Este é o segundo artigo de uma série de duas partes, projetada para ajudar a criar um relacionamento melhor entre advogados corporativos e tecnologia avançada. Em nosso primeiro artigo , trabalhamos para desmistificar os provedores de tecnologia de linguagem tendem a usar em torno de IA e tecnologia analítica.

Com a terminologia agora definida, vamos agora nos concentrar em seis maneiras específicas pelas quais as equipes jurídicas corporativas podem colocar esse tipo de tecnologia para trabalhar no espaço de e-discovery e compliance para melhorar custos, resultados e eficiências.

1. Revisão de documentos e priorização de dados: O primeiro exemplo de como maximizar o valor da análise na descoberta eletrônica foi a introdução do TAR (revisão assistida por tecnologia). CAL (ou aprendizagem ativa contínua) permite que o conselho veja os documentos mais prováveis ​​de serem relevantes muito mais cedo no processo do que se eles estivessem simplesmente olhando os resultados dos termos de pesquisa, que não são categorizados ou priorizados e muitas vezes são amplos. Simplificando, é a diferença entre uma revisão organizada e uma revisão desorganizada.

A priorização de dados oferece valor estratégico para a equipe de caso, permitindo-lhes chegar ao cerne de um caso no início do processo e, por fim, desenvolver um plano estratégico melhor para custos e resultados. Esse processo também oferece a capacidade de chegar a um ponto de revisão onde a probabilidade de informações adicionais relevantes é tão baixa que nenhuma nova revisão é necessária. Isso economizará tempo e dinheiro em grandes projetos de revisão de documentos. Essa priorização também é crítica para investigações internas urgentes.

Para mergulhar ainda mais na analogia do Pandora que usamos acima: se você fosse ouvir um embaralhamento aleatório de músicas no Pandora sem dar feedback sobre o que você gosta e não gosta, provavelmente ouviria por dias para encontrar várias músicas que você adora . Ao passo que, se você der feedback ao Pandora, ele aprende e é provável que você ouça várias músicas que adora em poucas horas. Então, por que passar dias ouvindo shows de melodias e solos de harpa quando o que você realmente ama é a brilhante arte encontrada em canções de artistas como Ray LaMontagne?

2. Identificação do custodiante e da fonte de dados: análises avançadas que podem analisar conceitos complexos dentro dos dados podem ser uma ferramenta poderosa para identificar claramente os custodiantes de dados relevantes, onde os dados residem e outras fontes de dados que valem a pena considerar. A maior parte da tecnologia de análise conceitual agora pode fornecer visibilidade em tempo real das informações sobre os custodiantes, incluindo o intervalo de datas dos dados coletados e os tipos de dados entregues. Uma tecnologia mais avançada que também analisa metadados pode fornecer uma compreensão mais profunda de como os custódios interagem com outras pessoas, incluindo a capacidade de analisar padrões de tempo e fala e até mesmo o sentimento e o tom dessas interações.

Todas essas informações podem ser usadas para ajudar a determinar rapidamente se um possível custodiante tem ou não informações relevantes para o caso que precisa ser coletado, ou se quaisquer cobranças suplementares são necessárias para fechar uma lacuna no intervalo de datas coletado. Isso, por sua vez, ajudará a reduzir a quantidade de cobranças necessárias e minimizar o tempo de processamento em casos acelerados. Essas ferramentas também ajudam a determinar quais fontes de dados provavelmente conterão suas informações mais relevantes e onde coletas complementares podem ser garantidas.

Acima: Brainspace display de redes de comunicação, que permite aos usuários identificar custodiantes de interesse, bem como pessoas relacionadas e conversas.

3. Identificando Informações Privilegiadas e Pessoais: Outra maneira poderosa de alavancar a análise no fluxo de trabalho de e-discovery é identificar documentos privilegiados de uma forma muito mais econômica do que podíamos no passado. O novo software de categorização de privilégios cria eficiências significativas ao analisar o texto, os metadados e a codificação anterior de documentos para categorizar os documentos de acordo com a probabilidade de serem realmente privilegiados.

Ferramentas analíticas mais avançadas agora podem identificar documentos que foram sinalizados como privilegiados por telas de termos de privilégio tradicionais, mas têm uma alta probabilidade de não conter comunicações privilegiadas. Por exemplo, a tecnologia identifica que o documento foi enviado a um terceiro (quebrando assim o privilégio advogado-cliente privilegiado) ou porque o único termo de privilégio dentro do documento está contido em um rodapé clichê.

Essas ferramentas de análise mais avançadas podem ser muito mais eficazes na identificação de documentos privilegiados do que uma lista de termos de pesquisa de privilégios e podem ajudar as equipes de caso a cumprir com êxito os prazos de produção contínuos, empurrando os documentos que têm menos probabilidade de serem privilegiados (ou seja, aqueles que exigem menos revisão de privilégios ) para a frente da linha de revisão. Quando integrado com outros aplicativos de e-discovery, você também pode criar um log de privilégios defensáveis ​​que pode ser produzido para a equipe de litígio.

Além disso, sinalizar potenciais PII e propriedade intelectual protegida (IP) capturados em um grande conjunto de dados pode ser um desafio, mas a tecnologia analítica fornece às equipes jurídicas internas um importante aliado para automatizar esses processos. A análise avançada pode agilizar o processo de localização e isolamento desses dados confidenciais, que geralmente estão ocultos em uma variedade de sistemas, pastas e outros silos de informações diferentes. As ferramentas permitem que você sinalize informações protegidas pela Lei de Responsabilidade e Portabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) com base em um formato e estrutura comuns para ajudar a navegar rapidamente pelos documentos e identificar e editar com precisão as informações necessárias.

4. Governança de informações : um dos elementos de alto risco de grandes coleções de dados é a importância de analisar registros altamente confidenciais, como aqueles que contêm PII e IP protegido. Essas informações são extremamente importantes para proteger os dados da empresa e também para cumprir o crescente número de regulamentações de privacidade de dados em todo o mundo, incluindo o Regulamento Geral de Proteção de Dados da Europa (GDPR), a Lei de Proteção ao Consumidor da Califórnia (CCPA) e a HIPAA. A análise pode ajudar a identificar e sinalizar documentos de acordo com sua classificação de documento apropriada. Isso pode ser útil tanto para a empresa em suas operações diárias quanto para a equipe jurídica ao responder às solicitações.

5. Reutilização de dados: um dos maiores potenciais com o uso de análises é a capacidade de economizar tempo e dinheiro em seu próximo assunto. Empresas tecnologicamente avançadas agora estão começando a usar tecnologia analítica para integrar produtos anteriores de advogados, informações de casos e documentos em todos os assuntos da organização. Em um nível micro, reciclar e analisar produtos de trabalho anteriores permite que as empresas parem de reinventar a roda em cada caso e ajuda na identificação muito mais rápida de privilégios, informações pessoais e documentos não responsivos.

Por exemplo, as organizações geralmente pagam para armazenar documentos que contêm marcação de privilégio anterior de questões anteriores em bancos de dados inativos ou arquivados. Esses documentos, não utilizados no armazenamento, podem ser reinseridos separadamente e usados ​​para treinar um modelo de privilégio no novo assunto, permitindo que as equipes jurídicas eliminem imediatamente os documentos que foram identificados como privilegiados em análises anteriores - mesmo antes de qualquer codificação humana no novo assunto.

Em um nível macro, esse tipo de recurso avançado permite que as organizações tomem decisões baseadas em dados em todo o seu cenário de e-discovery. Em vez de examinar cada novo assunto individualmente com uma lente singular, as equipes jurídicas podem usar análises avançadas para analisar dados previamente codificados em todo o portfólio jurídico da organização. Isso pode fornecer percepções nunca antes vistas, como saber quais custódios geralmente contêm os documentos mais privilegiados são importantes sobre a matéria, ou se uma fonte de dados raramente produz documentos responsivos. A reutilização de dados também pode ser útil em questões de portfólio que têm guardiões e conjuntos de dados sobrepostos e precisam de produção comum. Os resultados gerais são decisões jurídicas e de dados mais estratégicas, resultados de casos mais favoráveis ​​e maior eficiência de custos.

6. Precisão : Finalmente, e potencialmente a razão mais importante para usar ferramentas analíticas, é aumentar a precisão e ter um produto de trabalho melhor. >Estudos têm mostrado que ferramentas como a codificação preditiva são mais precisas do que o produto de trabalho humano. Isso, juntamente com o potencial de economia de custos, deve ser tudo o que se precisa para utilizar essas tecnologias.

Por mais úteis que essas novas ferramentas analíticas sejam para as equipes jurídicas internas em seus esforços para gerenciar e-discovery hoje, é importante entender que a grande promessa dessas tecnologias é o fato de estarem em um estado de melhoria contínua. Como as ferramentas de análise aprendem, elas refinam e “ficam mais inteligentes” à medida que revisam mais conjuntos de dados. Todos nós sabemos que estamos no limite do que a análise trará para nossa profissão - mas acreditamos que o futuro dessa tecnologia na área de gerenciamento de e-discovery está aqui agora.

Jennifer Swanton atualmente atua como Conselheira de Descoberta e Gerente Jurídica Sênior da Medtronic, PLC, gerenciando a equipe de descoberta eletrônica e responsável por supervisionar a preservação, coleta, processamento e revisão de dados necessários em resposta a uma variedade de questões legais, bem como desenvolver e implementar por muito tempo -term estratégia de eDiscovery. Ela também é consultora jurídica de muitas equipes da Medtronic, incluindo Retenção de Registros, e atua como advogada em litígios para várias linhas de produtos.

Shannon Capone Kirk, Chambers 2020 Band-1 classificado e Legal 500 2020 Tier 1-classificado, é Ropes & Gray's E-Discovery Advogado, onde se concentra exclusivamente em leis de descoberta eletrônica doméstica e internacional. Shannon publicou vários artigos sobre E-Discovery em publicações líderes da indústria, incluindo Boston Bar Journal, Law360, Legaltech News, Law Practice Today, Massachusetts Lawyers Weekly, Corporate Legal Times, National Law Journal e no National Public Radio “All Things Considered” onde Shannon examinou como a tecnologia está mudando a profissão jurídica e, especificamente, a revisão de documentos.

John Del Piero se concentra no desenvolvimento de parcerias integradas com escritórios de advocacia e corporações para gerenciar investigações e litígios complexos e rápidos. Ele gerencia relacionamentos com vários clientes AmLaw 200, Global 100 e Fortune 500. John supervisionou alguns dos compromissos mais complexos, incluindo investigações globais de antitruste de instituições dos Estados Unidos e da UE, investigações da FERC em grande escala, questões da FCPA e complexas ações coletivas.

Fonte: https://www.law.com/legaltechnews/2021/08/31/analytics-and-predictive-coding-technology-for-corporate-attorneys-six-use-cases/