LOS PELIGROS DE LA ANALÍTICA LEGAL

“Sabemos cómo fallarán los jueces”: las empresas que van a cambiar la justicia

Desde que nació el mundo legal, hay una obsesión que ha unido a todos los abogados: ser capaces de anticipar el comportamiento de los togados. Cada vez es más sencillo

Foto: Foto: iStock.
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Cuando irrumpió en nuestro país Lexnet, el sistema digital de la Administración de Justicia, parecía el no va más. Tan decimonónicas eran las instituciones judiciales españolas que un simple sistema telemático era un golpe de aire fresco en la cara de los bufetes de abogados, aunque sus fallas de seguridad hayan provocado una desconfianza cada vez mayor en el sistema. ¿Y Watson, el sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM capaz de entender el lenguaje humano y realizar predicciones para descubrir patrones de datos? Una locura en comparación con las carpetas llenas de sentencias clasificadas.

El presente de la justicia parece estar moviéndose por otros derroteros, que si bien están relacionados con la IA, no ponen su énfasis tanto en la capacidad de almacenar y gestionar cantidades ingentes de datos de jurisprudencia como de prever qué y por qué hará un juez determinado en una situación dada. Al fin y al cabo, estos siguen siendo humanos y, por lo tanto, su comportamiento es susceptible de ser anticipado si se dispone de la información suficiente. Y cada vez está más claro que es viable.

Los jueces producen una gran cantidad de datos que pueden ser recogidos y analizados para prever su comportamiento con un alto nivel de acierto

Empresas como Ravel Law o Lex Machina, creada en la Escuela de Derecho de Stanford (ambas propiedad de LexisNexis, de la que aprovechan su brutal base de datos), Pacer, Litigation Analytics, Gavelytics, Castext, Judicata o Premonition se dedican a analizar el historial de un juez determinado con el objetivo de establecer cuál puede ser la estrategia legal más adecuada o cuáles son las probabilidades de ganar un determinado caso dados los precedentes, como desvela un artículo publicado en el 'Financial Times'. Este recuerda que los jueces “producen un rico caudal de datos que están siendo minados por un grupo de compañías que amenazan con cambiar para siempre el mundo legal”.

El 'Moneyball' de la justicia

Billy Beane, el protagonista de 'Moneyball' de Michael Lewis a quien Brad Pitt dio vida en la gran pantalla, pasó a la historia como el hombre capaz de hackear el béisbol a través del análisis de amplias cantidades de datos, la mayoría de los cuales estaban ocultos a simple vista. Algo semejante ocurre con estas compañías, que prometen ser capaces de identificar las tendencias ocultas en el comportamiento de los jueces. Tan ocultas que ni siquiera ellos son conscientes. Se trata de pequeños prejuicios o favoritismos que pueden hacer cambiar su criterio respecto a la actuación de otros jueces.

Brad Pitt como Billy Beane en 'Moneyball'.
Brad Pitt como Billy Beane en 'Moneyball'.

El reportaje proporciona el ejemplo del juez del distrito del norte de California Richard Seeborg, uno de los jueces monitorizados por Ravel. La compañía sabe que ha aceptado el 51% de 37 acciones colectivas que le han llegado, conocen la duración del procedimiento, cómo se desarrollará, si es útil apelar una vez haya una sentencia y que una de sus sentencias preferida es Ashcroft vs. Iqbal en 2009, lo que puede hacer que se apoye en ella. En definitiva, conocen al juez Seeborg mejor que él. Daniel Lewis, el cofundador de la empresa, matiza que no se trata de sustituir al juez, sino de “mostrar cómo toman sus decisiones, qué argumentos encuentran persuasivos y sus patrones”.

“Imagina que pudieses predecir qué decisión va a tomar un juez en concreto sobre tu apelación”, propone el abogado especializado en tecnología Robert Ambrogi en su blog. “O si supieses qué casos el juez ha encontrado más convincentes para enfatizarlos en tu informe. ¿Cómo afectaría tu estrategia previa al juicio si supieses que es posible que la apelación de tu oponente no se decida en seis meses?” En 2015, cuando calificó las analíticas de jueces como el “nuevo negro” (una referencia a la serie televisiva),había tres startups destinadas a este fenómeno. Un número que ha ido aumentado hasta hoy, como un apuntalamiento tecnológico al antiguo boca a boca de abogados y fiscales en los pasillos del tribunal.

Para los defensores de estas herramientas, son una manera de poner de manifiesto los prejuicios y sesgos de los que los jueces no son conscientes

“No estamos intentando predecir el futuro”, ha explicado Rick Merrill, de Gavelytics, también con base en California. “Miramos sus registros históricos e identificamos lo que diferencia el comportamiento de cada uno. No opinamos sobre ellos y decimos 'este es bueno y este es malo'”. Para los responsables de estas empresas, su objetivo no es entorpecer los procesos judiciales, sino facilitarlos. Merrill considera que todos viajan en el mismo barco, y que “el tribunal debería saber lo que está haciendo y los abogados y los litigantes deberían saber qué está haciendo el tribunal”.

Pacer, por ejemplo, presenta en primer lugar un perfil global de los jueces que contiene información básica, su trayectoria profesional, contacto y varias opiniones, como desvela en 'Above the Law' Nicole Black. Es en la parte de “analítica” donde se desgrana cada una de las distintas decisiones que ha tomado y los argumentos en los que se ha basado para las mismas. Incluso es posible acceder a los “patrones de repetición”, donde se recogen las palabras utilizadas más a menudo por el togado para referirse al caso. Esta aplicación en concreto también hace lo propio con los testimonios de los testigos.

Siempre hay prejuicios ocultos hasta para el propio tocado. (iStock)
Siempre hay prejuicios ocultos hasta para el propio tocado. (iStock)

El primer área donde se utilizaron estos sistemas fue en propiedad intelectual, pero desde ahí se ha extendido a otras áreas de alto volumen de datos: laboral, fiscal, negligencias médicas, seguros o bancarrotas. Cuantos más datos, más fácil es el trabajo de estas compañías. “La cantidad y variedad de la información online disponible sobre los jueces revela cosas sobre ellos que habrían sido imposibles de compilar hace tan solo una década”, explica Ambrogi. “No se trata simplemente de las típicas biografías y extravagancias de los jueces. Esto promete una inmersión más profunda en sus procesos de toma de decisiones para que los abogados puedan preparar mejor sus estrategias”.

Esta clase de herramientas tienen el potencial de hacer más justa la ley, al identificar las “anomalías de comportamiento” de los jueces. Como explica Daniel L. Chen de la Escuela de Negocios de Toulouse en un trabajo, “aunque muchos creen que estas predicciones sugieren que los jueces pueden ser eliminados, en realidad ilustra la necesidad de eliminar los sesgos de forma que la ley pueda ser aplicada sin la distorsión de factores extralegales”.

¿Quién tiene el poder?

La emergencia de esta clase de empresas, a las que recurren cada vez más bufetes, plantea interrogantes morales. Para empezar, porque utilizan datos públicos para beneficio privado, lo que conduce a la pregunta de si estas empresas deberían compensarlo de alguna manera. Como recordaban varios profesores de la London School of Economics, la de Warwick y Melbourne en un trabajo sobre justicia y 'big data': “Internet, imaginado como una esfera de intercambio de libre información entre iguales, se ha convertido en un recurso. También para las empresas privadas, que pueden utilizarlas sin cargos ni restricciones. Pero el uso libre puede tener efectos adversos, por eso el uso de la información común debería ser regulada”.

A diferencia de lo que ocurre en el deporte, el análisis del lenguaje es mucho menos específico que el número de pases de un jugador

Entre esos efectos negativos se encuentra la desigualdad al acceso a la justicia, como sugieren algunos de los críticos de estos sistemas. Es lo que se pregunta en 'Financial Times' Edward Bird, de Solomonic, una de estas empresas. “¿Qué haces cuando a un demandante se le dice 'este es tu porcentaje de éxito en el tribunal y no vas a conseguir ganar'?”, pone como ejemplo. Esta clase de herramientas predictivas pueden provocar que muchos casos viables sean rechazados por los bufetes al considerar que las posibilidades de ganar son demasiado reducidas.

Hay otra dificultad añadida, que es que un alto porcentaje de los casos concluyen en acuerdos extrajudiciales con sus cláusulas de confidencialidad. En EEUU, alrededor de un 90%; en Reino Unido, una cifra aún más superior; en España no hay datos a nivel nacional, aunque se considera que el número es más bajo que en los países anglosajones. Además, hay mucha documentación perdida, por lo que el porcentaje de acierto se reduce a la fuerza. Otra dificultad es que, en ciertas áreas del derecho, como en mercantil, los casos no se parecen unos a otros. Los sistemas de analítica de jueces solo son útiles en aquellas disciplinas donde los patrones se repiten una y otra vez.

Una investigación publicada por Mark K. Osbeck de la Universidad de Michigan recordaba que el proceso de decisión de los jueces no es un partido de béisbol, ya que la calidad de los datos es muy inferior. En parte porque no hay información suficiente, pero también porque en el contexto de un juicio, donde el objeto de estudio es el lenguaje, hay una gran cantidad de ruido y ambigüedades que son mucho menos concretas que el número de pases que ha dado un jugador. Para el autor, no obstante, estas herramientas son un importante paso adelante en una aspiración tan vieja como el primer juicio: la confianza del cliente en que el abogado será capaz de proporcionar una valoración más o menos acertada de las consecuencias legales de sus decisiones.

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