Un chatbot organisé peut résoudre le problème de connaissances de votre cabinet d’avocats

Dans « Le principe 80/20 », Ernie Svenson démystifie la technologie et présente des outils qui améliorent votre journée de travail. Cette fois, remark un easy chatbot sélectionné résout le problème de connaissances de votre cupboard d’avocats.

Le problème de connaissances de votre cupboard d’avocats

Chaque cupboard d’avocats est confronté à un problème de connaissances, même si personne ne l’appelle ainsi.

Les mémoires précédents se trouvent dans un file sur l’ordinateur transportable de quelqu’un. La FAQ sur l’admission des purchasers se trouve dans un ancien doc Phrase. La moitié de ce que votre cupboard sait – remark gérer un litige relatif à l’enquête préalable, ce que vous dites à un nouveau consumer au sujet de la facturation, quel juge déteste les dépôts tardifs – vit dans la tête des gens ou dans des fils de dialogue enfouis.

Les grandes entreprises ont investi de l’argent pour résoudre ce problème pendant deux décennies. Websites SharePoint. Intranet. Des équipes dédiées à la gestion des connaissances. Les résultats ont été décevants. Les solos et les petites entreprises ont pour la plupart abandonné avant de démarrer.

Cela begin à changer. Et le changement ne nécessite pas une équipe de KM ni un gros price range.

Le pire problème de connaissances de tout cupboard d’avocats

Pensez à ce que votre entreprise sait :

Scripts d’accueil des purchasers et FAQ Modèles de plaidoiries que vous avez déposés des centaines de fois Notes de formation pour les nouveaux employés Paperwork d’intégration pour les nouveaux purchasers Notes sur les règles locales et les préférences des juges Mémos de recherche antérieurs sur des questions juridiques récurrentes

Tout cela existe quelque half. Presque rien n’est facile à trouver.

Lorsqu’une nouvelle parajuriste begin, elle pose les mêmes 10 questions posées par la dernière parajuriste. Lorsqu’un consumer appelle pour une query de routine, l’associé fouille dans trois dossiers avant d’abandonner et de vous poser la query.

Ce n’est pas un problème de doc. C’est un problème de récupération.

Qu’est-ce qu’un chatbot organisé (et pourquoi RAG est essential)

Un chatbot organisé n’est pas ChatGPT. Il s’agit d’un chatbot qui répond aux questions uniquement à partir du contenu que vous lui fournissez : le manuel de votre entreprise, les FAQ, les notes de flux de travail, les scripts d’admission, les mémos antérieurs, peu importe ce que vous lui fournissez.

Le mécanisme derrière un chatbot organisé a un nom : RAG. Cela signifie Retrieval-Augmented Technology. L’idée est easy. Lorsque quelqu’un pose une query, le robotic récupère d’abord les passages les plus pertinents de vos paperwork, puis utilise ces passages pour générer une réponse. Pas de devinettes sur Web ouvert. La réponse est fondée sur votre matériel, et un bon robotic RAG cite la supply afin que vous puissiez voir d’où vient la réponse.

Considérez-le comme un assistant everlasting qui a lu tous les paperwork de votre entreprise et s’en souvient.

Voici un exemple fonctionnel.

Je dirige une communauté appelée The Inside Circle, hébergée sur une plateforme appelée Circle. Circle a récemment ajouté un chatbot IA formé uniquement sur le contenu de notre communauté – cours, enregistrements, publications, PDF, discussions – deux années de matériel.

Les membres l’utilisent constamment. Voici les vraies questions qu’ils ont posées :

“Parlez-moi de Lawmatics.” “Donnez-moi des conseils sur l’embauche et la formation de nouveaux employés.” « Existe-t-il une archive des enregistrements des présentations Zoom précédentes ? » « Pouvez-vous me montrer un workflow Clio lorsqu’un consumer contacte le bureau ? » “Résumez la présentation de Ross Fishman sur le advertising de area of interest.” “Quel est le nom de ce service qui coupe les pages Net, les clips Audible et les signets Kindle ?”

Lorsque le bot manque, j’interviens et j’ajoute ma prise. Je suis devenu le remplaçant du bot, et non l’inverse.

L’avantage secondaire est celui auquel je ne m’attendais pas. Parce que les membres demandent au robotic au lieu d’abandonner silencieusement, j’ai maintenant une fenêtre sur ce qu’ils pensent : ce sur quoi ils travaillent, ce sur quoi ils sont bloqués, ce qui les intéresse. Faible friction pour eux. Sign élevé pour moi. Cela vaut à lui seul le coût de son fonctionnement.

Une petite entreprise pourrait bénéficier du même avantage en interne.

Formez un chatbot sur les connaissances de votre entreprise. Laissez votre personnel et vos associés lui poser des questions. Regardez ce qu’ils demandent. Comblez les lacunes.

Remark cela renverse le scénario pour les petites entreprises

Depuis 20 ans, la véritable gestion des connaissances est un problème de grande entreprise avec un price range de grande entreprise. Les résultats furent pour la plupart mauvais, mais au moins les grandes entreprises pouvaient se permettre d’essayer.

Les chatbots sélectionnés renversent l’économie. Un solo avec un file rempli de paperwork et un compte NotebookLM gratuit peut créer quelque selected d’étonnamment utile en un week-end.

Les effets de second ordre comptent également. Les nouvelles recrues progressent plus rapidement automobile le robotic répond aux questions de routine sans interrompre personne. L’équipe d’accueil obtient des réponses instantanées aux 12 mêmes questions que les purchasers posent chaque semaine. Vous cessez d’être le goulot d’étranglement pour les questions auxquelles vous avez déjà répondu des centaines de fois.

Remark commencer petit : NotebookLM comme roues d’entraînement

N’achetez pas de logiciels d’entreprise. N’engagez pas de marketing consultant. Commencez avec NotebookLM, l’outil RAG gratuit de Google.

NotebookLM n’est rien de plus qu’un RAG avec une interface épurée. Vous extrayez des sources (PDF, paperwork Phrase, Google Docs, pages Net, vidéos YouTube) et répondez aux questions en utilisant uniquement ces sources. Pas d’errance sur Web ouvert. Chaque réponse indique de quelle supply elle provient.

C’est tout, c’est pourquoi c’est le bon level de départ. Cela vous oblige à penser comme un constructeur RAG : organiser les sources, poser les questions, surveiller ce qui casse. C’est le muscle dont vous aurez besoin pour quelque selected de plus ambitieux plus tard.

Votre premier projet doit être petit :

Une pile de contenus de votre entreprise : manuels, FAQ, paperwork CLE, mémos antérieurs, scripts d’admission, tout ce qui est basé sur du texte. Une courte liste de vraies questions que votre équipe ou vos purchasers posent chaque semaine. Un week-end pour itérer.

Déposez le contenu. Posez les questions. Voyez ce qui revient. Lorsqu’une réponse est fausse ou mince, ajoutez un doc qui comble les lacunes.

Encore une remarque sur ce qu’il faut mettre. Ce n’est pas l’endroit pour les données brutes des purchasers. Commencez par des réponses aux questions courantes et une résolution anonyme des problèmes : procédures du cupboard, scripts d’admission, mémos précédents rédigés, paperwork d’intégration des nouveaux employés. Cela seul couvrira la plupart de ce que votre équipe et vos purchasers continuent de demander. (Mettre les données réelles des purchasers dans un chatbot est une toute autre dialog et un tout autre article.)

Éd. Remarque : lisez l’article d’Ernie « NotebookLM for Legal professionals : A Small Hammer for Huge Doc Issues » pour plus d’exemples.

L’essentiel sur le problème de connaissances de votre cupboard d’avocats

Votre entreprise possède déjà les connaissances. Il est resté piégé dans les PDF, les fils de dialogue et dans la tête des gens pendant des années, et l’intranet pour lequel vous avez payé n’a aidé personne à le trouver.

Un chatbot organisé rend enfin ces connaissances utiles, sans le price range d’une grande entreprise et sans service de gestion des connaissances. Choisissez une pile de paperwork. Introduisez-le dans NotebookLM. Voyez ce qui se passe.

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