INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Álvaro Barranco Yagüe, Abogado de Familia y socio de AMAFI.
Los pasados 15 y 16 de noviembre de 2024 en el Colegio Notarial de Madrid tuvimos la oportunidad de asistir al IV Congreso organizado por la Asociación Madrileña de la Abogacía de Familia e Infancia (AMAFI- www.somosamafi.es), presentado por Dª. Paloma Abad Tejerina, abogada y Presidenta de AMAFI, llamado “La IA transforma el mundo del Derecho”.
El 15 de noviembre de 2024 tuvimos el placer de contar en la primera ponencia, que trataba la Introducción a la Inteligencia Artificial (IA), con D. Enrique Serrano (Presidente de IA AMETIC, CEO de Tinámica y Presidente de MBIT School), y con D. Jesús Aranda (CEO y Consejero Delegado de Data Juicers). Ambos ponentes dieron muestras de su amplia experiencia ilustrándonos sobre los conceptos básicos de IA, el vocabulario esencial y la importancia de la IA en el Derecho, lo cual trataré de resumir a continuación:
Concepto de IA:
La IA es una rama de la informática que se dedica al desarrollo de sistemas y programas capaces de realizar tareas que típicamente requieren la intervención de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y la adaptación a nuevas situaciones.
Así, la IA busca que las máquinas no solo sigan instrucciones predeterminadas, sino que tengan la capacidad de aprender y adaptarse a partir de la experiencia y los datos, desempeñando tareas complejas de manera autónoma o semiautónoma.
A la plataforma de IA hay que adaptarla a lo que queremos, entrenarla, educarla.
Tipos de IA:
IA Débil: diseñada para hacer una tarea específica de manera eficiente, pero no tiene capacidad de pensar o razonar de manera general como los humanos, de tal manera que se enfoca en resolver problemas muy concretos y ejecutar una función particular con alta precisión, no pudiendo realizar actividades fuera de su ámbito de especificación.
IA Fuerte: sería capaz en teoría de pensar, razonar y aprender de manera similar a un ser humano. Podría realizar cualquier tipo de tarea intelectual que un humano puede hacer, como comprender, aprender nuevas habilidades, adaptarse a diferentes situaciones, resolver problemas complejos e incluso tener creatividad y sentido común.
Hoy en día no existe aún una IA Fuerte, pero es lo que muchos científicos imaginan como el futuro de la inteligencia artificial, donde las máquinas serían tan inteligentes y versátiles como los humanos.
Componentes y tecnologías clave de la IA:
Existen diferentes enfoques de la IA, como el Machine Learning, que funciona con algoritmos, y el Deep Learning, que utiliza redes neuronales.
Como componente clave de la IA hay que destacar a los algoritmos, que son procedimientos matemáticos o conjunto de reglas que permiten a un sistema de IA procesar información y realizar tareas específicas, como clasificar datos, tomar decisiones o predecir resultados.
Los algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning) permiten a los sistemas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo, sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea. Estos algoritmos, en lugar de seguir instrucciones rígidas, analizan grandes cantidades de datos, aprenden de ellos y ajustan sus comportamientos basándose en la experiencia. La finalidad es que estos algoritmos no solo se ajusten a los datos con los que fueron entrenados, sino que puedan hacer predicciones precisas sobre datos no vistos con anterioridad.
Por otro lado, el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) se basa en las redes neuronales artificiales, que son modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Se trata de una forma más avanzada de aprendizaje automático. En lugar de analizar datos de manera simple, utiliza muchas capas de procesamiento para aprender de manera más compleja y profunda.
Las redes neuronales son como una serie de filtros o niveles por los que pasan los datos. Cada capa va entendiendo la información de una manera un poco más detallada que la anterior, de tal manera que no solo aprenden a hacer algo, sino que pueden entender detalles más complicados y mejorar con más datos. En el Deep Learning hay redes neuronales con millones de capas intermedias.
Los avances en áreas como Machine Learning y Deep Learning han permitido un crecimiento considerable de la IA, toda vez que estas han ampliado las capacidades de las máquinas para aprender de los datos y adaptarse a nuevas situaciones sin intervención humana explícita. Asimismo, la IA generativa y predictiva ha ayudado a la automatización y la creatividad, con aplicaciones tanto en tareas rutinarias como en la creación de contenido original.
Vocabulario esencial adicional:
Modelo: representación matemática que describe el comportamiento del sistema y cómo este se ajusta a los datos para mejorar su precisión y capacidad de aprendizaje.
Entrenamiento (de IA Generativa): presentar los datos de entrenamiento al modelo, ajustar sus parámetros y realizar ajustes continuos para lograr el resultado deseado.
Prompt: entrada de texto que guía la salida de un modelo como GPT. Puede ser una pregunta, una instrucción o un fragmento de información que el modelo utiliza para generar respuestas, textos o incluso imágenes.
Importancia de la IA en el Derecho: Evolución y relevancia actual:
Hay que destacar la creciente importancia de la IA en el ámbito jurídico, al evolucionar, mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la capacidad de procesamiento de la información. Así, se está transformando la forma en que los profesionales del derecho trabajan, permitiendo al abogado ser mucho más eficiente, sirviendo la IA para redactar una demanda o recurso de apelación, revisar y analizar documentación, como una sentencia o un informe de psicosocial, preparar un juicio, enviar respuestas automáticas a clientes mediante asistente conversacional, etc. Asimismo, la IA permite automatizar tareas repetitivas y procesar grandes volúmenes de información con rapidez, lo cual puede liberarnos a los abogados para dedicar más tiempo a la estrategia y fondo jurídico de los asuntos.
No obstante todo lo anterior, debería garantizarse la transparencia en la toma de decisiones automatizadas, la protección de la privacidad de los datos personales y la eliminación de sesgos en los algoritmos. Así, deberían existir regulaciones claras y específicas que aseguren el uso de la IA en el ámbito legal con ética y responsabilidad.
A modo reflexión, con la IA estamos ante un cambio muy importante y tenemos la opción de ignorarla y seguir trabajando en el despacho como siempre hemos hecho o, por el contrario, adaptarnos al cambio y sacar el máximo provecho posible a esta rama de la informática. Asimismo, todo lo que hay detrás de la IA está programado por humanos, cuya identidad e ideología desconocemos, en virtud de las cuales la IA adoptará determinadas decisiones morales o éticas en algún momento (ej. coche de Google, entrenado para toma de decisión en cualquier situación extrema).
Con todo, muy agradecido por la participación en el IV Congreso organizado por AMAFI, en el que he aprendido lo que es la IA y lo mucho que nos puede facilitar el trabajo a los abogados, pero siempre teniendo en cuenta que hay que hacer un uso de la misma responsable y diligente, revisando siempre los resultados que te ofrece la IA, dado que, aunque sea una herramienta muy útil, nunca puede sustituir a la inteligencia humana.
Si no pudiste asistir al evento, en Amafi te ofrecemos la posibilidad de acceder a las ponencias a través de nuestra tienda online: https://somosamafi.es/shop/. Una ocasión perfecta para formarte y aprovechar el potencial de la inteligencia artificial en la abogacía.
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