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Sin e-mails, ¿Cómo lo hacían?

¿Cuántos de ustedes son lo suficientemente mayores para recordar cuando el correo interno dentro de una oficina se enviaba a través de sobres marrones? Hace 15 años estos sobres eran elementos básicos para la comunicación empresarial, sin embargo, hoy en día son «reliquia histórica», lo cual, significa lo mucho que ha cambiado la forma de hacer negocios en la última década. Antiguamente para poder investigar si una persona había cometido algún tipo de acción fraudulenta, había que revisar su correspondencia, sacar copias a los documentos y, con mucha paciencia, leer cada uno de ellos  hasta determinar si había algún tipo de elemento que pudiese ser considerado como evidencia.

Sin embargo, con la llegada de los correos electrónicos en la década de los 90, las empresas necesitaron una forma de investigar diferente, por lo que surgió una nueva línea de negocio, el eDiscovery.  Este cambio no fue sencillo, en sus inicios las investigaciones de eDiscovery eran largas, tediosas y requerían de mucho tiempo. Con el paso de los años, los software diseñados para eDiscovery han ido mejorando, convirtiéndose en herramientas sencillas y capaces, entre otras cosas, de reconstruir cadenas de conversaciones de correo electrónico.

Estas nuevas funciones, permitieron a los investigadores leer conversaciones de correo electrónico de forma fluida y en tiempo real. Esto hizo que se redujera notablemente el número de documentos duplicados que debían ser revisados, pero lo más importante fue que se podía revisar el correo electrónico como una conversación continua, de modo que se podía leer tal y como había se producido, sin duda alguna, un gran paso para disminuir el tiempo necesario para profundizar en cada una de las investigaciones.

Como usuarios de las tecnologías disponibles hoy en día, sabemos que las personas utilizan para comunicarse cualquier recurso disponible o que sea adecuado en ese momento, es por ello, que podemos encontrar conversaciones que empiezan con un breve intercambio de tweets, que continúan con intercambios de correo electrónicos, que posteriormente siguen con intercambios de mensajes instantáneos y finalmente vuelta al correo electrónico. Somos conscientes de que esta nueva forma de comunicarse puede durar días o semanas e incluso pueden intervenir múltiples personas y diferentes temas.

Es fácil comprender que las nuevas vías de comunicación e interacción entre personas generan problemas para las investigaciones de eDiscovery. Aunque actualmente la mayoría de los software de eDiscovery, pueden procesar los medios de comunicación sociales como la mensajería instantánea, los mensajes de texto o el intercambio de correo de electrónico, cada uno de ellos es mostrado como conversaciones individuales, es el investigador quien debe profundizar en cada uno de estos cuadros para no perder el contexto y la relación que guardan entre sí determinados mensajes y correos electrónicos.

Hoy en día las personas utilizan diferentes medios para comunicarse entre sí. Foto: geralt
Hoy en día las personas utilizan diferentes medios para comunicarse entre sí. Foto: geralt

La solución para este problema pasa por la necesidad de tener un software de eDiscovery que sea capaz de reconstruir las conversaciones de las diferentes fuentes en una sola línea de tiempo, basándose en metadatos como la fecha de inicio de la conversación, fecha de acceso, fecha de creación o fecha de modificación. Esta representación gráfica permite al investigador poder revisar toda la conversación independientemente de la fuente de origen del contenido.

En ese sentido, Nuix reconoce lo importante que es dar a los investigadores la facilidad de identificar y reconocer la información relevante para la investigación. Utilizando la función de visualización de línea de tiempo de Nuix eDiscovery Workstation o Nuix Web Review, los investigadores pueden revisar toda una conversación, incluso si los datos se obtuvieron de un dispositivo móvil o de un ordenador, ahorrando mucho tiempo a los revisores y permitiéndoles tomar decisiones basadas en todos los datos dentro del contexto adecuado.

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