Machine Learning aplicado a la gestión de notificaciones judiciales

Tras 20 años ejerciendo como abogada, tramitando principalmente expedientes judiciales, puedo afirmar con rotundidad que la gestión de las notificaciones judiciales supone una de las cargas de trabajo principales del día a día de un abogado.

Sí bien que es cierto que el trámite que la notificación requiera atender o evacuar, en muchos casos, sí exigirá la pericia propia de un técnico en derecho, como por ejemplo la formulación de una contestación a la demanda, o la preparación de un recurso, la gestión en sí de la notificación, en la mayoría de los casos, es una tarea repetitiva, de escaso valor y con un resultado predecible y controlable.

Se da también la circunstancia de que los procedimientos judiciales son procesos completamente estructurados, viniendo definida esa estructura por las propias leyes procesales. Los distintos hitos de los procesos judiciales están perfectamente definidos, manifestándose a través de dos flujos claramente diferenciados: por una parte, a través de las notificaciones judiciales y la otra, a través de los escritos y documentos a presentar al juzgado.

Las posibles soluciones, acciones o respuestas a cada uno de estos hitos, tiene un resultado predecible y controlable. Si bien es cierto que ciertas partidas requerirán respecto de su articulación y fundamentación un especial análisis jurídico dada su particular enjundia, como pueda ser una contestación a una demanda, o formalizar una apelación, lo que sí es cierto es que, a pesar de dicha complejidad jurídica, la respuesta siempre será la misma.

Me explico. Si nos requieren para subsanar la representación del procurador, sabemos que hay que aportar el poder. Si nos emplazan para una audiencia previa, sabemos que hay que atender el señalamiento en el día indicado. Si nos requieren para presentar minuta de letrado para tasar costas, sabemos que tenemos que confeccionarla y presentarla. Y si recibimos una sentencia, sabemos que, en caso de no estar conforme con el fallo, debemos recurrir en apelación en el plazo señalado, o solicitar la firmeza si transcurrido el plazo no se ha verificado interposición de recurso alguno.

Al conocer de antemano las posibles acciones o decisiones a ejecutar tras recibir una determinada notificación, y poderse replicar el proceso en un entorno digital, podemos afirmar que son partidas totalmente automatizables.

Básicamente, el ejercicio de gestión que una notificación judicial requiere es siempre el mismo:

  • Lectura de la notificación y categorización de la misma (determinar si es una sentencia, declaración de firmeza, señalamiento para vista, aprobación de tasación de costas, etc).
  • Extracción del señalamiento o vencimiento que la notificación incluya en su caso.
  • Inclusión en la agenda del señalamiento o el vencimiento.
  • Archivo de la notificación en su expediente.

Los despachos de abogados invierten mucho tiempo y recursos en esta partida, pero la tecnología machine learning supone un antes y un después en la gestión de esta tarea.

Procesar en bloque la totalidad de las notificaciones recibidas, y que a través de esta tecnología se replique el proceso anteriormente referido, va a aligerar significativamente la gestión documental de los expedientes.

Y esta implementación es extensible igualmente a los despachos de procuradores, cuya carga mayoritaria de trabajo es la gestión diaria de las notificaciones recibidas.

Imaginemos que en el día un despacho recibe una media de 50-100 notificaciones: a golpe de un solo clic se suben en bloque al sistema de machine learning, que nos devuelve también en bloque los resultados obtenidos una vez procesados los documentos, y a golpe de otro clic se vuelcan en el software de gestión.

A sensu contrario, la gestión manual de cada una de ellas requiere abrir una por una la notificación, leerla y categorizarla, extraer el vencimiento/señalamiento y agendarlo, y archivar la notificación en su expediente. E imaginemos que la media de tiempo de gestión por cada una de ellas es entre 1-2 minutos. Podríamos estar ahorrando diariamente entre 2 y 4 horas de trabajo efectivo de una persona en esta tarea.

La gestión automatizada a través de machine learning permite gestionar las mismas partidas de una manera mucho más rápida y eficaz. Se podrá hacer lo mismo en mucho menos tiempo, sin que la calidad se vea mermada. Lo que supone una optimización considerable de los procesos de gestión y en el empleo de recursos.

En apariencia, este tipo de tecnologías e implementaciones parecen ser exclusivas únicamente de grandes despachos y operadores jurídicos, en el que este tipo de herramientas se convierten en una auténtica necesidad dada la carga de gestión documental que implica la tramitación de sus grandes volúmenes.

Pero nada más alejado de la realidad.

Cualquier usuario puede acceder a estos servicios. Y los resultados obtenidos tras el procesamiento de los documentos será volcado en su propio ERP o software de gestión.

Impresionantes son los resultados que Matilda de EMC Software Jurídico ofrece, con extracción de categoría de la notificación en más de un 80% de los documentos procesados, para más de 120 categorías o hitos procesales en expedientes de reclamaciones de cantidad. Servicers de primer nivel ya cuentan con los servicios de Matilda en sus procesos de gestión de notificaciones.

También proveen de esta tecnología Atomian o Taiger. Si bien son muchos más los que podemos encontrar como Luminance, Big ML o Kira Systems, sus sistemas se centran más en contratos y no en notificaciones judiciales.

Hay además softwares de gestión que permiten el uso de esta tecnología de manera integrada en el mismo, lo que supone un plus.

Desde mi punto de vista, este tipo de tecnologías prometen una revolución sin precedentes en lo que a gestión de notificaciones judiciales se refiere.

Las herramientas digitales y la inteligencia artificial van a aligerar significativamente la carga de trabajo de abogados y procuradores, lo que permitirá a los profesionales dedicar más tiempo a las tareas que más valor requieren. La tecnología permitirá automatizar tareas repetitivas y rutinarias, y la inteligencia artificial aportará un gran valor en los procesos de gestión documental, haciéndolos más eficientes y ágiles en lo que respecta al intercambio de información y documentación entre las partes, con una significativa optimización de los tiempos y recursos empleados en la tramitación documental de los expedientes, y la consecuente repercusión en los márgenes de beneficios.

La automatización de tareas va a transformar por completo el modo de entender y de ofrecer los servicios jurídicos. Obviamente siempre existirán cuestiones tan concretas y específicas que requerirán de un ejercicio jurídico acorde a la naturaleza del asunto en cuestión, pero las herramientas digitales también jugarán su papel en la gestión de partidas de trabajo de este tipo de asuntos.

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