e-discovery

E-discovery, término en inglés formado por las palabras «descubrimiento electrónico», es el proceso legal que utilizan las partes para recopilar y revisar información electrónica. El objetivo de e-discovery es proteger los documentos electrónicos para utilizarlos como prueba en un caso judicial. Si las pruebas se consideran decisivas para un caso, e-discovery también puede implicar un hackeo ordenado por un tribunal o autorizado por el gobierno.

El proceso de e-discovery es complejo y tiene varios niveles. No se trata de una única tarea. Se trata más bien de una serie de pasos y acciones minuciosos que, en conjunto, ayudan a acumular pruebas sólidas para un caso legal. Los tipos de información almacenada electrónicamente (ESI) que pueden recopilarse son amplios y pueden incluir notas, documentos, correos electrónicos, buzones de voz, audio, vídeo, archivos de bases de datos y mucho más.

• E-discovery, término en inglés formado por las palabras «descubrimiento electrónico», es el proceso legal que utilizan las partes para recopilar y revisar información electrónica.
• Varios casos emblemáticos en Estados Unidos sentaron un precedente sobre lo que constituye e-discovery, lo que llevó a la creación del modelo de referencia de e-discovery (EDRM), que normaliza el marco de e-discovery.
• Un e-discovery adecuado puede aportar muchas ventajas, como hacer más eficientes los procesos legales, reducir los costes de los litigios y reforzar los objetivos de cumplimiento normativo.

El proceso de e-discovery suele comenzar cuando el litigio parece bastante probable. Ambas partes en un caso legal tienen derecho a examinar cualquier ESI que consideren oportuno. Este proceso es relativamente nuevo, ya que comenzó en la era de la información digital. Antes de e-discovery, los abogados se limitaban a las pruebas que podían practicar con documentos y soportes físicos.

El sistema legal de cada país tiene su propio conjunto de normas relacionadas con el e-discovery. En Estados Unidos, varios casos de gran repercusión han dado forma a los procedimientos de e-discovery:

• Zubulake contra UBS Warburg: en 2002, Laura Zubulake, empleada del banco de inversiones UBS, demandó a la empresa por discriminación de género. El caso, que se desarrolló entre 2003 y 2005, dio lugar a una serie de sentencias pioneras sobre la presentación y conservación de documentos electrónicos. Estas decisiones establecieron directrices relativas a las políticas de conservación de datos y la gestión de la información electrónica para posibles procedimientos judiciales.
• Victor Stanley, Inc. contra Creative Pipe, Inc.: este caso histórico, en el que se presentaron demandas por infracción de derechos de autor y competencia desleal, puso de relieve la importancia de la debida diligencia en el proceso de e-discovery. Puso de relieve lo decisivo que es para las empresas buscar documentos de forma minuciosa y cuidadosa, sobre todo para proteger la información sensible o confidencial.
• Qualcomm frente a Broadcom: este caso, que giraba en torno a las demandas por infracción de patentes presentadas por Qualcomm contra Broadcom, puso de relieve la necesidad de transparencia en materia de e-discovery. Qualcomm no presentó correos electrónicos de gran relevancia durante el litigio, lo que llevó a los tribunales a considerar la importancia de las búsquedas digitales completas y exhaustivas y lo que significa para las empresas no cumplirlas. El tribunal consideró que este incumplimiento fue intencionado e impuso severas sanciones a Qualcomm y a su equipo jurídico.

El modelo de referencia de descubrimiento electrónico (EDRM) es un diagrama que establece el marco para e-discovery. Garantiza la transparencia y la profundidad de la gestión de datos necesarias para nuestro sistema jurídico. En general, abarca:

• Gobernanza de la información (IG): Este término general abarca los procedimientos y políticas relacionados con la gestión de datos, en concreto, su preservación y recopilación. El modelo de referencia para la gobernanza de la información (IGRM) es un conjunto de prácticas recomendadas cuyo objetivo es establecer los estándares del sector para una correcta IG y sus pasos. 
• Identificación: comprender el alcance y la posible ubicación de la información almacenada electrónicamente que podría ser relevante para el caso implica no solo determinar dónde se almacenan los datos, sino también evaluar su posible relevancia para los aspectos jurídicos en cuestión. Para ello puede ser necesario identificar distintos tipos de datos, como correos electrónicos, documentos, contenidos de redes sociales y bases de datos, o determinar quiénes los custodian.
• Preservación: proteger esa información para que no se destruya o manipule inmediatamente es fundamental para mantener la integridad de las pruebas. Este proceso incluye a menudo la emisión de avisos de retención legal para garantizar que quienes custodian la información sean conscientes de su obligación de preservar los datos pertinentes y también puede implicar la aplicación de medidas técnicas para evitar el borrado accidental.
• Recopilación: el proceso de recopilación de toda esta información debe llevarse a cabo de manera que se preserve la integridad y autenticidad de los datos. Las técnicas de recopilación forense a menudo se emplean para garantizar que los datos se capturen sin alteraciones, y la documentación del proceso de recopilación es esencial para mantener una cadena de custodia clara. 
• Procesamiento: convertir la ESI a un formato fácilmente accesible y eliminar la información repetitiva o redundante es esencial para una revisión eficaz. Este paso no solo implica la eliminación de archivos duplicados, sino también la aplicación de filtros para excluir datos irrelevantes, con lo que se agiliza el proceso de revisión y se reduce el volumen de información que hay que analizar.
• Revisión: la revisión detallada de los documentos electrónicos en relación con las solicitudes de descubrimiento y la capacidad de respuesta requiere un enfoque sistemático para clasificar los documentos en función de su relevancia para el caso. Los equipos de revisión suelen utilizar tecnologías avanzadas, como la codificación predictiva o el aprendizaje automático, para mejorar la eficiencia y la precisión en la identificación de la información pertinente.
• Análisis: implica que los profesionales de e-discovery examinen cada documento individualmente para asegurarse de que solo se presenta la información necesaria para el caso. Podría requerir un análisis más profundo del contexto del contenido. También puede incluir la evaluación del impacto potencial de los documentos en la estrategia del caso y la identificación de lagunas en las pruebas.
• Entrega: la entrega de la ESI a los destinatarios necesarios y en formatos de fácil lectura requiere una cuidadosa atención a los detalles para garantizar el cumplimiento normativo y de los acuerdos. Para ello puede ser necesario presentar los documentos en distintos formatos y los metadatos que los acompañan, así como redactar adecuadamente la información privilegiada.
• Presentación: la presentación de la ESI a otras instancias durante las distintas fases del proceso judicial implica la preparación de materiales que transmitan claramente la relevancia y la importancia de las pruebas. Unas técnicas de presentación eficaces que incluyan el uso de soportes y tecnología visuales ayudan a jueces, jurados y otras partes interesadas en el caso a comprender mejor las pruebas.

Las empresas y los profesionales de e-discovery deben ser conscientes de los retos a los que se enfrentan. Aunque e-discovery es una herramienta fundamental en litigios y asuntos normativos de todo tipo, no es ni mucho menos un proceso perfecto. He aquí tres de los retos más importantes.

Falta de preparación para un e-discovery

La falta de preparación es un desafío importante en e-discovery. Muchas empresas subestiman la complejidad y el volumen de los datos electrónicos que intervienen en los casos corporativos hoy en día.

Este descuido puede provocar una planificación inadecuada de la recopilación, el tratamiento y la revisión de los datos. Una preparación insuficiente puede dar lugar al incumplimiento de plazos, a la omisión de información relevante o a la divulgación involuntaria de documentos privilegiados.

Además, los equipos que no están preparados pueden tener problemas a la hora de elegir las herramientas de e-discovery adecuadas (escaneado de virus, indexación de archivos o software de digitalización de documentos) o no establecer protocolos claros para el tratamiento de los datos. Esta falta de preparación puede aumentar los costes, retrasar los procedimientos y perjudicar potencialmente el resultado del caso. Una preparación adecuada es fundamental para afrontar las complejidades de e-discovery con eficiencia y eficacia.

Grandes cantidades de datos

El enorme volumen de información almacenada electrónicamente (64 zettabytes en todo el mundo, o el equivalente a unos 64 billones de gigabytes) representa un importante desafío en el e-discovery. El crecimiento exponencial de los datos digitales complica el proceso de identificación, recopilación y análisis de la información pertinente.

Las enormes cantidades de datos pueden abrumar a los equipos, lo que dificulta la revisión y extracción eficaz de las pruebas pertinentes sin la ayuda de profesionales de TI especializados en e-discovery. La complejidad de los formatos y las fuentes de datos, incluidos los correos electrónicos, las redes sociales y las aplicaciones de chat, dificulta aún más la tarea.

La gestión y el procesamiento de estos grandes volúmenes de datos requieren tecnologías avanzadas y experiencia especializada, lo que a menudo conlleva un aumento de los costes y restricciones de tiempo en el proceso de e-discovery.

Leyes de privacidad de datos en evolución

La evolución de las leyes de privacidad de datos plantea un reto importante para e-discovery. La rápida evolución del panorama normativo, que incluye leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), complica la gestión y el acceso a los datos en todas las jurisdicciones. Los equipos jurídicos deben sortear un mosaico de normativas para garantizar el cumplimiento normativo y, al mismo tiempo, llevar a cabo un e-discovery exhaustivo.

Estas leyes suelen conceder a los ciudadanos un mayor control sobre sus datos personales, lo que limita potencialmente el acceso a la información pertinente. Además, las transferencias transfronterizas de datos y los distintos requisitos de conservación complican aún más el proceso. Las organizaciones deben adaptar continuamente sus prácticas de e-discovery para adaptarlas a las nuevas normas de privacidad, conciliando las obligaciones legales con los mandatos de protección de datos.

Las plataformas de software de e-discovery pueden afrontar eficazmente los retos mencionados. Los abogados y sus equipos de soporte informático pueden mitigar la falta de preparación mediante la automatización del flujo de trabajo y herramientas de gestión de proyectos que guían sistemáticamente a los equipos jurídicos durante el proceso de e-discovery. Además, pueden gestionar grandes volúmenes de datos utilizando funciones de búsqueda avanzada, selección de datos y análisis basados en IA para identificar rápidamente la información relevante.

Estas plataformas suelen incluir funciones integradas de cumplimiento normativo, políticas de conservación de datos y controles de acceso para hacer frente a la evolución de la legislación sobre privacidad. También pueden ayudar a las organizaciones a aplicar protocolos armonizados en todas las jurisdicciones. Además, las soluciones basadas en la nube permiten actualizaciones sencillas para adaptarse a la evolución de la normativa.

Estas son las otras ventajas importantes que puede ofrecer una plataforma de e-discovery:

• Mejora de la eficiencia: el software de e-discovery automatiza muchas tareas manuales que consumen mucho tiempo, lo que reduce considerablemente el tiempo necesario para identificar, recopilar y revisar la ESI. Las funciones de búsqueda avanzada y los análisis basados en IA permiten a los equipos jurídicos encontrar con rapidez los documentos pertinentes.
• Reducción de costes: estas plataformas pueden reducir sustancialmente los costes asociados a la revisión de documentos y los servicios de terceros al optimizar el proceso de e-discovery.
• Precisión mejorada: las herramientas automatizadas y los algoritmos de IA mejoran la precisión de la revisión de documentos y reducen los errores humanos. Así se obtienen resultados más exhaustivos y fiables en comparación con los procesos manuales.
• Gestión centralizada de datos: las plataformas de e-discovery proporcionan un repositorio único para toda la información electrónica relacionada con el caso, como correos electrónicos, archivos y mensajes de chat. Esta centralización simplifica la gestión de datos y garantiza la coherencia en todo el proceso de e-discovery.
• Mejora del cumplimiento normativo: las funciones integradas facilitan a las organizaciones el cumplimiento de la legislación sobre protección de datos y los requisitos normativos en constante evolución. Las políticas de conservación y los controles de acceso automatizados permiten garantizar el cumplimiento normativo en las distintas jurisdicciones.
• Evaluación temprana de casos: los programas informáticos de e-discovery suelen incluir herramientas para la evaluación anticipada de casos, lo que ayuda a los equipos jurídicos a evaluar rápidamente la solidez de un caso y desarrollar las estrategias adecuadas en las primeras fases del proceso de litigio.
• Mejor colaboración: las plataformas de e-discovery basadas en la nube permiten una colaboración perfecta entre los miembros del equipo jurídico, independientemente de su ubicación. De esta forma se facilitan unos flujos de trabajo y una toma de decisiones más eficientes a lo largo del proceso de e-discovery.
• Escalabilidad: las soluciones de e-discovery basadas en la nube pueden ampliarse rápidamente para adaptarse a los crecientes volúmenes de datos y a las necesidades cambiantes de la organización, con lo que se garantiza la eficacia de la plataforma a medida que evolucionan los requisitos de los datos.

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