e-lawyer | Богдан Данилов – Telegram
e-lawyer | Богдан Данилов
285 subscribers
148 photos
30 videos
98 links
Авторский канал основателя и управляющего партнера IT компании datametrika.io

Цифровизируем юридические департаменты

Предложения о сотрудничестве: @bogdanilov


#методология_управления
#управление_данными
#обзор
#проект
#мнение
#карьера
#вебинар
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Топ 5 направлений цифровой трансформации

По итогам работы нашей команды по треку IT-консалтинга и разработки в 2024 году я могу перечислить топ-5 запросов от руководителей и LegalOps в треке цифровой трансформации юридической функции:

1️⃣ Взаимодействие с бизнесом

➡️ Система учета и управления задачами. Внедрение продуктового подхода и принципов legalAgile в юридический сервис;
➡️ Омниканальное взаимодействие. Внедрение цифровых инструментов: единые порталы (Service desk), чат-боты, личные кабинеты заказчиков;
➡️ Структурирование юридических процессов: разработка регламентов процессов, систем нотификаций и автоматических задач на базе различных платформ, обучение принципам LegalAgile.

2️⃣ Управление данными (классификация, сбор, обработка)

➡️ Система учета и управление данными по различным категориям дел. Внедрение платформенных решений (Сase managment system);
➡️ Базы знаний: методики учета и классификации знаний (создание дата-сетов и подготовка к внедрению AI ассистентов);
➡️ Автоматизированный сбор данных и интеграция с корпоративными системами компаний: подключение различных API сервисов, интеграция с ERP (1С, SAP, Oracle и др.).

3️⃣ Аналитика данных

➡️ Стандарты отчетности: внедрение методик учета и управления данными;
➡️ Визуализация данных: разработка дашбордов с статистическими и динамическими графиками.

4️⃣ Мониторинг рисков

➡️ Цифровой complience: внедрение автоматизированного конвейера проверок контрагентов и финансовый мониторинг действующих контрагентов;
➡️ Контрактное управление: применение методик по классификации обязательств и внедрение автоматизированного мониторинга исполнения обязательств;
➡️ Автоматизированный мониторинг и реакции на риски: внедрение автоматизированных сервисов нотификаций/задач и стандартов обслуживания рисков.

5️⃣ Системы KPI

➡️ Методики: поиск, тестирование и внедрение методик подсчета эффективности;
➡️ Разработка автоматизированных систем подсчета KPI

Особо хочется отметить тренд на внедрение систем учета и управления данными (Сase managment system), т.к. внедрение данных систем является первой ступенью на пути к созданию корпоративных AI ассистентов. Это и понятно, ведь без внедрения принципов data-driven managment вы не обеспечите высокий уровень структурированных и классифицированных данных и не достигните качественной AI автоматизации ваших процессов.


О том как сделать первый шаг в треке цифровой трансформации мы расскажем в следующем посте.

⚙️ Подключить LegalOps сервис
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥51
Юридический департамент будущего (1/3)

В нашей работе данные, их классификация (+ интеграция) и стандартизация процессов — три кита, на которых строится цифровая трансформация юридической (и не только) функции.

С учётом стремительного развития искусственного интеллекта и роста вычислительных мощностей юридические операции будут кардинально меняться. Мы уже наблюдаем, как различные AI-модели значительно повышают эффективность юристов при составлении текстов, аналитике больших массивов данных, а также в решении рутинных задач (например, в классификации и саммаризации информации).

Да, сегодня ещё существует (пока) немало ограничений: это обработка чувствительных данных внешними сервисами (вопросы информационной безопасности), «галлюцинации» AI из-за недостаточного качества исходных данных (риск ошибок) и так далее. Однако эти ограничения — явление временное и вполне решаемое.

Одно остаётся неизменным: AI прочно входит в нашу повседневную профессиональную жизнь. И сегодня те, кто размышляет о внедрении AI-автоматизации, решают ключевую проблему — проблему низкого качества данных.

А как эту проблему решает юридический департамент будущего? Предлагаю отправиться в путешествие на машине времени в 2035 год и познакомиться с Legal Data Department, организованным по принципам управления, основанным на данных и стандартизированных процессах.
👍1
Юридический департамент будущего (2/3)

Юридический департамент будущего — это высокотехнологичное IT подразделение компании которое строит и развивает юридические функции на data-центричных принципах.

Юридическая функция полностью интегрирована с внутренними корпоративными данными, внешними источниками публичных данных. Юристы уже не занимаются рутинной работой — её полностью выполняют автоматизированные системы и AI-ассистенты. Вместо этого юридический департамент:

➡️ Собирает и стандартизирует данные (претензии, договоры, судебные решения, внутренние и внешние юридические документы);

➡️ Создает и развивает интеллектуальные датасеты (структурированные данные организованные в определенном формате), которые используются для автоматизации и повышения эффективности;

➡️ Формирует, обновляет и развивает базы знаний, на основе которых функционируют AI-ассистенты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3
Юридический департамент будущего (3/3)

А теперь предлагаю познакомиться с ключевыми сотрудниками legal data department:

1️⃣ Legal Data Curator (куратор юридических данных)

- Главная задача — отвечать за чистоту, полноту, актуальность и верификацию данных, которые используются для обучения AI-систем.

- Описывает структуру датасетов: какие поля обязательны, какие метаданные нужны, какая логика связей между элементами.

- Следит за тем, чтобы данные были стандартизированы, размечены, очищены от ошибок и неполноты.

Навыки:

- Отличное знание юридической терминологии.

- Навыки систематизации информации.

- Базовое понимание принципов работы AI/ML (что важно для качества датасета).


2️⃣ Legal Data Engineer (инженер юридических данных)

- Технический специалист, который занимается сбором, форматированием, хранением и передачей юридических данных в структуры, пригодные для дальнейшей обработки AI.

- Разрабатывает пайплайны (цепочки обработки данных) для автоматизированной подготовки новых данных.

- Обеспечивает безопасность данных и соблюдение требований по работе с персональными и чувствительными данными.

Навыки:

- Знание SQL, языков программирования (JS,Python), работа с базами данных.

- Опыт работы с системами хранения и обработки больших данных.

- Понимание юридической специфики (чтобы не потерять юридический смысл данных при обработке).


3️⃣ Legal Data Annotator (разметчик юридических данных)

- Специалист, который вручную размечает данные: выделяет факты, события, правовые нормы, классифицирует нарушения, этапы судебных споров и т.д.

- Обеспечивает высокое качество разметки, чтобы AI правильно учился понимать юридическую информацию.

Навыки:

- Отличная внимательность и юридическая грамотность.

- Опыт работы с инструментами разметки данных.

- Базовые навыки работы с системами аннотаций (например, Label Studio, Doccano).


4️⃣ Legal Knowledge Manager (менеджер юридических знаний)

- Специалист, который определяет, какие данные необходимо собирать, чтобы поддерживать актуальность и полноту базы знаний.

- Обеспечивает стратегическое управление юридическими знаниями в организации.

- Формирует карту знаний, процессы обновления и добавления новых данных.

Навыки:

- Стратегическое мышление.

- Глубокое понимание юридической деятельности компании.

- Навыки организации процессов управления знаниями.


Юридический департамент будущего – это интеллектуально-технический «штаб» компании, в котором высококвалифицированные специалисты активно взаимодействуют с AI-технологиями и базами данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
С днем Великой Победы!

Сегодня важно помнить бессмертные подвиги нашего великого народа!

В каждой семье есть свои герои и те, кто не вернулся из боя... И наш священный долг помнить их и никогда не забывать!

Мой прадед, лейтенант, Данилов Николай Ильич, участник смоленского сражения в июле-августе 1941 года.

Тогда перед красной армией стояла задача не допустить прорыва германских войск на московском направлении в период с 10 июля до 10 сентября 1941 года. Смоленское сражение стало одним из самых кровопролитных в 1941 году. Это были тяжелейшие месяцы войны для нашей Родины, когда армия "Центр" Гудериана рвалась к Москве.

Но благодаря героическим действиям наших воинов, немецкие планы по "блицкригу" были сорваны.

К сожалению мой прадед не вернулся из боя, отдав свою жизнь за Родину... Вечная память павшим героям!
4🫡4
ChatGPT теперь запоминает ваш контент

С важным обновлением ChatGPT становится полноценным юридическим ассистентом. Теперь он умеет запоминать ваши подходы, регламенты и критерии оценки — и использовать их при анализе новых документов.

➡️ Как это работает:
— Память хранит ключевую информацию между сессиями: правила, шаблоны, риск-профили.
— История чата учитывает контекст текущего анализа (например, сразу нескольких договоров подряд).

Вы всегда контролируете ситуацию. Вы можете сбросить память, удалить определенные или все сохраненные воспоминания или полностью отключить память в настройках. Другими словами вы можете создать и управлять своей базой знаний .

➡️ Что теперь возможно:
Вы можете задать свою карту рисков, и GPT будет автоматически сверять с ней каждый договор.

🗂 Карта рисков — это структура (датасет), содержащая:

- категории рисков (ответственность, штрафы, юрисдикция и пр.),

- описания рисковых формулировок,

- примеры типичных нарушений,

- уровень риска,

- рекомендации по действиям.

📄 Результат:
GPT за секунды проверяет договор и формирует отчёт:
— где отклонения,
— что нарушает внутренние правила,
— какие пункты требуют согласования,
— какие формулировки лучше заменить.

💡 С данным подходом вам больше не нужно тратить много часов на первичный разбор договоров. GPT делает это по вашей базе знания и риск-карте. И стоит это удовольствие всего 20$ в месяц (web сервис). А если вы хотите "прикрутить" GPT к вашей CRM и обеспечить конвейерную автоматизацию процесса по проверке договоров, то записывайтесь на консультацию к нашим data-специалистам ⚙️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Быстрый старт

Сегодня юридическим командам важно уйти от разрозненных Excel-таблиц и неструктурированных процессов. Мы предлагаем «быстрый старт» - это формат запуска MVP (Минимально жизнеспособный продукт) который позволяет сделать переход на 2 уровень зрелости — стандартизацию управления задачами и делами. С помощью наших платформенных конфигураций вы получаете основу для вашего устойчивого цифрового развития.

Что включает этап?

1️⃣ Переход на единую платформу Case.one вместо множества Excel-файлов.
2️⃣ Настройку структуры задач с учетом внутренней классификации.
3️⃣ Внедрение базовых KPI и удобных дашбордов для контроля.
4️⃣ Использование уведомлений, логирования времени и сценариев автоматизации.
5️⃣ Обучение базовым принципам legal agile.

Это позволяет:

➡️ Сократить цикл подготовки сводных данных до 1 секунды.
➡️ Быстрее реагировать на нарушения и отклонения.
➡️ Повысить достоверность, качество, структурность данных.
➡️ Упростить процесс мониторинга для руководителей.
➡️ Увеличить удовлетворенность и производительность пользователей
➡️ Задать основу для последующих этапов развития, таких как механизация и автоматизация.

Дополнительная информация об этапах зрелости и возможностях платформы доступна по ссылкам:

➡️ Этапы цифровой зрелости
➡️ Возможности Case.one

⚙️ Подключить LegalOps сервис
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Forwarded from PravoTech
🟣 Форум ПравоТех возвращается — 25 сентября!

Что происходит, когда юристы перестают бояться технологий и начинают с ними дружить? Правильно — рождаются кейсы, новые подходы и мощные команды, которые меняют всю отрасль!

🔔 Что будет на форуме?
— Разберем, как освоить технологии и использовать их на полную.
— Услышим настоящие истории тех, кто внедрил ИИ — со всеми провалами и победами.
— Обсудим, как расти и выигрывать в эпоху нейросетей.

📍 Встречаемся в Москве, кластер «Ломоносов» или онлайн. Ссылку на регистрацию ловите в следующих постах.

🔉 Хотите выйти на сцену и поделиться своим опытом? Оставьте заявку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
PravoTech
🟣 Форум ПравоТех возвращается — 25 сентября! Что происходит, когда юристы перестают бояться технологий и начинают с ними дружить? Правильно — рождаются кейсы, новые подходы и мощные команды, которые меняют всю отрасль! 🔔 Что будет на форуме? — Разберем…
Можно пропустить разные “legal talks” и юридические форумы, но PravoTech форум пропускать нельзя.

Только на PravoTech форуме эксперты обсуждают и демонстрируют передовые практики цифровой трансформации юридической функции. Без воды и теории.

Переходите по ссылке и регистрируйтесь, бронируйте слот в календарике. Количество мест ограниченно!

Увидимся на форуме 🦾
4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Рабочий стол юриста в 2025 году

Как должен выглядеть рабочий стол технологичного юриста?

Примерно так:

1️⃣ Монитор с диагональю 34 дюйма (представленный пример)

2️⃣ CMS с дашбордами по задачам и ключевым нотификациям на базе платформы case.one (с интеграцией с основными корп. системами)

3️⃣ GPT или локальная нейронка

4️⃣ Конструктор документов с онлайн редактором на базе платформы doc.one (с интеграцией с CSM)

И никаких бумаг.

Кстати. Когда запускали цифровую трансформацию в Тинькофф Страхование, одним из критериев успеха проекта был параметр «чистый стол».

У юриста не должно было быть бумаг на столе в принципе. Да, даже у судебных. И нам это удалось. Как итог, в ковид команда просто взяла свои ноутбуки домой и с того момента департамент работал в облачном режиме. При этом эффективность не только не упала, но и выросла по основным показателям!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7🔥5👍2
AI и юристы: хайп есть, проектов — единицы

На каждом Legal-форуме сегодня звучат «AI заменит юристов», «LLM — новая нефть», «GPT перепишет право».

Понимаю — кликбейт работает.

Но в этом канале мы не пишем маркетинговые лозунги, а фокусируемся на прикладной трансформации юридической функции через технологии. И демонстрируем реальные кейсы автоматизации.

Что я вижу:
📈 Интерес к AI огромный — в чатах, на конференциях, в обсуждениях.
📉 А вот реальных проектов по AI-автоматизации — единицы.

Чтобы говорить предметно, важно прояснить, что вообще стоит за понятием "AI-автоматизация". Я выделяю несколько уровней:

➡️ Уровень 0️⃣Архаика

Процессы: Всё вручную — Word, Excel, email. Платформ нет.

Цифровая культура: Претензии в папках, дедлайны — в головах. Про AI даже не слышали.

Данные: Разрознены — в почте, Excel-файлах, календарях. Невозможно классифицировать дела, стадии, причины.

➡️ Уровень 1️⃣Локальный AI

Процессы: Переход к платформам, точечное использование AI — перевод, генерация, резюме.

Цифровая культура: Начинается работа в CSM. ChatGPT, Copilot, плагины.

Данные: Пока неструктурированы, но возникает понимание: нужны классификаторы, шаблоны, промты.

➡️ Уровень 2️⃣Встроенный AI

Процессы: Стандартизированы, автоматизированы, управляются через платформу.

Цифровая культура: Вся команда работает в CSM. AI помогает с классификацией, саммаризацией, извлечением данных.

Данные: Вводятся справочники и обязательные поля (сумма, стадия, контрагент). Данные централизованы, карточки в CMS заменяют папки.

➡️ Уровень 3️⃣Интегрированный AI

Процессы: Наступает гиперавтоматизация. AI подсказывает, обучается, участвует в процессе end-to-end.

Цифровая культура: Data-центричный подход. Есть экспертиза в обучении моделей и управлении AI.

Данные: Карточки дел с обязательными полями. История кейсов аккумулируется, ИИ на ней обучается. Юристы работают дисциплинированно.

➡️ Уровень 4️⃣Агентный AI

Процессы: AI-агенты действуют автономно: инициируют иски, реагируют на нарушения, общаются с внешними системами.

Цифровая культура: ИИ — активный участник, не помощник. Юристы взаимодействуют с агентами.

Данные: Машиночитаемые, взаимосвязанные. Стандартизированы стадии, статусы, документы. Есть единый стандарт описания дел (ontology), единая логика стадий, решений, объектов. Юристы видят не только документы, но и структурированные знания, из которых AI строит гипотезы и действия.


📌 На 2025 год большинство юридических команд находятся между 0 и 1 уровнем.
И именно поэтому меня так умиляют разговоры о «3–4 уровнях AI автоматизации» на legal-конференциях. Это откровенные теории на грани мифов и карго-культов.

В следующих постах я расскажу, с какими барьерами мы сталкиваемся, пытаясь выйти на уровень 2 — встроенного AI в юридических процессах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10
Локальное применение AI

Первый шаг в сторону AI автоматизации - это локальное применение веб-сервисов. Я лично и наша команда в целом предпочитаем ChatGPT от Open AI.

Чтобы сделать первый шаг к ежедневному использованию AI, вам не нужно проходить разные курсы и коучинги. Для этого нужен всего лишь простой советский...

1. Включить VPN в браузере (их полно самых разных от бесплатных до платных);
2. Зарегистрироваться на https://openai.com/ (подробно тут)
3. Платить 20$ в месяц с иностранной карты.

В датаметрике каждый специалист без исключений использует AI в решении своих повседневных задач:

1️⃣ Кодинг. Сильно ускоряет написание кода и сокращает цикл разработки фичи;

2️⃣ Аналитика. Если у вас уже есть наработанная база технических заданий, функциональных и бизнес требований, то подготовка новой документации ускоряется в разы;

3️⃣ Саммаризация и протоколирование. Мы бережно относимся к процессам коммуникации. В нашей команде недопустимо проводить встречи без предварительной подготовки. Инициатор встречи всегда готовит: 1. Адженду с формулированными целями встречи 2. Предварительно направляет участникам встречи материалы для изучения. Далее аудио встречи транскрибируется (ведется логирование). С помощью саммаризации готовится итоговый протокол встречи. Данная методика позволила сократить количество бесцельных встреч до 0, повысить уровень дисциплины за счет фиксации итоговых договоренностей в протоколе встречи, ускорить цикл встреч (теперь успеваем все обсудить за 30 - 60 минут);

4️⃣ Дискавери. А вы знали что наши мысли и идеи - это классная основа для генерации сформулированных гипотез, задач, текстов? Когда ко мне приходят какие-то идеи, я просто записываю свои мысли на аудио. Далее транскрибирую и саммаризирую поток мыслей, потом "обстукиваю" свои идеи в диалоге с AI и таким образом формирую личную базу знаний. Кстати, подробно о создании базы знаний писал Тьяго Форте в своей книге "Создай свой второй мозг", рекомендую к прочтению. Такой формат бережного накопления данных вашего сознания особенно актуально юристам, потому что решения юридических задач часто приходят через концентрацию и мыслительный процесс. И тут ваша база знаний играет роль "второго сознания".


На мой взгляд, это лучшая инвестиция 20$ в месяц 🦾 Далее мы поговорим о следующем уровне AI автоматизации, а именно о внедрении "Встроенного AI".
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🔥3
Агенты в ChatGPT

Вчера Open AI анонсировали функционал встроенных агентов, которые способны самостоятельно собирать и анализировать кучу информации в интернете и , на мой взгляд самое важное, подключаться по АПИ к вашим данным. При этом вы можете дополнять ваш запрос в процессе исследования и агент дополнит информацию в свой аналитический отчет.

Вместе с этим, разработчики заявляют о появлении функций ассистента. Бронирование столика, покупка товара в онлайн магазине - все это становится возможным с агентом.

Ну что можно сказать, мы стали свидетелями нового технологического рывка в сфере AI
🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Арбитраметрика

Наши legal-инженеры выпустили новую коробочку по работе с арбитражными делами с фокусом на данные и метрики.

Минималистичный дизайн с простым рабочем процессом, но с максимальным потенциалом функционального развития с применением no-code/low-code инструментария - все это соединилось в арбитраметрике. В новой конфигурации на базе конструктора юридических процессов case.one.

Сегодня наш главный конкурент - это записная книжка и excel. Еще очень много юридических функций существуют на уровне архаики и это решение - ваш первый шаг на пути цифровой трансформации.


⚙️ Приходите на демо
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
[31/100] Витя Тарнавский
На T-Pro 2.0 мы потратили всего 120 млн ₽ В эту сумму входит всё: пол-года R&D, удачные и неудачные запуски обучения, стоимость датасетов. Для моделей такого уровня это очень скромно и эффективно. Финальный прогон – 2.6 млн ₽. Большая разница – норма: нужна…
Ребята из Т-Банка поделились цифрами по дообучению опенсорсных моделей (то есть не создание с 0). Стоит такое удовольствие 120 000 000 рублей (и как я понял это только расходы на дообучение, которые не включают в себя расходы на инфраструктуру). Чтобы создать действительно качественную модель российского правового ассистента, который бы с высоким уровнем точности отвечал бы на юридические вопросы и рассуждал как "Евгений Алексеевич Суханов" потребуется несопоставимо больше чем 120 млн рублей. При этом данную модель потребуется постоянно дообучать и развивать, потому что право и правоприменение развиваются ежесекундно. Пока на российском рынке есть два авантюриста (на сколько мне известно), готовых к инвестициям в специализированную российскую юридическую AI: есть "лист ожидания" на тестирование юридической нейросети от Яндекса и есть проекты у Сбера. Но готовых узкоспециализированных российских юридических AI пока нет. Поэтому пользуемся существующими AI в режиме "ассистента/второго пилота" и проверяем обязательно ответы. Тем не менее - этого уже достаточно чтобы вывести нашу эффективность на новый уровень
1
Во всю готовимся к правотех форуму и закрываем текущие проекты, поэтому немного пропал из инфополя 🥲

Но 25 сентября мы представим очень много интересного контента и поделимся интересными кейсами автоматизации.

Поэтому если вы еще не зарегистрировались - самое время это сделать 😎
5🔥6
Forwarded from PravoTech
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🟪🟪🟪🟪🟪🟪🟪

Технологии уже меняют юридическую работу

Остается решить: вы будете наблюдать со стороны или формировать будущее профессии?

Форум ПравоТех 2025 — место, где лидеры отрасли создают новые правила игры.

➡️ Присоединиться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
54
От лоскутных систем к единой платформе за 6 месяцев

А вот и анонс: я и Антон поделимся опытом как перевести юридические процессы из разрозненных систем и бесконечных Excel в единую интегрированную платформу. Только реальный практический опыт внедрения технологий, как мы любим! Ждем вас на форуме ПравоТех 25 сентября
🔥9
Цифровой юридический департамент

На форуме «ПравоТех» наша команда презентовала первый обзор технологических решений от «Датаметрики» на базе продуктов «ПравоТех». Все экземпляры обзора были разобраны уже в первые часы мероприятия, что меня, как автора, конечно же, очень обрадовало и воодушевило.

Наш обзор — это про комбинацию технологий продуктовой команды «ПравоТех», методологических и прикладных решений «Датаметрики», а также практического опыта внедрения сложных, многокомпонентных IT‑решений в крупнейших компаниях страны.
Сентябрьский выпуск мы посвятили следующим темам:

1️⃣ Управление жизненным циклом требований
2️⃣ Управление жизненным циклом административных дел
3️⃣ Управление обращениями и задачами юридического департамента
4️⃣ Управление юридической бухгалтерией и документооборотом

Я буду счастлив, если данный обзор станет вашим настольным практикумом, который поможет вам находить смыслы, цели и задачи на пути повышения эффективности труда юридической функции.

Поэтому вот мой подарок вам, дорогие подписчики, — электронная версия нашего обзора. А впереди нас ждёт новый материал, посвящённый управлению жизненным циклом контрактов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8
ПравоТех форум запомнится масштабными дискуссиями и мастер-классами по практическому использованию облачных ИИ-приложений. Поделюсь общими наблюдениями.

Юридические функции некрупных корпораций активнее всего используют разные облачные ИИ-сервисы (Кстати perplexity называли одной из самых адаптированных под юр задачи). Это та категория счастливчиков, у которых нет департамента информационной безопасности и каких-либо запретов на использование иностранного облачного софта. Даже слышал, что некоторые продолжают использовать Google Docs и Google Sheets (серьёзно, вы ещё пользуетесь ими?). Порадуемся за них, но не от всего сердца, потому что не стоит забывать о тренде (о котором мало говорят на таких форумах, но много — на форумах по информационной безопасности) на постепенную “чебурнизацию” отечественного интернета. Замедленные звонки в WhatsApp и Telegram — лишь бета-версия чебурнета. А вот когда все VPN погаснут и у нас с вами перестанут работать облачные иностранные ИИ-сервисы — вот тогда считайте, что вышла альфа-версия. И что мы будем делать?

Ответ стоит искать у первопроходцев внедрения ИИ в защищённом контуре. Этим занимаются как раз крупные корпорации, у которых есть грозное ИБ и строгие требования к информационной безопасности.
Внедрение ИИ на своих серверах - это относительно дорогая “игрушка” (одна только видеокарта стоит от 4 млн ₽, а радоваться функционалу начнёте, когда их будет хотя бы 4–5 штук; плюс поддержка инфраструктуры — и да, видеокарты иногда выходят из строя, их приходится менять) и внедряют её в первую очередь под основные задачи бизнеса (потому что ваш ДИТ может даже не знать, что вам нужен ИИ для оптимизации юридических функций). Если у вас серверов “как у дурака фантиков”, уже локально развернута LLM-модель (спросите руководителя ДИТ) и сформулирован запрос по автоматизации процесса, начинайте подключать вашу ИТ-команду.

Но, “вангую”, мучения ИТ вашими "юридическими вопросами" долго не продлятся: вам как заказчику зададут один очень важный вопрос — «а датасеты есть?» — и ИТ уйдут в закат, не ожидая ответа.

Датасет, простым языком, — это таблица, в которой вы классифицировали свои данные. Возьмём для примера обычную задачу по классификации запросов в юридический департамент (ЮД). Вы хотите, чтобы клиент писал запрос “своим языком” (а не выбирал кучу опций на корпоративном портале), а LLM сама помечала запрос на выдачу доверенности как тип «запрос на выдачу доверенности», а запрос на согласование условий договора — как тип «запрос на согласование договора». Далее система автоматизации, в зависимости от типа, распределяла бы обращения по командам юридического департамента. В общем-то, функционал на первый взгляд простой. Но без таблицы с примерами (датасета), что является «запросом на выдачу доверенности», а что — «запросом на согласование условий договора», вы получите низкое качество классификации. И чем больше у вас “классов”, тем выше должно быть качество данных. Речь не о 100–200 примерах, а желательно — о тысячах. И это ещё не всё: датасеты нужно постоянно поддерживать и актуализировать. То есть быть готовыми к непрерывному “коллекционированию” данных.

А это, дорогие мои, уже про культуру data-driven management — управления на основе данных, — которая ещё не сформировалась в полной мере в юридических функциях. Об этом поговорим в следующем посте.
3👍7🔥54