O que é machine learning? Tudo o que um advogado precisa saber, aqui!

O que é machine learning? Tudo o que um advogado precisa saber, aqui!

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.

Quer testar as vantagens do Machine Learning nos seus processos contenciosos? Entre em contato com nossa equipe de atendimento para agendar uma demonstração. CLIQUE AQUI!