Nada de reemplazo… esto es complementación, colaboración y coparticipación entre una máquina y el hombre.
La cobotización es un término acuñado recientemente para describir una forma de trabajar donde los bots actúan conjuntamente con las personas. Un bot es un programa informático que efectúa tareas repetitivas, diferenciándose del humano en que no posee una estructura física.
La cobotización explica el fenómeno real del trabajo en la economía digital. La gran mayoría de las profesiones no serán reemplazadas en su totalidad, pero sí veremos cómo los sistemas informáticos asumen cada vez más tareas.
Cuando se maneja una gran cantidad de tareas rutinarias y repetitivas, el bot siempre será mejor que nosotros. No se cansa, no se equivoca, no está desconcentrado por problemas familiares ni se toma vacaciones. Así, permite reducir los errores humanos, y trabaja más y lo hace más rápido. El fenómeno de la RPA (robotic process automation) es un claro ejemplo de ello. Se pueden buscar online muchos casos de éxito donde el retorno de una inversión en un bot que cargue datos de facturación en un sistema contable: son realmente impresionantes.
Esto no significa un reemplazo ni una amenaza. Por el contrario, permite a profesionales calificados, tales como nosotros los abogados, destinar su tiempo a tareas complejas, capacitarse y brindar más, mejores, y, ciertamente, más redituables servicios.
¿Cómo trabaja conjuntamente un bot con los humanos? Implica rediseñar procesos y conceptos y la definición misma del trabajo humano. Desde el sistema más simple al más complejo, el aporte humano es esencial.
En primer lugar, el humano tiene que definir el objetivo, el propósito de la serie de reglas (algoritmos) que se le dará al bot. Y los algoritmos son específicamente eso: reglas matemáticas. Entonces, se puede arriesgar un proceso genérico para la cobotización:
- El humano define el problema (que datos considerar, que está bien o no y las opciones que existen para actuar)
- La automatización permitirá replicar las reglas, sin errores y más rápido, con la posibilidad de analizar, cuando sea necesario, una mayor cantidad de información y sin los sesgos humanos
- El humano luego tiene que revisar y evaluar las respuestas y soluciones y actuar acorde.
En los sistemas predictivos, deberá definir los datos (los data sets) sobre los cuales el sistema debe trabajar, y eso implica un trabajo por demás relevante y humano. Si los data sets son incompletos, replican discriminaciones, o toman como base únicamente parámetros históricos que no son adecuados para la actualidad, los resultados pueden ser catastróficos.
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