nuestro LinkedIn y echa un vistazo a nuestra página web de IA para seguir de cerca la inteligencia artificial que estamos desarrollando.