Raymundo Manuel Salcedo Flores
Resumen:
La incertidumbre en torno a los tiempos de resolución y el sentido de los fallos judiciales constituye uno de los mayores desafíos en la práctica del litigio. Tradicionalmente, el abogado postulado ha respondido a estas interrogantes mediante la intuición o métodos empíricos. Este artículo ofrece una aproximación a la jurimetría como una herramienta científica basada en la probabilidad y la estadística descriptiva (medidas de tendencia central y dispersión). A través del análisis de datos públicos del Sistema Integral de Seguimiento de Expedientes (SISE) en México, se demuestra cómo es posible transitar de la estimación intuitiva a la predicción precisa de plazos y criterios. Finalmente, se examina el potencial incipiente de la Inteligencia Artificial para la gestión de grandes volúmenes de información y el diseño de estrategias legales y de amparo con un menor margen de riesgo.
En el mundo de la práctica jurídica hay preguntas que resultan muy estresantes tanto para el abogado postulante como para el justiciable; preguntas que muchas veces tienen una respuesta más cargada de esperanzas que de realidad; preguntas tipo “¿cuánto tiempo durará mi asunto?”, “¿Y si el órgano terminal decide que no tenemos la razón?”, o una que quizá es un dolor de cabeza por su simpleza y a la vez sagacidad: “¿qué garantías hay de que el resultado sea favorable?”.
Y en inicio, se antoja que la respuesta a esas preguntas es, muchas veces, que el abogado postulante no fabrica autos, no tiene un trabajo que pueda predecirse con reglas tan exactas como las leyes de la física. Pero ¿y si se pudiera?
El tabú del abogado que estudió derecho porque tenía animadversión a las matemáticas debería ser tema superado, pues es más que sabido que en la carrera es necesario tener ciertos conocimientos de matemáticas, que, además, no requieren ser muy avanzados.
Porque una rama de las matemáticas —que se presumiría que todo abogado sabe, ya que están en la currícula de la educación media superior— es la probabilidad y estadística. Y es que la probabilidad y la estadística permiten, en no pocas ocasiones, conocer ciertos parámetros para dar una respuesta certera a algunas de las interrogantes antes planteadas.
Por ejemplo, en relación con tiempos de resolución de un procedimiento, el abogado experto en su materia, ante la pregunta del cliente, muchas veces tiene la idea de tomar un caso similar que haya concluido, dar al cliente el parámetro de su duración y hacer la estimación. Otro método, también empírico, es que el abogado cuente los plazos que hay en el procedimiento respectivo y trate de dar un estimado de la duración, quizá alargando los tiempos; quizá acortándolos; pero siempre aplicando un método meramente empírico para resolver esa incógnita. Desde luego, el abogado experto sabrá decir a su cliente que los plazos dependen del juez y que no hay una regla exacta, pero eso no evitará que dé un plazo, una fecha, una estimación sobre la duración del procedimiento.
La jurimetría sirve exactamente para eso: si tomamos las variables como el órgano jurisdiccional, los plazos legales, el tiempo que toma ese órgano en señalar las audiencias o el tiempo que le toma en acordar los escritos, el abogado puede hacer una estimación mucho más precisa, basada en el órgano jurisdiccional, para saber el tiempo probable de resolución del asunto.
Todo esto se logra a partir de la recopilación de datos estadísticos en donde no es necesario exponer la privacidad de datos personales; basta con recopilar datos como las fechas de audiencia, la fecha de su señalamiento, la fecha del acuerdo y la fecha en que se ingresó el escrito respectivo para poder realizar —a través de una lectura eficaz de las medidas de tendencia central y de las medidas de dispersión— una estimación, a grandes rasgos, del tiempo probable de resolución de un asunto.
Si a esto sumamos que las herramientas de inteligencia artificial con las que hoy contamos, que se puede permitirnos ver cuáles son los puntos ciegos en el análisis o si las predicciones se cumplen adecuadamente o no.
Algo similar, pero con otro matiz, puede ocurrir en los sentidos de resolución. Dependiendo el circuito judicial en que nos encontremos, la cantidad de asuntos similares al nuestro puede ser amplia o muy reducida, y la cantidad de probabilidades, dependiendo el órgano terminal que nos toque, también puede ser amplia o muy reducida.
Por eso, el análisis de la información disponible, por ejemplo, a través del SISE, es vital para que el abogado pueda establecer, por un lado, su estrategia, y por el otro, cuáles son los argumentos que tienen mayor margen de éxito en un tribunal colegiado y el criterio que estos adoptan.
En efecto, si en los datos públicos de expedientes del Sistema Integral de Seguimiento de Expedientes se publican las sentencias en versión pública, los sentidos de la resolución, las fechas en que se listó el asunto y la fecha en que pasó a ponencia, es natural pensar que, con esa información, clasificada de forma adecuada y tratada con eficiencia, es posible predecir:
a) Cuánto tiempo toma entre que un asunto es turnado a ponencia y la fecha en que se listará; usando para ello las medidas de tendencia central de media y media geométrica, y la desviación media y estándar para tener una idea del margen de error de esa predicción.
b) Qué sentido de resolución se adoptó en casos similares, es decir, que tenían la misma litis natural y constitucional, para tratar de prever el sentido del fallo y su margen de error.
Evidentemente que un ejercicio estadístico de esta naturaleza sería una tarea titánica en, por ejemplo, el primer circuito, donde la cantidad de tribunales colegiados es inmensa y si se intentara hacer de todos ellos, la cantidad de información resultaría abrumadora.
No obstante, se puede. El uso de inteligencia artificial enfocada en este tipo de parámetros está en pañales, pero puede utilizarse para medir todas estas variables y poder analizar la estrategia legal que se desee emprender e incluso entender los riesgos que pudiera tener una determinada estrategia para efectos de un eventual litigio o de la necesidad de promover un amparo directo o responder al planteado por la parte contraria.
Precisamente donde el volumen de datos humanos naufraga (como en la inmensidad del Primer Circuito), es donde las herramientas de IA y el web scraping (extracción automatizada de datos) se vuelven indispensables.