La inteligencia artificial agrega características personalizadas a herramientas listas

La capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para organizar grandes volúmenes de documentos ha sido aprovechada por los bufetes de abogados. A medida que la tecnología avanza, muchos de ellos están considerando desarrollar estas herramientas internamente. Algunos ya lo han hecho.

Los abogados han estado utilizando tecnología para el análisis de datos en su práctica legal desde hace años. Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial generativa ha hecho posible que los bufetes de abogados entrenen grandes modelos de lenguaje con archivos de litigación y otros registros.

Los grandes modelos de lenguaje son sistemas de inteligencia artificial capaces de interpretar y generar lenguaje humano al procesar enormes cantidades de datos, lo que introduce capacidades poderosas para la industria legal.

A medida que los bufetes de abogados se familiarizan con esta tecnología, que es la base de chatbots como ChatGPT, algunos han comenzado a programar grandes modelos de lenguaje internamente, lo que podría poner en duda el modelo de negocio de los proveedores de tecnología legal tradicionales.

Uno de esos bufetes es Irell & Manella, especializado en litigios de patentes. En lugar de recurrir a un proveedor de tecnología legal de terceros, asignó a su desarrollador interno, el becario científico Thomas Barr, la tarea de construir su propia plataforma impulsada por inteligencia artificial para analizar patentes y documentos relacionados.

El software Irell Programmable Patent Platform (IP3) utilizó inicialmente algoritmos propietarios para acceder a una amplia base de datos antes de que la firma comenzara a experimentar con inteligencia artificial.

Como IP3 fue desarrollado internamente, Barr afirma que puede garantizar la seguridad y privacidad de los datos de patentes que alimentan el programa. Además, puede ajustarse rápidamente a las necesidades de los clientes, en comparación con una plataforma de terceros.

Los proveedores de tecnología legal tienen límites en las soluciones que pueden ofrecer a los bufetes, argumenta Barr. "No saben realmente cuál es el problema, porque no son ellos quienes se presentan ante los clientes y resuelven el problema," dice. Los abogados de Irell conocen de primera mano cómo atender las necesidades de los clientes, explica Barr, "así que deberíamos estar en el negocio de construir las herramientas que nos ayuden a hacerlo".

Irell comenzó a recopilar datos de la Oficina de Patentes y Marcas de EE. UU. y aplicó su código personalizado para entrenar la plataforma años antes del lanzamiento de ChatGPT. Sin embargo, los avances tecnológicos en los grandes modelos de lenguaje han permitido a la firma expandir la plataforma para permitir preguntas abiertas de sus abogados durante las litigaciones.

Los abogados de la firma utilizan IP3 para responder a "preguntas increíblemente complejas y generar informes" a niveles previamente inimaginables, dice Amy Proctor, socia de Irell. "Todos hemos quedado impresionados por lo que ahora es posible al combinar este tipo de base de datos con las últimas capacidades de inteligencia artificial."

Otros bufetes de abogados también están utilizando inteligencia artificial generativa, pero acceden a las ofertas de proveedores de tecnología legal de terceros para aplicarla a sus propios conjuntos de datos.

McDermott Will & Emery, un destacado bufete de abogados de atención médica en EE.UU., ha tomado datos de más de 750 acuerdos de capital privado en el sector salud que sus abogados negociaron y los pasó a través de un modelo de inteligencia artificial licenciado a la firma por el proveedor de tecnología legal eBrevia.

Como eBrevia ofrece análisis de mercado, que muchos bufetes utilizan para informar negociaciones, McDermott pidió a la empresa que personalizara el modelo de inteligencia artificial para proporcionar análisis sobre el mercado de atención médica. Luego, la firma lo entrenó en alrededor de 20 artículos adicionales basados en sus propios datos de capital privado en salud, dice Hunter Jackson, director de conocimiento de McDermott. Combinó la “funcionalidad lista para usar” del proveedor con el ajuste realizado por los abogados.

Ahora, McDermott utiliza esta información, que está disponible en su intranet, para proporcionar un informe de análisis de mercado a sus abogados al inicio de cada nuevo acuerdo. Este informe es una referencia útil para redactar cartas de intención, ya que se basa en acuerdos pasados para determinar qué términos generalmente acepta la empresa. La firma también proporciona informes a los clientes para mostrar cómo se decidieron las provisiones de un acuerdo.

Este estudio ha agudizado la ventaja competitiva de la firma, dice Hunter Sharp, socio de McDermott. "Nos permite brindar asesoría a los clientes utilizando datos altamente relevantes que muchas otras firmas no pueden igualar porque no realizan tantos acuerdos de capital privado en salud como nosotros, y no rastrean estas provisiones de la manera en que lo hacemos nosotros".

McDermott planea continuar confiando en los proveedores de tecnología legal de terceros, pero Jackson imagina que los grandes modelos de lenguaje tendrán un papel más importante en el futuro, una vez que sean más precisos.

Eso podría interrumpir a muchos proveedores de tecnología legal e incluso hacer que algunos cierren, argumenta Gabe Teninbaum, decano asistente de la Facultad de Derecho de Suffolk en Boston, especialista en tecnología legal. Muchos grandes bufetes han estado construyendo estrategias de grandes datos durante una década, dice. Ahora, en lugar de contratar científicos de datos para analizar información, los abogados pueden subir una hoja de cálculo y usar inteligencia artificial generativa para extraer información de los datos.

Aunque muchas empresas de tecnología legal están utilizando las últimas innovaciones en inteligencia artificial, pueden seguir siendo demasiado genéricas si los grandes modelos de lenguaje no están entrenados en datos legales específicos, dice Teninbaum. "La forma en que pueden abordar eso es adaptándose cambiando su tecnología subyacente o pivotando la forma en que hacen negocios".

Kriti Sharma, directora de producto de tecnología legal en el grupo Thomson Reuters, sin embargo, no está preocupada: "Siempre necesitamos ser innovadores y creativos." Ella considera que las soluciones que los bufetes construyen sobre las herramientas de Thomson Reuters son más emocionantes que amenazantes.

La compañía está explorando cómo mejorar sus ofertas para los bufetes de abogados, dice Sharma. El año pasado, adquirió Casetext, desarrollador del software de tecnología legal CoCounsel. Ella quiere expandir las soluciones de inteligencia artificial de Thomson Reuters en áreas legales especializadas, viendo a los bufetes como socios en la construcción de inteligencia artificial y datos, en lugar de competidores. "No puedo imaginar un mundo en el que volvamos a tener proveedores de tecnología que hagan la tecnología, y luego los bufetes que se ocupen del trabajo legal, y vivamos en nuestros mundos separados," dice.

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