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¿Cuáles son las mejores prácticas para usar IA en eDiscovery?
Ponga por escrito sus criterios antes de ejecutar cualquier cosa, valide los resultados con una muestra revisada por personas, conserve un registro revisable de por qué cada documento se codificó de determinada manera y mantenga a un abogado como responsable de la decisión final.
La IA en eDiscovery falla de maneras predecibles, y las prácticas que lo evitan son en su mayoría de procedimiento, no técnicas.
Empiece con un criterio por escrito. La mayoría de los resultados decepcionantes provienen de una instrucción vaga, no de un modelo débil. Formule la pregunta como lo haría ante un revisor contratado: qué hace que un documento sea pertinente, qué no, y cómo son los casos límite.
Valide antes de confiar. Aplique el criterio a una muestra, pida a una persona que revise esa misma muestra de forma independiente y compare. Las discrepancias le indican si el problema está en la instrucción o en la población de documentos.
Mida en ambas direcciones. Registre lo que la IA pasó por alto y lo que señaló en exceso. Una herramienta ajustada para detectarlo todo sepultará a los revisores en falsos positivos; una ajustada para la precisión descartará documentos sin que nadie lo note.
Exija razones, no solo etiquetas. Una decisión de codificación que no puede explicar es una decisión de codificación que no puede defender. El razonamiento detrás de cada decisión debe poder recuperarse meses después.
Decida pronto sobre la divulgación. Si se debe informar a la contraparte cómo se realizó la revisión, y cuándo, es una cuestión estratégica que conviene resolver en la etapa del plan de discovery, no después de una impugnación.
Mantenga a un abogado como responsable. Las guías sobre competencia son coherentes en este punto: la herramienta asiste, y el abogado sigue siendo responsable del producto de trabajo.
Proteja el material sensible. Confirme dónde se procesan los datos, quién puede acceder a ellos y si algo se conserva para entrenamiento.
Lectura relacionada: Cómo encaja la IA en el eDiscovery moderno: una guía práctica.
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