Machine Learning e Deep Learning: qual é sua aplicação na advocacia?

Todos os dias geramos um número gigantesco de dados, o que já foi mensurado, e gira em torno de 2,6 quintilhões de bytes, que se transformados em moedas, seriam suficientes para cobrir a superfície terrestre 5 vezes. São dezoito zeros, e todos dados que podem ser utilizados para machine learning e deep learning.

Esses novos conhecimentos e mecanismos, intrinsecamente relacionados à inteligência artificial, tem mudado o panorama de diversas áreas, inclusive a jurídica. Tanto advogados quanto magistrados serão beneficiados pelos avanços gerados, bem como o jurisdicionado. Do peticionamento às investigações, e também a tomada de decisões, passará por mudanças sistemáticas no próximos anos.

Quer saber mais sobre machine learning e deep learning e a sua aplicação na advocacia? Continue a sua leitura e veja como se adaptar à advocacia do futuro. Confira!

O que é machine learning?

Você já deve ter ouvido falar em logaritmos, que são sequencias de dados que executam tarefas de forma automatizada, a partir de determinada programação. Quando você entra em um site de vídeos, como o YouTube, a plataforma lhe sugere outros conteúdos relacionados e também propagandas segmentadas para a sua área de interesse.

Nas redes sociais são responsáveis por sugerir conteúdos igualmente afinados aos seus gostos, o que tem seus ônus e bônus. É bom porque lhe dá acesso a postagens específicas do seu nicho, mas também cria bolhas de informações, nem sempre das mais confiáveis ou necessárias.

Na advocacia essa tecnologia também deve ser utilizada com critérios, e sem dispensar a inteligência humana, visto que muitas estão em desenvolvimento mas com grande êxito. A natureza da tarefa à qual ele se destina a cumprir ainda é restrita, ou seja, cumpre funções específicas e ainda não muito abrangentes.

O conceito é o de ensinar a máquina a aprender, como sugere a simples tradução literal, para que ela execute afazeres repetitivos e burocráticos, e dê ao usuário maior tempo livre para se dedicar às tarefas intelectuais. Sem dúvidas trata-se do cenário ideal para a advocacia, que poderá se ocupar da prospecção e atendimento aos clientes, bem como na elaboração de peças jurídicas de maior qualidade, aumentando as chances de êxito em suas demandas.

Também serve para auxiliar o acompanhamento de movimentações processuais e o estágio do processo, e demonstrar ao gestor do sistema a ordem de prioridades que ele deve se observar para não perder prazos e datas, por exemplo.

Na investigação judicial, também desempenhará papel cada vez mais importante, especialmente em relação a crimes financeiros. A lavagem de dinheiro é um deles, e o uso de machine learning funciona para detectar movimentações atípicas e a rastrear a origem e destinação do dinheiro.

O que é deep learning?

O deep learning também faz uso de dados e da inteligência artificial, no que emprega tais tecnologias na identificação e solução de problemas que ou passaram despercebidos pela mente humana, ou esta não foi capaz de, por si só, encontrar a solução.

Para isso, há a separação dos dados em diferentes tipos, sendo dois os principais: dados que representam as nuances do problema, e aqueles que o classificam. Por exemplo, ao analisar uma decisão judicial, analisa-se a decisão propriamente conforme proferida, e se ela foi positiva ou negativa para a parte patrocinada pelo usuário.

Ao observar esses dois tipos de dados, o profissional especializado no processamento deles, que é o analista de dados, poderá desenvolver um modelo de aprendizagem profunda. Dessa forma, ele poderá criar um software para, a partir do constante acúmulo de novos dados, poderá oferecer soluções para aumentar a receita e/ou reduzir custos, por exemplo.

Quais as diferenças entre machine learning e deep learning?

Embora já tenham sido ventiladas neste texto, é necessário algum aprofundamento para a perfeita compreensão dessas duas formas de utilização de dados alinhados à inteligência artificial.

Machine learning está associado à ideia de aprendizado intuitivo da máquina, por meio da programação e inserção de novos dados, o que aumentaria a sua capacidade de autoaperfeiçoamento. É exatamente o que faz o feed de notícias das suas redes sociais, que de forma automática aprende sobre as suas preferências e apresenta novos conteúdos relacionados.

É a utilização da análise estatística junto à preditiva, e por meio de padrões encontra soluções e conteúdos afinados, sem ter necessariamente uma base sobre aonde irá encontrá-los. Cabe ao cientista de dados processá-los para que possam explorar determinados padrões.

Já deep learning apresenta maior sensibilidade e parcialidade em relação a padrões, além da capacidade de abstrair de forma adequada a informação e adaptá-la a diversas variáveis. Embora estejamos em uma etapa que ainda pode ser considerada incipiente em seu desenvolvimento, é tido como o mais próximo que a inteligência computacional poderá chegar em comparação com a mente humana.

Isso quer significar que a machine learning estabeleceu as bases para a evolução do deep learning, tendo herdado características de aprendizagem de máquina, mas com maior completude e capacidade analítica sobre os dados apresentados. Se o profissional do direito, ou de qualquer outra área temia a sua substituição por sistemas automatizados, o alerta deve soar de forma ainda mais forte sobre sua carreira, para que não corra o risco de cair no obsoletismo.

Como utilizar tais conhecimentos a seu favor?

Invariavelmente, por meio da qualificação, da atualização constante e da obtenção de novas habilidades afinadas às novas realidades geradas pelo avanço da tecnologia. As já mencionadas possibilidades de análise de decisões, implicações positivas e negativas, bem como a possibilidade de gerenciar riscos financeiros decorrentes da atuação profissional fazem com que tais sistemas sejam desejáveis para quem não quer se prender a um modelo tradicional e prestes a ser superado.

Dessa forma será possível traçar novas estratégias na administração do seu negócio, que passará também pelo estabelecimento de novas formas de atuação em defesa dos interesses dos seus clientes. Saber, por exemplo, a probabilidade de êxito para além da análise fria da lei e jurisprudência pode evitar aventuras judiciais infrutíferas. Dessa forma, outros meios poderão ser empregados para o patrocínio de suas causas, como o uso de equivalentes jurisdicionais.

Agora que você sabe como funciona, e quais os impactos da machine learning e deep learning em sua carreira, que tal entrar em contato conosco? Nós estamos prontos para ajudá-lo a subir novos degraus na sua profissão!