Augmented Intelligence.

Comprensión de la IA en el ámbito legal: beneficios y consideraciones éticas

En un momento u otro, a la mayoría de los profesionales les ha preocupado que los robots o la inteligencia artificial (IA) puedan reemplazar sus trabajos en el futuro. Los abogados tienen el mismo temor: "¿Me quitará mi trabajo un abogado de inteligencia artificial o un sistema de automatización?"

A lo largo de la historia, la gente temió que la tecnología o la automatización reemplazaran sus trabajos. Desafortunadamente, en muchos casos, esos temores se hicieron realidad: los avances tecnológicos han dejado puestos de trabajo y, en algunos casos, industrias enteras, obsoletas. El advenimiento de la industria del automóvil destruyó la industria de los carruajes tirados por caballos. Los cajeros automáticos redujeron significativamente el número de trabajos de cajero bancario.

Pero la buena noticia es: ningún abogado, inteligencia artificial, supercomputadora o robot vendrá a tomar su trabajo legal o destruir su firma por el momento.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial o IA se refiere a una máquina a la que se le enseña a realizar una o más tareas humanas. Por ejemplo, puede usar su teléfono inteligente para recordar que debe llamar a su amigo Alex todos los miércoles a las 5:00 p.m. Y todos los miércoles, recibirás esa notificación de recordatorio, hasta que le digas a tu teléfono inteligente que deje de enviarla.

Es posible que también haya escuchado la frase "aprendizaje automático". Si bien los términos inteligencia artificial y aprendizaje automático a menudo se usan indistintamente, son conceptos diferentes.

Aprendizaje automático frente a IA

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Se refiere a los humanos que entrenan a las máquinas para que aprendan basándose en la entrada de datos. A diferencia de simplemente realizar (o imitar) una tarea humana, el aprendizaje automático busca patrones en los datos para sacar conclusiones de ellos. Una vez que la máquina aprende a sacar una conclusión correcta, puede aplicar esas conclusiones a nuevos datos. Si volvemos a nuestro ejemplo de recordatorio de llamada telefónica, digamos que no configuró un recordatorio para llamar a Alex. Pero, llamaste a Alex todos los miércoles a las 5:00 p.m. durante los últimos dos meses. Un teléfono inteligente con aprendizaje automático reconocería este patrón y, si no llamas a Alex el próximo miércoles, podría enviarte automáticamente un recordatorio, porque aprendió el patrón.