Поделиться

ИИ в Legal Operations уже решает задачи, на которые у юристов раньше уходили дни и недели. Одни команды строят дашборды по судебным спорам за несколько часов, другие запускают агентов для работы с десятками тысяч дел, проверки рекламных материалов и обработки таблиц на сотни тысяч строк. Вместе с коллегами из инхауса юрист практики LegalTech и автоматизации процессов BGP Litigation Никита Соколов разбирает, как ИИ уже работает в Legal Operations и какие задачи юристы реально передают технологиям.

Когда мы говорим об ИИ для юристов, разговор почти всегда сворачивает в одну и ту же колею: анализ договоров, подготовка заключений, прогнозирование исхода судов. Это вполне логично, ведь такие задачи ближе всего к классической юридической экспертизе и интуитивно отзываются на стандартные запросы юристов. Но за кадром остается целый пласт работы, который определяет, насколько эффективно юридическая функция существует как часть бизнеса, — Legal Operations.

Парадокс в том, что именно операционный слой выступает одной из самых эффективных сфер для ИИ. Юридическая экспертиза требует от модели того, что дается ей труднее всего: безошибочности, точности, понимания сложных категорий. Операционные же задачи — это в основном работа с массивами информации, где обработка вручную занимает огромное количество времени. Здесь ИИ прекрасно справляется с ролью аналитика, ассистента и администратора, которых обычно юрфункции хронически не хватает. В своей практике мы видим это ежедневно: от года к году запрос на автоматизацию юридических процессов растет достаточно быстро.

Что такое Legal Operations

Legal Operations — это метод управления юридической функцией как бизнес-подразделением: процессы, бюджеты, данные, технологии, люди. Обычно в функцию Legal Ops входят двенадцать классических направлений:

• Business Intelligence — управление данными и аналитика;

• Financial Management — управление финансами и бюджетом юрфункции;

• Firms & Vendor Management — управление внешними консультантами и закупками;

• Information Governance — управление информацией и данными;

• Knowledge Management — управление знаниями;

• Organization, Optimization & Health — управление командой и ее «здоровьем»;

• Practice Operations — операционная поддержка юридических задач;

• Project Management — управление проектами, проектный подход к задачам;

• Service Delivery Models — моделирование предоставления услуг функции;

• Strategic Planning — стратегическое планирование;

• Technology — управление технологическим стеком юрфункции;

• Training & Development — обучение и развитие персонала.

В какой-то степени этот список можно использовать как чек-лист для проверки зрелости юрфункции. Если посмотреть на реальные примеры российских инхаус-команд, окажется, что ИИ уже используется во многих из этих направлений — от бизнес-аналитики и управления знаниями до внутренних технологических разработок.

Аналитика, знания и обучение: ИИ как операционный мультипликатор

Первый и самый зрелый сценарий — превращение разрозненных данных юрфункции в управленческую аналитику. Это территория Business Intelligence, и здесь ИИ снимает классическую боль инхауса: аналитика нужна, а выделенной штатной единицы под нее нет.

Никита Кобылкин

Главный правовой эксперт нефтяной компании

На мой взгляд, использование ИИ в Legal Ops пока значительно менее распространено, чем в «классической» юридической экспертизе — анализе договоров, подготовке меморандумов или оценке судебных перспектив. При этом уже сейчас есть сценарии, которые значительно упрощают операционное управление юридической функцией.

Один из наиболее действительно зрелых и рабочих кейсов — применение ИИ для быстрого анализа и визуализации больших массивов статистической информации. Например, можно выгрузить из Casebook все судебные дела группы компаний за несколько лет и с помощью ИИ-инструментов построить интерактивный дашборд: динамика споров по категориям, контрагентам, инстанциям, суммам требований. То, что раньше занимало несколько дней ручной работы в Excel, теперь реализуется за несколько часов и дает реальную картину для принятия управленческих решений. Это особенно полезно в условиях «сжатости» бюджетов и невозможности закрыть функцию продвинутой аналитики штатной рабочей единицей.

Также ИИ заметно упрощает процесс обучения как внутри юридической команды, так и для бизнес-подразделений. Генерация обучающих материалов, адаптация юридических инструкций под понятный «неюридический» язык, интерактивные FAQ по типовым вопросам — все это позволяет существенно снизить административно-техническую нагрузку на команду.