EvenUp quiere automatizar los acuerdos por lesiones personales, hasta cierto punto

Millones de casos de lesiones personales se resuelven en los Estados Unidos cada año, ya que pocos van a juicio, pero la gran mayoría se mantienen en secreto. Esto deja a los abogados adivinando qué deberían ofrecer como precio de liquidación, lo que a menudo resulta en que las víctimas no reciban una compensación suficiente.

Esto es lo que impulsó a Rami Karabibar a lanzar Incluso hasta, una startup que aprovecha la IA para generar documentos legales para evaluar casos de lesiones. La plataforma, dirigida a clientes legales, intenta transformar registros en bruto, incluidos registros médicos, informes policiales y facturas, para crear cartas que soliciten una propuesta de compensación.

«Tenemos la misión de nivelar el campo de juego en casos de lesiones personales», dijo Karabibar, quien anteriormente trabajó en empresas emergentes de capital privado, capital de riesgo y respaldadas por capital de riesgo.

Karabibar cofundó EvenUp con el dos veces empresario Ray Mieszaniec, cuyo padre quedó discapacitado permanentemente después de ser atropellado por un automóvil involucrado en una persecución policial. La familia de Mieszaniec recibió solo el 10% del pago promedio por este tipo de accidente, en parte porque su abogado no sabía cuál debería ser la compensación adecuada.

EvenUp tiene como objetivo abordar todas las categorías de casos de lesiones personales, incluidos los accidentes de tráfico, la brutalidad policial, el abuso infantil e incluso los desastres naturales. Para hacer esto, Karabibar, Mieszaniec y el tercer cofundador de EvenUp, Saam Mashhad (un ex litigante), crearon una base de datos de acuerdos privados, incluidos cientos de miles de registros médicos, y entrenaron una IA para estimar una compensación justa basada en los detalles de cada caso.

La plataforma de EvenUp extrae información relevante de los documentos y la organiza en «paquetes de reclamos» modelo, que establecen la base legal y fáctica para un reclamo por lesiones personales e incluyen un reclamo de compensación. Diseñado para ser una solución de autoservicio para abogados, asistentes legales y bufetes de abogados, EvenUp resume notas de casos sin procesar y las copia en resúmenes médicos «optimizados para la ley de lesiones personales».

“Cuantos más documentos y casos vemos, mejor preparamos los paquetes de solicitud y mejor somos para aumentar los resultados de los casos y reducir los costos”, dijo Karabibar. «EvenUp profundiza en el flujo de trabajo legal con una barra de precisión más alta que otros asistentes de IA, desde la extracción de datos de documentos sin procesar, hasta la evaluación del valor de los casos, y la generación de paquetes de demanda final que lo reúnen todo».

Como mencionó Karabibar, EvenUp no es la única startup que aplica IA a la tediosa y monótona tarea de redactar documentos legales. Lawyaw, que surgió a escondidas hace varios años, desarrolla software para automatizar el proceso de personalización de documentos estándar como NDA y testamentos. En otros lugares, el software de Atrium digitaliza documentos legales y crea aplicaciones para acelerar la recaudación de fondos, los contratos comerciales, la distribución de acciones y las cuestiones laborales.

Pero EvenUp dice que es uno de los primeros en abordar las lesiones personales, un área de la práctica legal que no necesariamente se tiene en alta estima. Las llamadas “fábricas de liquidación”, que cobran entre el 33% y el 40% de la indemnización total otorgada, liquidan un elevado volumen de casos sin centrarse necesariamente en maximizar el valor de cada siniestro.

Mieszaniec sugiere que EvenUp podría cambiar eso al estandarizar la práctica de los litigios por lesiones personales asistidos por IA.

«Al aprovechar el potencial de la tecnología, podemos crear un futuro en el que la búsqueda de la justicia no se vea afectada por la tensión financiera o la representación que tiene», dijo Mieszaniec por correo electrónico. “Es hora de soluciones innovadoras que agilicen el proceso de reclamos, empoderen a las personas, humanicen el proceso y aseguren que nadie se vaya con una fracción de lo que se merece. Por eso creamos EvenUp: para nivelar el campo de juego para las víctimas de lesiones personales. »

EvenUp parece haberse ganado a los inversionistas, quienes recientemente comprometieron $ 50.5 millones en la compañía a una valoración de $ 325 millones (según una fuente familiarizada con el asunto). Bessemer Venture Partners lideró la última ronda, una Serie B, con la participación de Bain Capital Ventures, el fundador de Behance, Scott Belsky, y la empresa de tecnología legal Clio, lo que elevó el total recaudado de EvenUp a $65 millones.

Pero, ¿puede la tecnología cumplir su promesa y abordar las excepcionales implicaciones legales y éticas?

Con cualquier tecnología de IA, el sesgo es una preocupación importante. Los algoritmos entrenados con datos sesgados pueden amplificar estos sesgos, perpetuando las desigualdades e injusticias existentes. por ejemplo, un Análisis ProPública 2016 descubrió que un algoritmo ampliamente utilizado tenía el doble de probabilidades de clasificar incorrectamente a los acusados ​​negros como de alto riesgo de reincidencia que los acusados ​​blancos. Uno puede imaginarse a la IA de EvenUp recomendando montos de compensación por lesiones personales artificialmente altos o bajos debido a desequilibrios en los conjuntos de datos.

¿Y la privacidad? EvenUp no ha revelado de dónde obtuvo los registros médicos y de lesiones que usó para capacitar a su IA, o si tomó alguna medida para notificar a los propietarios originales de esos registros.

Esto nuevamente asume que la tecnología funciona como se anuncia, incluso. Si hay algo que sacar del auge de la IA generativa, es que incluso los mejores algoritmos de IA de la actualidad están lejos de ser perfectos. (Ver: El chatbot Bing de Microsoft derrama información falsa sobre vacunas y escribe una diatriba llena de odio desde la perspectiva de Adolf Hitler).

Si los clientes de EvenUp comparten estas preocupaciones, no se desprende de su disposición a adoptar la plataforma. Karabibar afirma que EvenUp cuenta entre sus clientes con «los mejores litigantes» y «los bufetes de abogados de lesiones personales más grandes de Estados Unidos» y que es «casi rentable».

Algunos, sin duda, están persiguiendo la posibilidad de reducir las tarifas de depósito y maximizar los rendimientos. Karabibar no lo niega.

«Los abogados de lesiones se basan en contingencias, donde ganan un porcentaje fijo del valor del caso. Cualquier aumento en los resultados del caso tiene un impacto directo en sus ingresos, al mismo tiempo que aumenta la cantidad que reciben los clientes», dijo.

Pero Karabibar también argumenta, de manera bastante optimista, en mi opinión, que la automatización de aspectos del proceso de presentación podría alentar a los litigantes a «centrarse más en el lado humano de su trabajo». ÉlEs tan cuidadoso para sugieren que EvenUp no simplemente reemplazará a los abogados. Pero, leyendo un poco entre líneas, es difícil no ver cómo algunos asistentes legales, la mayoría de los cuales trabajan bajo contrato, podrían quedarse sin trabajo si la tecnología alguna vez fuera ampliamente adoptada.

“Podrán apoyar a las víctimas de lesiones durante el proceso legal y abogar por los resultados justos que merecen sus clientes”, dijo.

Veremos si ese es el caso. De cualquier manera, EvenUp tiene grandes ambiciones, con planes para cubrir la generación de documentos tanto en la fase previa al litigio como en la fase de litigio adaptada a cada empresa, jurisdicción y tipo de caso. Karabibar cree que EvenUp eventualmente podrá administrar el 70% de los documentos clave en el flujo de trabajo de la ley de lesiones personales.

“Estamos bien posicionados para continuar nuestro crecimiento a pesar de la turbulenta economía y creemos que nuestros productos serán cada vez más esenciales con el tiempo”, dijo Karabibar. «La escritura legal ha visto un cambio radical con la llegada de la IA generativa. Los profesionales legales deberán adaptarse rápidamente a este cambio o ser desafiados por competidores más expertos en tecnología.