La codificación predictiva: inteligencia artificial en la averiguación procesal de los hechos relevantes

• José Ignacio Solar Cayón ^[1]
  1. [1] Universidad de Cantabria

     Universidad de Cantabria

     Santander, España

     
• Localización: Anuario de la Facultad de Derecho, ISSN 1888-3214, Nº. 11, 2018, págs. 75-105
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    La inteligencia artificial está cada vez más presente en diversas áreas de la práctica del Derecho, sustituyendo o ayudando al profesional en la realización de determinadas tareas. Este trabajo aborda la historia del éxito de la “codificación predictiva”, una tecnología desarrollada específicamente en el ámbito procesal para revisar ingentes volúmenes de información electrónica y determinar su relevancia jurídica en el litigio. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático activo y de procesamiento del lenguaje natural, la codificación predictiva ha demostrado ser un método más rápido, barato y preciso para analizar grandes cantidades de datos no estructurados e identificar los documentos relevantes que la revisión manual efectuada por abogados expertos. En la primera parte del artículo se expone el problemático contexto procesal del "discovery" anglosajón en el que surge dicha tecnología. A continuación se explica el funcionamiento de la codificación predictiva y las diversas metodologías desarrolladas para su utilización. Por último, se relata el itinerario de su admisión jurisprudencial en los Estados Unidos y su posterior expansión por las principales jurisdicciones del "common law", subrayando la importancia de los principios procesales de proporcionalidad y de cooperación entre las partes en el diseño de los protocolos de codificación predictiva.

  • English

    Artificial Intelligence is increasingly present in different areas of legal practice, replacing or helping professionals in the accomplishment of certain legal tasks. This article shows the success story of “predictive coding”, a technology specifically designed for the procedural field in order to review huge volumes of electronic information and determine its legal relevance in litigation. Using active machine learning and natural language processing algorithms, predictive coding has proved to be a quicker, cheaper and more accurate method of analyzing big amounts of unstructured data and identifying relevant documents than manual revision conducted by expert lawyers. First, the article sets out the troublesome context of procedural discovery, in which this technology arises. Then, it explains the way predictive coding works and the different methodologies devised for using this tool. Finally, the study describes its jurisprudential validation in the United States and its subsequent permission in the foremost common law jurisdictions, underlining the importance of procedural principles of proportionality and cooperation between the litigants in the design of predictive coding protocols.