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Legal Tech: entre la transparencia y el hermetismo

Entre el mundo del derecho y la tecnología ha existido siempre una peculiar dialéctica o tensión.

Cuando hablamos ahora de tecnología, pensamos en digitalización, ordenadores, Internet y teléfonos móviles, pero el asunto viene de mucho antes. Como nos recuerda Jorge Morell en “Breve historia de la innovación legal” (un muy interesante capítulo de la más que recomendable obra colectiva dirigida por Moisés Barrio: Legal Tech. La transformación digital de la abogacía, Wolters Kluwer, junio 2019), la innovación tecnológica que causó la primera gran disrupción en el mundo jurídico fue… ¡la invención de la escritura!, que es lo que dio lugar a la formulación de las normas en forma de textos escritos, primero manuscritos y luego impresos, con la aparición de la imprenta de tipos móviles. Esta invención disruptiva permitió, frente a la vaguedad e imprecisión de la norma transmitida por simple tradición oral, o incluso la discrecionalidad y hermetismo de la norma in pectore, la fijación más clara y precisa del contenido de la regla legal y sobre todo su conocimiento general.

En esta línea, podemos decir que la tecnología siempre ha venido a favorecer la transparencia, la accesibilidad, la previsibilidad y, en último término, la democratización de la práctica jurídica, muchas veces –todo hay que decirlo- teniendo que superar la resistencia de los profesionales del derecho, que obtendrían sus rentas precisamente de la oscuridad, complejidad, impenetrabilidad e incluso el esoterismo de las materias jurídicas.

En este mismo contexto, no podemos dejar de recordar a ese primer gran prometeo jurídico que fue el edil Gneo Flavio, que allá por el siglo IV a. C. comunicó al pueblo romano el libro de las fórmulas procesales, imprescindibles para que los plebeyos pudieran hacer valer en juicio sus derechos, así como un calendario de fasti, de los días judicialmente hábiles, información hasta entonces celosamente custodiada por una casta o colegio de juristas sacerdotes.

Y hoy, en la estela de Gneo Flavio, todas estas bases de datos de legislación, jurisprudencia y doctrina con sus motores de búsqueda cada vez más potentes y sofisticados, todas esas páginas web donde cualquiera se puede descargar modelos y plantillas interactivas de contratos, todas las aplicaciones y asistentes digitales online que te asesoran en materias jurídicas o incluso te presentan automáticamente una reclamación administrativa o una demanda judicial, como también todos los sistemas más o menos automatizados de generación de evidencias o pruebas online, de registro de transacciones en red o incluso de ejecución automática de contratos, no vendrían a ser sólo herramientas auxiliares de que se puede valer el jurista profesional para desarrollar de forma más eficaz y eficiente su tarea, sino medios que estarían haciendo accesible el conocimiento y los procedimientos jurídicos –el actual libro de las fórmulas jurídicas- a cualquiera, también a los no profesionales.

Así, la primera reflexión fundamental que suscita el fenómeno de la legaltech –la aplicación de las nuevas tecnologías de la información a la práctica jurídica- es si se trata de algo que viene a ayudar a los juristas profesionales tradicionales, o más bien a desplazarlos y suplantarlos.

Pero hay una segunda gran cuestión. El tipo de tecnología que se está ahora mismo generando o que se anuncia como ya inminente -el big data aplicado al derecho y la inteligencia artificial en sus modalidades de machine learnig y sobre todo de deep learning– parece que nos puede llevar a un mundo jurídico regido por unas “cajas negras” inescrutables, que desarrollan y aplican algoritmos que no han sido programados por un ser humano y que superan nuestra capacidad de comprensión.

De forma muy esquemática, podemos decir que hay agentes –o dispositivos- que están recogiendo masas ingentes de datos, que están tratando o procesando esos datos con una determinadas herramientas que permiten su análisis, descubriendo con ello regularidades o patrones de ocurrencia o comportamiento, que a su vez son la base de predicciones sobre actuaciones o acontecimientos futuros, y que también pueden auxiliar en el diseño de estrategias y en la toma de decisiones o incluso terminar tomando directamente esas decisiones por nosotros.

Todo esto tiene, por supuesto, como punto de partida la creciente digitalización de nuestras vidas: esa incesante actividad nuestra mediada por dispositivos digitales conectados a la red y que va dejando un rastro cada vez más abundante en forma de registros en innumerables servidores (cada página web visitada, cada compra online, cada pago con tarjeta, cada mensaje de correo electrónico o de whatsapp enviado o recibido, cada ubicación en el espacio generada por el geolocalizador de nuestro teléfono móvil, cada comentario o foto que subimos a una red social o a la que hacemos like, cada imagen nuestra o de nuestro vehículo captada y registrada por una cámara de seguridad…). Todo esto, multiplicado por una gran parte del número total de habitantes del planeta más todos los objetos y sensores de todo tipo que también están conectados a la red y generan información digital sobre sus incidencias, está produciendo cada día una masa de datos muy superior a la que se recopilaba durante siglos de registros humanos de información. Esta acumulación de datos (masas de datos, macrodatos o big data) es simplemente inmanejable para la capacidad humana e incluso para las herramientas informáticas ordinarias y por sí misma no genera información significativa y útil, pero sí es susceptible de tratamiento y análisis mediante programas específicos.

En relación con estos programas de ordenador, el Big Data -expresión con una evidente resonancia orwelliana, sobre todo cuando se escribe con mayúsculas- entra en contacto con la inteligencia artificial en una interacción de doble sentido: por una parte, son necesarios programas dotados de una determinada “inteligencia” para efectuar esa tarea tan compleja como es el procesamiento y análisis de esas acumulaciones de datos; pero a su vez, ese aporte masivo de datos y la información que resulta de su procesamiento ayudan al propio desarrollo de los programas o aplicaciones de inteligencia artificial. Los programas aprenden de los datos, porque de ellos obtienen información sobre recurrencias y patrones que escapan a nuestras formas tradicionales de conocimiento, que se basan en procesos más lentos y de mucho menor alcance objetivo. Y este conocimiento así obtenido lo puede emplear la máquina para reconfigurar su propio programa, los algoritmos que emplea. Esto es lo que se conoce como machine learning o aprendizaje de la máquina o por la propia máquina. Si a ello le añadimos un diseño o disposición en capas sucesivas de procesamiento que imita la forma de interconexión de las neuronas de nuestro cerebro (las redes neuronales artificiales) como la mejor forma de obtener patrones de masas de datos no estructurados ni etiquetados previamente, tenemos esa modalidad de machine learning que se conoce como deep learning.

Todo esto es fascinante, pero al mismo tiempo inquietante. Nunca antes en la historia había existido en manos de unos pocos (las grandes empresas tecnológicas y los gobiernos) una acumulación tan grande y tan inmediata de información sobre todo lo que sucede, ni instrumentos tan potentes para su análisis, junto con la posibilidad de automatizar las estrategias que aprovechan los resultados de ese análisis (manipulación de precios, selección de clientes, valoración de riesgos, identificación personal, prevención de actuaciones ilícitas), hasta llegar a la posibilidad de que sean agentes impersonales y arcanos los que terminen decidiendo cuestiones que antes se confiaban al juicio humano.

Si es así, todavía está por ver que la tecnología aplicada al derecho termine finalmente trayendo una mayor transparencia y accesibilidad de las materias jurídicas para el ciudadano o más bien todo lo contrario.

Gracias por compartir!