El caso de Nueva Zelanda: legislation as code

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La innovación en los modelos normativos ante los avances tecnológicos, merece una mención especial el caso de Nueva Zelanda. Un ejemplo fascinante que combina la aplicación de la inteligencia artificial y el análisis de big data para reescribir el Derecho e identificar las lagunas de la regulación. Pia Andrews, Executive Director of Digital Government en el departamento de Finanzas, Servicios e Innovación de New South Wales en Nueva Zelanda, es la promotora de uno de los experimentos más avanzados del mundo en el ámbito legislativo. Su objetivo es rediseñar la forma en la que se redactan las leyes, facilitando así de forma significativa la labor de integración de Derecho y tecnología.

El equipo que trabaja para llevar al gobierno de Nueva Zelanda a la era digital, liderado por Pia Andrews, cree que parte del problema está en la forma en que se redactan las leyes. Es decir, la legislación a menudo está redactada de una manera que la hace incompatible con los procesos de digitalización. A principios de 2018, pusieron a prueba esta teoría reescribiendo dos leyes para traducirlas a lenguaje de código de programación informática. ¿Su objetivo? reducir las ambigüedades en la interpretación de las leyes para facilitar la creación de servicios digitales.

Legislation as code significa tomar las leyes o componentes de la legislación (por ejemplo, su lógica, requisitos y exenciones) y presentarlos programáticamente para que puedan ser analizados por una máquina. Si la ley puede ser procesada por una máquina, entonces cualquiera, incluso aquellos profesionales que no tienen formación legal o conocimientos jurídicos, pueden trabajar con ella, crear aplicaciones y herramientas que mejoren el acceso a la justicia. Esto ayuda a estandarizar las reglas en un lenguaje consistente a través de todo un sistema, dando una visión de las prestaciones normativas, su cumplimiento y todas las distintas reglas de un sistema legal.

En el transcurso de tres semanas, el equipo de Nueva Zelanda reescribió: Rates Rebate Act (ley sobre el Reembolso de Tasas) un reembolso de impuestos diseñado para reducir los costes de ser propietario de una vivienda para personas de bajos ingresos, y Holidays Act (ley sobre las vacaciones), que fue promulgada para otorgar a cada empleado en Nueva Zelanda una garantía de cuatro semanas de vacaciones al año.

La forma en que ambas leyes estaban redactadas originalmente dificultaba su interpretación e inevitablemente su aplicación. Se habían escrito pensando en un mundo basado en el papel. Así que el proyecto consistía en que los equipos, primero reescribieran la legislación, de entrada, como “pseudocódigo”. Esto es, describiendo las reglas detrás de la legislación en una cadena lógica. Luego reescribieron esta secuencia lógica como legislación legible para el ser humano y finalmente como código informático, diseñado para hacer mucho más fácil para los funcionarios y la ciudadanía en general saber quién es elegible, para qué beneficios, tanto fiscales como en relación a las vacaciones.

Las implicaciones de estas técnicas son significativas. En primer lugar, una legislación legible por máquina podría acelerar las interacciones entre el gobierno y las empresas, ahorrando a las organizaciones privadas los costes de tiempo y dinero que actualmente gastan interpretando las leyes que deben cumplir.

Si la legislación cambia, la máquina puede procesarla automática y consistentemente, ahorrando el coste de contratar a un experto, o un abogado, para hacer este trabajo.

Para asegurarse que estos sistemas de inteligencia artificial rinden cuentas, es necesario que haya una manera de buscar un sistema que ponga a prueba sus efectos. Es decir, llevar a cabo simulaciones de su impacto y resultados en distintos escenarios. Los gobiernos disponen de increíbles cantidades de datos que les permitirían hacer pruebas automatizadas para identificar lagunas legislativas o consecuencias jurídicas no deseadas. Con los resultados de las simulaciones sobre los efectos de la normativa, resultaría mucho más sencillo plantear reformas y modificaciones legislativas para solucionar carencias.

Con esta metodología también están experimentando en Nueva Zelanda, en particular, en el ámbito de las prestaciones sociales y derecho de familia. Gracias a las simulaciones fueron capaces de identificar que menores, hijos de padres no casados donde uno de los progenitores había fallecido, no estaban percibiendo las ayudas que sí recibían los menores hijos de un matrimonio si uno de los progenitores fallecía. Trato diferencial que no tenía razón de ser y que fue posteriormente modificado.

Según Pia Andrews si no se dispone de normas jurídicas legibles por ordenadores, es casi imposible asegurar que la toma de decisiones de las Administraciones sea trazable y sobretodo transparente. Pero no toda la legislación puede ser reescrita para que sea legible por un ordenador. El enfoque se aplica principalmente a las leyes que rigen los servicios, donde las reglas de elegibilidad y cálculo constituyen el cuerpo de la ley.

Por ejemplo, la legislación para la asignación de las prestaciones sociales y su cumplimiento, en la que los organismos externos deben ajustarse a las normas establecidas. El Derecho legible por máquina no se adapta naturalmente a las leyes que requieren un juicio humano.


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