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Looplex LKM: Gestão de Conhecimento Jurídico

Entenda a estratégia da Looplex para gestão de conhecimento, nosso processo de criação, armazenamento, uso e compartilhamento de conhecimento

O que é gestão do conhecimento?

A gestão do conhecimento (Knowledge Management ou KM) é o processo de identificar, organizar, armazenar e disseminar informações dentro de uma organização. Quando o conhecimento não é facilmente acessível, pode ser incrivelmente custoso para a empresa ou escritório de advocacia, pois um tempo valioso é desperdiçado buscando informações relevantes ou criando tudo do zero (o famoso “reinventando a roda”), em vez de focar em tarefas que geram resultados.

Nosso sistema de gestão do conhecimento jurídico ou Legal Knowledge Management (LKM) aproveita o conhecimento coletivo interno da Looplex e reorganiza o conhecimento jurídico e operacional de nossos clientes que estava essencialmente analógico, guardado em texto não estruturado e práticas de trabalho não automatizadas e geralmente não documentadas formalmente.

O Looplex LKM é suportado pelo uso de uma base de conhecimento, fornecendo um local centralizado para armazenar informações e acessá-las prontamente.

Tipos de conhecimento

Encontramos no mercado jurídico três níveis de conhecimento – conhecimento explícito (“saber o quê” ou “know what”), implícito (“saber como” ou “know how”) e tácito (“saber porquê” ou “know why”) . Esses tipos de conhecimento são diferenciados pela forma de codificação da informação.

Conhecimento explícito – o conhecimento explícito é capturado em vários tipos de documentos, como manuais, guias, bancos de dados, modelos e minutas, white papers e estudos de caso, o “know what”. Ele é importante para reter capital intelectual e facilitar a transferência de conhecimento para novos membros de sua equipe, mas sozinho é insuficiente para as necessidades operacionais de uma organização.

Conhecimento implícito – são as informações que podem ser formalizadas e documentadas, ou seja explicitadas, mas não o foram. É um conhecimento que tipicamente existe tanto na prática diária dos processos de negócio (LegalOps) quanto dentro de documentos jurídicos (qual é a melhor estratégia de defesa para essa alegação, porque usar essa ou aquela cláusula, qual é a oferta que devemos fazer nesse caso, qual é a legislação e jurisprudência que informa aplicabilidade de uma disposição etc.). O conhecimento implícito muitas vezes é referido como “know-how”.

Conhecimento tácito – esse é o nível mais alto de conhecimento, o “know-why” e é tipicamente adquirido através da experiência e “intuitivamente” compreendido. Nesse nível, um profissional do Direito tem uma compreensão profunda das relações causais, dos efeitos interativos e dos níveis de incerteza associados aos casos reais enfrentados. Isso geralmente envolve uma compreensão da teoria subjacente e/ou uma gama de experiências que inclui muitos casos de anomalias, efeitos de interação e exceções às normas e expertise (sabedoria convencional) em sua área de atuação.

Desafios de Gestão do Conhecimento Jurídico

Os desafios fundamentais dos processos de arquitetura e engenharia jurídica podem ser divididos em etapas, que foram sendo progressivamente dominadas por nossa equipe da Looplex e disseminados para a nossa comunidade de parceiros e criadores de conteúdo:

  • transformar o conhecimento jurídico explícito em código, para que possa ser também entendido e executado pelo computador. Começamos absorvendo o que o cliente já tem organizado e documentado, como modelos, manuais e documentos marcados

  • explicitar o conhecimento jurídico implícito, para que a organização que usa Looplex melhore a gestão de seu próprio conhecimento, portando da cabeça dos advogados para um sistema formal de representação e acesso a esse know-how

  • mapear comportamentos e estratégias com os especialistas de uma área para que o conhecimento tácito se torne um conjunto de heurísticas que podem ser executadas nos Templates de lógica jurídica. Quanto melhor for mapeado esse último nível, mais desacoplado fica o especialista que criou os modelos e fluxos do usuário que está consumindo-o na plataforma.

Processo de gestão do conhecimento

Um sistema de gestão de conhecimento eficaz normalmente passa por três etapas principais:

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Arquitetura da base de conhecimento

A estrutura de dados feita pela Looplex define o formato de organização, gerenciamento e armazenamento de dados de conteúdo jurídico, para acesso, manuseio e execução por meio de sistemas digitais de Direito Computacional.

É uma coleção de valores de dados, os relacionamentos entre eles e as funções ou operações que podem ser aplicadas aos dados, ou seja, é uma estrutura algébrica aplicada sobre dados jurídicos.

A estrutura de dados da Looplex é o Looplex Dataverse, que modela e armazena conteúdo jurídico digital sob três diferentes pontos de vista:

  • Modelo Conceitual: descreve a semântica do domínio do Direito e delimita o escopo do modelo para criarmos serviços jurídicos digitais. Especificamos os tipos de conteúdo, documentos, fatos ou proposições que podem ser expressos usando o nosso modelo e definimos as expressões permitidas em uma “linguagem” artificial, com um escopo limitado pelo escopo do modelo.

  • Modelo lógico de dados: descreve a semântica, representada por uma determinada tecnologia de manipulação de dados. Isso consiste em descrições de tabelas e colunas, classes orientadas a objetos, tags XML e JSON, entre outras coisas.

  • Modelo de dados físicos: descreve os meios físicos pelos quais os dados são armazenados. Isso está relacionado a partições, CPUs, bancos de dados, tablespaces e similares.

Dentro do princípio geral de modularização que a Looplex adota, essas três diferentes perspectivas são relativamente independentes umas das outras. Por exemplo, a tecnologia de armazenamento pode mudar sem afetar o modelo lógico ou conceitual. Da mesma forma, a estrutura de tabela/coluna de um modelo pode mudar sem (necessariamente) afetar o modelo conceitual.

As fases iniciais dos projetos de conversão digital de conteúdo jurídico devem enfatizar o design a partir do modelo de dados conceitual, depois detalhar o escopo do conteúdo usando o modelo de dados lógico e por fim traduzido e implementado o resultado no modelo de dados físico.

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