Para los abogados de Sullivan & Cromwell, revisar un borrador de acuerdo implica sopesar sus términos frente a precedentes relevantes, utilizando enfoques basados en la experiencia del despacho y teniendo en cuenta las prioridades del cliente. El Agreement Analyzer del despacho incorpora esos elementos en un único flujo de trabajo de revisión, generando análisis y cambios propuestos que los abogados pueden inspeccionar y refinar.
“Creo que la IA permitirá . . . que los abogados se centren en las áreas donde su criterio es más importante . . . para que puedan concentrarse en las cuestiones más críticas para sus clientes.”—John Savva, Socio, Sullivan & Cromwell
Incorporar la experiencia del despacho a la revisión de acuerdos
Aunque inicialmente la IA se usaba sobre todo para tareas repetitivas y administrativas como redactar respuestas de correo electrónico o gestionar calendarios, Savva observa que las recientes mejoras en las capacidades analíticas de los modelos de IA han cambiado su uso. “Ahora vemos muchas más oportunidades de aplicarla a tareas jurídicas exigentes, como el análisis profundo de acuerdos complejos”, afirma.
Agreement Analyzer ayuda a los abogados a comparar disposiciones correspondientes entre precedentes y a seguir cómo interactúan esas disposiciones.
El socio de Sullivan & Cromwell John Savva desarrolló Agreement Analyzer como una prueba de concepto de usuario único creada con Codex. Luego colaboró con OpenAI para mejorar la calidad de los resultados, aumentar la eficiencia mediante procesamiento paralelo y transformar la aplicación en una herramienta que pudieran usar varios abogados al mismo tiempo.
Agreement Analyzer integra los flujos de trabajo de Sullivan & Cromwell, los precedentes curados del despacho, los manuales de negociación y ChatGPT Enterprise. Tras introducir un borrador de acuerdo en la herramienta, un abogado puede añadir sus propios precedentes seleccionados y un manual con las posturas del despacho y del cliente, así como información sobre las prácticas de mercado. La herramienta realiza múltiples ciclos de revisión desde diferentes perspectivas, sintetiza los resultados, ayuda a identificar posibles problemas y devuelve un memorando y cambios propuestos con control de versiones para que un abogado los revise, adapte o rechace.
“No se trata de reemplazar a los abogados. Se trata de proporcionar una herramienta para que los abogados hagan análisis más profundos y encuentren más autoridades y precedentes, y así ofrecer un producto de calidad aún mayor a sus clientes.”—John Savva, Socio, Sullivan & Cromwell
Hacer visibles las fuentes y la incertidumbre
Savva subraya que lo que hace confiable el resultado de una herramienta de IA es la transparencia total. “Si una herramienta de IA hace una afirmación sobre las prácticas de mercado, necesitas poder ver la fuente de esa información”, dice.
Savva describe una aplicación en la que unos agentes desarrollan conclusiones y otros agentes las cuestionan en un proceso adversarial. En un caso de uso potencial, agentes especializados revisan el acuerdo en paralelo en busca de aspectos como desviaciones del mercado y asignación de riesgos, interacciones entre cláusulas y ambigüedades que podrían afectar a un litigio. Los resultados distinguen entre conclusiones respaldadas tras el cuestionamiento por otros agentes, conclusiones descartadas y problemas no verificados que se conservan con reservas. Los abogados pueden inspeccionar los problemas, sus explicaciones de apoyo y los precedentes relevantes, y luego decidir qué conclusiones justifican cambios en el documento final.
Próximos pasos
Sullivan & Cromwell sigue explorando herramientas diseñadas en torno a tareas jurídicas específicas. Para Savva, unas capacidades analíticas más sólidas crean la oportunidad de apoyar más partes del proceso de investigación y redacción.
Savva señala los avances en capacidades de razonamiento con GPT‑6 Astra: “Astra realmente ha hecho avanzar las cosas en cuanto a la calidad del razonamiento disponible, y ese ha sido el cuello de botella en el pasado”, afirma.