A inteligência artificial está em todos os lugares, e com sua capacidade de processamento e aprendizado quase que instantâneo, ela adere em todos os lugares e se torna hoje um ingrediente indispensável em toda e qualquer profissão.
E em uma delas notamos a maior necessidade, pois principalmente no Brasil, devido à falta de estrutura ou até mesmo de competência, uma lacuna enorme de erros fomenta uma realidade que às vezes utópica ou não, resulta em uma lei literalmente cega.
Nas palestras que faço ou até mesmo nas minhas mentorias, noto uma resistência na tecnologia nesta área, onde os profissionais se recusam a aceitar que ela será peça fundamental em qualquer processo em um futuro em curto prazo no Brasil
Como sou especialista em comportamento (BehaviorScore) eu entendo essa resistência, pois faz parte do comportamento humano nos três pilares abaixo:
1 – Resistência / 2 – Negociação / 3 – Aceitação.
E com a tecnologia não é diferente, pois ela molda toda uma comunidade, ela dita a cultura, se antes a religião e cultura faziam isso, hoje a tecnologia tem papel preponderante.
Somente para ter uma noção de números, aproximadamente 25 milhões de ações são realizadas a cada ano no Brasil, o que se junta a outros 74 milhões de casos em andamento nas diversas instâncias judiciais, somando-se ao final, segundo dados do Conselho Nacional de Justiça, quase 130 milhões de processos pendentes de julgamento somente até 2019.
Isso demonstra que não estamos com capacit de headCount ou estrutura para absorver esta demanda, e isso é uma realidade, “preto no branco”. E a máquina aliada principalmente com Machine learning (Execução) e Deep learning (Aprendizado), tem o poder de identificar, analisar e propor as melhores soluções, aprendendo com dados históricos e atuais, levando em consideração processos finalizados com êxito anteriormente.
E este aprendizado vem sendo discutido nos principais países desenvolvidos. O Parlamento Europeu por exemplo discute recomendações para a regulamentação da AI, propõe um conceito comum para os robôs autônomos inteligentes. Em geral, robôs autônomos, dotados de Inteligência artificial, seguem as seguintes características:
- Adquirem autonomia através de sensores e/ou através da troca de dados com o seu ambiente (Coenxao Múltipla) e troca e analisam dados.
- Aprendem por si mesmos (critério opcional).
- Possuem um suporte físico.
- Adaptam o seu comportamento e as suas ações ao ambiente no qual se encontram.
Essa interação com o ambiente e a capacidade de modificá-lo é bem delimitada, segundo os quais um agente autônomo é um sistema situado e que faz parte de um dado ambiente, que sente esse ambiente e age nele ao longo do tempo, de forma a realizar a sua própria ação/requisição de forma a afetar o que sentirá no futuro.
Um exemplo clássico é o filme I Robot, com Will Smith de 2004, nele o detetive Del Spooner em certo momento identifica que os robôs não ficam sozinhos, ficam em grupos, semelhante ao comportamento psicológico humano.
Explicando de forma direta, a I.A tem dois pontos importantes na execução de todo e qualquer processo do Direito atual. São eles:
a) Descoberta legal, traduzida na aplicação de métodos de busca realizada pela I.A na análise de documentos jurídicos.
b) A tecnologia aliada à pesquisa jurídica via algoritmos que identificam os aspectos mais relevantes da doutrina e da jurisprudência principalmente.
Além disso, e segundo projeções, a I.A auxilia na geração automática de documentos via estruturação de formulários e na geração de memorandos e relatórios e usam da tecnologia para previsão de casos judiciais por meio da combinação de informações e a sua respectiva análise.
Imagine usar a I.A para interpretar movimentos faciais e pulsações para identificar mentiras e posteriormente agilizar todo o processo de condenação ou não.
Nos Estados Unidos, temos atualmente vários sistemas integrados com I.A, destaca-se o chamado Contract Intelligence – COIN, sistema de machine learning que tem por função interpretar acordos de empréstimo comercial e analisar acordos financeiros no âmbito do banco norte-americano sendo o maior deles – JP Morgan Chase & Co. (Que foi um dos lideres e causadores da crise de 1998)
Com uso da I.A, estima-se a execução com trabalho de 360 mil horas/ ao ano de um advogado, além de diminuir o número de equívocos na concessão de serviços de empréstimo ocasionados por erro humano.
Outro exemplo clássico que podemos citar, é o Serasa, quando você hoje quer financiar qualquer valor, existe a consulta no Serasa para identificar seu Score e liberação de credito. Eu entendo que o sistema é falho. Veja o motivo abaixo.
Em uma situação hipotética, Imagine que o João ganha hoje 1200 reais e nunca teve seu nome negativado, mas tem 10 mil reais em dinheiro, somente isso, e quer comprar uma caminhonete no valor de 100 mil reais, certamente na concessionaria irão avaliar o nome de dele e liberar a caminhonete, com a entrada de somente 10% do total.
Agora imagine o Joaquim, ele tem 90 mil reais no bolso, vai a concessionaria, porém tem uma fatura da TIM em atraso e com isso seu score esta baixo, ele não consegue retirar a caminhonete pois não é aprovado o empréstimo de 10 mil reais.
Veja que com a I.A, isso seria totalmente diferente, pois ela iria interpretar o behavior (Comportamento)de compra e capacidade de pagamento aliado ao valor atual e não histórico.
Por isso que hoje a maioria das Fintech’s não analisam Serasa para quem é autônomo, analisam somente a movimentação bancária, e isso está certo ne? 😛
Voltando ao direito, além de execução de dados, ele consegue interpretar movimento de forma preditiva, destaca-se, a possibilidade de utilização a IA para prever o futuro. Em 2014, o professor de Direito da Universidade de Chigaco-Kent Daniel Martin Katz e sua equipe, criaram um algoritmo que prognosticava os resultados dos casos julgados pela Suprema Corte norte-americana.
Na ocasião, obteve cerca de 70% (setenta por cento) de precisão em 7.700 (sete mil e setecentas) decisões de 1816 a 2015.
Não podemos deixar de citar também o #ROSSIntelligence, plataforma de busca jurídica de inteligência artificial, com base no sistema de computação cognitiva da #IBMWatson.
Com ela, os usuários conduzem pesquisas por meio de questionamentos em linguagem simples em detrimento de séries complexas de busca. Em estudo publicado em janeiro de 2017, a BLUE HILL Research observa que a ROSS Intelligence coloca a sua plataforma como um suplemento de pesquisa jurisprudencial diante às abordagens analíticas tradicionais Boolean Search e Natural Language Search em suas pesquisas jurídicas eletrônicas.
Neste contexto, ROSS se apresenta como uma promessa de melhoramento da qualidade dos resultados, bem como um instrumento de avanço à eficiência na execução das pesquisas jurídicas quando comparada com as ferramentas tradicionais de busca.
Por isso, se você cursa ou já se graduou em direito, uma dica válida, é você entender como ela pode afetar sua profissão atual, se notar, atualmente existem uma larga escala de novos advogados todo ano, e como se tornar um profissional diferenciado? Para isso é importante você entender o conceito da tecnologia, nem digo aprender a linguagem Python, Go e R, porém entender a arquitetura de onde a tecnologia pode lhe auxiliar, e fazer propulsão nas suas decisões e habilidades.
Lembre-se que todo processo, que hoje é repetitivo ou manual porém que consolida conteúdos e variáveis em um resultado lógico, pode e vai ser substituído por um robô, quer você queira ou não.
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