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Legal AI 的下一步是内部生产力
作者：Daniel Lewis，LegalOn 全球首席执行官。律师事务所人工智能受到阻碍生产力的激励措施的限制。内部法律运作的模式旨在奖励......
来源:Artificial Lawyer作者：Daniel Lewis，LegalOn 全球首席执行官。
律师事务所人工智能受到阻碍生产力的激励措施的限制。内部法务的运作模式旨在奖励它。
大量资金投入人工智能产品，旨在通过自动化劳动密集型任务来提高法律效率、准确性和生产力。虽然个别律师越来越习惯使用这些工具，但下一阶段团队和组织将根据人工智能重新设计其法律工作流程。法律人工智能的下一章——重点关注组织生产力——将由内部法律部门而不是律师事务所撰写。
要了解原因，请查看运营结构和激励措施方面的根本差异。
律师事务所AI面临结构性挑战
律师事务所的经济是建立在时间之上的。如果一名员工使用人工智能在一小时内完成一项五小时的任务，那么该公司的收入实际上减少了 80%。律师事务所只有立即、无限地积压新工作来填补节省的时间，才能从这种更高的生产力中受益。如果没有这样的服务需求，生产力的提高只会导致空虚的、无法计费的时间。
因此，当今企业的主要人工智能驱动力是减少明显的低效率和无法计费的工作，或者至少向客户发出信号。但人工智能要充分释放计费工作的生产力，需要改变商业模式，而大多数公司尚未准备好进行这种改变。
内部法律：为提高生产力而构建的模型
内部法务在完全不同的激励模式下运作。公司法律团队的评判标准是他们的产出、速度、成本以及支持业务而不成为瓶颈的能力。
有了如此强大的激励措施，这就是为什么法律人工智能的下一个重要篇章不在律师事务所。这些公司所服务的部门是公司的法律部门。
抓住人工智能红利
对于大多数内部法律团队来说，摩擦集中在可预测的地方：
面向未来的技术堆栈
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