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Come gli studi legali e i team legali utilizzano oggi l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico
Sebbene molti esperti di tecnologia immaginino un mondo in cui l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (ML) si occupino della maggior parte del lavoro al posto nostro, non siamo ancora arrivati al punto in cui possiamo stare seduti su una spiaggia mentre un software gestisce la nostra attività. Tuttavia, l’IA e l’apprendimento automatico si stanno evolvendo rapidamente, potenziando il contributo umano. Gli studi legali, i team legali aziendali e il settore pubblico stanno constatando come l’IA e l’apprendimento automatico consentano al proprio personale di concentrarsi su attività di maggior valore, tra cui la consulenza ai clienti e la risoluzione di complesse sfide aziendali.
Come osserva Mike Haven, responsabile delle operazioni legali presso Intel e presidente del CLOC:
“Il mercato ha trovato un modo per migliorare l’efficienza in questi contesti grazie a soluzioni di automazione che consentono agli utenti di collegare i vari elementi e di liberare i professionisti del settore legale da attività noiose, manuali e di routine, che possono essere svolte in modo più rapido ed efficace da una macchina. … Inoltre, i processi ottimizzati possono essere misurati — ad esempio in termini di tempo di ciclo, tempo impiegato dalle risorse e costi — e confrontati con i processi manuali del passato per dimostrare notevoli miglioramenti in termini di efficienza e risparmi.”
L'intelligenza artificiale viene ora utilizzata per individuare documenti riservati all'interno di enormi volumi di documenti e per fornire analisi utili a definire le strategie processuali. Le organizzazioni stanno inoltre implementando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per automatizzare e accelerare i flussi di lavoro che sono alla base dei loro processi aziendali: gestione dei progetti, comunicazione, gestione delle conoscenze e collaborazione.
Perché i direttori generali, i team IT e i reparti legali dovrebbero prendere in considerazione l’IA e l’apprendimento automatico
Sebbene ci siano voluti diversi anni perché l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico raggiungessero la maturità, questa tecnologia è ormai sulla buona strada per affermarsi come elemento fondamentale dell’analisi predittiva e dell’automazione dei processi.
Thompson Reuters formula questa audace previsione: “Nei prossimi anni ci troveremo alle soglie di una rivoluzione nella pratica legale guidata dall’adozione dell’intelligenza artificiale — in particolare da parte degli avvocati interni alle aziende. Proprio come l’e-mail ha cambiato il modo in cui conduciamo gli affari ogni giorno, l’IA diventerà onnipresente — un assistente indispensabile praticamente per ogni avvocato. Coloro che non adotteranno e non accoglieranno il cambiamento rimarranno indietro. Chi invece lo farà si ritroverà, in definitiva, libero di dedicarsi alle due cose per cui sembra sempre esserci troppo poco tempo: pensare e fornire consulenza».
4 casi d'uso legali dell'IA e dell'apprendimento automatico già in atto oggi
Non c’è bisogno di aspettare la rivoluzione dell’IA e del ML descritta da Thomson Reuters. Vediamo quattro modi efficaci in cui gli studi legali, i team legali interni e il settore pubblico stanno già utilizzando l’IA e il ML oggi.
Revisione e gestione dei contratti: ogni team legale dedica molto tempo alla revisione dei contratti per individuare i rischi, identificare le clausole che richiedono una riformulazione per eliminare tali rischi e determinare quali condizioni potrebbero essere negoziate per ottenere risultati più favorevoli. L’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (ML) possono occuparsi di gran parte dell’analisi, segnalando i punti critici su cui i team devono concentrarsi.
Ricerca giuridica: la ricerca giuridica richiede l’esame di un numero enorme di documenti. L’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (ML) possono automatizzare il processo di revisione, utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale per identificare quali informazioni siano rilevanti per un caso. L’IA e l’ML possono quindi cercare ulteriori documenti che presentino caratteristiche simili e che abbiano un’elevata probabilità di essere anch’essi rilevanti, inviando tali documenti ai membri del team per la loro analisi.
Due diligence: il processo di due diligence richiede molto tempo se condotto manualmente e rappresenta un caso d’uso ideale per l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (ML). Questa tecnologia è in grado di individuare una vasta gamma di informazioni su potenziali fornitori, partner o altre parti. L’IA e l’apprendimento automatico possono inoltre analizzare i dati relativi a decisioni passate con esiti positivi o negativi e identificare quali fattori potrebbero influire in un senso o nell’altro.
Previsione degli esiti giudiziari: una delle applicazioni più interessanti dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico è l’analisi predittiva. L’analisi predittiva può essere utilizzata per valutare gli esiti di procedimenti giudiziari passati e formulare previsioni sulla base di tali dati. Può inoltre fornire risposte a domande del tipo “se… allora” per facilitare il processo decisionale.
Prepararsi a un futuro guidato dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico
«L’elemento segreto per il successo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico è che le persone devono intervenire per migliorare i risultati e gli output delle macchine. È proprio qui che la promozione dell’istruzione STEM darà i suoi frutti: servono persone brillanti per creare le macchine e per capire come utilizzarle al meglio».
Thom Wisinski, Chief Knowledge Officer presso Haynes and Boone, LLP
Man mano che gli studi legali, gli uffici legali aziendali e il settore pubblico ampliano le proprie infrastrutture tecnologiche, è fondamentale tenere presente il futuro. Idealmente, le organizzazioni dovrebbero passare a soluzioni cloud-native che consentano loro di implementare più facilmente tecnologie basate sui dati. Inoltre, questi team dovrebbero cercare soluzioni software che si integrino facilmente con gli strumenti necessari per implementare e sfruttare i vantaggi in termini di efficienza offerti dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico.
