Conclusão principal: a revisão por IA aprimora a revisão assistida por tecnologia (TAR) ao acelerar a revisão de documentos, melhorar a consistência e reduzir custos. As equipes jurídicas otimizam os fluxos de trabalho preditivos combinando IA com TAR 1.0 e aprendizagem ativa contínua (CAL), permitindo uma descoberta mais rápida e precisa, minimizando o esforço manual e maximizando a precisão da marcação de problemas.

Os recentes recursos de revisão de IA baseados em tecnologias de IA generativa e Large Language Model (LLM) estão revolucionando a descoberta jurídica. Em vez de substituir a revisão assistida por tecnologia (TAR), as plataformas de revisão por IA mais recentes estão se mostrando complementos poderosos para as equipes jurídicas. Elas aumentam a precisão, reduzem custos e aceleram os prazos. Para transformar verdadeiramente os fluxos de trabalho preditivos, as equipes jurídicas devem complementar e treinar o TAR 1.0 com a revisão por IA e combinar o aprendizado ativo contínuo (CAL) com a revisão por IA para uma descoberta mais rápida, consistente e econômica.

Suplemento TAR 1.0 seguido de revisão por IA

Os fluxos de trabalho modernos de descoberta geralmente começam com a filtragem de documentos irrelevantes. O TAR 1.0 é um método confiável para isso, usando um pequeno conjunto de treinamento para reduzir grandes volumes de dados em até setenta por cento. No entanto, a etapa mais cara, a revisão humana, ainda é necessária.

É aí que entra a revisão por IA. Quando combinada com o TAR 1.0, a IA gerencia a revisão de primeiro nível, marcando os documentos por relevância, mas também por privilégio e codificação de questões. O conjunto mais rico é então enviado a uma equipe de advogados para revisão. Isso reduz a necessidade de uma revisão humana extensa e acelera a produção.

Use a revisão por IA para treinar modelos TAR

O treinamento de modelos TAR consome muitos recursos, muitas vezes exigindo que os advogados codifiquem manualmente milhares de documentos. As plataformas de revisão por IA revisam milhares de documentos, normalmente revisados por um ou dois especialistas no assunto, em uma fração do tempo. Essa abordagem híbrida combina o poder de filtragem do TAR com a precisão de marcação da IA, agregando valor por meio da codificação de questões e sinalizadores de sensibilidade (por exemplo, altamente sensível e privilégio potencial).

Complementando o TAR com revisão por IA na prática

Atualizar a revisão do advogado do conjunto priorizado após o TAR é simples, mas e quanto ao treinamento do modelo TAR com revisão por IA? Na prática, isso pode ser complicado. A economia de tempo e esforço necessários para treinar um modelo TAR é valiosa, mas a equipe do caso deve garantir que está monitorando e validando as decisões que a revisão por IA está tomando em seu nome, especialmente se as questões do caso forem complexas. A capacidade de documentar e explicar claramente o processo é fundamental. As decisões da IA cuidadosamente revisadas e confirmadas pela equipe do caso ainda economizarão um tempo significativo e tornarão o processo mais defensável.

Combine o aprendizado ativo contínuo com a revisão por IA

Os fluxos de trabalho CAL dependem da revisão humana iterativa para treinar modelos que ajudam a despriorizar a revisão de documentos obviamente irrelevantes. A revisão por IA pode ser inserida nesse ciclo, substituindo revisores humanos por certas parcelas de dados. A cada rodada, o sistema CAL obtém novas informações e atualiza a classificação da pilha. Para populações com riqueza muito baixa, o uso da IA para alimentar a revisão CAL é uma combinação impactante dessas tecnologias. Isso acelera o aprendizado, mantendo a qualidade por meio de amostragem e controle de qualidade.

A revisão por IA é uma ferramenta poderosa para revisar e marcar documentos, especialmente para reduzir o tempo que os advogados gastam no treinamento de modelos TAR e, fundamentalmente, para alcançar maior consistência. Os modelos TAR sofrem quando a codificação dos documentos é inconsistente.

Como o TAR nunca foi útil para a codificação de questões, a revisão por IA dá o próximo passo para substituir a revisão de primeiro nível. Ela fornece uma saída codificada para capacidade de resposta, tags de questões, informações “quentes” e potencialmente privilegiadas.

Os seres humanos são uma parte vital desse processo. Eles continuam responsáveis por validar tanto a codificação preditiva quanto as saídas do LLM antes da produção. A IA simplesmente acelera a revisão manual, liberando tempo para trabalhos de maior valor.

Uma combinação de revisão por IA e TAR terá destaque em:

• Casos grandes com conjuntos de treinamento caros
• Projetos que exigem codificação de problemas além da capacidade de resposta
• Prazos apertados
• Revisão completa de segundo nível antes da produção
• Material complexo que retarda os revisores humanos

À medida que os departamentos jurídicos buscam agregar valor estratégico aos seus negócios e os escritórios de advocacia procuram manter a competitividade e reduzir custos, a combinação da análise por IA com a codificação preditiva tradicional oferece às equipes uma estratégia de descoberta preparada para o futuro.

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Como Diretor Sênior de Gestão de Projetos na Epiq, Jon trabalha em estreita colaboração com escritórios de advocacia e profissionais jurídicos corporativos para desenvolver ferramentas e serviços para a próxima geração de descoberta jurídica e governança da informação. Ele é palestrante frequente em conferências sobre eDiscovery sobre o uso da IA e o futuro do setor.