Os escritórios de advocacia e as grandes empresas no ramo do Direito já estão começando a investir esforços na Inteligência Artificial (IA) pelo simples motivo de facilitar processos burocráticos e otimizar o trabalho de grande escala.
Um desses processos é o Machine Learning. A implementação dessa ferramenta tecnológica consegue melhorar todo o funcionamento de escritórios de advocacia e em suas tomadas de decisões.
Neste artigo, vamos abordar o conceito que envolve o Machine Learning no Direito e a real importância dessa tecnologia para a área jurídica.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning é uma forma de utilizar o algoritmo para analisar uma grande quantidade de dados. E, a partir deles, coletar amostras e obter análises de um padrão de resultados. Com todos eles analisados e estudados, o software vai ser capaz de tomar decisões de maneira automática.
Para você que não sabe, o algoritimo se trata de uma sequência finita de dados que permite solucionar problemas com uma sequência de procedimentos lógicos.
Essa inteligência tem a função de reduzir os erros em tarefas repetitivas. Podemos citar o exemplo do Google. Quando estamos procurando algum assunto frequentemente, antes de acabar de digitar, ele já entrega uma gama de sugestões na barra de pesquisa. Sinal de uma repetição de acontecimentos já estudados pela máquina e a automatização de um processo de digitação.
Quais diferenças entre Machine Learning no Direito e o Deep Learning?
Muitas pessoas confundem os dois conceitos quando começam a lidar com tal assunto. Embora ambos tenham muitas semelhanças, eles apresentam um diferencial que os caracteriza.
Enquanto o Machine Learning usa a IA para estudar um padrão de dados que são repetidos em diversos casos, o Deep Learning utiliza a mesma metodologia mas, nesse caso, a análise ocorre de forma mais aprofundada.
Isso significa que as amostras coletadas são adaptadas a diversas variáveis. Ou seja, surge a capacidade de decisão de deferir o que é positivo ou negativo para as partes envolvidas.
Qual é a importância do Machine Learning na advocacia?
No mundo do Direito, essa ferramenta vai auxiliar em várias etapas dos processos jurídicos e otimizar a celeridade processual. A principal delas é a execução de tarefas repetitivas e burocráticas no piloto automático. Podemos citar alguns exemplos como:
- gerenciamento de processos;
- acompanhamento de processo do cliente;
- organizar a agenda de tarefas do escritório.
Esse fator possibilita ao advogado cuidar de atividades mais complexas, que exigem mais concentração.
Dentre muitos benefícios, vamos listar os principais efeitos do Machine Learning no Direito, que vão fazer a diferença nos escritórios de advocacia ao redor do mundo:
Otimização de tempo
A capacidade de aprendizagem da máquina permite aos advogados e usuários que atuam com o Direito uma vantagem importante: economizar tempo.
Como mencionado anteriormente, o software de inteligência consegue concluir de forma simples e rápida processos burocráticos, que são muito demorados quando feitos por humanos.
Inteligência Artificial
O Machine Learning é uma definição conectada ao conceito de Inteligência Artificial, um ramo que estuda os dados e se adequa a eles.
Com isso, a IA não deixa de ser um grande benefício aos escritórios que estão investindo no aprendizado de máquinas e usando-a como aliada em seus deveres.
Automação
Não podemos deixar de destacar uma das grandes vantagens do Machine Learning no Direito e nos negócios como um todo.
A grande capacidade dessa ferramenta para automatizar processos e concluí-los no piloto automático é um ponto muito importante para os escritórios atualmente. Tarefas simples mas árduas, que demandam tempo, estão inclusas aqui. A aplicação das normas LGPD na empresa é um grande exemplo, quando falamos de automação.
Portanto, discorremos sobre a importância do Machine Learning nos escritórios de advocacia e citamos um pouco do seu potencial e as vantagens de obter essa inovação otimizando as tarefas do Direito.
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