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ILTACon 2026：首日简报
特约通讯员Will Seaton在Draftwise报道。错过了ILTACon的第一天？在变更管理、分类法、AI和文档管理的各场会议中，一个共同的主题是……
来源:Artificial Lawyer特约记者Will Seaton在Draftwise报道。
错过了ILTACon第一天？在变革管理、分类法、AI和文档管理的会议中，一个共同主题浮现：在律师事务所增加更多技术之前，有一些基础工作要做。
你在解决什么问题？谁需要参与？你公司的信息结构是否足够好以支持你想做的事情？你正在评估的工具是否真的为你考虑的工作流而构建？以下是第一天的关键要点。
1. 公开谈论你正在解决的问题
在一场关于变革管理的会议上，Michael Best & Friedrich LLP的Harriet Joubert-Vaklyes简明扼要地说：“你需要在决定新工具是必要之前很久就开始提出问题。”
现场观众投票发现，同行倡导者被视为推动采用的最有效方式，领先于自上而下的指令或仅靠培训。同时，许多公司承认变革管理规划仍然发生在律师被期望开始使用新工具前不久。
要点：尽早开始采用工作。理解问题，让将要使用技术的人参与进来，并让他们在塑造决策中发挥作用。
2. 统一你自己的语言
NetDocuments的Heath Harris论证了结构良好的数据可以使AI更高效，包括减少LLM需要消耗的上下文量。
他的实用建议直截了当：就事物的含义达成一致。是“股票购买协议”还是“股份购买协议”？谁来决定？在为AI设计分类法时，Harris警告说“更多并不更好”。
iManage的Ivy Grey指出，图书馆员是公司内部存在的专业知识来源：“他们理解信息应该如何协同工作。”
尽管代表了法律技术生态系统的不同部分，演讲者在数据结构、治理和重用的重要性方面显示出显著的一致。分类法正在成为AI对话中一个更核心的部分。
要点：如果AI结果不一致，值得审视其背后的分类法和治理。
3. 根据工作流匹配工具，而不是反过来
另外两个第一天的会议反驳了为整个公司挑选单一AI平台的想法。“平台之战：律师真正想要哪些AI工具？”探讨了工具评估需要按业务组进行，因为不同团队对AI有不同的需求，单一的全局选择很少能满足所有人。配套会议“究竟是谁的法律AI工作流？”深入探讨了一个相关问题：给定工作流的哪些部分实际上适合代理AI，以及哪里仍需要人在回路中。
要点：在标准化平台之前，映射出它需要服务的具体工作流和业务组。在诉讼支持中获胜的工具可能不适合交易工作，将“我们应该购买哪个AI工具”视为一个全公司的单一问题可能会掩盖这一点。
底线
第一天有力地论证了尽早进行基础工作。
定义问题。让将要使用技术的人参与进来。就你的公司如何描述和组织其信息达成一致。根据工具需要支持的实际工作流来匹配工具，而不是反过来。
这些决定将塑造公司最终从其选择的技术中获得多少价值。
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非常感谢Will——Draftwise的首席客户官——和团队提供了一些关于今年ILTACon现场情况的精彩实地见解。请关注第二天的更多内容。
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[ 这是Will为AL撰写的特别报道，他慷慨地分享了纳什维尔发生的情况。]
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