Justice Connect, una organización australiana sin fines de lucro enfocada en proporcionar asistencia legal a personas desfavorecidas y en abogar por la justicia social, ha dado un paso innovador al integrar la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en sus operaciones. Esta tecnología, una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender el lenguaje humano, ha transformado significativamente la eficiencia de la organización, permitiendo que más personas accedan a apoyo legal crítico.
La misión de Justice Connect se fundamenta en una red amplia y robusta que incluye a más de 10,000 abogados que trabajan pro bono. Esta colaboración ha permitido que miles de personas reciban ayuda legal en problemas que abarcan desde disputas de vivienda y empleo hasta casos de abuso de ancianos y violencia familiar. Además, ofrecen recursos legales prácticos en línea y trabajan activamente para promover cambios en leyes injustas.
Anteriormente, categorizar y evaluar cada caso único era un proceso manual y extenso, lo que consumía una cantidad considerable de tiempo y recursos. Este desafío fue abordado con la colaboración del Profesor Timothy Baldwin, un especialista en modelos de lenguaje grande y Profesor Laureado en la Universidad de Melbourne. Baldwin, también Profesor de NLP en la Universidad de Inteligencia Artificial Mohamed bin Zayed (MBZUAI), identificó una oportunidad para implementar una solución basada en NLP que podría agilizar significativamente estos esfuerzos.
Tom O’Doherty, Jefe de Innovación en Justice Connect, reconoció que la herramienta de admisión digital de la organización presentaba ineficiencias que derivaban en un uso innecesario de recursos y retrasos en la entrega de servicios. «Nuestra misión es proporcionar asesoramiento legal esencial a las poblaciones más vulnerables de Australia», explicó O’Doherty, subrayando la necesidad de mantener sistemas eficientes.
Con la orientación del Profesor Baldwin, se desarrollaron e integraron modelos NLP con Justice Connect, generando resultados positivos sustanciales. La organización recopiló datos anonimizados de su herramienta de admisión para entrenar la solución, implementando un ‘juego de etiquetado’ en el que socios legales categorizaron solicitudes legales. Este proceso permitió refinar los datos y enseñar al modelo a clasificar eficazmente las consultas legales, dirigiéndolas a las soluciones adecuadas.
El impacto de esta integración ha sido notable. En el último año, se ha logrado una reducción del 50% en las entradas incompletas y un incremento del 10% en la eficiencia de la entrega de servicios. Estos avances han permitido a Justice Connect asistir a las personas de manera más rápida y precisa, con comentarios positivos de los paralegales que han encontrado la herramienta de IA particularmente útil en la gestión de casos.
Mirando hacia el futuro, Justice Connect planea expandir y mejorar la funcionalidad de su sistema de NLP, refinando aún más la segmentación de usuarios y los consejos legales de autoayuda disponibles en su sitio web. Además, anticipan desarrollar una API abierta para que otras organizaciones sin fines de lucro en Australia puedan adoptar tecnologías similares, promoviendo avances más amplios en la justicia social.
