El pasado 23 de enero, Global Legal Tech Hub (GLTH) y vLex organizaron el evento IA: Redefiniendo la práctica legal – Un diálogo abierto en la madrileña Gran Vía. Sus ponentes, Daniel Acevedo (Director Global de Product Marketplace de vLex), David Hurtado (Innovation Lead de Microsoft) e Israel Olalla (Cloud Customer Engineer Marketing) respondieron cuestiones muy útiles sobre el uso de IA en la jurisprudencia.
Sara Molina, la moderadora de la ponencia, advirtió que las respuestas no deberían durar más de treinta segundos. En la sala se respiró cierta atmósfera de humor a sabiendas de que los ponentes no son precisamente propensos a escatimar en detalle. Este detalle, sin embargo, se verá lamentablemente mermado en la selección de fragmentos para la elaboración de este artículo. Aun así, si alguien quiere asistir a toda la reunión y escuchar las enriquecedoras respuestas de los ponentes, le invito a ver la ponencia en este enlace.
¿Qué es mejor? ¿Usar una IA gratuita, pagar por una o crearla?
David Hurtado piensa que, si aún no estás muy familiarizado con el mundo de la IA, es mejor que empieces con versiones gratuitas. Opina que crear un modelo propio no es muy factible de momento, ya que la tecnología está en «constante evolución». Israel Olalla añade que crear tu propio modelo es bastante «caro».
Aun así, para todo aquel que esté interesado en crear un modelo propio, Daniel Acevedo recomienda practicar con Excel. Entender la lógica de esta herramienta puede ser muy útil para ulteriores desarrollos de programas de IA, ya que incluye funciones como:
Implementación de modelos más simples utilizando funciones avanzadas, como regresiones o árboles de decisión.
Utilidad en algunas fases iniciales de desarrollo de modelos de inteligencia artificial para realizar prototipos rápidos y experimentar con enfoques de modelado antes de pasar a entornos de programación más avanzados.
Automatización de tareas que pueden integrarse con procesos que involucran inteligencia artificial.
La disyuntiva entre Large Language Model y Small Language Model
David Hurtado pone como ejemplo de LLM a ChatGPT, al que se refiere como un «modelo generalista». Es posible que, si eres abogado, hayas usado en algún momento ChatGPT para la redacción de igualas y contratos en el ámbito legal. Sin embargo, para este tipo de temas, que requieren un lenguaje técnico y una lógica específica, David Hurtado recomienda el uso de Small Language Model. Este modelo es más preciso en su uso del lenguaje, ya que se le entrena en una rama de conocimiento concreta. En este caso, además, tanto Israel Olalla como Daniel Acevedo, piensan que la creación de un SLM propio es «asequible».
¿Cómo va a cambiar la relación de los abogados con las máquinas?
Israel Olalla habla sobre la importancia de que la IA supere barreras y se generalice para alcanzar una mayor «autonomía». Daniel piensa que esta autonomía provocará el abandono progresivo a la ofimática y que el ser humano dejará de usar software para pedir cosas a la máquina. Afirma que «no falta mucho para dejar de usar pantallas y solo usar el móvil».
Esta realidad, efectivamente, no es lejana en absoluto. David pone de ejemplo Rabbit R1, un asistente virtual para abogados que funciona con comandos de voz y permite ahorrar procesos de escritura. David afirma que herramientas como Rabbit R1 «automatizarán las relaciones de negocio y acabarán con la solemnidad del mundo jurídico».
La ponencia trató otros temas de interés. Aunque se profundizó menos en ellos, aquí van algunas de sus claves:
Las herramientas de IA legal no usan los datos de clientes -privados en su mayoría- para entrenarse. Esta labor la hacen los programadores de la IA a priori. Sin embargo, los abogados que usan la versión gratuita y pública de ChatGPT no corren la misma suerte, ya que la transparencia y privacidad son menores. David Hurtado dice al respecto que «no me preguntes a mí, pregúntale a Open. AI”.
Un buen prompting es fundamental para incrementar la eficiencia de la IA. Aunque formarse en su elaboración es muy importante, la IA puede hacer promptings por ti si se lo pides.
La ponencia finalizó con un rato ameno en el que todos los asistentes intercambiamos nuestras perspectivas sobre el evento. Durante este tiempo, tuve la ocasión de hablar con Albert Ferré, CEO de GLTH y organizador de la ponencia. Así fue cómo expresó su satisfacción con el evento: «La charla ha sido real, no se ha mentido en ningún momento y ha aportado un gran conocimiento».
