Un sistema basado en el ser humano es la unión de un sistema inteligente con una interfaz cómoda diseñada para adaptarse al usuario específico para el que está diseñado. Lejos de ser superflua, esta clasificación comprende el complejo proceso de traducción entre la máquina y los lenguajes y marcos lógicos humanos, lo cual es una limitaciónpráctica y relevante para las aplicaciones de IA.

A su vez, dentro de los sistemas basados en el ser humano se encuentran los sistemas basados en el conocimiento, los cuales se apoyan en conjuntos de datos y algoritmos informáticos para procesar y recuperar la información importante de todo el conjunto.

Como subconjunto de los sistemas basados en el conocimiento, los sistemas basados en reglas son sistemas mássimples y determinantes que devuelven declaraciones lógicas basadas en las premisas introducidas por los usuarios y las conexiones y conclusiones lógicas programadas de antemano. Por último, los sistemas de apoyo a las decisiones se basan en la probabilidad y otros instrumentos matemáticos para dar respuestas basadas en entradas o conjuntos de datos incompletos.

El funcionamiento de estas categorías de sistemas basados en el ser humano puede compararse con un matemático queresuelve una simple multiplicación (sistemas basados en reglas), estudia un problema desde diferentes perspectivas(sistemas basados en el conocimiento) y da una conjetura fundamentada para un problema complejo (sistemas deapoyo a la toma de decisiones).

Al igual que el enfoque intuitivo que manejan Minsky & Papert (1988), ninguna de las definiciones anteriores pretende ser precisa, sino proporcionar a los lectores no expertos un marco intuitivo para comprender la IA y los sistemas similares a esta. Sin embargo, aunque no cientifica, esta definición no está lejos de los debates que han tenido lugar en torno a la IA desde las primeras etapas de su desarrollo.

Una esfera del derecho en la que pueden utilizarse los sistemas inteligentes es la solución de controversias, que puede definirse como un procedimiento organizado para adjudicar derechos y obligaciones inciertos entre dos o más partes.

Esto implica que la resolución de controversias no depende necesariamente de la intervención de un juez o de un tercero, sino que este procedimiento puede ser gestionado por las propias partes, siendo factible su aplicación a las negociaciones directas, las transacciones comerciales e incluso, al asesoramiento jurídico. Por muy amplias que sean las definiciones propuestas, la implementación de un sistema inteligente en los procedimientos de solución de controversias requiere cierto grado de formalidad para asegurar que el proceso se ciña a la orden judicial que define y garantice los derechos y obligaciones recíprocas.

Lo anterior es particularmente importante para los abogados, pero cabe señalar que puede decirse de todo sistema desolución de controversias, ya sea formal o informal.

Este es el enfoque que se examinará en el presente artículo, en donde también se discutirá el impacto de la aplicación de sistemas tecnológicos e inteligentes para la resolución de controversias.

Al revisar estos conceptos, presentaremos casos en los que se han aplicado sistemas inteligentes al derecho (como programas informáticos, servicios en línea y redes neuronales) y consideraremos los posibles límites de la aplicación de tecnologías relacionadas con el derecho.

En suma: i) se presentará la revolución tecnológica que está dando forma a nuestro mundo; ii) se describirán algunos sistemas inteligentes y se analizará su aplicabilidad a la solución de controversias; iii) se explicarán algunas de esas aplicaciones tanto desde una perspectiva teórica y abstracta como desde una perspectivapráctica, caso por caso; iv) se examinarán los límites actuales de la tecnología en la profesión jurídica; y v) se presentará una serie de conclusiones sobre la forma en que los sistemas inteligentes pueden y deben repercutir en el derecho.

I. Las cuatro revoluciones industriales.

Los humanos somos animales tecnológicos. Más que cualquier otra especie, podemos dar forma a nuestro entorno utilizando las herramientas que inventamos y desarrollamos. Luego, con el tiempo, se reemplazan estos elementos por nuevas tecnologías.

Nos centraremos en cuatro períodos de transición a gran escala y geográficamente extendidos que comenzaron a dar forma a nuestro mundo a partir del siglo XVIII, y que nos han guiado hasta la actual “cuarta revolución industrial”.

La primera revolución industrial se caracterizó por la sustitución de la producción manual por máquinas, y condujo a una importante transformación cultural, económica y social. Al reemplazar a los trabajadores, las máquinas alteraron para siempre la naturaleza del trabajo en la sociedad.

Las perspectivas negativas hacia las revoluciones tecnológicas se remontan a este período, y para muchos cuyas vidas se vieron alteradas por los cambios, la aprensión estaba bien fundada. De hecho, no solo las máquinas desplazaron a un gran número de trabajadores poco cualificados, sino que las sociedades no desarrollaron soluciones para integrar a estos trabajadores en la nueva economía (Hosbawm, 1996).

La segunda revolución industrial se caracterizó por la innovación energética, incluyendo el desarrollo de nuevas fuentes como el gas natural, el petróleo y la electricidad. Los nuevos medios de transporte (incluyendo el automóvil y el avión) y las comunicaciones (la radio y el teléfono) fueron causas fundamentales del cambio socioeconómico.

Junto con los antiguos precursores como el Imperio Romano y la Ruta de la Seda, las tecnologías de base nacidas durante esta revolución fueron uno de los factores más influyentes que dieron lugar a la realidad moderna de la globalización. Aunque puso fin a algunas tradiciones que habían sido habituales durante milenios, esta revolución introdujo una nueva forma de vida en una economía verdaderamente global, a medida que el comercio, el transporte, las comunicaciones y otras actividades avanzaban y cambiaban a un ritmo nunca antes visto.

Los métodos alternativos de solución de controversias se desarrollaron sustancialmente durante este período. En gran parte, el crecimiento demográfico y los nuevos canales de comunicación crearon la necesidad de métodos alternativos para resolver las controversias jurídicas (Born, 2014). Por primera vez, comenzamos a ver cuán profundamente la tecnología podía afectar a la ley y a la resolución de disputas.

Además, los centros de arbitraje podrían considerarse como instrumentos tecnológicos para la solución de controversias. En efecto, sin computadoras y sistemas tecnológicos, no sería posible estos fueran los centros de cientos – o incluso miles – de diversas controversias jurídicas internacionales. Y sin la globalización, esa necesidad no existiría.

Estos desarrollos ponen de relieve cómo las revoluciones tecnológicas pueden perturbar y, al mismo tiempo, generar campos de actividad humana totalmente nuevos. Tener la capacidad de adaptarse a una economía en evolución es esencial para cualquier profesión, incluido el Derecho.

La tercera revolución industrial llegó a finales del siglo XX. Se caracteriza por la informatización, la energía renovable y la aparición de la “tecnología verde”. Para Jeremy Rifkin (2011), las transformaciones económicas suelen producirse cuando hay una convergencia entre las tecnologías de la comunicación y los nuevos mecanismos de extracción de energía.

Las computadoras reemplazaron un grupo diverso de trabajos e incluso, sectores económicos enteros. Mientras que las revoluciones anteriores desplazaron en su mayoría a lo que ahora llamamos trabajadores poco cualificados, la tercera revolución comenzó a amenazar a las profesiones expertas y de altos salarios, incluyendo las de los sectores de servicios financieros y contabilidad. Estos profesionales pueden ser los trabajadores poco cualificados del futuro, ya que las máquinas se encargan de una fracción sustancial de sus actividades.

En lo que respecta a la solución de controversias, se empezaron a crear bases de datos de investigación, incluidas bases de datos de precedentes y de leyes. Si bien la mayoría de los abogados han participado en la construcción de estas bases de datos, quizás sin saberlo, el impacto de este desarrollo aún no se ha manifestado plenamente.

La cuarta revolución industrial que está surgiendo actualmente está elevando el poder de las computadoras y la automatización a un nivel mucho más alto, y representa una forma totalmente nueva de organizar los medios deproducción.

La tecnología puede mejorar las capacidades humanas aumentando la eficiencia laboral en una tarea determinada. Llevar a cabo algunas funciones complejas puede estar fuera del alcance de los sistemas actuales de IA, pero las computadoras son conocidas por superar a los humanos en matemáticas y procesos algorítmicos relacionados. Además, la IA puede aprender de las interacciones con los usuarios y de los datos adicionales para maximizar eficiencia. Por ejemplo, algunas firmas de abogados especializados ya utilizan sistemas inteligentes para administrar contratos,comunicaciones, cuestiones de procedimiento y materiales legales relacionados.

Aunque el grueso del trabajo legal realizado por los sistemas inteligentes hasta ahora no es avanzado, esto es sólo el comienzo. Nada impide que los acontecimientos que se avecinan de la cuarta revolución, al igual que los de las revoluciones anteriores, supongan una gran amenaza incluso para los profesionales altamente capacitados y especializados, incluidos los abogados.

La noción de que las máquinas reemplazarán habilidades adquiridas y entrenadas es una fuente común de incomodidad para los profesionales especializados (Remus & Levy, 2017), pero el impacto de la IA ya es visible en los mundos del análisis financiero, la medicina y la contabilidad. Al igual que en el campo legal, asegurar el trabajo en estas profesiones requiere una inversión significativa de tiempo, esfuerzo y dinero.

Dado que la cuarta revolución industrial los golpeó primero, no es sorprendente que estos profesionales tengan una percepción más aguda de la amenaza que representa la tecnología. Por ello, muchos ya han comenzado a reentrenarse para trabajos de mayor nivel que requieran algun tipo de capacidad cognitiva, inteligencia emocional o conocimiento especializado que una máquina no puede (todavía) conseguir.

Estos profesionales están aprendiendo que necesitan ser más y que deben probar sus habilidades hacia el futuro. Y aquellos en el campo legal, están empezando a reconocer que el cambio también viene para ellos.

II. Sistemas basados en el ser humano.

Los sistemas inteligentes son aquellos que intentan imitar los procesos de razonamiento humano. Los sistemas basados en el ser humano, por el contrario, son sistemas informáticos, incluidos el software y el hardware, que utilizan técnicas de inteligencia artificial que intentan imitar los procesos de razonamiento, aprendizaje, memoria y comunicación humanos

Mediante la aplicación de estas técnicas, las máquinas pueden ser pensadas como cerebros, y los cerebros pueden ser pensados como máquinas. ¿Qué significa esto? Por ejemplo, para poder tomar una decisión, los cerebros humanos requieren información que ha sido previamente adquirida por experiencias y posteriormente almacenada en memorias. En un sistema basado en el ser humano se requiere un proceso similar, que se llama “sistema basado en el conocimiento”.

En el caso del cerebro humano, procesa toda esta información adquirida dependiendo en gran medida de la activación eléctrica y la transmisión de señales de las neuronas. A través de una sinapsis natural, las neuronas procesan lainformación y devuelven señales que activan otros sistemas del cuerpo relacionados con el movimiento, la conciencia, las emociones y otras funciones biológicas. Estos procesos son los que imitan las redes neuronales, una de lasherramientas más avanzadas y complejas para los sistemas de IA

4. Aprendizaje automático.

El aprendizaje automático o aprendizaje de la máquina es una técnica líder utilizada en los sistemas de IA. Los sistemas de reconocimiento de voz como Siri de Apple, Alexa de Amazon, el sistema de reconocimiento facial deFacebook y los coches que se conducen solos son ejemplos destacados de aprendizaje automático.

Las “redes neuronales” artificiales son la estructura subyacente al aprendizaje automático. Mientras que las neuronas biológicas constituyen los bloques de construcción básicos del cerebro humano, las redes neuronales están diseñadas para imitar su actividad eléctrica y conectar los principios (sinapsis).

Intuitivamente, las redes neuronales se entrenan para dar forma a árboles de decisión con las neuronas como nodos y las sinapsis como conexiones entre esos nodos. Las afirmaciones lógicas son equivalentes al árbol de decisión anterior.

Esencialmente, las redes neuronales combinan y amplían las características de los sistemas inteligentes previamente discutidos. Aplican un conjunto de reglas autoconstruidas que se desarrollan analizando los casos anteriores y pueden proporcionar respuestas cuando permanece la incertidumbre.

Al igual que los demás sistemas, las redes neuronales son muy sensibles y dependen de la calidad y cantidad de la información que se suministró para diseñar y entrenar el sistema. Sin embargo, pueden tomar esta información y combinarla de maneras imprevistas, que no siempre son comprensibles ni siquiera para sus programadores. Encuentran conexiones lógicas sin que se haya pensado en ellas y son capaces incluso de encontrar patrones no lógicos en los datos, como los rasgos faciales en las fotografías subidas a Facebook y similares.

Si bien está fuera del alcance de este artículo, es importante señalar que la naturaleza de las redes neuronales abre un conjunto prácticamente imprevisible de aplicaciones en el Derecho y en campos conexos a este. La plataforma de investigación jurídica de Ross, tal vez el ejemplo más famoso de la IA aplicada al derecho se basa en el aprendizaje profundo y las técnicas de redes neuronales.

III. Aplicación la IA a la resolución de controversias.

La resolución de controversias es necesaria para todas las áreas de la actividad humana. Si bien la intervención judiciales la excepción más que la regla, los abogados y las consideraciones relacionadas con la ley son siempre una perspectiva relevante para adjudicar los derechos en una controversia durante los procedimientos de resolución.

Los mecanismos de resolución de controversias pueden utilizarse para determinar derechos y obligaciones inciertos en una amplia gama de ámbitos, incluidos los desacuerdos entre los socios corporativos sobre la distribución de beneficios,los procesos de divorcio, las investigaciones penales o incluso las discusiones entre amigos sobre dónde almorzar.

La solución de controversias requiere, como ya se ha mencionado, un conjunto organizado de pasos y fases que garanticen la resolución de controversias mediante la adjudicación de derechos y obligaciones inciertos. En efecto, la incertidumbre solo puede resolverse mediante un procedimiento determinado, estricto y un poco rígido.

Estos procedimientos, a su vez, requieren un registro, que es una prueba del cumplimiento de los pasos requeridos para resolver una controversia pues, al igual que con cualquier derecho u obligación de propiedad, debe haber algún registro del derecho legal. Esto puede variar de las tradiciones del derecho civil a las del derecho anglosajón, pero es aplicable a ambos sistemas.

Una de las principales características de los sistemas inteligentes es el uso de grandes cantidades de datos, algo que es fácilmente aplicable a los procesos de adopción de decisiones judiciales que requieren un extensivo registro de la información producida durante los procedimientos para garantizar la legitimidad.

Si bien este proceso de registro es ineficiente y consume mucho tiempo para los profesionales del derecho, es una buena fuente de información para los sistemas inteligentes. Así, a medida que proporcionan más y más datos, los sistemas de IA pueden proporcionar información pertinente a los abogados, jueces y clientes durante la resolución de sus controversias.

Los sistemas basados en reglas, por ejemplo, pueden informar a las partes en la controversia acerca de los mecanismos de resolución disponibles, así como de los costos asociados a esos mecanismos.

Por su parte, los sistemas de consulta de precedentes ya se utilizan ampliamente en las firmas de abogados y los tribunales, y también están a disposición del público no profesional. Estos sistemas pueden responder a preguntas como”¿qué se ha dicho sobre esta norma o concepto particular en esta jurisdicción y en este período de tiempo concreto?’’.

Los sistemas basados en casos pueden predecir el resultado de un proceso de solución de controversias comparando la información de un caso determinado con los resultados de otros en su base de datos. Los sistemas de apoyo a las decisiones pueden proporcionar información sobre los riesgos asociados a las estrategias de solución de controversias.

Se dice que las redes neuronales son capaces de detectar patrones no previstos por los programadores y usuarios (Benítez & Castro, 1997). Si bien esta capacidad es sensible a la información proporcionada a la red neuronal durante la capacitación, la red puede detectar con fluidez variables extralegales que los abogados podrían no ser buenos para detectar, como preocupaciones políticas y económicas o el riesgo de corrupción entre los adjudicatarios.

1.Normas, pruebas y procedimientos legales.

A. Producción legal.

Los profesionales que se ocupan de la creación, aplicación o interpretación de contenido jurídico desarrollan un lenguaje altamente especializado para describir plenamente su campo. Al igual que en la medicina, el Derecho contiene un vasto número de términos necesarios y sólo aplicables en su disciplina.

A diferencia de la filosofía, el arte, la religión u otros lenguajes, la terminología legal pretende ser clara incluso cuando no lo es. Los abogados, aun cuando utilizan interpretaciones oscuras e intrincadas de los hechos y las leyes, elaboran su propia explicación sobre la corrección lógica de su interpretación, mucho más que la mayoría de las profesiones. Y llevan la cuenta de ese proceso.

Desde la perspectiva de la programación, este nivel de detalle puede llevar a la creación de un sistema robusto para el análisis de grandes cantidades de datos, y se espera que los profesionales del derecho se beneficien de tales innovaciones en un futuro próximo (Susskind, 2017).

B. El caso de las pruebas.

Las pruebas son una parte esencial tanto de los procedimientos judiciales como de los sistemas de solución de controversias.

Principios como la publicidad, la contradicción, la unidad procesal y probatoria, la celeridad, la inmediación, la necesidad y la solemnidad de otros actos del proceso judicial (que se trasladan por analogía a los mecanismos alternativos de solución de controversias) suponen una importante producción, recopilación, almacenamiento, procesamiento e interpretación de material probatorio, de documentos e informes técnicos.

Hasta cierto punto, todos estos pueden ofrecer recursos de alta calidad para implementar un número elevado de datos y, por lo tanto, ayudar en la implementación sistemas de inteligencia artificial.

Como ya se ha dicho, la solución de controversias tiene por objeto resolver la incertidumbre que rodea a los derechos y las obligaciones recíprocas entre dos o más partes. Y tanto los mecanismos judiciales como los extrajudiciales dependerán de la información que se introduzca en los procedimientos de disputa. En el proceso judicial, esto implica que los jueces sólo pueden confiar en la información proporcionada por pruebas legales y útiles. Cuanto mayor sea la certeza proporcionada por las pruebas, mayor será el impacto de la automatización en el proceso de solución de controversias.

Existe una cierta paradoja en cuanto al desarrollo de los regímenes de prueba derivados de los avances tecnológicos actuales. A medida que se desarrollaban los sistemas de comunicación e información, se hizo innecesario mantener ciertas formalidades en torno a las pruebas y los procedimientos judiciales.

Si bien es conveniente para las partes interesadas (que, por ejemplo, pueden basarse en pruebas distintas de los documentos escritos para sus relaciones contractuales), esto es inconveniente para la aplicación de los sistemas de IA a los sistemas de solución de controversias, ya que estos sistemas requieren no solo una información abundante, sino también estandarizada.

C. Los procedimientos judiciales.

Aunque nuestro propósito es insistir en una variedad de sistemas de resolución de controversias, debe reconocerse que los recursos judiciales y los tribunales son una parte esencial de la resolución de controversias. Una parte importante de los conflictos comerciales y civiles se resuelve a través de tribunales estatales o privados. Las controversias administrativas entre las partes privadas y el Estado, así como los asuntos penales, se resuelven necesariamente con la intervención de jueces (o autoridades administrativas con poderes judiciales) y deben seguir ciertos procedimientos judiciales.

Por un lado, los jueces son titulares de una cantidad no limitada de datos. Es interesante observar que esa voluminosa producción de contenido jurídico ha sido utilizada incluso por los economistas para alimentar las teorías y predecir los resultados de las decisiones judiciales. El análisis económico muestra la existencia y la influencia de variables extralegales ocultas en la solución de controversias (Den Hertog, 2010).

De otro lado, el argumento a favor de la automatización es fuerte para los procesos judiciales que se basan en materiales probatorios y pruebas altamente técnicas.

Por ejemplo, si se consideran los procedimientos de paternidad, que son casos que pueden ser resueltos por pruebas de ADN. Si se aplica una prueba y se presenta como evidencia, no hay forma de dudar del resultado, ya que se trata de una prueba muy segura y precisa aplicada al principal y único objeto a probar: la relación de paternidad.

Como ya se ha dicho, cuanto mayor sea la certeza de una prueba, mayor será la posibilidad de automatizar el proceso. Por lo tanto, si se aplica esta prueba científica, los procedimientos de paternidad pueden ser totalmente automatizados.

Un ejemplo similar y más complejo es el arbitraje técnico. Se trata de un proceso de resolución de controversias que depende de la decisión de un experto técnico no judicial, y que requiere una apreciación de los hechos que se basa en conocimientos estructurados y científicos. Se trata de un proceso jerárquico y, por lo tanto, podría ser un proceso automatizable. Los procedimientos de costos, exequátur y procedimientos aduaneros pueden pensarse de la misma manera

En general, toda controversia que dependa exclusivamente de un pronunciamiento técnico de un tercero en el procedimiento, o de la aplicación exclusiva de un procedimiento técnico, tiene el potencial de implicar la automatización. Este tipo de casos reduce la incertidumbre y el margen de apreciación de las pruebas necesarias para llegar a una resolución final, válida y fiable.