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Big data entre abogados

Los estudios jurídicos empiezan a analizar y a aprovechar la información. El caso Bulló.

Big data entre abogados

Si algo abunda en el mercado jurídico son los datos. Orillando la ley nacional 27.500 (aunque, según el Digesto Jurídico Argentino, apenas un 12% estaría vigente), estimados unos 5 millones de juicios en los tribunales albicelestes y unos 100.000 abogados matriculados solo en la Capital Federal, hasta hace poco era extraño el análisis de esos y otros datos para sacarles provecho.

Bulló Abogados picó en punta en ese sentido, y a fines del año pasado anunció el uso de data analytics en la resolución de casos judiciales. Facts fue la empresa encargada de desarrollar e implementar la herramienta para leer, procesar, clasificar y analizar más de 200.000 sentencias y dictámenes del Poder Judicial y 4 millones de documentos propios.

La plataforma fue creada sobre tecnologías de código abierto y manejo de texto no estructurado. Se integra con el resto del software que ya existía en el Estudio, extrayendo datos de diferentes fuentes y formatos, y permitiendo la búsqueda, el análisis y la visualización en tiempo real.

"Comenzamos a automatizar procesos que antes realizábamos en forma manual: tareas que nos llevaban horas o días, ahora las realizamos rápidamente minimizando el componente del error humano", señala Pablo Balancini socio del Estudio y líder del proyecto. "Hoy estamos usando esta integración para cruzar millones de datos de fuentes internas y externas, lo cual humanamente no podría hacerse sin un desarrollo tecnológico que procese grandes volúmenes de información en tiempo real", agrega.

Juan Lipera, co-fundador de Facts, apunta que la metodología de trabajo combina tecnología, data y personas. "Tecnología como herramienta para procesar grandes volúmenes de datos en función de la resolución de un problema, pero lo fundamental es la mirada de los expertos, las personas que tienen el expertise para definir el problema y aplicar la herramienta para la resolución del mismo. La combinación de esos tres elementos aseguran el éxito del método", dice.

En lo que refiere a tecnología utilizaron Python para recolección de datos y enriquecimiento. "También enriquecemos con servicios de Inteligencia Artificial de Google. Como motor de base de datos no relacional utilizamos Elastic Search. Para visualización desarrollamos un front end en React, y para analytics usamos Kibana, entre otras cosas", recorre.

El tiempo de desarrollo y puesta en marcha fue de seis meses, aunque el agregado de nuevas funcionalidades sobre la arquitectura e infraestructura instalada inicialmente es continua: cada 15 días suman nuevos casos de uso, en especial de analytics.

¿Costos? Entre u$s 150.000 y 300.000, señalan.

En cuanto a beneficios, "tienen que ver con la reducción de tiempo en búsqueda, análisis de información para resolver casos y mejora en la toma de decisiones", apunta. También es importante a la hora de "unificar criterios".

La próxima fase está relacionada con el análisis y predicción de resultados de sentencias judiciales y la identificación temprana de posibles fraudes, anuncia Javier Santiere, socio del Estudio.

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