¿Qué es realista que un abogado le pida a la inteligencia artificial generativa hoy?

La inteligencia artificial generativa (IAG) es la tecnología de moda en el sector legal. La herramienta más conocida (ChatGPT) se lanzó en a finales de noviembre de 2022 y ha tenido una aceptación y un desarrollo vertiginoso en estos doce meses. En cualquier caso, no es magia y es interesante saber qué es lo que hace bien la IAG en el entorno legal y qué no es realista pedirle todavía.

La IAG puede generar imágenes, videos o textos. En este último caso, usa grandes (en el sentido de voluminosos) modelos de lenguaje (Large Language Models o LLMs). Este es un aspecto muy relevante porque es una tecnología que nos entiende cuando le hablamos o escribimos de forma natural y esa facilidad de uso e interacción, baja las barreras de acceso a la herramienta. Ya no hace falta tener conocimientos previos o ser un usuario avanzado, cualquiera le puede sacar partido desde el primer minuto. En algunas herramientas ni siquiera tienes que escribir porque está disponible la interacción por voz.

Una pequeña precisión antes de seguir. Antes he dicho que la IAG nos entiende y no es realmente cierto. Sería más preciso decir que parece que nos entiende. Lo que hace el tomar fragmentos de texto, los junta basándose en estadística y probabilidad y los devuelve al usuario sin comprender realmente la relación entre esos fragmentos pero cumpliendo las reglas gramáticas y sintácticas

Otra cuestión relacionada es que la IAG es muy buena en todo lo que tenga que ver con manejo del lenguaje como puede ser la redacción de documentos, la traducción o el resumen de textos. Lo del resumen merece un comentario aparte porque era algo en lo que inteligencia artificial no ofrecía resultados satisfactorios hasta ahora. La combinación de resumen y traducción puede ser de mucha utilidad para quienes no se manejan bien con un idioma extranjero porque les permite acceder de forma muy rápida a las ideas más importantes de un documento largo, que de otra manera tendrían complicado entender. Además, si es muy técnico o no se entiende bien, le puedes pedir que te lo explique se una forma simple o te haga una comparativa.

Respecto a la redacción de documentos, a día de hoy las IAGs no son capaces de elaborar un escrito legal complejo, ni de tomar como base los modelos del despacho. Es algo en lo que están trabajando empresas como Harvey junto con las firmas más punteras pero todavía hace falta mucho entrenamiento para que alcancen un nivel satisfactorio.

En cualquier caso, como parte de nuestro trabajo diario, los abogados también tenemos que redactar emails para clientes, escribir artículos para la web del despacho, preparar materiales para impartir clases, elaborar presentaciones comerciales sobre nuestros servicios o buscar argumentos contrarios en un litigio. Es más fácil empezar a usar la IAG en ese tipo de documentos y tareas y en textos legales simples.

La extracción de información es otra tarea que las IAGs hacen de forma notable, por ejemplo encontrando con bastante porcentaje de fiabilidad cierta información en una escritura de poder (número de protocolo, notario autorizante, datos del poderdante, del apoderado, etc.). Puede parecer un tema menor pero si eres una empresa con miles de documentos de los que necesitas extractar determinada información, una funcionalidad como esta te puede ahorrar muchas horas de trabajo.

Es importante tener claro que saber preguntar e interactuar con la IAG es fundamental. Es lo que se conoce como prompting. La respuesta de la IAG (output) va a depender enormemente de la claridad y precisión de la pregunta y del contexto y detalle que le ofrezcas. No siempre responde bien a la primera pero “tiene memoria” para que puedas afinar más en la siguiente pregunta, si la respuesta no ha sido satisfactoria. Es un tema tan trascendente, que ya se están ofreciendo cursos sobre esta materia, por ejemplo el de introducción al legal prompting del IE.

Las IAGs que están sacando los grandes proveedores tecnológicos (ChatGPT, Azure Open AI de Microsoft, Llama 2 de Meta, Bard de Google, etc) funcionan mejor cuando se les pide cosas genéricas (redacta un cuento para niños con estos personajes y este argumento) que cuando se solicitan cuestiones concretas de un dominio específico (dime si la obligación X de la ley fiscal Y está en vigor en el territorio Z y se aplica al supuesto de hecho X). Debemos tener en cuenta que el lenguaje puede ser ambiguo o difícil de interpretar para una máquina que no haya sido entrenada específicamente para eso, como por ejemplo cuál de las partes de un juicio civil ha ganado cuando la sentencia es parcialmente estimatoria.

Algunas empresas de contenidos jurídicos han empezado a lanzar sus soluciones de IAG adaptadas al mundo legal, basadas en sus bases de datos, en las que la fiabilidad es un elemento esencial: tienen que ofrecer respuestas precisas, actualizadas y correctas desde el punto de vista jurídico porque si no, el abogado no confiará en ellas. Por supuesto es clave que se puedan consultar las fuentes de donde se ha obtenido la información (norma, sentencia, artículo doctrinal…).

Es cierto que las soluciones basadas en inteligencia artificial generativa tienen fallos, limitaciones y presentan desafíos pero no debemos perder de vista que ignorar este tipo de herramientas tan disruptivas y quedarse atrás, también es un riesgo para abogados y despachos, sobre todo porque la evolución está siendo exponencial y lo que ayer era imposible, mañana puede ser una realidad.

Por ello, mi consejo para quien se esté adentrando en este tema fascinante sería dedicar tiempo a entender y probar alguna de las IAGs disponibles y arrancar pequeñas pruebas piloto en los casos de uso preliminares que se hayan identificado.

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