Implantando IA e análises para melhorar os resultados legais

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Ultimamente, uma série de prêmios maciços do júri conquistou manchetes, incluindo um veredicto punitivo de US $ 8 bilhões contra a Johnson & Johnson. Grandes prêmios do júri, especialmente esses tipos de megaveredictos (definidos a partir de US $ 10 milhões), estão ampliando a desvantagem potencial de ir a julgamento, fazendo com que muitas empresas considerem como alavancar inteligência artificial (IA) e análises para monitorar e planejar atividades de litígio. Por meio do uso dessa tecnologia, os departamentos jurídicos podem tomar decisões baseadas em dados, incluindo a possibilidade de ir a julgamento ou acordo, ou mesmo qual conselho pode executar melhor a estratégia do caso.

Na Conferência do Conselho Geral de 2019 em Nova York, depois de concluir meu painel de discussão sobre “Usos Práticos para IA em Jurídico Corporativo”, fui abordado por um grupo de advogados internos que queria entender maneiras realistas e econômicas de melhorar estratégia e resultados de caso. Embora cada conversa descrevesse cenários diferentes, descobri que várias das minhas respostas tinham temas comuns.

Use dados para modelagem preditiva

A análise preditiva pode dar à empresa uma vantagem competitiva, ajudando a moldar a estratégia de litígio. Os dados podem ser usados ​​para antecipar e mitigar o risco da empresa e desenvolver estratégias eficazes de litígio e solução. As respostas estão nas informações que já estão disponíveis. As informações históricas do caso podem ser analisadas para entender os possíveis resultados, a probabilidade de litígio e se um caso é resolvido ou vai a julgamento. Os departamentos jurídicos também estão usando IA e análises para ajudar a medir gastos, conter custos e tomar decisões orçamentárias mais inteligentes, como o uso de informações de cobrança para encontrar padrões de gastos e suporte a casos. A modelagem preditiva também pode auxiliar na seleção de fornecedores e advogados externos, incluindo a aplicação de análise orientada a dados do desempenho histórico para informar as decisões de contratação para assuntos específicos.

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Articule a visão e entenda o que é factível

As empresas precisam articular claramente seus desafios para alcançar efetivamente benefícios significativos da IA. As empresas se abstêm de investir em IA devido à sua incapacidade de definir metas e prioridades departamentais ou identificar as partes interessadas certas para alinhar e colaborar. A avaliação das necessidades por meio de workshops de estratégia é um lugar lógico para começar. Esses workshops devem ser conduzidos por cientistas de dados e especialistas em plataforma de IA com interessados ​​legais organizacionais, executivos de TI, analistas de negócios e proprietários de dados para garantir que os requisitos de negócios sejam bem definidos. Essas reuniões também podem ajudar a determinar como criar uma solução que aplique modelos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever resultados e identificar padrões que atendam aos requisitos. Como resultado dessas sessões, um roteiro pode ser definido, bem como planos para criar uma prova de conceito ou montar um piloto.

As considerações corretas da solução

Construir uma solução de IA eficaz requer talentos avançados em ciência de dados, o que geralmente é escasso. A montagem dos componentes desse sistema pode ser demorada e complexa. Outras considerações importantes incluem a determinação das opções corretas de implantação, como fora da nuvem (local), nuvem privada, nuvem pública ou híbrida e se as soluções de IA procuradas podem ser dimensionadas para acomodar grandes quantidades de dados. Ter recursos adicionais em outras áreas, como mineração de texto (ou seja, extração de conceito e entidade, categorização, resumo e análise de sentimentos) pode ser usado para apoiar atividades de litígio e investigação.

No tópico litígios e investigações, os recursos de aprendizado de máquina e análise preditiva podem ajudar a automatizar tarefas e melhorar as atividades de planejamento, além de fornecer benefícios significativos de avaliação precoce de casos, descoberta eletrônica e caso de pós-produção. Usando essas tecnologias, as organizações podem reduzir prazos e recursos necessários para dar suporte à revisão e produção de dados para litígios. Os profissionais e investigadores jurídicos também podem usar esses recursos para projetar um fluxo de trabalho e abordar os desafios únicos de uma investigação de conformidade, permitindo que as equipes descubram fatos e estabeleçam uma história coesa que possa ser contada ou capaz de provar, defensivamente, que nenhuma “história” existe.

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Luiz Presso
Luiz Presso