La irrupción de aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA), y en especial, de ChatGPT, el Chatbot de OpenAI usa el modelo de procesamiento de lenguaje GPT-3 (hoy ya disponible la versión GPT-4, para usuarios de ChatGPT Plus), ha creado un gran revuelo en el sector empresarial, ya que plantea una serie de desafíos en su generalización e implementación que no pueden ser ignorados, y que me gusta dividir en tres grandes clasificaciones:

• Entre los primeros, los retos de la Administración, destacan los siguientes:

La regulación legal de la IA, y es que a pesar de que la Ley siempre va por detrás de la sociedad (y tenemos ingentes ejemplos de ello), la Unión Europea parece dispuesta a acortar los plazos; en este sentido existen iniciativas de la Unión Europea, como el Libro Blanco de la IA, de 19 de febrero de 2020, y la Propuesta de Reglamento de Inteligencia Artificial, de 21 de abril de 2021, amén de otras iniciativas y disposiciones relativas a la IA (pero no sistematizadas) en campos como la protección de datos o el derecho laboral.

La responsabilidad derivada del uso de la IA, pues será crítico identificar quien es el causante del daño, y hay múltiples dianas donde apuntar: programadores, integradores, distribuidores, usuarios finales, etc. En este sentido, y al hilo de lo comentado en el párrafo anterior, la Comisión Europea publicó el 28 de septiembre de 2022 una propuesta de Directiva sobre la responsabilidad extracontractual por daños cuando esté implicada una IA, la cual regula la revelación de pruebas y establece, entre otros, la presunción del nexo causal entre el incumplimiento y los resultados obtenidos por la IA.

La transparencia, pues las decisiones de la IA se toman en base a algoritmos (cuyos entresijos no siempre serán fáciles de entender), lo que será esencial para mantener la confianza de y en los profesionales. Para ello se han propuesto soluciones como la publicidad de datos y algoritmos, sistemas de auditoría para garantizar la inexistencia de errores y sesgos y sistemas de “explicabilidad”, que implican diseñar sistemas de IA que puedan explicar sus decisiones y cómo llegaron a ellas.

Y la protección de datos personales, que es el denominador común, pues la IA necesita acceder y alimentarse de inmensas cantidades de datos, muchos de ellos datos personales. La armonización con las disposiciones nacionales y supranacionales será clave para garantizar la privacidad y seguridad de los datos, así como su uso autorizado y proporcional, y así, asegurar un desarrollo ético, y por otra parte, imparable, de la IA.

Todas las anteriores resultarán esenciales para establecer un marco económico dotado de la necesaria seguridad jurídica. Será necesario afrontar varios retos técnicos. Puede parecer contraintuitivo, pero tal y como se plantearon inicialmente, las IA tienden (cada vez menos, afortunadamente) a arrojar resultados sesgados y discriminatorios, pues su misma fuerza es, a su vez, su debilidad:

Por una parte, la mayoría de los incontables datos analizados son históricos y los sesgos de las personas que los elaboraron se transmitirán a la información tratada por la IA; y por otra, aun tratándose de análisis de datos ciegos, la realidad de su obtención puede suponer una discriminación una vez tratados de forma estadística. Por ejemplo, si la policía está más presente en algunos barrios que en otros, estadísticamente la tasa de criminalidad será más alta cuanta mayor presencia tenga en dicho barrio. Ello puede llevar a decisiones equivocadas que pueden tener graves consecuencias. Por tanto, será vital eliminar o minimizar los sesgos y la discriminación que afectan las IA.

• Y en cuanto a los retos de implementación, y específicamente, en la implementación de soluciones de IA en despachos de abogados, deberemos afrontar la adaptación de nuestros profesionales a los cambios que provocará el aprendizaje en el uso de la IA, así como el cambio en los procesos de trabajo, el desplazamiento de ciertas tareas de los profesionales a herramientas de IA, la generación de nuevas oportunidades, la entrada en nuestros despachos de profesionales con nuevas competencias (por ejemplo, low code) y provenientes de otros sectores (informáticos, ingenieros, etc.). Por supuesto habrá ciertas resistencias, y precisamente ese será el reto de cada firma para encontrar soluciones para ayudar en la inevitable y emocionante transición. Necesitaremos adaptarnos a la hiperglobalización que ofrecerá la IA, que tan solo está eclosionando, todo ello sin perder un ápice de calidad en la prestación de los servicios.

El establecimiento de planes estratégicos y de financiación será esencial, pues los cambios tecnológicos exigen inversiones, y saber que rumbo queremos tomar ayudará a la consistencia del proyecto.

• Finalmente, es evidente que la superación de todos los obstáculos anteriores puede llevar a grandes mejoras en la profesión legal:

La IA puede automatizar muchas tareas rutinarias y repetitivas, como la revisión de documentos (entre otros, notas simples, escrituras, contratos, balances, cuentas anuales, etc.) y la investigación jurídica, coadyuvando a mejorar la coherencia, consistencia, y seguridad del trabajo realizado. A su vez, el tratamiento automatizado de esos datos debería permitir identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, lo que debería permitirnos a los profesionales tomar decisiones informadas de manera más rápida y precisa. Y todo ello, con beneficios palpables, como una reducción de costes para los propios bufetes de abogados y para los clientes, y más tiempo de dedicación a tareas complejas que requieran el juicio y experiencia de los profesionales del sector legal.

En definitiva, todos los sectores profesionales deberemos estar atentos a las novedades y, para ello es necesario que empecemos a planear hoy las soluciones y oportunidades de mañana.