La puesta en marcha de un proyecto de inteligencia artificial

Daniel S. Acevedo Sánchez

Fundador/host en Legaltech en español (www.algoritmica.io)

Escuchar sobre todo lo que va a hacer la mal llamada inteligencia artificial por la humanidad siempre es una de las experiencias más interesantes o aterradoras, depende desde de dónde se mire, al momento de ver noticias relacionadas con el mundo de la tecnología. Lamentablemente no nos cuentan —y mucho menos en nuestra profesión— sobre todos los pasos previos que se debieron adelantar para la puesta en marcha de un proyecto de inteligencia artificial en una organización. En este artículo les compartiré, desde mi experiencia, cuáles son las tres cosas más importantes para tener en cuenta a la hora de pensar en un proyecto de esta naturaleza, para darle al lector un poco más de luz acerca de por dónde se empieza cuando se tiene la idea de iniciar un proyecto de inteligencia artificial. Pero antes de eso, una aclaración conceptual.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Realmente esta pregunta tiene dos respuestas. La más fácil primero: la inteligencia artificial es una expresión mucho más asociada al marketing o a la ciencia ficción que a la técnica, y hace referencia a la capacidad que tendría una máquina, usualmente de forma humanoide —con cara, brazos y piernas—, de imitar tanto la forma de pensar como la forma de actuar de un humano. Básicamente, es lo que nos han mostrado a través de los años en películas como Terminator, Robocop y un largo etcétera. A esta máquina, o este tipo de tecnología, es lo que se le conoce como inteligencia artificial general, y, para tranquilidad de todos, como raza humana, estamos a décadas de poder contar con algo por el estilo.

Un concepto mucho más científico y asociado a la realidad es lo que se conoce como inteligencia artificial enfocada o, mejor, inteligencia artificial de carácter específico. Aquí vamos a entender que la inteligencia artificial es un conjunto de muchas tecnologías que son capaces de ejecutar tareas que también podría ejecu­tar un humano, pero la máquina solo puede hacer una pequeña parte de lo que el humano puede hacer. Por ejemplo, reconocer figuras en una imagen y decir que todas son un triángulo, o escuchar una conversación entre personas y poner en texto lo que ellas dicen, o reconocer patrones de comportamiento o escritura para predecir la probabilidad de ocurrencia de algún evento, o tomar una imagen de una persona, reconocer sus rasgos y aplicar una serie de efectos para que esos rasgos se vean un poco diferentes y así darle la apariencia de vejez a la persona, entre otras posibilidades.

Hay muchas aplicaciones de tecnología para la automatización de tareas específicas que podría desarrollar una persona, y esas soluciones de automatización son lo que se debería denominar inteligencia artificial. Habiendo hecho la anterior aclaración conceptual, cabe preguntar ahora: ¿cuáles son las tres cosas más importantes que se deben de tener en cuenta para implementar una solución de este tipo? En mi experiencia, son las siguientes:

1. Entender muy bien qué se quiere automatizar

Como lo mencionaba párrafos atrás, la inteligencia artificial bien entendida no es otra cosa que la automatización de pequeñas tareas que puede ejecutar una persona. Si el proyecto plantea que la herramienta de inteligencia artificial “automatice lo que hace un abogado”, el proyecto será un fracaso por falta de un objetivo específico que se pueda cumplir. Como ejemplos de tareas que ejecuta un abogado y que, eventualmente, serían susceptibles de automatización tenemos:

Buscar jurisprudencia relevante para un caso específico: podría existir una herramienta de inteligencia artificial a la que previamente se le haya cargado una cantidad importante de sentencias, clasificadas meticulosamente, con capacidad de construir automáticamente una línea jurisprudencial básica para un tema específico.

Archivar información automáticamente en medios digitales: se podría entrenar a una herramienta para que reconozca todos mis archivos escritos en Word e identifique, por medio de cláusulas específicas, cuáles son contratos de arrendamiento y cuáles son contratos laborales. Una vez clasificados, puede ayudarme a guardarlos en carpetas separadas para tener la información organizada por tipo de contrato, hablando específicamente de este ejemplo.

Una herramienta que automatice la carga de tiempos en el sistema de facturación: se podría construir una herramienta para que al final del día genere un reporte automático de todos los documentos en los que estuve trabajando e indique a qué cliente y a qué asunto o gestión corresponden, y la cantidad de tiempo que dediqué a cada documento. Lo mismo podría suceder con una herramienta para el análisis de llamadas y reuniones agendadas por Outlook o Google Calendar y que, con solo hacer un clic, tome esa información ya organizada por cliente y asunto, y la ingrese al sistema de facturación. Estoy seguro de que especialmente a los profesionales que trabajan en las grandes firmas de abogados de Colombia les fascinaría una herramienta así.

2. Disponer de un muy buen conjunto de datos

Para hacer la explicación corta, una herramienta de automatización es tan buena o mala como los datos que hayan sido utilizados para entrenarla. Técnicamente, la forma simple de entender esto es que una solución de inteligencia artificial es una máquina que aprende de información que el creador le proporciona. Si, por poner un ejemplo, quiero construir la herramienta de clasificación de contratos y los datos que le proveo a la máquina son simplemente archivos de Word, la máquina nunca podrá aprender a diferenciar un contrato de arrendamiento de uno laboral. Sobre todo para la parte de entrenamiento, debo asegurarme de que estoy haciendo la tarea de categorizar muy bien la información que le proporciono, ya sea en las propiedades del documento o en el mismo cuerpo del texto, para que la herramienta aprenda a identificar, más o menos con cierta facilidad, cuándo un conjunto de palabras organizadas de cierta forma son la identificación de un trabajador y cuándo son la identificación de un inmueble.

3. Tener claro cuál es el problema que quiero resolver con la herramienta

Este último punto puede sonar muy obvio, pero he visto muchos casos en los que las personas se emocionan con herramientas porque se ven muy bien y son relativamente fáciles de implementar, pero después de un tiempo viene la pregunta más aterradora para alguien dedicado a tecnología: “¿por qué compramos esto?”. Un proyecto de inteligencia artificial tiene dos componentes primordiales: a) la viabilidad técnica, que básicamente consiste en resolver el punto uno, que consiste en tener clara la actividad a automatizar, y el punto dos, que implica tener los datos preparados para entrenar a la herramienta, y b) la viabilidad de negocio, pues el proyecto, además de que sea viable técnicamente, debe aportar valor real y demostrable a la organización en un mediano plazo. Para continuar con los ejemplos mencionados arriba: si adquirimos o desarrollamos una herramienta para la identificación de cláusulas penales de contratos de arrendamiento y nuestra práctica es 99 % laboral, posiblemente la herramienta, aunque viable, va a ser utilizada muy pocas veces en la organización. Quizás es mejor invertir el mismo tiempo o esfuerzo en una solución que, aunque no sea muy sofisticada, aporte más valor a la firma.

Por supuesto, hay muchas más cosas detrás de la implementación de una solución de inteligencia artificial en una firma de abogados o en cualquier otro tipo de organización, pero los tres ítems mencionados anteriormente son un buen punto de partida para darle forma a la idea. Sin embargo, no sobra la recomendación de rigor: contar siempre con la ayuda de personal especializado, sobre todo para esta clase de proyectos de tecnología, caería muy bien.