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Por qué el legaltech recién está comenzando

¿Estamos ante el comienzo de un boom en legaltech o ya vimos todo su potencial?

Pienso que la tendencia hacia el legaltech recién está comenzando.

¿Por qué? Porque todavía hay mucho espacio para desarrollo en tres áreas: inteligencia artificial, modelos de negocios y modelos operativos.

En inteligencia artificial aplicada al derecho hay mucho camino por recorrer. No hemos visto ni la punta del iceberg de lo que se puede lograr. Queda mucho por hacer, en especial en cuanto a preparación y entrenamiento de los modelos. Y eso lleva tiempo, trabajo y financiamiento.

En modelo de negocios, en los próximos años seguramente veamos modelos cada vez más disruptivos que promoverán e intensificarán la innovación en el área legal.

Esto irá modificando la demanda de servicios legales, que a la vez impulsará la transformación de los modelos operativos de la industria legal, que es el desafío real a mediano plazo.

Como sostiene
Casey Flaherty, los gobiernos gestionan la complejidad del mundo real con regulación que crece exponencialmente y se vuelve cada vez más compleja.

Para hacer frente a este fenómeno, las soluciones legaltech y los nuevos modelos de negocios disruptivos serán claves.

  • La inteligencia artificial está cambiando la manera en la que trabajamos y vivimos cotidianamente. Es una de las tecnologías que está marcando nuestra era, con un enorme potencial de oportunidades. Pero en paralelo a estas oportunidades, la inteligencia artificial también presenta desafíos. Uno de ellos es el de los sesgos. A continuación, un breve comentario sobre sesgos de los algoritmos y sesgos de los modelos de machine learning.

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  • La inteligencia artificial está cambiando la manera en la que trabajamos y vivimos cotidianamente. Es una de las tecnologías que está marcando nuestra era, con un enorme potencial de oportunidades. Pero en paralelo a estas oportunidades, la inteligencia artificial también presenta desafíos. Uno de ellos es el de los sesgos. A continuación, un breve comentario sobre sesgos de los algoritmos y sesgos de los modelos de machine learning.

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