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La transformación de datos en conocimiento jurídico

La transformación de datos en conocimiento jurídico
Aparición: 12/01/2021
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  • ¿Te gustaría conocer cómo va a afectar el machine learning en el futuro de la profesión de abogad@?
  • Lefebvre te invita a descargarte este eBook en el que se tratan, entre otros, los siguientes temas:
    • ¿Qué es el machine learning?
    • Habilidades del profesional y aprendizaje activo.
    • La transformación de datos en conocimiento.
    • Aprendizaje del lenguaje natural por las máquinas.
  • La información contenida en este eBook está ampliamente desarrollada en la herramienta de NEO. La primera plataforma de conocimiento jurídico con funciones de inteligencia artificial que te permitirá un ahorro de tiempo en la preparación documental de tus casos.

     

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Más sobre La transformación de datos en conocimiento jurídico

EXTRACTO

¿Qué es el Machine Learning?

El aprendizaje automático o Machine Learning es una aplicación de la Inteligencia Artificial que busca el adiestramiento automático de las máquinas y la mejora de sus procesos a partir del aprendizaje empírico y sin necesidad de ser reprogramadas. Este proceso se centra en el desarrollo de programas informáticos que, mediante el uso de datos y búsqueda de patrones, consigan ese aprendizaje.

Usando los algoritmos del aprendizaje automático, el texto, por ejemplo, se considera como una secuencia de palabras clave, mientras que un enfoque basado en el análisis semántico lograría imitar la capacidad humanara para comprender el significado de ese texto y obtener la respuesta deseada.

A día de hoy existen multitud de algoritmos de aprendizaje automático que se agrupan por estilo (supervisados, no supervisados, semisupervisados) o bien por funciones (clasificación, regresión, árbol de decisión, agrupamiento, etc), pero todos ellos responden a un mismo método:

Representación, que básicamente es el lenguaje que entienden las computadoras.

Evaluación, para analizar la fiabilidad, el margen de error y la precisión del algoritmo.

Optimización, para detectar los mejores métodos de búsqueda.

 

Machine Learning en los despachos jurídicos

Como hemos indicado anteriormente, el uso de esta tecnología en el despacho va a girar en torno a la automatización de procesos, el aprendizaje automatizado, y el procesamiento del lenguaje natural. Con estas tres variables veremos muchas alternativas basadas en las necesidades o la capacidad de innovación de cada despacho.

Un caso de éxito reciente lo encontramos en la aplicación que el despacho  Taylor Wessing puso al servicio de sus usuarios. En ella, se planteaba al cliente diez preguntas para conocer el nivel de cumplimiento de una normativa obligatoria aprobada recientemente. Con una estructura de árbol de decisión, y según la respuesta que se daba a la primera pregunta, la aplicación formulaba otra nueva pregunta diferente. Con el resultado final, se establecía si correspondía o no aplicar la nueva normativa, y los ajustes que debía realizar la empresa para evitar sanciones por su incumplimiento.   La propia aplicación, ofrecía al cliente un presupuesto del despacho para que la empresa supiera el coste de enmendar la situación jurídica.

Otro ejemplo lo encontramos en el despacho Foley & Lardner que creó otra aplicación, en este caso basada en aprendizaje automático, cuyo objetivo era comprobar el grado de cumplimiento de las normativas de blanqueo de capitales, por aquellas empresas que operan en los mercados internacionales.


ÍNDICE

  • Introducción y principios éticos en el uso de las nuevas tecnologías.
  • Habilidades del profesional y aprendizaje activo.
  • Evaluación del sistema de trabajo del despacho en relación con los objetivos.
  • ¿Qué es el Machine Learning?
  • La transformación de datos en conocimiento.
  • Dificultades del aprendizaje del lenguaje natural por las máquinas.
  • Gestión del tiempo por el profesional y herramientas de productividad.
  • Situación real del Despacho Inteligente en España.

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