En el cambiante ámbito del derecho, los profesionales están exprimiendo al máximo las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) para optimizar tareas complejas y tiempo-dependientes de la práctica legal. Esto destaca en la investigación reciente liderada por un grupo académico con la creación de LawFlow, un innovador conjunto de datos que simula los procesos de pensamiento de abogados durante la formación de entidades comerciales.
LawFlow sobresale entre otros conjuntos de datos ya que captura la esencia dinámica y modular de los procesos de razonamiento adaptativo utilizados en la práctica legal. Este recurso está compuesto por flujos de trabajo recopilados de estudiantes de derecho capacitados en contextos comerciales reales, regalando a los investigadores un vistazo a cómo se enfrentan a ambigüedades legales y a decisiones iterativas, algo que se omite en otros conjuntos anclados en una secuencia lineal de preguntas y respuestas.
Los estudios realizados en torno a LawFlow evidencian diferencias substanciales en cómo los flujos de trabajo son estructurados y ejecutados por humanos comparados con modelos generados por IA (LLM). En la práctica legal, los humanos tienden a tener procesos más adaptativos, mientras que los modelos de IA suelen ser secuenciales y exhaustivos, careciendo de la sensibilidad para manejar las implicaciones futuras de sus decisiones.
A través de exhaustivas entrevistas de rol, LawFlow se sitúa a la vanguardia en proporcionar un espejo para los desafíos intrínsecos a los flujos de trabajo legales que requieren razonamientos contextuales y conscientes de las variantes existentes en esta profesión. Estos no solo reflejan mejor la realidad de la profesión, sino que también abren ventanas de oportunidad para mejorar la colaboración humano-IA en el ámbito legal.
A través de la colecta de flujos de trabajo de estudiantes, los investigadores han podido destacar limitaciones significativas de los actuales modelos de lenguaje como asistentes legales, identificando vacíos importantes en el manejo de ambigüedades y en la anticipación de implicaciones a largo plazo.
Una conclusión es que, aunque la IA puede ser una herramienta de apoyo valiosa para tareas específicas como la lluvia de ideas o la identificación de puntos ciegos, su integración en roles más complejos dentro de la práctica legal, requiere un enfoque empático que incorpore la adaptabilidad humana y el pensamiento iterativo. Esto abre una vía potencial para modelos de IA más colaborativos que puedan facilitar un razonamiento legal consciente mientras apoyan los objetivos humanos de claridad y creatividad.