Pourquoi l’IA générique crée un travail juridique générique (et ce que font les entreprises intelligentes à la place)

En un éclair, nous semblons être passés de la query « dois-je utiliser l’IA » à « quels outils fonctionnent le mieux ? »

Les outils d’IA générative deviennent rapidement un outil business normal au sein des cupboards d’avocats. D’ici peu, l’utilisation de l’IA ne constituera pas un avantage concurrentiel, pas plus que l’utilisation du courrier électronique ou de Microsoft Phrase ne l’est aujourd’hui.

Il ne suffira pas simplement d’« utiliser l’IA ». La différence résidera dans la manière dont vous utiliserez l’outil. Alerte spoiler : si vous utilisez les outils de la même manière que tout le monde, les résultats seront assez évidents.

Je m’appelle Stephanie Everett, fondatrice de Lawyerist Lab et stratège commerciale d’un cupboard d’avocats. Je travaille avec des cupboards d’avocats pour tirer parti de l’IA afin de créer des cupboards d’avocats compétitifs. Je pense que les entreprises qui créent de la valeur sturdy ne seront pas celles qui utilisent simplement l’IA. Ce seront les entreprises qui trouveront remark faire en sorte que l’IA reflète leur experience, leur jugement et leur manière distinctive de résoudre les problèmes.

Le programme de marchandisation dont personne ne parle

Imaginez vingt avocats spécialisés en droit du travail, utilisant tous le même outil d’IA, tapant une model de la même invite : « Écrivez un article de weblog sur le harcèlement au travail ».

Chacun d’eux obtient quelque selected d’utilisable. Les résultats varieront légèrement dans la formulation, peut-être dans la construction. Mais ils aborderont en grande partie les mêmes ideas, citeront les mêmes problèmes et parviendront aux mêmes conclusions.

Ce n’est pas un défaut de l’outil. C’est l’outil qui fonctionne exactement comme prévu.

L’IA générative s’appuie sur un pool partagé d’informations accessibles au public. Lorsque les entrées sont génériques, les sorties le seront aussi. Le résultat est un contenu qui semble professionnel mais pas très distinctif.

À mesure que l’IA fait partie de la pile technologique normal d’un cupboard d’avocats, cette réalité compte davantage, pas moins. À mesure que l’IA rend l’data plus disponible, les purchasers cessent de payer pour l’obtenir. Au lieu de cela, l’interprétation de la valeur. Ils paient pour le jugement. Ils paient pour le kind de reconnaissance de formes qui ne vient qu’en effectuant ce travail pendant des années dans un contexte spécifique avec des purchasers spécifiques.

Ce n’est pas nouveau. Tout avocat sait qu’avoir un abonnement à Westlaw ne garantit pas le succès. Ce qui différenciait les avocats forts des avocats moyens n’était pas ce qu’ils pouvaient rechercher. C’est ce qu’ils en ont fait.

L’IA crée la même situation. Et la plupart des entreprises n’ont pas encore rattrapé leur retard.

L’IA ne crée pas d’experience. Cela le révèle.

L’une des idées fausses les plus répandues à propos de l’IA est qu’elle remplace d’une manière ou d’une autre l’experience d’un avocat. Ce n’est pas le cas.

En fait, l’IA a le pouvoir de révéler l’absence d’experience.

Pensez à ce qui se passe lorsque vous confiez une mission imprecise à un associé junior. L’associé peut travailler dur et produire quelque selected de compétent, mais le résultat sera générique s’il ne dispose pas du bon contexte. Ils n’ont pas passé des années à apprendre remark pensent les purchasers, où se cachent les risques ou quelles nuances sont les plus importantes dans une state of affairs particulière.

Imaginez maintenant donner à ce même associé l’accès à votre expérience. Vous partagez des exemples de votre meilleur travail. Vous expliquez les priorités du consumer. Vous signalez des erreurs courantes. Vous les guidez tout au lengthy de votre processus de raisonnement et de prise de décision.

La qualité du travail s’améliore considérablement.

L’IA fonctionne de la même manière. Lorsque les avocats se plaignent du fait que les résultats de l’IA semblent génériques, ils décrivent souvent la qualité des directions et du contexte qu’ils ont fournis. Les intrants génériques ont tendance à produire des extrants génériques. Un contexte riche produit des résultats plus précieux.

Les entreprises qui constatent des retours impressionnants grâce à l’IA s’appuient rarement sur des invitations ponctuelles. Au lieu de cela, ils alimentent l’IA avec des éléments auxquels leurs concurrents n’ont pas accès : leurs cadres, processus, meilleures pratiques, produits de travail historiques, informations sur les purchasers et connaissances institutionnelles.

Ils ne demandent pas à l’IA de remplacer leur réflexion. Ils enseignent à l’IA remark elle pense.

Cette distinction change tout.

La mauvaise query

De nombreux cupboards d’avocats passent des mois à évaluer les outils, à comparer les fonctionnalités et à débattre de la plateforme qui possède les meilleures capacités avant de répondre à la query la plus importante : quel problème essayons-nous de résoudre ?

J’ai vu des entreprises investir beaucoup de temps dans l’évaluation de logiciels d’IA sans avoir de plan clair sur les domaines dans lesquels l’IA créerait réellement de la valeur au sein de leur entreprise. Ils n’ont pas cartographié le travail répétitif qui prend du temps au personnel. Ils n’ont pas examiné les goulots d’étranglement. Ils n’ont pas documenté leurs processus ni décidé quelles activités nécessitent un jugement humain et lesquelles pourraient bénéficier de l’automatisation.

En conséquence, ils achètent des logiciels et peinent ensuite à générer des résultats significatifs.

L’outil n’était pas le problème. La stratégie était.

Les entreprises qui génèrent les positive factors les plus importants se posent des questions différentes. Où l’experience se retrouve-t-elle coincée au sein de l’entreprise ? Quelle œuvre est répétée des centaines de fois par an ? Dans quels domaines les frictions dans les processus ralentissent-elles les purchasers et le personnel ? Et remark l’IA peut-elle nous aider à fournir notre experience de manière plus cohérente et à plus grande échelle ?

Ces conversations produisent de bien meilleurs résultats que les débats sur les fonctionnalités des outils.

Ce que font les entreprises intelligentes à la place

Les entreprises les plus performantes vont au-delà de l’expérimentation et se tournent vers la conception de systèmes. Plutôt que de traiter l’IA comme une boîte magique produisant des réponses, ils la traitent comme une infrastructure.

Ils commencent par identifier les activités à haute fréquence telles que l’accueil, la révision des contrats, la rédaction de paperwork, le advertising, la communication avec les purchasers et la formation interne. Ensuite, ils documentent ce qui fait que ces processus fonctionnent bien. Ils capturent les connaissances, le jugement et l’expérience qui n’existaient auparavant que dans la tête des membres clés de l’équipe. Au fil du temps, ils constituent une bibliothèque croissante de connaissances spécifiques à l’entreprise que l’IA peut exploiter.

Les entreprises qui adoptent cette approche obtiendront des résultats impressionnants.

Les concurrents peuvent acheter le même logiciel, mais ils ne peuvent pas reproduire des années d’experience accumulée qui ont été intentionnellement capturées et intégrées dans les flux de travail.

C’est de là que vient l’avantage sturdy. Pas la technologie elle-même, mais les connaissances qui la sous-tendent.

L’avenir appartient aux entreprises qui pensent au-delà des invitations

Le secteur juridique en est encore aux premiers stades de l’adoption de l’IA, ce qui signifie que de nombreuses conversations se concentrent sur les invitations, les outils et les fonctionnalités.

Ces sujets sont importants. Mais ils ne sont pas la vacation spot.

Les entreprises qui prospéreront au cours de la prochaine décennie considéreront l’IA comme quelque selected de plus grand qu’un easy outil de productivité. Ils y verront un moyen de préserver les connaissances institutionnelles, d’étendre l’experience, d’améliorer la cohérence et de repenser la manière dont les companies juridiques sont fournis.

Alors que d’autres se demandent « que peut faire l’IA ? », la query la plus intelligente est : « Remark l’IA peut-elle nous aider à fournir ce que nous savons déjà, plus rapidement, de manière plus cohérente et à un plus grand nombre de personnes, sans sacrifier la qualité ? »

Ce changement semble subtil. Ce n’est pas le cas.