Robôs aprendem padrões e podem prever resultados, o que ajuda a direcionar esforços estratégicos dos advogados.

Quando as pessoas ouvem falar de Machine Learning e Inteligência Artificial, poucas sabem que estes são conceitos que têm aplicação prática no cotidiano. Ramo de estudo da computação, o Machine Learning (também conhecido como “aprendizado de máquina”) é uma ciência que combina o reconhecimento de padrões com o aprendizado computacional. Grosso modo, é como se o Machine Learning fosse uma criança que entende o mundo através da percepção de repetição de padrões.

Aos poucos, o Machine Learning vem inovar no setor jurídico, onde a capacidade de prever resultados através de reconhecimento de padrões pode ajudar – e muito! – a conquistar melhores resultados.

O aprendizado automático via Inteligência Artificial têm aplicações bastante flexíveis. Em geral, existem 4 principais usos do Machine Learning:

SEPARAR ITENS DE ACORDO COM ESPECIFICAÇÕES E CRIAR CLASSIFICAÇÕES

O Machine Learning é capaz de classificar itens, decidindo se uma coisa “é ou não é” parte de uma categoria com base em padrões prévios. Por exemplo, o seu email decide se uma mensagem é ou não spam comparado-a com uma série de emails previamente analisados. Através desse padrão prévio, um robô passa a fazer classificações dali por diante.

APONTAR SE UMA COISA É NORMAL OU PONTO FORA DA CURVA

O Machine Learning também permite detectar uma anomalia, apontando se algo é normal ou um caso excepcional. Esse tipo de algoritmo é usado para identificar fraudes de cartão de crédito: você sempre tem um comportamento de compra moderado e de repente compra algo muito caro? O robô apita e avisa: ponto fora da curva!

DETECTAR QUE ALGO JÁ ACONTECEU ASSIM E VAI ACONTECER DE NOVO

Ao analisar padrões, o robô que usa Machine Learning consegue perceber o padrão anterior (regressão linear) e passar a prever o resultado esperado para o futuro. É assim que a Netflix, por exemplo, passa a recomendar novas séries pra você, com base no seu padrão de maratonas anteriores.

JUNTAR ITENS SEMELHANTES EM UM MESMO GRUPO

Com a devida instrução, robôs que usam Machine Learning são capazes de criar “agrupamentos” de situações ou itens que têm algo em comum, montando o que a computação chama de clusters. A clusterização é um tipo de aprendizagem não supervisionada, que permite identificar itens parecidos e juntá-los em uma mesma categoria.

COMO A JUSTTO INOVA COM MACHINE LEARNING

Ao lidar com a resolução de processos contenciosos, o Machine Learning é um grande avanço em termos de eficiência e qualidade. Combinando diversos tipos de Machine Learning, nossa plataforma classifica cada novo caso analisado e faz a predição do desfecho do conflito.

Essa previsão do que pode acontecer com cada caso contencioso é uma vantagem competitiva para nossos clientes, que passam a ser mais eficientes na resolução dos processos. Além disso, conseguimos ajudá-los a ajustar a definição das suas políticas de acordo, delimitando valores de alçada máxima e condições de negociação com base em padrões anteriores e previsões dos nossos robôs.

O nosso LAB tem orgulho de ter um algoritmo de Machine Learning com predição de alta assertividade. Oferecemos até mesmo um índice da precisão da previsão para caso, o que permite que nossos clientes possam equilibrar os esforços de uma possível defesa nos casos de conflitos já judicializados.

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