El ascenso de los abogados robots

Álvaro Domínguez

Ascenso de los Robolawyers
Cómo la representación legal podría venir a parecerse a TurboTax



JASON KOEBLER - The Atlantic

Cerca del final de Henry VI, parte 2 de Shakespeare, Dick el Carnicero ofrece un plan simple para crear el caos y ayudar a su grupo de forasteros a ascender al trono: "Vamos a matar a todos los abogados". Aunque lejos de la más bella frase de Bardo , Es sin embargo uno de sus más duraderos. Todos estos años más tarde, la ley sigue siendo la profesión más odiada de América y una de las menos de confianza, ya sea por estudios científicos o encuestas informales de opinión.

Afortunadamente, nadie está ahí asesinando sistemáticamente abogados. Pero los avances en la inteligencia artificial pueden disminuir su papel en el sistema legal o incluso, en algunos casos, reemplazarlos por completo. Esto es lo que tenemos que ganar -y lo que deberíamos temer- de estas tecnologías.

1 | Demandas para minusválidos

Durante años, la inteligencia artificial ha estado automatizando tareas -como peinar a través de montañas de documentos legales y palabras clave resaltantes- que antes eran ritos de paso para abogados menores. Los bots pronto podrían funcionar como cuasi empleados. En el último año, más de 10 grandes firmas de abogados han contratado a Ross, un abogado robótico impulsado en parte por la inteligencia artificial de Watson de IBM, para realizar investigación legal. Ross está diseñado para aproximarse a la experiencia de trabajar con un abogado humano: Puede entender las preguntas formuladas en inglés normal y proporcionar respuestas analíticas específicas.

Más allá de ayudar a preparar los casos, AI también podría predecir cómo van a soportar en la corte. Lex Machina, una compañía propiedad de LexisNexis, ofrece lo que denomina "moneyball advocacy". Aplica el procesamiento de lenguaje natural a millones de decisiones judiciales para encontrar tendencias que puedan ser utilizadas por una firma de abogados. Por ejemplo, el software puede determinar qué jueces tienden a favorecer a los demandantes, resumir las estrategias jurídicas de los abogados que se oponen en función de sus historias de casos y determinar los argumentos más probables para convencer a jueces específicos. Una empresa con sede en Miami llamada Premonition va un paso más allá y promete predecir el ganador de un caso antes de que incluso va a los tribunales, sobre la base de análisis estadísticos de veredictos en casos similares. "¿Qué abogados ganan ante qué jueces? Premonition sabe ", dice la compañía.

Si usted puede predecir los ganadores y perdedores de los casos judiciales, ¿por qué no apostar a ellos? Una start-up de Silicon Valley llamada Legalist ofrece "financiamiento de litigios comerciales", lo que significa que pagará los honorarios y gastos de una demanda si su algoritmo determina que tiene una buena oportunidad de ganar, a cambio de una porción de cualquier juicio a su favor. Los críticos temen que AI se utilice para jugar el sistema legal por parte de terceros inversionistas con la esperanza de ganar dinero.

2 | Abogados de Chatbot

Tecnologías como Ross y Lex Machina están destinadas a ayudar a los abogados, pero AI también ha comenzado a reemplazarlos, al menos en áreas muy claras del derecho. El robolawyer más exitoso aún fue desarrollado por un adolescente británico llamado Joshua Browder. Llamado DoNotPay, es un chatbot gratis de ticket de aparcamiento que hace una serie de preguntas sobre su caso. ¿Las señales estaban claramente marcadas? ¿Estaba usted estacionado ilegalmente debido a una emergencia médica? - y genera una carta que se puede archivar con la agencia apropiada. Hasta ahora, el bot ha ayudado a más de 215.000 personas a superar el tráfico y los billetes de estacionamiento en Londres, Nueva York y Seattle. Browder ha añadido recientemente nuevas funciones-DoNotPay ahora puede ayudar a la gente a reclamar compensación a las aerolíneas por los vuelos retrasados ​​y presentar papeleo para la asistencia de vivienda del gobierno- y más están en camino.



DoNotPay es sólo el comienzo. Hasta que no veamos un cambio importante y que cambie la sociedad en la inteligencia artificial, los robolawyers no disputarán los puntos más finos de la ley de derechos de autor o escribir escritos legales elegantes. Pero los chatbots podrían ser muy útiles en ciertos tipos de leyes. Las disputas de deportación, quiebra y divorcio, por ejemplo, suelen requerir la navegación de estatutos largos y confusos que han sido interpretados en miles de decisiones anteriores. Chatbots eventualmente podría analizar la mayoría de las posibles excepciones, lagunas y casos históricos para determinar el mejor camino hacia adelante.

A medida que se desarrolle la IA, los robolawyers podrían ayudar a resolver las inmensas necesidades legales no satisfechas de los pobres. Roland Vogl, director ejecutivo del Programa de Stanford en Derecho, Ciencia y Tecnología, dice que los bots se convertirán en el principal punto de entrada en el sistema legal. "Cada grupo de ayuda legal tiene que rechazar a la gente porque no hay tiempo para procesar todos los casos", dice. "Veremos casos que se navegan a través de un sistema informático artificialmente inteligente, y los abogados sólo se involucrarán cuando sea realmente necesario". Una buena analogía es TurboTax: Si sus impuestos son directos, utiliza TurboTax; Si no lo son, obtendrá un contador. Lo mismo sucederá con la ley.

3 | Informe de las Minorías

Probablemente nunca veremos a un juez de la corte designado para un caso criminal, pero los algoritmos están cambiando cómo los jueces mete a los castigos. En muchos estados, los jueces usan software llamado compas para ayudar a fijar la libertad bajo fianza y decidir si otorgar libertad condicional. El software usa la información de una encuesta con más de 100 preguntas, que cubre cosas como el sexo, la edad, el historial criminal y las relaciones personales del acusado, para predecir si es un riesgo de vuelo o es probable que vuelva a ofender. El uso de este tipo de software es preocupante: Northpointe, la compañía que creó compas, no hará público su algoritmo, lo que significa que los abogados defensores no pueden plantear desafíos informados contra las decisiones de los jueces. Y un estudio de ProPublica encontró que compas parece tener un fuerte sesgo contra los acusados ​​negros.

Pronosticar la delincuencia a partir de cuestionarios podría parecer extraño. Los criminólogos están intrigados por la posibilidad de usar la genética para predecir el comportamiento criminal, aunque incluso estudiar el tema presenta dilemas éticos. Mientras tanto, los escáneres cerebrales ya están siendo utilizados en los tribunales para determinar qué delincuentes violentos es probable que re-ofender. Podemos dirigirnos hacia un futuro cuando nuestros cuerpos solos pueden ser utilizados en contra de nosotros en el sistema de justicia penal, incluso antes de comprender plenamente los prejuicios que podrían estar ocultando en estas tecnologías.

4 | Una Explosión de Demandas

Eventualmente, no necesitaremos abogados, jueces o incluso salas de juicio para resolver disputas civiles. Ronald Collins, profesor de la Facultad de Derecho de la Universidad de Washington, ha esbozado un sistema de desacuerdos propietario-inquilino. Debido a que en muchos casos los hechos son incontestados-si usted pagó su renta a tiempo, si su propietario fijó el termostato-y los códigos legales están bien definidos, un buen número de casos pueden ser archivados, juzgados y adjudicados por software. Utilizando una aplicación o un chatbot, cada parte completaría un cuestionario sobre los hechos del caso y presentaría pruebas digitales.

"En lugar de contratar a un abogado y tener su caso sentado en un expediente por cinco semanas, usted puede tener un correo electrónico de adjudicación en cinco minutos", Collins me dijo. Él cree que la ejecución de testamentos, contratos y divorcios podría automatizarse sin cambiar significativamente el resultado en la mayoría de los casos.

Sin embargo, existe un posible inconveniente a la hora de reducir las barreras a los servicios legales: un futuro en el que los tipos litigiosos pueden deshacerse de algunos pleitos mientras están en fila para un latte. Paul Ford, un programador y escritor, explora esta idea de "nanolaw" en una breve historia de ciencia ficción publicada en su sitio web-demandas convertido en una molestia diaria, apareciendo en su teléfono para ser litigado con algunos golpes de dedo.

O podríamos ver un sistema legal completamente automatizado y siempre presente que funciona con sensores y contratos pre-acordados. Una empresa llamada Cláusula está creando "contratos inteligentes" que pueden detectar cuando un conjunto de condiciones preestablecidas se cumplen (o roto). Aunque Clause se ocupa principalmente de los clientes industriales, otras compañías podrían pronto llevar la tecnología a los consumidores. Por ejemplo, si está de acuerdo con su propietario para mantener la temperatura en su casa entre 68 y 72 grados y poner el termostato en 74, un contrato inteligente podría deducir automáticamente una multa de su cuenta bancaria.

Los expertos dicen que estos contratos aumentarán en complejidad. Tal vez algún día, las disputas de accidentes automovilísticos se resolverán con cheques de los registros y programación del vehículo. Su agravio contra la garantía de la pizza local conjunta de una entrega caliente en 10 minutos será verificado por un sensor GPS y un termómetro inteligente. Documentos de divorcio se preparará cuando su iPhone detecta, a través de localización de ubicación y escaneo de mensajes de texto, que ha sido infiel. Tu testamento podría ser ejecutado tan pronto como tu Fitbit detecte que estás muerto.

Hey, cualquier cosa para evitar hablar con un abogado.

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Software de JP Morgan reemplaza a 360 mil horas de trabajo de abogados

Software de JPMorgan hace en segundos lo que llevó a los abogados 360.000 horas
De Hugh Son - Bloomberg

• Nuevo software hace en segundos lo que llevó al personal 360.000 horas
• Banco busca racionalizar sistemas, evitar despidos

En JPMorgan Chase & Co., una máquina de aprendizaje está analizando acuerdos financieros que una vez mantuvieron a los equipos legales ocupados durante miles de horas.

El programa, llamado COIN, para la inteligencia de contrato, hace el trabajo de interpretar los acuerdos de préstamos comerciales que, hasta que el proyecto entró en línea en junio, consumió 360.000 horas de trabajo cada año por abogados y oficiales de préstamos. El software revisa los documentos en segundos, es menos propenso a errores y nunca pide vacaciones.

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Los asistentes discuten el software el 27 de febrero, la víspera del Día del Inversor de JPMorgan. Foto: Kholood Eid / Bloomberg

Mientras que la industria financiera ha promocionado sus innovaciones tecnológicas, una nueva era de automatización está ahora en sobremarcha ya que el poder de computación barato converge con los temores de perder clientes ante las startups. Hecho posible por las inversiones en aprendizaje de máquina y una nueva red de nube privada, COIN es sólo el comienzo para el mayor banco de los Estados Unidos. La empresa recientemente creó centros de tecnología para equipos especializados en grandes infraestructuras de datos, robótica y nube para encontrar nuevas fuentes de ingresos, a la vez que reduce los gastos y los riesgos.

El impulso para automatizar tareas mundanas y crear nuevas herramientas para banqueros y clientes -una parte creciente del presupuesto tecnológico de $ 9.600 millones de la firma- es un tema central ya que la compañía celebra su día anual de inversores el martes.

Detrás de la estrategia, supervisado por el Director Operativo de Operaciones Matt Zames y el Director de Información Dana Deasy, es una corriente de ansiedad: Aunque JPMorgan surgió de la crisis financiera como uno de los pocos grandes ganadores, su dominio está en riesgo a menos que persiga agresivamente nuevas tecnologías , Según entrevistas con media docena de ejecutivos bancarios.

Software redundante

Ese era el mensaje que Zames tenía para Deasy cuando se unió a la firma de BP Plc a finales de 2013. Los sistemas internos del banco con sede en Nueva York, una amalgama de décadas de fusiones, tenían demasiados programas de software redundantes que no funcionaban juntos sin problemas.

"Matt dijo:" Recuerde una cosa por encima de todo: absolutamente necesitamos ser los líderes en tecnología a través de los servicios financieros ", dijo Deasy la semana pasada en una entrevista. "Todo lo que hemos hecho desde ese día es el resultado de esa reunión".

Después de visitar a compañías como Apple Inc. y Facebook Inc. hace tres años para entender cómo funcionaban sus desarrolladores, el banco se propuso crear su propia nube de computación llamada Gaia que entró en línea el año pasado. El aprendizaje automático y los grandes esfuerzos de datos ahora residen en la plataforma privada, que efectivamente tiene una capacidad ilimitada para apoyar su sed de poder de procesamiento. El sistema ya está ayudando al banco a automatizar algunas actividades de codificación y hacer que sus 20.000 desarrolladores sean más productivos, ahorrando dinero, dijo Zames. Cuando es necesario, la firma también puede aprovechar los servicios de nube externos de Amazon.com Inc., Microsoft Corp. e International Business Machines Corp.

Gasto tecnológico

JPMorgan pondrá a disposición de los clientes institucionales algunas de sus tecnologías respaldadas por la nube a finales de este año, lo que permitirá a empresas como BlackRock Inc. acceder a saldos, investigación y herramientas de negociación. La medida, que permite a los clientes evitar a los vendedores y al personal de apoyo para obtener información rutinaria, es similar a la que Goldman Sachs Group Inc. anunció en 2015.

El presupuesto total de tecnología de JPMorgan para este año asciende al 9 por ciento de sus ingresos proyectados, el doble del promedio de la industria, según el analista de Morgan Stanley, Betsy Graseck. La cifra del dólar ha subido más a medida que JPMorgan refuerza las defensas cibernéticas tras una violación de datos en 2014, que puso de manifiesto la información de 83 millones de clientes.

"Hemos invertido fuertemente en tecnología y mercadotecnia -y estamos viendo fuertes beneficios", dijo JPMorgan en una presentación el martes antes de su jornada de inversores, señalando que el gasto en tecnología en su banco de consumo ascendió a alrededor de mil millones de dólares en los últimos dos años.


Los asistentes inspeccionan el quiosco de software JPMorgan Markets para Investors Day.Foto: Kholood Eid / Bloomberg

Un tercio del presupuesto de la compañía es para nuevas iniciativas, una cifra que Zames quiere llevar al 40 por ciento en pocos años. Él espera que los ahorros de la automatización y el retiro de la vieja tecnología le permita arar aún más dinero en nuevas innovaciones.

No todas las apuestas, que incluyen varios proyectos basados ​​en un libro distribuido, como blockchain, pagarán, lo que JPMorgan dice que está bien. Un ejemplo de los ejecutivos son aficionados a mencionar: La firma construyó una plataforma electrónica para ayudar a intercambiar swaps por incumplimiento de crédito que no se utilizan.

'No puedo esperar'

"Estamos dispuestos a invertir para mantenerse por delante de la curva, aunque en el análisis final parte de ese dinero se destinará a un producto o un servicio que no era necesario", dijo Marianne Lake, jefe de finanzas del prestamista, a una audiencia de la conferencia en junio. Eso es "porque no podemos esperar a saber cuál es el resultado, el final, realmente se ve, porque el medio ambiente se está moviendo tan rápido".

En cuanto a COIN, el programa ha ayudado a JPMorgan a reducir los errores en el servicio de préstamos, la mayoría de los cuales provienen del error humano al interpretar 12.000 nuevos contratos al por mayor al año, según sus diseñadores.

JPMorgan está investigando más formas de implementar la tecnología, que aprende mediante la ingesta de datos para identificar patrones y relaciones. El banco planea usarlo para otros tipos de presentaciones legales complejas, como swaps de crédito y contratos de custodia. Algún día, la empresa puede usarlo para ayudar a interpretar las regulaciones y analizar las comunicaciones corporativas.

Otro programa llamado X-Connect, que entró en uso en enero, examina los correos electrónicos para ayudar a los empleados a encontrar colegas que tienen las relaciones más cercanas con potenciales clientes potenciales y pueden organizar presentaciones.

Creación de Bots

Para tareas más sencillas, el banco ha creado bots para realizar funciones como otorgar acceso a sistemas de software y responder a solicitudes de TI, como restablecer la contraseña de un empleado, dijo Zames. Se espera que los Bots manejen 1,7 millones de solicitudes de acceso este año, haciendo el trabajo de 140 personas.


Matt Zames - Photographer: Kholood Eid / Bloomberg

Mientras que un número cada vez mayor de personas en la industria se preocupan de tales avances podrían algún día tomar sus puestos de trabajo, muchos Wall Street personal están más centrados en los beneficios. Una encuesta realizada a más de 3.200 profesionales de la industria financiera por parte de la empresa de reclutamiento Grupo de Opciones el año pasado encontró que la mayoría esperaba que la nueva tecnología mejorara sus carreras, por ejemplo mejorando el desempeño en el lugar de trabajo.

"Cualquier cosa en la que tenga operaciones de back-office y seres humanos moviendo la información del punto A al punto B que no esté automatizada está madura para eso", dijo Deasy. "La gente siempre habla de esto como un desplazamiento. Hablo de esto como liberar a la gente para que trabaje en cosas de mayor valor, por lo que es una gran oportunidad para la firma ".

Para ayudar a estimular la interrupción interna, la compañía mantiene las pestañas de 2.000 empresas de tecnología, utilizando alrededor de 100 en programas piloto que eventualmente se unirán al creciente ecosistema de socios de la firma. Por ejemplo, el software de aprendizaje automático del banco fue construido con Cloudera Inc., una empresa de software que JPMorgan encontró por primera vez en 2009.

"Estamos empezando a ver los verdaderos frutos de nuestro trabajo", dijo Zames. "Esto no es cosa de pastel en el cielo."

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Los generalistas son mas buscados que los especialistas

Los generalistas obtienen un mejor trabajo que los especialistas
Nicole Torres | Harvard Business Review



La investigación: Jennifer Merluzzi, profesor asistente en Tulane, se asoció con Damon Phillips, profesor de la Columbia Business School, para estudiar los registros de casi 400 estudiantes que se graduaron de los mejores programas de MBA de EE.UU. en 2008 y 2009, y luego entró en la banca de inversión . Los dos investigadores construyeron un perfil detallado de cada persona, incluyendo las calificaciones y el historial de trabajo antes, durante y después de la escuela de negocios. Su análisis reveló que los estudiantes que se habían especializado en la banca de inversión a lo largo eran menos propensos a recibir múltiples ofertas de trabajo que los estudiantes que tenían antecedentes y experiencias más amplias.

El reto: ¿El mercado de trabajo realmente especialistas de valor inferior a los generalistas? ¿Estamos mejor estar tomas-de-todo-negocia? Profesor Merluzzi, defender su investigación.

Merluzzi: Los especialistas fueron definitivamente penalizados por el mercado. No sólo eran menos propensos a recibir varias ofertas, pero se les ofreció la firma de bonos más pequeños. En algunos casos, los especialistas ganaban hasta $ 48,000 menos que sus pares generalistas.

HBR: ¿Cómo se define especialistas y generalistas?
Se analizó si las actividades y experiencias se han centrado consistentemente tanto antes como durante el programa de MBA y el período de prácticas. Alguien que había trabajado en un banco de inversión antes de la escuela, se concentró en finanzas en la escuela, e hizo una pasantía de banca de inversión sería un especialista. Alguien que había trabajado en una industria diferente, digamos, la publicidad antes del programa, se concentró en las finanzas, internado en una empresa de consultoría, y luego entró en la banca de inversión después de la graduación sería un generalista. Una vez que se categorizaron las personas, podríamos comparar ofertas de trabajo y compensación. Y como era de esperar, los especialistas no les fue tan bien.

¿Por qué se sospecha que sería un inconveniente de ser un especialista?
En primer lugar, en los mercados de trabajo con fuertes mecanismos de investigación institucionales, la especialización no será tan valiosa. En ausencia de otra información, que es un indicador importante de la habilidad, pero graduación de un programa de MBA es una fuerte señal al mercado de que alguien está calificado. En ese escenario consistencia demostrando ya no es ventajosa. En segundo lugar, los empleadores pueden descontar experiencias que se extienden de forma incremental esfuerzos anteriores.

Los consejo de la carrera convencional es encontrar una especialidad, un nicho. Así que eso está mal?
Entre los MBA, ahora hay un fuerte énfasis en la construcción de un perfil consistente como una persona de finanzas o una persona de marketing. Se termina con muchas personas similares en el mercado. La especialización se mercantiliza, que le da menos poder de negociación, porque usted es fácilmente sustituible. Además, cuando la firma se utiliza para contratar a un montón de gente como usted, es más fácil de calcular su valor en comparación con alguien con diversas realizaciones.

¿Cuándo el empuje de especialización entre los MBA comienza?
En los últimos cinco a 10 años. Una gran cantidad de cosas podría estar alimentando: el impacto de la recesión, por ejemplo. Creo que la especialización ayuda a los estudiantes se sienten como si ellos entienden el valor que van a obtener de un programa. La proliferación de los grados de un año de maestría también puede ser un factor. Esos programas enfocados le permiten obtener un maestro de las finanzas en menos tiempo y por mucho menos dinero que un MBA. Pero el valor central de la MBA sigue siendo la formación de negocios en general, y el mercado reconoce que.

¿Qué pasa si la gente se centraron simplemente no son tan cabo?
En realidad nos encontramos que las personas enfocadas eran candidatos de trabajo por lo general de mayor calidad. Ellos eran más propensos a tener mayores grados graduados, GPA de grado superior, y salarios más altos antes de la escuela de negocios.

¿Podrían las diferencias de personalidad importa aquí?
Podría ser que los candidatos están enfocadas más aversión al riesgo. No fuimos capaces de diseñar nuestro experimento para probar esto, pero sería interesante explorar. Hicimos el control de los aspectos relacionados con la personalidad, como si los candidatos tenían posiciones de liderazgo en actividades extracurriculares, y nuestros resultados siguieron siendo los mismos. También se controló la edad, la nacionalidad, la etnia y el género.



¿Ha encontrado diferencias de género?
Sí, a pesar de que no era el propósito de nuestro análisis. En nuestra muestra, las mujeres casadas obtienen las bonificaciones más bajos y tenían menos probabilidades de recibir múltiples ofertas de trabajo que los hombres casados.

¿Qué pasa con los empleadores? Los has sacado de opinar?
Sí. directores de recursos humanos experimentados dijeron que preferían las personas que tenían una amplia gama de habilidades. Decían cosas como "Alguien que ha logrado una gran cantidad de cosas es mejor que una sola moneda-pony que sólo sigue haciendo lo mismo y no está tomando ventaja de lo que el MBA tiene para ofrecer". Las personas que han demostrado talento a través de diferentes áreas parecen tener una ventaja.

¿Sus hallazgos se aplican al debate sobre el valor de los títulos de artes liberales?
Creo que si. La presión a especializarse temprana ha aumentado realmente. Tengo gemelos de ocho años de edad, y tan pronto como se mostró una aptitud para el deporte, he oído que tenían que dedicar cuatro días a la semana para béisbol, unirse a un equipo de viaje, y así sucesivamente. Son ocho! Sin embargo, la exposición a muchas cosas tiene un valor real. A nivel de pregrado y en otros programas profesionales, diversas habilidades son probablemente mejor que un enfoque especializado.

¿Dónde más podría aplicarse esto?
Algunas investigaciones se encontró que los jugadores de baloncesto que se especializaron en shooting de tres puntos hechas con menos dinero y tenían menos atractivo para los fans de jugadores que podrían hacer otras cosas bien, también. Ahora, la persona que desee en su equipo no puede ser alguien que puede jugar todas las posiciones, pero solo sea alguien que tiene habilidades reorganizarse. Lo puedo usar en una variedad de estrategias y situaciones. Este jugador es mucho más difícil de encontrar que alguien que hace lo mismo una y otra vez.

¿Algunos tipos de trabajadores deben beneficiarse de la especialización?
Hay muchas áreas en las que es obviamente ventajoso. Si usted necesita la cirugía para una condición que amenaza la vida, te gustaría un especialista que lo ha hecho cientos de veces. Si tuviera que sustituir el cableado en su casa, que te gustaría un electricista, no un personal de mantenimiento. Cuando eres bueno en algo, se tiende a seguir mejorando en él. Pero en escuelas de negocios, el cambio a la especialización no es tan beneficioso.

¿Cuáles son otras ventajas de la generalización?
Hay algo de la literatura sobre este tema, y ​​lo hemos oído de manera informal: Los líderes tienden a ser generalistas. Pueden cambiar curso y gestionar múltiples áreas. Son más flexibles.

¿Debería encontrar maneras de mostrar mi jefe que soy un generalista?
No está claro que hay una penalización por la especialización, una vez que estás dentro de una organización. Incluso dentro de las empresas de consultoría, que son generalistas en la naturaleza, hay una necesidad de especializarse en, por ejemplo, la atención de la salud. Será interesante ver cómo funciona este sistema dentro de las empresas. Mi predicción es que los generalistas seguir haciendo mejor, porque son más inusuales, tienen diversas habilidades, son de reutilización, y tienen más probabilidades de ser explotado como líderes.
Soy una candidata a graduarse en MBA y en parte de acuerdo con lo que usted ha mencionado en el artículo. Me di cuenta de que toda la premisa se basa en la investigación llevada a cabo en el sector bancario de inversión, pero esta tendencia es igualmente visible en los otros sectores? Me he dado cuenta de una tendencia similar en la industria de la tecnología donde la gente de diversos orígenes se da más preferencia a los veteranos de la industria, pero me gustaría que atribuir a una necesidad perceptible de la diversidad en la industria en lugar de valorar generalistas más de especialistas.

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