- Los despachos y equipos jurídicos se orientarán hacia proyectos de Inteligencia Artificial con resultados tangibles, estableciendo métodos para medir el éxito.
- Las empresas deberán prepararse para cumplir con la regulación y los nuevos estándares sobre privacidad de datos, sesgo, discriminación y ciberseguridad.
En el año 2023, experimentamos una explosión de entusiasmo en el sector jurídico relacionado con la Inteligencia Artificial Generativa (GenIA). Sin embargo, durante el transcurso de 2024, la tendencia está encaminada a estabilizarse, con empresas e inversores enfocándose en la búsqueda de innovación práctica. Los despachos y equipos jurídicos se orientarán hacia proyectos de Inteligencia Artificial con resultados tangibles, estableciendo métodos para medir el éxito. Paralelamente, los inversores buscarán fundamentos comerciales sólidos y rentables.
Leyre Pérez, CEO de la plataforma educativa EDJ XTech Law School, especializada en la convergencia entre derecho y tecnología, comparte sus predicciones para el sector jurídico en el ámbito de la Inteligencia Artificial:
1. Tendencia hacia la implementación de modelos pequeños y rentables.
Hasta ahora, la experimentación con IA generativa se basaba en modelos genéricos adaptados a necesidades concretas y con una gran cantidad de parámetros muchas veces infrautilizados. Sin embargo, los modelos más pequeños y enfocados en tareas específicas están demostrando ser no solo más económicamente viables, sino también superiores en rendimiento, control y transparencia. Esto potenciará la construcción de modelos especializados, cada uno afinado para una función específica y de tamaño mínimo para reducir costos y mejorar la rentabilidad.
2. Los datos vuelven a ser protagonistas.
La plena atención a la seguridad, privacidad y confiabilidad de los datos se vuelve esencial para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial generativa. Si bien la calidad de los datos siempre ha sido fundamental en la construcción de modelos, cobra una importancia crucial cuando se busca efectividad, rentabilidad y, sobre todo, transparencia. Los datos de alta calidad permiten desarrollar modelos más efectivos incluso con conjuntos de datos más pequeños, al mismo tiempo que evitamos sesgos o alucinaciones.
3. La IA, amenaza y solución ante la ciberseguridad
También veremos que, mientras la IA generativa toma escala, se desarrollarán desafíos únicos en materia de ciberseguridad, especialmente teniendo en cuenta que esta tecnología se integra cada vez más en la vida cotidiana de los ciudadanos y empresas. La Inteligencia artificial generativa aumenta el riesgo de amenazas cibernéticas más sofisticadas que exponen vulnerabilidades como la manipulación de datos, brechas y robos. Sin embargo, la IA generativa también puede ser parte de la solución con herramientas que automatizan el análisis de datos y mejoran la respuesta a incidentes.
4. Atención a la regulación
A medida que evoluciona el panorama regulatorio de la IA, observamos enfoques diferentes por parte de distintos gobiernos. La ley de la IA de la Unión Europea, por ejemplo, introduce restricciones basadas en el grado de peligrosidad que los legisladores prevén que tenga la aplicación de IA, obligando a las empresas a presentar sus propias evaluaciones de riesgo sobre el uso que den de la inteligencia artificial.
En Estados Unidos, la orden ejecutiva de IA del presidente Biden tomó un enfoque ligeramente diferente, centrándose en la evaluación y revisión de modelos e imponiendo restricciones y estándares basados en eso.
En China, las directrices para la actividad y gestión de la inteligencia artificial obligan a las plataformas que ofrecen servicios de IA a registrarlos y someterse a una revisión de seguridad antes de su lanzamiento público.
Por otro lado, la ley de IA y datos de Canadá y la ley digital de India parecen inclinarse hacia un enfoque de categorización de riesgos impulsado por casos de uso, en línea con la Unión Europea.
En este año, todas las empresas deben prepararse para cumplir con nuevos estándares sobre privacidad de datos, sesgo, discriminación y ciberseguridad.
5. La formación especializada es necesaria para la implementación efectiva de sistemas de IA.
Una encuesta de Gartner en el primer trimestre de 2023 mostró que el 70% de las organizaciones estaban exclusivamente investigando GenIA y solo el 4% había implementado soluciones reales en la empresa. Pero cuando las mismas preguntas se hicieron en el tercer trimestre de 2023, el 45% estaba ya llevando a cabo pilotos experimentales, y otro 10% ya había implementado soluciones.
Está claro que en 2023 ha habido una rápida inversión en IA y el ritmo de adopción y escala ha sido especialmente relevante, pero todavía hay dudas sobre la integración de Inteligencia Artificial Generativa en la estrategia empresarial, lo que requerirá una fuerza laboral con formación tecnojurídica con el nacimiento de nuevos perfiles expertos híbridos.
También las distintas regulaciones exigen su cumplimiento desde el diseño hacia la evaluación y comercialización, lo que empuja a los ingenieros y desarrolladores a formarse en comprender el impacto legislativo en el desarrollo de herramientas de IA.
