Inteligência Artificial: Como e quando ela afetará a sua prática jurídica?

*Adaptado de Artificial Intelligence: How will it affect legal practice – and when?

Por Kingsley Martin para o Answer On 

 

A Inteligência Artificial – ou IA – é um tema que tem aquecido debates. Alguns especialistas em tecnologia trazem previsões de ameaças da IA ameaça às práticas profissionais. Por exemplo, a organização britânica LegalFutures prevê que as tecnologias que automatizam o trabalho de advogados poderiam levar o modelo jurídico ao colapso em menos de 15 anos. O relatório afirma que “os escritórios mais afetados serão os grandes escritórios comerciais de alto valor, cujos advogados esperam receber trabalhos interessantes e aspiram ao status e prosperidade de um cargo societário”.

Muitos profissionais, por outro lado, indicam algum nível de mudança, mas nada tão dramático que possa ameaçar a própria existência da profissão. Um estudo da McKinsey & Co estima que 23% do tempo do advogado seja automatizável. Pesquisas similares feitas por Frank Levy, do MIT, e Dana Remus, da Faculdade de Direito da Universidade da Carolina do Norte, concluem que apenas 13% do tempo de trabalho dos advogados pode ser realizado por computadores.

O fato de que esse tema já está levando a um debate é, em si, revelador. Nenhuma previsão semelhante foi tão relacionada a qualquer tecnologia anterior. Ninguém alegava que a gestão do conhecimento ou o gerenciamento de processos legais derrubariam os escritórios de advocacia.

 

Inteligência Artificial na prática

Uma avaliação do impacto da IA requer uma compreensão mais profunda tanto da prática do direito, quanto da tecnologia. Embora os estudos referenciados tenham avaliado as atividades dos advogados e as tecnologias atuais, eles não envolvem suficientemente os futuros estados da tecnologia.

A previsão dos estados futuros de AI não é tarefa fácil. A Inteligência Artificial desafia definições simples. Como ilustrado por Michael Mills, da Neota Logic, AI é composta por muitas subespecialidades diferentes. Em geral, elas podem ser agrupadas:

  • Ferramentas de cognição (para capturar e sintetizar texto, voz e imagens)
  • Ferramentas de aprendizagem profunda não supervisionadas (para encontrar relacionamentos através de redes neutras, hierárquicas e empilhadas)
  • Ferramentas supervisionadas (para entender o significado e o contexto por meio de classificação, extração e semântica)
  • Ferramentas de aprendizagem (para aplicar e ampliar a compreensão por meio de aprendizado de máquina e análise preditiva)
  • Ferramentas de otimização (para aplicar informações a perguntas específicas por meio de sistemas especialistas)

 

Ferramentas de aprendizagem profunda funcionam bem em situações não supervisionadas, onde o software opera sem gerência humana. Os sistemas procuram padrões, relacionamentos e conexões em dados não estruturados. Por exemplo, um sistema de aprendizagem profunda pode analisar imagens, classificá-las automaticamente e fazer conexões. Eles podem identificar uma foto de um animal como uma zebra, determinar através de geotagging que zebras são encontradas na África e em zoológicos, e então conectar esses dados com todas as informações na World Wide Web.

No campo profissional, a maioria dos sistemas de IA depende de alguma forma de supervisão humana. Essa supervisão pode ser fornecida na forma de taxonomias, exemplares ou procedimentos de treinamento iterativo. Em nosso trabalho de análise de contratos, aplicamos três tecnologias principais. Em primeiro lugar, a classificação estrutural determina como os contratos são organizados, que cláusulas eles contêm, a linguagem padrão para cada cláusula e a gama completa de alternativas específicas do negócio. Segundo, a extração de dados captura a linguagem principal do contrato (como o idioma de extração de uma concessão de licença) e os principais termos comerciais (incluindo nomes, locais, datas e valores). Terceiro, a linguagem natural captura o contexto e o significado identificando o assunto, ações e objetos.

 

Quando a IA vai se tornar mainstream?

Apesar dos avanços, há, é claro, um caminho a percorrer antes que a IA se popularize. Embora não saibamos a programação exata, sabemos como chegaremos lá. Será em três etapas, já bem encaminhadas.

O primeiro estágio é encontrar o material relevante. Ao estudar uma nova área, precisamos de acesso ao material de origem. Precisamos encontrar casos relevantes ou contratos anteriores. Hoje, é menos provável que procuremos a biblioteca ou o arquivo de formulário. Este estágio é automatizado. Nós usamos um computador para encontrar as fontes. A principal tecnologia aplicada nesse estágio é a pesquisa.

A segunda etapa é revisar o material e identificar os elementos relevantes: os assuntos relevantes no caso ou os elementos relevantes de uma transação específica. É assim que aprendemos com o tempo: lendo muitos exemplos. Hoje, essa etapa está em ampliação em termos de análises legais.

O estágio três é determinar o resultado ideal. Qual é o melhor argumento para emabasar um caso? Qual é a melhor estrutura de uma transação? Essa capacidade, na ponta da automação, é o foco de big data e sistemas especialistas.

A progressão reflete os estágios de habilidade da experiência profissional. Além disso, cada estágio comanda uma parcela maior do valor total dos serviços jurídicos. O primeiro estágio é o domínio de advogados e bibliotecários contratados, e já foi altamente automatizado. O estágio analítico é, em grande parte, o domínio dos advogados juniores. A fase final é representada pelo julgamento e habilidades de advogados experientes.

Mesmo que a tecnologia não seja capaz de atingir os mais altos níveis de prática, as recompensas financeiras da análise legal são maiores do que todos os mercados de tecnologia legal anteriores.

 

Percentual de impacto e velocidade da mudança

            O impacto na profissão e sua capacidade de resposta dependem de dois fatores: porcentagem de trabalho suscetível à automação e velocidade de mudança. Como afirma a tese Innovator’s Dilemma de Clayton Christensen:

Se a parte do trabalho legal que é capaz de automação está mais próxima das estimativas mais baixas e a inovação é introduzida por um longo período de tempo, as mudanças provavelmente serão absorvidas por uma prática em evolução. Mas, à medida que a porcentagem de mudança e a velocidade da inovação aumentam, maior o risco para o status quo e maior a oportunidade para os inovadores.

Suas visões de futuro podem ser avaliadas por meio de duas perguntas:

  • Você acredita que a elaboração de alegações e contratos pode ser automatizada através da criação de padrões?
  • Você acredita que a análise jurídica pode revisar com eficácia os precedentes para identificar elementos e padrões comuns, ou seja, os problemas em um litígio ou os elementos de uma transação comercial?
O gráfico aplica os mesmos dados que o estudo Levy-Remus, mas canalizados para categorias mais amplas: pesquisa, análise, produção, aconselhamento, defesa e administração. Se a IA for limitada em seu impacto principal para documentar a revisão (um pequeno segmento de pesquisa de fatos), então, como afirma Levy-Remus, a tecnologia terá um efeito marginal. Se, por outro lado, a tecnologia emergente puder automatizar algumas ou todas as tarefas de análise e produção, o impacto será muito maior.

Com toda probabilidade, os próximos estágios da evolução da profissão não serão um ou outro desses extremos polares. Os próximos anos provavelmente favorecerão os advogados que podem usar estados parciais de automação para superar seus pares.

De fato, os setores que mais crescem no mercado legal são os fornecedores de processos legais e os provedores de serviços jurídicos gerenciados que empregam tanto processos eficientes quanto tecnologia para capturar o trabalho de prestadores de serviços jurídicos tradicionais.

 

Quer saber mais sobre os impactos da computação cognitiva e inteligência artificial na sua prática jurídica? Baixe o nosso e-book  As 7 tendências do uso de inteligência Artificial no Direito em 2018.

 

Sobre o Autor

Kingsley Martin é fundador da  KMStandards e desenvolveu softwares que automaticamente analisam acordos legais e criam contratos padrão. Martin tem mais de trinta anos de experiência em Direito, Design de Software e desenvolvimento, estratégia e gerenciamento. 

 

> PARA QUEM PRECISA DE INOVAÇÃO NA GESTÃO JURÍDICA > LEGAL ONE 

A Revolução digital no gerenciamento e inteligência estratégica para escritórios de advocacia e departamentos Jurídicos

> PARA QUEM PRECISA DE CONHECIMENTO ESTRATÉGICO > REVISTA DOS TRIBUNAIS 
O Selo Editorial Revista dos Tribunais reúne autores consagrados do meio Jurídico em obras aprofundadas para capacitar os profissionais do Direito, respaldando-os com respostas rápidas, precisas e confiáveis.

> SOBRE A THOMSON REUTERS  | LEGAL
Respaldamos os profissionais do Direito com respostas confiáveis para as suas decisões mais estratégicas, combinando inteligência, tecnologia e os melhores especialistas, oferecendo soluções digitais inovadoras para a gestão eficiente e gerando conteúdo relevante para as mais diversas áreas do mercado Jurídico.

 

Quer saber mais? Preencha o formulário para solicitar um contato

Por favor, preencha todos os campos obrigatórios.

Ao enviar este formulário, você reconhece que leu e concorda com a nossa

Política de privacidade