De la IA discriminativa a la IA generativa: oportunidades para el mundo del derecho

No existe un consenso sobre la definición de inteligencia artificial (IA). No será lo mismo para un técnico, para un jurista o para un filósofo. Suele recurrirse a algunas definiciones generalistas como la establecida por John MacCarthy en su artículo “What is artifitial intelligence” o la utilizada en la propuesta de Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (que a su vez ha evolucionado bastante). De las distintas aproximaciones, sí parece poder entresacarse un denominador común: la capacidad de aprender, razonar y percibir por referencia a como lo hacemos los seres humanos.

Dentro de ese amplísimo campo, el propósito de este artículo es modesto: proponer brevemente algunas reflexiones sobre cómo afecta al mundo del derecho el salto de la IA discriminativa a la IA generativa, entendidas una y otra de la siguiente manera:

• Sistemas de IA discriminativa: son los orientados al análisis de información recibida y la clasificación de esa información en categorías predefinidas. Dicho de otra manera: discriminan datos según ciertos criterios predefinidos.
• Sistemas de IA generativa: son los orientados a la generación de nuevo contenido (textos, diseños, imágenes, etc.) a partir de cierta información de partida.

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Partiremos de un paralelismo con los métodos de razonamiento humano: la deducción y la inducción.

La deducción va de lo general a lo particular, partiendo de premisas generales para llegar a una conclusión específica. La inducción, en cambio, intenta llegar a conclusiones generales a partir de premisas particulares.

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Desde este punto de vista, la IA discriminativa se basa en un proceso deductivo: a partir de largos cuerpos de datos trata de alcanzar una conclusión para un caso concreto. Por el contrario, la IA generativa se enfoca en la creación de contenido nuevo, como texto, imágenes, música y videos a partir de una solicitud concreta. Es decir, se trata de sistemas que siguen un proceso inductivo. Esta capacidad de generar contenido a partir de un pensamiento aislado había sido históricamente una capacidad netamente humana, asociada a un fuerte componente de creatividad, y es por ello que el cambio que se atisba en el horizonte es tan rupturista.

Hasta los recientes avances en los sistemas de IA generativa, la mayoría de los sistemas de IA utilizados en el ámbito jurídico se basaban en procesos deductivos (IA discriminativa). Estos sistemas han sido de gran ayuda en tareas como la gestión y archivo de grandes volúmenes de documentación para llevar a cabo auditorias legales, revisión, clasificación y sistematización de bases de datos o la asistencia en la redacción de contratos mediante la identificación automatiza de precedentes de cláusulas.

Si bien estas tareas han facilitado la labor de los abogados, en la actualidad nos encontramos en un punto de inflexión que puede cambiar el mundo del derecho. Los sistemas de IA generativa y, especialmente los basados en grandes modelos de lenguaje (por sus siglas en inglés, LLM) están entrenados para realizar tareas de análisis y redacción de textos.

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Trasladando estas características al mundo del derecho, es evidente que los modelos de IA generativa capaces de entender tienen potencialmente un efecto transformador en la forma de trabajar de los abogados y, en general, en el mundo del derecho.

A consecuencia de lo anterior, en la actualidad encontramos múltiples soluciones de IA generativa basadas en LLM capaces de ayudar a los abogados en sus tareas como, por ejemplo:

• Análisis de documentos jurídicos (sentencias, contratos, normativa, etc.) para, por ejemplo, resumir aspectos relevantes del documento o identificar riesgos jurídicos.

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• Asistencia en negociaciones que ayuden a los abogados a preparar una negociación o una vista, reproduciendo roles enfrentados y presentando argumentos para cada una de las partes.
• Elaboración de primeros borradores de documentos jurídicos, cláusulas contractuales, escrito judicial o dictamen.
• Planteamiento de posibles soluciones a cuestiones jurídicas concretas, de mayor o menor complejidad.

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Para alcanzar resultados satisfactorios como los anteriores, no solo es necesario encontrar el sistema de IA generativa que sea adecuado para las tareas que queremos llevar a cabo (entre otros, que cuente con un entrenamiento y un enfoque específicos para las tareas jurídicas), sino también formar a los abogados para sacar el máximo rendimiento de esta tecnología.

Las empresas y despachos deben llevar a cabo pruebas del sistema para evaluar su calidad y precisión, así como identificar los mejores casos de uso. Del mismo modo, estos sistemas requieren de formación a los abogados para que comprendan estos sistemas y saquen el mayor rendimiento posible. Los abogados deben ser conscientes de la importancia de saber cómo plantear una pregunta o tarea al sistema (denominado prompt) y cómo afinarla sucesivamente para obtener una respuesta satisfactoria. En resumidas cuentas, a mayor entrenamiento del sistema y formación de los abogados, mayor probabilidad de éxito de resultado.

En cualquier caso, los sistemas de IA generativa presentan ciertas limitaciones de las que debemos ser conscientes. En primer lugar, este tipo de sistemas no tienen un sentido de discernir lo verdadero de lo falso. Por ello, el contenido que obtengamos debe ser siempre analizado por un profesional para evitar casos como el ocurrido en Estados Unidos en el que a dos abogados utilizaron ChatGPT para presentar un escrito judicial con precedentes jurisprudenciales inventados.

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Por otro lado, los sistemas de IA generativa no tienen por el momento capacidad de entendimiento de los outputs (textos, imágenes, canciones, etc.) en el contexto del mundo jurídico. Estos sistemas se limitan a aprender patrones y estructuras de datos, pero no comprenden las conexiones del mundo real de la manera en que lo hacen los humanos. Esto puede llevar a errores básicos de lógica o de sentido común.

En resumidas cuentas, los sistemas de IA generativa suponen grandes oportunidades para el mundo del derecho; no obstante, es importante ser conscientes de los riesgos de estos sistemas y supervisar siempre los resultados obtenidos por estos. Hoy en día, incluso los más avanzados son solo una herramienta que puede ayudar al abogado a encontrar la mejor solución en derecho, pero no una herramienta-abogado en sí misma.

*Álvaro Bourkaib Fernández de Córdoba, socio de Cuatrecasas; Pablo Tena Sanz, abogado asociado de Cuatrecasas, y Alex Rayón Jerez, CEO de Brain and Code.