Le futur cabinet d’avocats ne reposera pas sur des logiciels. Il sera construit sur les compétences.

La plupart des propriétaires de cupboards d’avocats sont sur le level de commettre la même erreur avec l’IA qu’avec les logiciels de gestion de cupboard : ils achèteront l’outil et ignoreront le travail qui lui donne un sens.

Le logiciel n’est pas le problème. Le problème est qu’un outil sans connaissances institutionnelles sous-jacentes produit un résultat générique. Il ne sait pas remark vous pensez, remark vous communiquez ou ce qui fait que votre consumer travaille comme le vôtre. Cela produit simplement ce qu’un généraliste compétent produirait, puis un membre de votre équipe passe une heure à faire en sorte que cela vous ressemble.

Cette heure est l’écart. Et au cours des trois à cinq prochaines années, cet écart déterminera quelles entreprises utiliseront l’IA à leur avantage.

Je m’appelle Stephanie Everett, fondatrice de Lawyerist Lab et traductrice d’outils d’IA pour les cupboards d’avocats. Je pense que le futur cupboard d’avocats ne sera pas défini par les outils d’IA qu’il autorise. Il sera défini par les compétences qu’il développe.

Ce que signifie une « compétence » dans un contexte d’IA

Lorsque la plupart des propriétaires d’entreprises entendent le mot « compétence », ils pensent aux compétences. Qui dans l’équipe est un chercheur chevronné. Qui gère bien une déposition. Qui peut expliquer un règlement complexe à un consumer effrayé en trente secondes ?

C’est un sort de compétence. Mais dans le contexte de l’IA, « compétence » signifie quelque selected de plus spécifique et de plus puissant.

Une compétence, telle que je l’utilise ici, est un élément structuré et reproductible de l’intelligence de votre entreprise. Il s’agit de l’ensemble d’directions, de contexte et de connaissances qui enseignent à un modèle d’IA remark fonctionner selon le mode de fonctionnement de votre entreprise. Il reflète votre façon de penser, votre façon de communiquer, ce que vous avez appris et ce qui fait que votre travail vous appartient.

Pensez à ce qui distingue votre entreprise. C’est peut-être la façon dont vous encadrez le risque pour les entreprises clientes afin qu’elles puissent réellement prendre une décision. C’est peut-être le cadre d’admission que vous avez affiné au cours de quinze années de pratique du droit de la famille. Ce sont peut-être les lettres en langage easy que vous envoyez à des shoppers qui n’ont jamais engagé d’avocat auparavant. Ce sont peut-être les questions que vous posez lors de la première réunion que personne d’autre ne pense à poser.

C’est ta sauce spéciale. Et à l’heure actuelle, l’essentiel se trouve dans votre tête, dans les habitudes de votre personnel, et après quinze ans de façon de procéder ici, cela n’est écrit nulle half.

L’IA générique ne sait rien de tout cela. Il produira une sortie générique. Sortie générique compétente, rapide et oubliable.

Une compétence change cela. Une compétence enseigne à l’IA ce que votre entreprise sait et remark elle fonctionne, de sorte que le résultat qu’elle produit vous ressemble réellement, reflète vos normes et sert vos shoppers de la même manière que vous avez passé des années à apprendre à les servir.

Trois signes que votre entreprise utilise des logiciels sans compétences

Signe 1 : vos sorties IA nécessitent des modifications lourdes à chaque fois

Si vous utilisez des outils d’IA et que votre équipe passe plus de temps à modifier le résultat qu’il n’en a enregistré dans le brouillon preliminary, le problème ne vient pas de vos invitations.

Le problème est que l’IA n’a aucune idée de qui vous êtes. Il ne connaît pas votre domaine de pratique. Il ne sait pas remark vous parlez aux shoppers. Il ne sait pas ce qui vous intéresse ou ce que vous considérez comme non négociable dans une première ébauche. Il s’agit de produire ce qu’un généraliste modérément compétent produirait, et vous essayez de transformer cela en quelque selected qui ressemble réellement à votre travail.

Ce temps de montage coûte de l’argent réel. Un membre du personnel qui passe quatre-vingt-dix minutes par jour à réparer des résultats d’IA qui auraient dû être corrects du premier coup dépense entre 25 000 et 40 000 {dollars} par an en heures de travail, selon son tarif. En trois ans, vous avez passé plus de temps à réparer l’IA que vous n’en auriez dépensé à construire quelque selected qui fonctionnait.

Ce n’est pas un problème logiciel. C’est un manque de compétences.

Signe 2 : Chaque membre de l’équipe utilise l’IA différemment

Demandez à cinq personnes de votre entreprise remark elles utilisent l’IA. Si vous obtenez cinq réponses différentes, vous avez déjà un problème de cohérence en mouvement.

À l’heure actuelle, dans la plupart des entreprises, l’adoption de l’IA se fait de manière autonome. Chacun le découvre par lui-même, développe ses propres habitudes et produit sa propre model de l’œuvre. Certaines de ces habitudes sont excellentes. Certains sont risqués. La plupart vous sont invisibles.

Les entreprises qui évoluent bien ne laissent pas tout le monde réinventer la roue. Ils construisent une infrastructure partagée : des systèmes partagés, des normes partagées, des compétences partagées. C’est ainsi que vous obtenez une expérience consumer cohérente au sein d’une équipe en pleine croissance. C’est ainsi que vous formez une nouvelle recrue en quelques semaines au lieu de plusieurs mois. C’est ainsi que vous cesserez d’être la personne irremplaçable dans la pièce.

L’IA sans compétences partagées aggrave ce problème, au lieu de l’améliorer. Cela amplifie les variations individuelles au lieu de standardiser la qualité.

Signe 3 : Votre IA ne ressemble pas à votre entreprise

Lisez les cinq dernières choses que votre équipe a produites avec l’aide de l’IA. Maintenant, lisez quelque selected de votre entreprise dont vous êtes réellement fier, quelque selected qui reflète vos meilleures idées et votre voix la plus claire.

Si ces deux éléments ne semblent pas provenir du même endroit, votre IA n’a aucun contexte quant à l’identité de votre entreprise.

Les entrées génériques produisent des sorties génériques. Ce n’est pas un échec de la technologie. C’est un échec du cadre. L’IA est aussi bonne que ce avec quoi elle a été conçue.

Une entreprise qui a acquis de réelles compétences donne à l’IA tout ce dont elle a besoin : une experience dans le domaine de pratique, des normes de communication, des priorités centrées sur le consumer, des connaissances institutionnelles et la manière particulière dont cette entreprise aborde les questions difficiles. La manufacturing qu’elle produira sera différente de celle de toute autre entreprise. Cette différence constitue votre avantage concurrentiel.

Trois façons de commencer à développer des compétences en IA dans votre entreprise

Il existe toute une gamme d’choices ici, et le bon level de départ dépend de l’endroit où se trouve votre entreprise, de la capacité dont vous disposez et du sérieux avec lequel vous considérez cela comme un investissement stratégique.

Possibility 1 : commencez par votre propre pratique d’incitation (faible coût, friction élevée)

Si votre entreprise begin tout juste à utiliser sérieusement l’IA, vous pouvez commencer à développer des compétences informelles en documentant ce qui fonctionne. Chaque fois qu’un membre de votre équipe produit un résultat d’IA dont il est fier, capturez l’invite et le contexte qui l’ont rendu efficace. Créez un file partagé. Faites circuler des exemples. Créez un doc courant du contexte et des directions qui produisent un travail de qualité pour votre entreprise.

C’est gratuit et accessible. Cela nécessite également une self-discipline soutenue, s’effondre lorsque la personne qui l’a construit half et ne produit pas le sort de compétences structurées et réutilisables qu’exige une mise en œuvre sérieuse de l’IA.

Idéal pour : les très petites entreprises, les premiers utilisateurs qui souhaitent expérimenter avant d’investir.

Ce que ça coûte : Surtout du temps. En réalité, deux à quatre heures par semaine pour quelqu’un ayant la capacité et la self-discipline nécessaires pour les maintenir.

Possibility 2 : Travailler avec un stratège en IA pour développer correctement les compétences (la bonne infrastructure pour la plupart des entreprises)

C’est là que débarquent les entreprises qui souhaitent sérieusement adopter l’IA. Plutôt que de bricoler des pratiques informelles, vous travaillez avec quelqu’un qui possède à la fois le contexte du secteur juridique et l’experience en matière de mise en œuvre de l’IA pour vous aider à concevoir une véritable compétence.

C’est ce que fait le bundle de mise en œuvre AI Necessities chez Lawyerist. Nous travaillons avec vous pour identifier le cas d’utilisation spécifique dans lequel l’IA peut faire la plus grande différence dans votre entreprise, capturer les connaissances et les normes qui définissent le fonctionnement de votre entreprise dans ce domaine et développer une compétence structurée que vous pouvez réellement mettre en œuvre.

Le résultat est quelque selected que votre équipe peut utiliser de manière cohérente, qui intègre de nouvelles personnes et qui produit un résultat qui reflète réellement les normes de qualité de votre entreprise. Pas une bibliothèque d’invite. Un véritable morceau d’infrastructure institutionnelle.

Cela est essential automotive les connaissances requises pour acquérir une bonne compétence ne sont pas seulement strategies. C’est stratégique. Quelqu’un doit vous aider à réfléchir à ce que votre entreprise sait réellement, à ce qui rend votre travail distinctif et à la manière de coder cela de manière à ce que l’IA puisse l’utiliser. C’est le travail. Les outils d’IA ne sont que le assist.

Idéal pour : les entreprises qui ont dépassé le stade de l’expérimentation et sont prêtes à mettre en œuvre l’IA en tant que système d’exploitation et non en tant que fonctionnalité.

Investissement : le prix des forfaits varie. Réservez un appel stratégique en IA pour discuter des besoins de votre entreprise et obtenir une recommandation spécifique :

https://assets.affinityconsulting.com/conferences/stephanie-everett/lawyerist-ai-strategy-session

Possibility 3 : créer un rôle d’IA interne ou embaucher pour celui-ci (investissement plus élevé, idéal pour les entreprises plus grandes ou à croissance plus rapide)

Certaines entreprises sont suffisamment grandes ou évoluent suffisamment rapidement pour avoir besoin d’une personne dédiée à ce travail en interne. Cela signifie soit identifier un membre actuel de l’équipe pour diriger la stratégie d’IA et le développement des compétences, soit embaucher pour cela.

Si vous optez pour cette voie, soyez clair sur ce pour quoi vous embauchez réellement. Vous n’avez pas besoin de quelqu’un qui est passionné par l’IA. Vous avez besoin de quelqu’un qui comprend profondément votre domaine de pratique, qui peut réfléchir systématiquement au fonctionnement de votre entreprise et qui possède la self-discipline nécessaire pour construire et entretenir l’infrastructure au fil du temps. L’enthousiasme pour l’IA est un enjeu de desk. Ce qui compte, c’est l’experience de fond.

Idéal pour : les entreprises comptant cinq employés ou plus à temps plein, les entreprises en croissance rapide ou les entreprises dans lesquelles la mise en œuvre de l’IA est véritablement centrale pour le positionnement concurrentiel de l’entreprise.

Investissement : Necessary. Un rôle interne dédié ou une décision d’embauche.

Remark évaluer votre approche actuelle

Avant d’investir davantage dans les outils d’IA, il convient de se poser quelques questions :

Drapeaux verts (signes que votre infrastructure d’IA fonctionne) :

Les résultats de l’IA nécessitent une édition légère, pas une reconstruction. Votre équipe utilise l’IA de manière à peu près cohérente, même sans qu’on le lui dise. Les nouvelles recrues peuvent se familiariser avec vos outils d’IA au cours de leur première semaine. Les résultats de l’IA produisent des sons qui ressemblent à ceux de votre entreprise, et non à ceux d’une fabrique de paperwork juridiques génériques. Vous pouvez expliquer, dans un langage easy, le contexte de votre IA sur le fonctionnement de votre entreprise.

Drapeaux rouges (signes que vous possédez un logiciel sans compétences) :

L’IA « fait gagner du temps », mais personne ne peut quantifier dans quelle mesure Différents membres de l’équipe produisent des qualités de sortie très différentes avec les mêmes outils. Votre travail assisté par l’IA donne régulièrement l’impression qu’il aurait pu provenir de n’importe quelle entreprise. Vous ajoutez des outils d’IA plus rapidement que vous ne voyez les retours de ceux que vous possédez. Personne dans votre équipe ne s’est approprié la façon dont l’IA est utilisée.

Questions à poser avant d’ajouter un autre outil d’IA :

Avant d’acquérir une licence pour quelque selected de nouveau, demandez-vous : Avons-nous un cas d’utilisation clair pour cela ? Avons-nous le contexte interne pour que cela fonctionne ? Qui dans notre équipe est responsable de la mise en œuvre ? Et surtout : qu’est-ce qui rend l’approche de notre entreprise en matière de travail distinctive, et remark l’IA le saura-t-elle ?

Si vous ne pouvez pas répondre à ces questions, l’outil ne vous aidera pas. Cela ajoutera simplement un autre abonnement à la pile.

Prêt à déterminer quelles compétences votre entreprise devrait développer en premier ? Réservez un appel de stratégie IA avec notre équipe. Nous examinerons le fonctionnement de votre entreprise, identifierons où se trouve l’opportunité à plus forte valeur ajoutée et vous donnerons une recommandation spécifique sur ce qu’il faut construire et remark commencer. Pas de pression, pas de pitch. Juste une picture claire de ce qui est réellement attainable.

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Les entreprises qui considéreront 2026 comme l’année où les choses ont changé ne seront pas celles qui disposaient du plus grand nombre d’outils d’IA. Ce seront eux qui auront le sens le plus clair de ce qu’ils savaient et qui auront construit des systèmes qui feront fonctionner ces connaissances.