El abogado Jhon Yela desarrolla un bots que busca facilitarles el trabajo a abogados. Una máquina analiza en minutos 27 mil sentencias. En los próximos días las personas se podrán beneficiar.
DIARIO DEL HUILA, ENTREVISTA
Por: Carlos Andrés Pérez Trujillo
Jhon Edinson Yela Rodríguez es un experto abogado en inteligencia artificial. Actualmente desarrolla un innovador proyecto que pretende revolucionar la justicia. Se trata de un bots que busca analizar, en cuestión de minutos, más de 27 mil sentencias de la Corte Constitucional, con el fin de diseñar tutelas para la ciudadanía.
¿En qué consiste el proyecto que está desarrollando, el bots que busca agilizar los procesos de la justicia?
Yo estoy finalizando una maestría en Inteligencia Artificial y el proyecto que tengo es para, precisamente, mejorar todos los tiempos que puede un abogado necesitar para contestar demandas, para hacer tutelas, y todo tipo de requerimiento judicial que se tenga; en el entendido que los términos para el abogado, en muchas ocasiones, son tres días o cinco días. Entonces, ¿qué estamos desarrollando? Es un algoritmo de inteligencia artificial que permite examinar, por ahora, las 27 mil sentencias de la Corte Constitucional desde su creación hasta diciembre de 2021.
¿Qué hace este algoritmo?
Lo que hace es la descarga de las 27 mil sentencias, las lee, y de acuerdo con parámetros que nosotros le ingresemos al algoritmo, él nos va a presentar a nosotros la cantidad de sentencias que hablan sobre ese tema en particular y nos las va a presentar resumidas. Es decir, no solo es capaz de leer, sino de enfocarse en las consideraciones de la Corte Constitucional y nos da el resumen.
¿Qué ventaja tiene esto para el abogado?
Para uno la optimización del tiempo es un logro grande, pensaría yo. Hasta ahí va la primera parte. Luego viene una red neuronal a la cual se le va a entrenar con datos jurídicos de la misma Corte. Me explico, una red neuronal es un sistema, un algoritmo, capaz de recibir información, analizarla y procesarla. Ese entrenamiento se hace con mil o dos mil sentencias, dependiendo de qué tan entrenado sea ese algoritmo.
¿Cuál va a ser el fin último?
Es que el usuario que necesite presentar una acción de tutela sea capaz de presentar su petición o problema, que analice lo que usted le está diciendo, va a clasificar su problema, va a clasificar los derechos que le van a ser vulnerados y el ideal es que el algoritmo tenga la capacidad de presentarnos a nosotros como abogados un proyecto de tutela; obviamente esto siempre bajo el control humano. No quiere decir que el algoritmo lo vaya a desarrollar 100%.
Esta red neuronal tiene como propósito aproximar más un problema jurídico al usuario como tal, hacerle el trabajo más fácil…
Al abogado sí, de hecho la tutela se puede hacer a mutuo propio, no se requiere que sea titulado en derecho para presentar la tutela. De tal forma que puede ser asequible al usuario que no tenga formación jurídica y que necesite de ese algoritmo para que le procese su problema en términos jurídicos y que sea capaz de presentarle a él un proyecto de acción de tutela. Para un abogado la idea es que sea una herramienta ágil y fuerte.
¿Un abogado clásico se vería en desventaja ante la creación de un bots como este?
En un primer momento no, pero hay algo que no debemos olvidar, es que siempre vamos a tener el control humano. Es una herramienta que le va a ayudar a él para agilizar sus procesos. Por ejemplo, si necesitas una tutela en el tema de salud, entonces tú como abogado, si necesitas hacer un estudio para eso ayuda el bots, cuando ya nos arroja unos antecedentes.
Aunque no se quisiera ver como un espacio que la tecnología les quita a los abogados, en el caso de las tutelas que se puede presentar a mutuo propio, es una ventaja para un ciudadano que le haría prescindir de los servicios de un abogado…
Sí, claro. El ciudadanos no requiere del abogado, pero el algoritmo podría facilitarle, eventualmente, esa solución. Para llegar a ese nivel tendría que haber muchísimo, muchísimo entrenamiento. A qué me refiero, hay que pasarle mucha información y hacer muchísimas pruebas, hasta tener un 90% de satisfacción de los resultados que me va a arrojar la máquina. Inicialmente es un apoyo, pero podríamos llegar a tener una máquina que nos podría llegar a redactar una acción de tutela.
En este momento, ¿en qué porcentaje, de qué fase del proyecto se encuentra?
Estamos creando la red neuronal, ya tenemos 5000 sentencias de corte constitucional para pasar al entrenamiento. El entrenamiento uno lo puede hacer muy básico, muy intermedio, todo depende de los recursos computacionales que tengamos para poder hacer el entrenamiento. Un recurso básico lo podemos hacer con una máquina medianamente buena, de casa. De ahí para arriba tocaría contratar recursos de procesadores computacionales de Google o Amazon. Eso indica que iría en un 70%.
¿En cuánto tiempo este bots estaría listo para ofrecerse al público?
Creería yo que de dos a tres meses.
¿Cuál es el interés empresarial? ¿Cómo iría a funcionar comercialmente este bots?
Inicialmente es ofrecerlo como un producto gratuito a la ciudadanía de menor capacidad económica o más vulnerable pueda llegar a tener ese acceso para que le proyecte su correspondiente acción de tutela. Como empresa o comercial, la verdad todavía no lo he pensado. La idea es para la ciudadanía.
¿Cuánto tiempo le ha llevado consolidar este bots? ¿Usted mismo lo ha diseñado?
Hasta el momento he contado con el apoyo de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Sergio Arboleda que es donde estoy haciendo la maestría en inteligencia artificial. También he tenido el acompañamiento de compañeros como Juan Daniel Molano, él es ingeniero desarrollador de software.
¿Cómo prueba piloto sólo tiene sentencias de la Corte o tiene del Consejo de Estado y Corte Suprema de justicia?
Por ahora solo la Corte Constitucional.
¿Además del loable interés de ayudar a las personas qué otro interés tiene con este proyecto?
Claro, pus detrás de todo esto existe el sostenimiento económico, hay un tema que me gustaría y que de hecho voy a comenzar a trabajar, y es llegar a la casación penal: más o menos, de la investigación que he logrado hacer del tema hay 183 mil sentencias de la Corte Suprema de Justicia (Sala de Casación Penal). Estoy empezando a alistar la descarga de esas sentencias; a futuro lo que busco es que un algoritmo tenga la capacidad de poderlo leer, analizar y que me dé una probabilidad de ganancia del caso y me presente un proyecto de la redacción de una casación penal. Es ambicioso, tocará muchas fibras entre los casacionistas penalistas, pero es un proyecto a futuro.
Doctor Yela, la Corte Constitucional goza de prestigio por respetar el precedente judicial y lo toma como una fuente importante, y no tanto secundaria, eso supongo que le facilita el trabajo con el bots, pero con la Corte Suprema de Justicia este precedente se rompe muy fácilmente, y lo otro es el tecnicismo de este recurso. ¿Cómo ha pensado usted romper esos mitos que se han creado a través del tiempo?
Sí claro. Pero se trata de romper ese mito. Pero hay casos que he estudiado, por ejemplo, el caso de Blockbuster con Netflix, quien se negó a la propuesta de digitalizar las películas. Lo mismo ha ocurrido con la plataforma musical. En un principio un DC constaba unos 50 mil pesos. Hoy por 35 mil pesos podemos acceder a un mundo digital de música. Es romper paradigmas, demostrar que se puede hacer, que se puede mejorar el camino.
En un principio el trabajo ha sido bastante solitario, me han acompañado unos ingenieros, pero con el tiempo he ido conociendo más abogados que están interesados en el tema, como el abogado Néstor Pérez del Huila. Entonces va uno haciendo comunidad.
El tema de la casación y el tecnicismo es bastante fuerte. Estoy dispuesto a innovar, y eso lleva a asumir todo tipo de críticas, unas buenas y unas malas. Pero es el primer paso y se tiene que dar. Es que leer un proceso de 1000 folios lleva mucho tiempo, el algoritmo lo lee en escasos dos minutos. Descargar las sentencias de la Corte me llevó casi un mes, con el algoritmo se descargaron 27 mil sentencias en siete minutos.
En lo que tiene que ver con los resúmenes sí he tenido contratiempos en el sentido que los algoritmos que generan resúmenes, los fuertes, en su gran mayoría se encuentran en inglés. Entonces, cuando comencé a probarlos en inglés, para hacer resúmenes en español, fue un desastre completo. De moto que he tenido que entrenar algoritmos pequeños en español.
¿Cómo se entrena un algoritmo?
Es como estar en la escuela nuevamente, en las clases de español, cuando te empiezan a decir esto es un verbo, esto es un sustantivo, esto es un predicado etc., Lo mismo toca enseñarle a la máquina, presentarle un texto y mediante un proceso se le enseña con todo el universo de palabras que puedan llegar a tener un solo documento.
A la máquina hay que decirle ‘míreme la relación entre la primera y la segunda palabra’. Luego vienen las denominadas ‘épocas’, donde uno le dice a la máquina, vuelva y revíselo.
Un algoritmo pequeño, por ejemplo, con un 25% de asertividad se demora unas 150 épocas.
