Muito se tem a dizer sobre as mudanças que constantemente acontecem no mundo da tecnologia e como ela pode estar afetando a advocacia, afinal, muitas das novidades que surgiram no mercado acabaram se tornando muito necessárias para que os advogados consigam otimizar seu tempo e ter mais produtividade no dia a dia.
Um bom exemplo quando falamos sobre novidades tecnológicas na advocacia são os softwares jurídicos que estão surgindo a cada dia, alguns deles buscando ajudar na gestão do escritório, na otimização de tempo, na produtividade, ou até no atendimento aos clientes.
De toda forma, podemos ver que a tecnologia está cada dia mais conectada com a advocacia e isso é, de fato, um grande passo para o meio jurídico, já que além dos softwares jurídicos de gestão, também é possível automatizar muitos processos, tornando até mesmo o setor comercial do escritório mais centrado e assertivo.
Apesar de ter-se muito a se falar sobre essas novidades, poucos advogados hoje em dia buscam conhecer um pouco mais sobre tal conteúdo e de fato implementar no escritório, por isso hoje viemos falar um pouco sobre a ciência de dados na advocacia.
Onde, apesar de termos a ciência de dados jurídicos como uma novidade, vale a pena que você a conheça e cogite implementá-la no escritório, já que ela pode ser muito benéfica para o mesmo.
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é um subconjunto da inteligência artificial, ou IA, onde a mesma se refere às áreas sobrepostas de estatísticas, métodos científicos e análise de dados, todas as quais são normalmente utilizadas para extrair significado e percepções de dados.
Essa área é explorada e trabalhada por um cientista de dados, uma nova geração de especialistas analíticos que possuem habilidades técnicas para resolverem problemas um pouco mais complexos e desafiadores – e claro, os mesmos são portadores de curiosidade para explorar quais são os problemas a serem resolvidos.
Na ciência de dados os profissionais responsáveis por essa área ficam responsáveis por analisar e coletar dados, seja de pesquisas, de campanhas, ou qualquer que seja o dado, dessa forma, selecionando as informações e analisando-as, as ações nos escritórios de advocacia podem se tornar mais assertivas e as chances de falha são praticamente anuladas.
Qual é a diferença entre ciência de dados, inteligência artificial e machine learning?
IA (Inteligência Artificial)
O significado de IA vem a ser fazer com que um computador imite um comportamento humano de alguma forma, ou seja, por meio de comandos pré-programados, por meio de programas específicos etc.
Ciência de dados
A ciência de dados é um subconjunto de inteligência artificial (IA), que se refere a áreas sobrepostas de estatísticas, métricas, análises de dados, dentre outras categorias, ou seja, como explicamos anteriormente, a ciência de dados é uma área que estuda, analisa e manipula dados garantindo mais chance de assertividade ao resolver problemas específicos.
Machine Learning
Já o machine learning é um subconjunto de uma inteligência artificial (IA), porém, diferente da ciência de dados, no machine learning os processos consistem em técnicas que permitem aos computadores descobrir coisas a partir dos dados e fornecer aplicativos de inteligência artificial (IA).
Como a ciência de dados está transformando a advocacia?
Constantemente nos deparamos com situações mais comuns a cada dia onde os advogados estão perdendo cada vez mais clientes, seja por problemas internos dentro do escritório, por problemas pessoais de cada cliente, por problemas em comum encontrados pelos clientes, ou por fatores desconhecidos.
O ponto é que, a cada dia está ficando mais difícil para os advogados conseguirem criar e manter sua autoridade no mercado jurídico, acarretando diversos problemas para o escritório, dentre os mesmos o financeiro.
A ciência de dados na advocacia é tida como um ponto de início ou mais como uma salvação, cada vez mais concreta, para que esse cenário mude para os advogados e seus escritórios.
A proposta da ciência de dados jurídicos é exatamente essa, coletar, analisar e trabalhar em dados que ajudem os especialistas a encontrarem pontos problemáticos e desenvolverem soluções para os mesmos, visando trazer mais assertividade para as ações dos advogados dentro do mercado.
Como a ciência de dados é conduzida
Planejamento
Ainda que pareça um processo simples coletar, analisar e implementar soluções a partir de dados, o processo de fazê-lo é muito mais complexo na prática do que na teoria e, assim como toda ação empenhada, tanto no marketing quanto no escritório do advogado, construir e implementar um bom planejamento é essencial, portanto nessa fase da condução da ciência de dados é importante definir um projeto e seus possíveis resultados.
Construção de um modelo de dados
Os cientistas de dados costumam utilizar diversas ferramentas de bancos de dados ou bibliotecas de códigos abertos para construir modelos de machine learning. Frequentemente os usuários tendem a desejarem APIs, (Interface de Programação de Aplicações, ou seja, um conjunto de rotinas e padrões estabelecidos para um software para a utilização das suas funcionalidades por aplicativos que não pretendem envolver-se em detalhes da implementação do software, mas apenas usar seus serviços) para ajudar na ingestão desses dados, criação de perfis de dados e visualizações ou até engenharias de recursos. Para isso eles precisarão das ferramentas certas e adequadas para cada projeto, assim como acesso aos dados adequados e outros recursos essenciais, como o poder de processamento.
Avaliação de um modelo
Após a construção de um modelo de dados, os cientistas de dados necessitam estar altamente confiantes no funcionamento deste modelo de dados para que os implementem. A avaliação de um modelo normalmente irá gerar muitos conjuntos de métricas para medir o desempenho desse novo modelo de dados, assim como para classificá-los também, priorizando um comportamento ideal na produção. Lembrando que, a avaliação de um modelo vai muito além do desempenho bruto do mesmo, ao levarmos em consideração o comportamento aguardado de toda a linha de base desse modelo.
Explicação de modelos
Podemos dizer que nem sempre foi possível explicar a mecânica por trás de um modelo de machine learning, mas, está se tornando cada vez mais importante explicá-la. Os cientistas de dados desejam explicações mais automatizadas do peso relativo e da importância de cada um dos fatores que geram alguma previsão de dados e detalhes explicativos específicos do modelo construído nas previsões do mesmo.
Implementação de um modelo
Usar um modelo de machine learning treinado e colocá-lo nos sistemas certos costuma ser um trabalho difícil e desafiador. Isso normalmente pode ser facilitado quando o cientista de dados opera APIs escaláveis e seguras ou usando alguns modelos de machine learning no banco de dados.
Monitoramento de modelos
Ainda que implementar o modelo pareça ser o passo final do processo, este não é o ponto em que o trabalho do cientista de dados irá realmente cessar. Os modelos implementados devem sempre ser monitorados após a implementação para garantir que os mesmos estejam sempre em funcionamento. Acredita-se que após um período de tempo em que o modelo esteja em funcionamento, os dados podem não ser mais relevantes para previsões futuras após determinado período. Como por exemplo na detecção de fraudes, onde os criminosos estão constantemente inventando outras maneiras de hackear as contas.
Quem supervisiona a ciência de dados?
Gerente de negócios
Esses gerentes de negócios normalmente trabalham com a equipe de ciência de dados para definir os maiores problemas e desenvolver boas estratégias para análises. Em todo caso, eles podem ser os chefes de determinadas linhas de negócios, como do marketing, finanças ou vendas, e ter uma equipe constantemente se reportando a eles. Eles normalmente trabalham em colaboração com os gerentes de ciências de dados, para garantir que os projetos sejam devidamente entregues.
Gerentes de TI
Os gerentes seniores de TI são normalmente os responsáveis pela arquitetura e pelo planejamento da infraestrutura que oferece suporte para as diversas operações de dados. Eles monitoram continuamente as operações e os recursos para garantir que as equipes de ciência de dados operem de forma eficiente e segura. Normalmente esses gerentes também são encarregados pela criação e atualização dos ambientes de trabalhos para as equipes de ciência de dados.
Gerente de ciência de dados
Esses gerentes são aqueles que supervisionam as equipes de ciência de dados e o seu trabalho diário, os mesmos são criadores de equipes que podem equilibrar o desenvolvimento das equipes com muito planejamento e monitoramentos de projetos.
Conclusão
A ciência de dados é um grande passo da tecnologia junto da advocacia, afinal, ninguém consegue sempre acertar nas ações, seja de marketing, seja de prospecção de clientes ou até em vendas.
Essa nova e curiosa área é uma das que estão chegando com tudo na advocacia, e claro está se destacando e conquistando cada vez mais um espaço maior no mercado, o que um dia, será extremamente necessário, tanto nos escritórios de advocacia, quanto em qualquer outra área do mercado.
Fico feliz que tenha chegado até aqui, caso surja alguma dúvida, deixe um comentário. Até breve!
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