enero 30, 2026
Por encima de lo esperado: Una idea data-first para ajustar la tasa de éxito como métrica del rendimiento de equipos legales
El artículo cuestiona el uso de la tasa de éxito tradicional como métrica principal para evaluar el rendimiento de los equipos legales, al considerar que confunde el desempeño profesional con factores estructurales ajenos al control del equipo. Frente a ello, propone una aproximación data-first que ajusta dicha métrica mediante un baseline probabilístico construido con modelos de machine learning, capaz de estimar la dificultad inherente de cada caso. A partir de la comparación entre el resultado real y la probabilidad esperada, se introduce un indicador de “exceso de desempeño” que mide el valor agregado efectivo del equipo legal. Este enfoque permite una evaluación más justa, comparable y orientada a resultados, alineada con prácticas avanzadas de analítica y gestión estratégica del área legal.
Leer más#DataDrivenLaw
#GestiónLegal
#LegalAnalytics
+1 más

