Relatório do Gartner mostra dificuldade em automatizar departamento jurídico

De acordo com previsões do Gartner, até 2025, 30% das novas soluções de automação de tecnologia jurídica combinarão software com pessoas para uma oferta “human-in-the-loop”. Trata-se de um ramo da Inteligência Artificial que aproveita a inteligência humana e de máquina para criar modelos de aprendizado de máquina. Em uma abordagem humana tradicional, as pessoas estão envolvidas em um círculo virtuoso onde treinam, ajustam e testam um algoritmo específico. Assim, apesar da crescente demanda por maior automação e crescente sofisticação das inovações tecnológicas, o aprendizado de máquina nas soluções para equipes jurídicas corporativas terão dificuldades com os altos níveis de conhecimento de domínio exigidos e as altas taxas de exceções esperadas.

“Há pouca dúvida de que o crescimento do trabalho jurídico está superando o crescimento do número de funcionários jurídicos e, à primeira vista, isso pode fazer com que as soluções de automação avançada pareçam muito atraentes para os líderes jurídicos”, disse Zack Hutto, diretor de Consultoria na prática Legal & Compliance do Gartner. “A questão é se o departamento jurídico tem os recursos necessários para personalizar e configurar sistemas avançados de aprendizado de máquina, que serão necessários para permitir que eles lidem com os cenários únicos e as exceções frequentes que ocorrem nesse tipo de trabalho”, observou.

Defasagem

O departamento jurídico ficou para trás de muitas outras unidades de negócios em automação, muitas vezes deliberadamente, mas as atitudes dos líderes em relação à automação no jurídico suavizaram desde que a pandemia trouxe um aumento acentuado na carga de trabalho (e com isso advogados exaustos) e uma relutância dos CFOs em continuar aumentando o número de funcionários.

Os fornecedores, encorajados por notáveis ​​sucessos com automação em outras funções de negócios, estão ansiosos para promover suas capacidades e abrir novos mercados. No entanto, os provedores de soluções enfrentam ventos contrários na complexidade dos fluxos de trabalho jurídicos, tolerâncias de risco diferentes entre as organizações e processos inconsistentes que não apenas enfraquecem os retornos, mas também dificultam a captura de informações necessárias para o treinamento de soluções de aprendizado de máquina.

“Os departamentos jurídicos não devem evitar a automação”, disse Hutto. “Mas as fundações certas devem estar no lugar. A automação – especialmente técnicas sofisticadas orientadas por IA – não deve ser vista como uma solução rápida para problemas antigos”, afirmou.

Resolver os desafios de automação exigirá maior disciplina de processos nas equipes jurídicas para que os dados jurídicos sejam consistentes e compreensíveis para os sistemas de aprendizado de máquina. Também requer uma combinação cuidadosa de experiência técnica e conhecimento jurídico que pode configurar e treinar soluções de aprendizado de máquina no contexto específico de uma organização.

“Esse tipo de experiência em aprendizado de máquina sob demanda, juntamente com o entendimento legal, será difícil e caro de encontrar. Na realidade, a contratação dessa capacidade não será muito escalável para a maioria dos departamentos jurídicos corporativos”, disse Hutto. “Também há tanta complexidade para lidar no trabalho jurídico que parece improvável que haja soluções ‘prontas de prateleira’ de base ampla e eficazes disponíveis dentro de três anos”, pontuou.

Soluções de modelo híbrido que tentam automatizar o trabalho jurídico agora tendem a demonstrar taxas de erro e exceção bastante altas em comparação com outras funções de negócios. Parte do problema é que os ativos de dados entre usuários diferentes são bastante distintos. Uma solução de aprendizado de máquina treinada em uma empresa provavelmente será inútil quando aplicada a outra empresa.

“Um modelo híbrido, ‘human-in-the-loop’, combinando equipe e software, vencerá, com o conhecimento de domínio necessário vindo do lado da oferta, e não dos próprios departamentos jurídicos”, disse Hutto. “Um ponto de inflexão de produtividade na automação jurídica ocorrerá quando os departamentos jurídicos tiverem especialistas em aprendizado de máquina que possam realmente entender a complexidade dos problemas jurídicos no contexto de suas organizações”, explicou.

Essa mudança representa uma diferença marcante em relação às ofertas atuais do mercado, que podem fornecer soluções de automação com pouco ou nenhum código, mas colocam o ônus sobre os usuários finais para desenvolver suas plataformas. Essa é uma perspectiva desafiadora para os departamentos jurídicos internos, devido aos conjuntos de habilidades existentes e aos recursos já sobrecarregados. No entanto, espera-se que o aumento da demanda das equipes jurídicas corporativas continue, juntamente com aquisições significativas e investimentos de capital de risco nos mercados de tecnologia jurídica.

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