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Como posicionar a revisão assistida por tecnologia (TAR) junto aos órgãos reguladores do governo em questões antitruste

  • eDiscovery and Investigations
  • 4 Minutos

Os órgãos reguladores dos EUA e do exterior reconheceram rapidamente o valor dos fluxos de trabalho de revisão assistida por tecnologia (TAR) como ferramentas importantes que podem evitar o despejo maciço de dados e permitir que eles concentrem suas análises em dados críticos e relevantes. Um aspecto significativo de nossa experiência na produção de dados para órgãos governamentais foi desenvolvido em questões antitruste relacionadas a fusões e aquisições. Quando o governo emite uma solicitação de informações adicionais (chamada nos EUA de Segunda Solicitação), as partes têm um prazo limitado para coletar, processar, analisar/revisar e produzir um conjunto potencialmente grande de dados, coletados de um número cada vez maior de fontes. Nessas circunstâncias, seria um desafio (se não impossível) chegar a um ponto de conformidade substancial sem o uso de ferramentas que possam identificar de forma rápida e defensável os dados potencialmente responsivos. Embora alguns advogados ainda possam preferir o uso de termos de pesquisa para identificar conteúdo responsivo, a tendência clara para atender às segundas solicitações nos EUA é implantar um fluxo de trabalho TAR.

A Divisão Antitruste do Departamento de Justiça (DOJ) exige que o advogado forneça informações no início do projeto sobre se a parte pretende utilizar a TAR como parte do processo de análise. O advogado deve fornecer informações como:

  1. a identidade do provedor de eDiscovery
  2.  uma descrição do processo de TAR (incluindo o software de TAR implantado)
  3. os advogados que estarão treinando o algoritmo
  4. métricas direcionadas para recuperação e margem de erro, e
  5. o tipo de dados que será executado pelo mecanismo TAR e a identificação dos dados que não serão incluídos no processo TAR.

Dada a necessidade de avaliar rapidamente o conteúdo responsivo e de analisá-lo/revisá-lo com rapidez, os protocolos Standard Active Learning (TAR 1.0) se tornaram a norma aceita. Depois que o DOJ assina o Protocolo TAR, ele normalmente espera receber e analisar vários conjuntos de amostras aleatórias de documentos que estão abaixo da pontuação de corte do TAR para validar os resultados do processo TAR. Um benefício significativo da abordagem do DOJ é que as partes têm um entendimento claro, antes de começar, sobre os detalhes do processo TAR e como os resultados serão avaliados. Historicamente, a Federal Trade Commission (“FTC”) não tem exigido o mesmo nível de negociação e análise antecipada da metodologia/processo TAR proposto por uma parte. No entanto, em uma recente publicação no blog, a FTC indicou que está adotando uma abordagem mais alinhada com o DOJ e começou a solicitar um Protocolo TAR no início da questão. Making the Second Request Process Both More Streamlined and More Rigorous During this Unprecedented Merger Wave, https://www.ftc.gov/news-events/blogs/competition-matters/2021/09/making-second-request-process-both-more-streamlined?utm_source=govdelivery(28 de setembro de 2021).

Embora essas abordagens não sejam necessariamente indicativas de como outros órgãos reguladores governamentais responderão ao uso da TAR ao receber dados e o que eles exigirão, há certos pontos gerais a serem considerados ao produzir para um órgão regulador ou legislativo do governo:

  • Embora essas abordagens não sejam necessariamente indicativas de como outros órgãos reguladores governamentais responderão ao uso da TAR ao receber dados e o que eles exigirão, há certos pontos gerais a serem considerados ao produzir para um órgão regulador ou legislativo do governo:
    • Por exemplo, se um órgão proibir qualquer “rebaixamento” de documentos de responsivos para não responsivos após a conclusão do processo da TAR e a identificação de um conjunto potencialmente responsivo, a melhor abordagem pode ser apenas revisar os documentos sinalizados como potencialmente privilegiados e aqueles que não foram executados pelo mecanismo da TAR.
    • Esse fluxo de trabalho também se tornou comum para as Segundas Solicitações dos EUA. Nesse caso, para entender melhor o que há nos dados produzidos, a parte respondente pode realizar a análise do conjunto de dados a ser produzido (após a conclusão do processo TAR 1.0) usando um fluxo de trabalho de Aprendizagem Ativa Contínua (TAR 2.0).
  • Determine se o órgão que está solicitando a produção de dados tem requisitos para o uso da TAR. Mesmo que não seja especificamente exigido ou definido em um documento de política, é sempre melhor participar dessas discussões com o advogado do governo designado para o seu caso no início do processo, para que ele tenha uma compreensão clara de como você deseja proceder. Se a equipe jurídica não estiver totalmente familiarizada com os detalhes e as nuances do uso da TAR para produções para o governo, ela deve se sentir à vontade para incluir o provedor de eDiscovery terceirizado nessas chamadas ou, no mínimo, pedir que ele forneça orientação ao advogado com antecedência.
  • A equipe jurídica deve trabalhar em conjunto com o provedor de eDiscovery para supervisionar o processo de TAR. Os resultados do uso da TAR são sempre aprimorados quando há uma relação de trabalho próxima entre o advogado e o provedor de descoberta eletrônica.
  • Não se esqueça de seguir todos os requisitos de relatório que a agência possa exigir.

Esta postagem do blog é um trecho do capítulo intitulado “Outsourced Document Review: Data Intelligence, Technologist Lawyers, Advocacy Support”, de Edward Burke e Allison Dunham, que aparece no tratado da Thomson Reuters eDiscovery for Corporate Counsel (2022). Reproduzido com permissão, © 2022, Thomson Reuters. Brett Beeman também contribuiu para este blog. 

Um link para o livro aparece abaixo:

https://store.legal.thomsonreuters.com/law-products/Treatises/eDiscovery-for-Corporate-Counsel-2022-ed/p/106770308
 

O conteúdo deste artigo é destinado apenas a fornecer informações gerais e não a oferecer aconselhamento ou opiniões jurídicas.

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