¿Por qué Elon Musk quiso comprar Twitter? El poder del análisis de datos que los abogados debemos aplicar

Fuente: http://www.ichef.bbci.co.uk

A inicios del 2022 se disparó la noticia de que Elon Musk iba a comprar Twitter^[1]. Si bien dicha decisión a la fecha ha tenido varias idas y vueltas debido al comportamiento de ambas partes, lo cierto es que el interés de comprar dicha red social existió. Y Elon Musk no fue el único, en su momento Disney también quiso hacerlo^[2]. La pregunta es ¿por qué? Si bien hubo diversos motivos, el factor común fueron los datos. Así como Facebook, Twitter tiene una gran base de datos cuyo análisis, para empresarios como Elon Musk, resulta ser un elemento atractivo y necesario para realizar inversiones, crear proyectos, servicios, etc.

En el sector legal, nosotros los abogados no estamos familiarizados con el análisis de datos, pero deberíamos. 

El análisis de datos es utilizado por muchos industrias. Es conocido como Walmart, con la ayuda de la Big Data^[3], se encuentra determinando la preferencia y patrones de compra de sus clientes, lo que la ayuda a mejorar sus 8servicios inmediatamente. Así, por ejemplo, los “datos de ventas que se producen en la Costa Este de Estados Unidos durante el Black Friday son utilizados para tomar decisiones ante la apertura de las tiendas en la Costa Oeste, aprovechando la diferencia horaria.”^[4] Si un estudio legal supiera el número de consultas sobre cierta materia que llegan a su estudio podría entonces decidir abrir o no un departamento legal sobre dicha materia. Ese es el poder de los datos.

Dicho análisis de datos, gracias a la tecnología, puede realizarse de manera automática, rápida e inteligente (machine learning). Sin embargo, su aplicación en el mundo del Derecho aún se encuentra en proceso, más aún a este lado del continente.

Es muy común que, en nuestro ámbito, cuándo un cliente pregunta “¿cuál es la posibilidad de que se gane el juicio?” La respuesta que la mayoría de abogados da es “depende”, pero no explica de manera objetiva el porqué de ese “depende”, ni sabe cómo asegurar, en un futuro, que los juicios de ese tipo sean favorables. Eso cambiaría si se tuviera el dato de las probabilidades de ganar ese juicio, así como la información del porqué de dicha probabilidad. ¿Cómo tener esa información? Con el análisis de datos. 

El análisis de datos se puede aplicar a las diferentes etapas de nuestro trabajo. Tanto en el ámbito privado como en el público. Por ejemplo, la información de la gestión interna de un despacho judicial nos puede llevar a concluir en qué áreas existe mayor rentabilidad, en qué etapa del proceso del trabajo existe mayor dificultad, qué abogados son más eficientes, etc. Por otro lado, también nos puede ayudar a decidir llevar o no a juicio algún problema o como orientar un caso. Las probabilidades son infinitas. 

Actualmente, sobre todo en Estados Unidos, existen diversas compañías que se encuentran ofreciendo servicios de análisis legal para mejorar los servicios de los abogados, así tenemos Lex Machina, un software que revisa automáticamente la información pública sobre los litigios y proyecta las posibles decisiones que tomen los jueces y tribunales con respecto a materias específicas. Otro ejemplo es LegaHub, empresa que ofrece proyectar estrategias legales en base a la revisión de documentos judiciales.

Herramientas iguales o parecidos se encontrarán en el Perú y como prestadores de un servicio, debemos encontrarnos abiertos a la posibilidad de aplicar dichas herramientas y entenderlas. No por moda, sino por la búsqueda continua que debemos aplicar para mejorar en nuestra profesión.

---

^[1] BBC News Mundo (2022). «Elon Musk llega a un acuerdo para comprar Twitter por US$ 44.000 millones ». BBC News Mundo, 25 de abril. Acceso el 08 de octubre del 2022. https://www.bbc.com/mundo/noticias-61224249.

^[2] Clare Duffy (2022). «Elon Musk comprará twitter por US$ 44.000 millones». CNN español, 25 de abril. https://cnnespanol.cnn.com/2022/04/25/twitter-elon-musk-compra-acuerdo-trax/

^[3] Básicamente significa el proceso de recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos.

^[4] BBVA (2018). Tres multinacionales explican cómo el “big data” revolucionó el negocio. BBVA, 10 de septiembre. Acceso el 08 de octubre del 2022. https://www.bbva.com/es/tres-multinacionales-explican-big-data-revoluciono-negocio/