Como os departamentos jurídicos podem garantir que suas decisões sejam defensáveis
- Criado em 06/12/2019 Por LinkLei
'Defensibilidade' é mais do que apenas descoberta eletrônica. A análise preditiva pode eliminar as suposições de decisões cruciais - especialmente aquelas que afetam os resultados finais de um trabalho.
A descoberta eletrônica é uma grande parte do litígio - devido ao grande volume de documentos e à dificuldade de garantir que apenas os documentos certos sejam produzidos. No entanto, sob as regras do tribunal, os litigantes devem ser capazes de demonstrar ao juiz que sua metodologia para armazenar, categorizar, recuperar, produzir e destruir documentos é "defensável". Eles devem ser capazes de provar que são sólidos e confiáveis. Esse conceito de "defensibilidade" é útil além do domínio da descoberta eletrônica. Os departamentos jurídicos corporativos (CLDs) estão concentrados em grandes quantidades de dados brutos que podem ser utilizados internamente - desde a escolha de um escritório de advocacia externo até a estimativa de valores de liquidação. Deixar de usar esses dados para fazer previsões em breve não será mais defensável aos olhos daqueles que esperam que os CLDs funcionem como empresas. Estimativas baseadas em "coragem" ou "experiência" serão cada vez mais vistas como desprezíveis, metodologicamente incorretas e não confiáveis. Os departamentos jurídicos que continuam a confiar apenas no instinto serão vistos pelos colegas como fora de contato.
Defenda suas decisões com dados
Alguns CLDs sentem que são orientados por dados, porque olham para dados históricos para ajudar os humanos a prever coisas como orçamentos de caso-a-caso. Mas a IA tem a capacidade de analisar muito mais informações do que um humano e descobrir padrões que os humanos nunca poderiam ter discernido. O melhor de tudo é que o aprendizado de máquina fica mais inteligente a cada dia e oferece recomendações cada vez melhores.
A análise preditiva permite que os CLDs se aprofundem em dados históricos e atuais, juntamente com estatísticas de todo o setor, para fazer recomendações importantes sobre qual escritório de advocacia externo é o mais adequado para um assunto específico, quanto tempo pode levar para que o problema seja resolvido e quais pessoal é necessário para o sucesso. Anteriormente, os advogados tinham que tomar essas decisões com base em seus instintos ou através de um processo intensivo de mão-de-obra usando planilhas do Excel, mas não mais. De acordo com a pesquisa de 2018 do diretor jurídico da Altman Weil, 9,1% dos CLDs já estão usando a IA para prever resultados em pelo menos uma parte de seus assuntos legais. No futuro, esse número se expandirá e se tornará o novo normal.
Os detalhes da análise preditiva
A tomada de decisão defensável em qualquer CLD começa com os dados. A modelagem preditiva depende da quantidade e do tipo de dados que você compartilha com o sistema; mais dados significam recomendações mais inteligentes. Uma estratégia de dados deve ser posta em prática e executada ou o sucesso será apenas parcial. Para criar essa estratégia, pergunte-se: que previsões queremos fazer? Que informações precisamos para fazer essas previsões? Temos essas informações armazenadas em algum lugar - e em que formato? Por exemplo, vejamos como prever acordos de litígio e outros resultados, como a hora de fechar. Enquanto os departamentos de reivindicações de seguros e alguns dos departamentos de direito corporativo mais sofisticados registram resultados, muitos outros ainda não o fazem. Eles também muitas vezes não registram muitos dos outros pontos de dados que poderiam contribuir para a previsão de resultados, como local, juiz, reivindicações listadas na denúncia, advogados contrários, etc. Garantir que todos os dados relevantes sejam registrados é fundamental para permitir que o aprendizado de máquina cumpra sua promessa e capacidade de verificar continuamente grandes conjuntos de dados e adicionar novos pontos de dados ao longo do tempo. Depois que um caso é resolvido, por exemplo, tudo, desde tempos de ciclo a gastos, pode ser inserido no sistema e usado para futuras tomadas de decisão.
Análise preditiva no trabalho
A seleção do advogado externo certo para um caso é complexa. Com demasiada frequência, as equipes jurídicas e os gerentes de reclamações negam ou desconhecem sua complexidade e escolhem os parceiros do escritório de advocacia com base no “preconceito recente” (o mais recente com o qual trabalharam) ou sem uma análise separada dos prós e contras.
Obviamente, selecionar advogados é apenas o começo do processo. Outras questões permanecem: por quanto devemos nos contentar, se é que nos contentamos? Qual é o nosso orçamento? Com que rapidez devemos esperar sair deste caso? Mais uma vez, a análise preditiva pode transformar essas decisões de orientadas por instintos para orientadas por dados. Isso é particularmente útil para associados mais novos com menos experiência.
A linha inferior
A análise preditiva combina dados, IA e aprendizado de máquina - uma combinação que pode ter um impacto tangível nos custos e no fluxo de trabalho dos CLDs. De fato, essas tecnologias de ponta em breve serão o novo normal, pois possuem um poder tremendo para ajudar os advogados a vasculhar grandes quantidades de informações e tomar melhores decisões, desde a validação da seleção da empresa até a identificação de bandeiras vermelhas em um orçamento.
Isso não apenas é superior ao instinto, mas também é mais provável que seja visto pelos empresários como uma metodologia defensável e baseada em evidências em que eles podem confiar.