Med Googles samarbeid med Claude, Microsoft Copilot, Perplexity og ledende juridiske AI-plattformer som Harvey og Legora, gir NetDocuments kundene en åpen og styrt måte å bringe pålitelig juridisk kontekst til AI-verktøyene de velger.

Fremtiden for juridisk AI vil ikke bli definert av én enkelt modell, applikasjon eller leverandør. Bedrifter bygger allerede AI-strategier som omfatter flere verktøy, og de trenger friheten til å velge de opplevelsene som fungerer best for advokatene og virksomheten deres.

Derfor har NetDocuments en åpen, AI-verktøy-agnostisk tilnærming til Model Context Protocol (MCP): en tilnærming som lar kundene våre overføre det styrte juridiske innholdet i NetDocuments til AI-verktøyene de velger.

Denne uken ble Google Gemini Enterprise den nyeste leverandøren av AI i frontlinjen som ble med i NetDocuments MCP-økosystem, sammen med Claude, Microsoft Copilot og Perplexity, i tillegg til juridiske AI-partnere, inkludert Harvey og Legora.

Sammen med partnerne våre gjør vi det enklere for firmaer å bruke AI-verktøyene de velger med den pålitelige juridiske konteksten som allerede finnes i NetDocuments. Og fordi denne konteksten bygges én gang og deles på tvers av hver forbindelse, gjør hvert nytt verktøy og hver nye bruker et firma legger til den samme investeringen verdt mer. 

For IT-sjefen som håndterer leverandørspredning, innovasjonssjefen som bygger en AI-strategi, og den administrerende partneren som ønsker å maksimere avkastningen på AI-investeringer, er muligheten større enn å koble til et annet AI-verktøy. Det handler om å skape et kontekstlag som gjør hvert tilkoblede AI-verktøy mer verdifullt.

Ett styrt kontekstlag, mange AI-opplevelser

Model Context Protocol (MCP) har blitt standardmåten AI-verktøy kobler seg til bedriftssystemer. Men som vi skrev i juni , er MCP standard; det et AI-verktøy mottar gjennom den er ikke det.

De fleste tilkoblinger kan gi en AI tilgang til søkeresultater og dokumenttekst. NetDocuments kan tilby noe rikere: strukturert, saksspesifikk juridisk kontekst som hjelper en AI med å forstå sammenhengene på tvers av arbeidet i stedet for å tvinge den til å rekonstruere disse sammenhengene fra dokumenter hver gang.

Hvert nytt AI-verktøy en organisasjon tar i bruk betyr vanligvis et nytt integrasjonsprosjekt: ny sikkerhetsgjennomgang, ny vurdering av datastyring, ny leverandørkontrakt. Gang det med fem eller seks AI-verktøy, og overhead og risiko blir betydelig. MCP kollapser det til én styrt tilkobling. Nye verktøy kobles til samme kontekstlag uten en ny bygging hver gang.

NetDocuments MCP-funksjoner utgjør allerede en forskjell:

Vi koblet Perplexity til NetDocuments-arkivet vårt via MCP, og overgangen var umiddelbar. Ingen opplasting av dokumenter. Ingen valg av filer. Advokatene våre peker ganske enkelt AI mot en sak, og den fungerer fra alt de allerede har tilgang til. Firmaets samlede historikk for styrte dokumenter er tilgjengelig for ethvert AI-verktøy vi velger, med tillatelser som allerede er på plass. Det endrer fullstendig hvordan vi tenker om juridisk AI.»

Thomas Kline
Direktør for informasjonsteknologi
Stark & ​​Stark, kommentarer

For en dypere titt på hvorfor denne arkitekturforskjellen er viktig, og hva den betyr for styring og nøyaktighet, les vår tidligere analyse.

Hvordan den juridiske kontekstgrafen gjør MCP mer verdifull

Forrige uke publiserte vi Legal Context Engineering Benchmark Report , et nytt rammeverk for å måle hva bedre kontekst er verdt for juridisk AI – ikke bare i svarkvalitet, men også i kostnaden ved å produsere et riktig svar.

Resultatene underbygger argumentene for kontekst. I vår referanseanalyse reduserte den samme frontlinje-AI-modellen, som brukte NetDocuments Legal Context Graph , kostnaden per riktig svar med 48 % , samtidig som nøyaktighetsnivået ble opprettholdt.

Det betyr mye mer enn bare noen enkelt AI-applikasjon.

Legal Context Engineering Benchmark ble utformet rundt et enkelt prinsipp: hold AI-en konstant, endre konteksten og mål hva som skjer.

Enkelt sagt: når AI starter med bedre kontekst, trenger den ikke å jobbe like hardt for å forstå saken. Den kan bruke mindre tid på å søke gjennom dokumenter, sette sammen relasjoner og rekonstruere informasjon firmaet allerede kjenner til.

Den effektiviteten forsterkes. Konteksten bygges én gang, og hvert tilkoblede verktøy trekker på det samme laget – slik at avkastningen vokser med hvert ekstra verktøy, bruker og arbeidsmengde i stedet for å starte på nytt hver gang. Det betyr mer for hvert kvartal, spesielt ettersom både frontmodeller og lovlige AI-applikasjoner beveger seg mot forbruksbasert prising.

For administrerende partnere og firmaledere som evaluerer AI-investeringer, er det den større avkastningshistorien. Verdien av bedre kontekst er ikke begrenset til å gjøre én AI-applikasjon mer effektiv. Det er et fundament som kan forbedre økonomien til AI på tvers av hele firmaets økosystem og gi større avkastning etter hvert som bruken skaleres.

For kunnskapsledere er muligheten like viktig. Institusjonell kunnskap som tradisjonelt har vært spredt på tvers av dokumenter og saker, kan bli nyttig kontekst for AI-verktøyene advokater allerede bruker – uten at advokater må sette sammen og laste opp de riktige filene manuelt hver gang.

AI-modeller og -applikasjoner vil fortsette å endre seg. En bedrifts kontekststrategi bør ikke måtte starte på nytt hver gang de gjør det.

NetDocuments tilbyr et felles lag som er styrt, strukturert, tillatelsesbevisst og designet for å fungere på tvers av AI-verktøyene kundene våre velger.

Det er løftet til MCP med kontekst: åpne valg på AI-siden, pålitelig juridisk kontekst som grunnlaget for den, og større verdi fra hver forbindelse.

For å lære mer om hvordan dette fungerer i praksis, inkludert hvilke verktøy NetDocuments støtter med MCP, klikk her.