De juiste datastrategie kan een AI-plan helpen slagen

Generatieve AI (gen AI) heeft een golf van belangrijke transformaties teweeggebracht in een groot aantal bedrijfsfuncties, waaronder juridische functies. Deze innovatieve technologie heeft het potentieel om juridische afdelingen te transformeren en de efficiëntie te verbeteren bij een groot aantal taken, zoals het analyseren van gegevens, het onderzoeken van juridische kwesties, het samenvatten van documenten en het vergelijken van informatie. Juridische organisaties proberen deze nieuwe tools te omarmen. Ze verzuimen echter vaak een belangrijk onderdeel in overweging te nemen dat nodig is voor succes: een robuuste datastrategie.

Voordat we ingaan op de rol die een AI-tool kan spelen bij het effectief gebruik ervan, is het belangrijk om te begrijpen wat een ‘datastrategie’ inhoudt in een juridische bedrijfsomgeving. In het algemeen is een datastrategie een uitgebreid plan dat beschrijft hoe een organisatie data verzamelt, opslaat, beheert, deelt en gebruikt. Het is een stappenplan dat de data-initiatieven van de organisatie afstemt op de strategische bedrijfsdoelen. Een robuuste datastrategie richt zich op zaken als datagovernance, datakwaliteit, data-architectuur en datageletterdheid en helpt te garanderen dat bedrijfsdata worden behandeld als bedrijfsmiddelen die de besluitvorming en innovatie kunnen stimuleren. Tot slot is een fundamenteel onderdeel van een datastrategie een blauwdruk die tactische inzichten verschaft in de systemen waarin data zich bevinden, de interconnectiviteit van die systemen en de data die daar zijn opgeslagen, evenals de zakelijke vragen/overwegingen waarvoor elk systeem (en de bijbehorende data) is bedoeld. In de context van een bedrijfsjuridische functie heeft dit meestal invloed op de manier waarop afdelingsbronnen informatie vastleggen en opslaan met betrekking tot juridische zaken, contracten en kennis van de juridische afdeling.

Generatieve AI, een subset van Artificial Intelligence (AI), maakt gebruik van modellen voor machinaal leren om content te creëren, te beoordelen en te analyseren, waaronder tekst, afbeeldingen en zelfs softwarecode op basis van gebruikersinvoer en de data waartoe het toegang heeft. In de context van bedrijfsjuridische functies kan gen-AI bijvoorbeeld worden ingezet of getraind om de volgende use cases te ondersteunen:

• Contractsjablonen beoordelen om afwijkingen in papier van derden te helpen identificeren en responsieve standpunten te genereren die het juridische team vooraf heeft goedgekeurd.
• De enorme hoeveelheid kennis binnen een juridische afdeling organiseren en beheren. Het kan helpen bij het categoriseren, zoeken en snel en efficiënt terugvinden van informatie.
• Analyseren van historische zaken om strategische inzichten te genereren, die helpen bij het creëren van op maat gemaakte juridische content om de strategie en resultaten van onderhandelingen en rechtszaken van een bedrijf te verbeteren.
• Het proces van het beoordelen van juridische facturen stroomlijnen. Het kan regelitems analyseren, deze vergelijken met overeengekomen tarieven en regels, factureringsfouten of discrepanties identificeren en helpen om ervoor te zorgen dat de factureringsrichtlijnen van het bedrijf worden nageleefd.

De kwaliteit en nauwkeurigheid van de output is echter sterk afhankelijk van de kwaliteit en diepgang van de onderliggende data die beschikbaar zijn voor de AI-tool. Zonder een goed gedefinieerde datastrategie kunnen interne juridische teams bij het implementeren van gen-AI geconfronteerd worden met tal van uitdagingen, die de effectiviteit van de tool kunnen beperken. Deze uitdagingen zijn onder andere

• Onnauwkeurige output: Als de data die worden gebruikt om de gen AI-modellen te trainen niet nauwkeurig of volledig zijn, kunnen de grote taalmodellen die aan gen AI ten grondslag liggen foutieve, onvolledige of misleidende output genereren. Als deze output niet wordt opgemerkt en gecorrigeerd, kan dit leiden tot suboptimale beslissingen en verhoogde risico's voor de organisatie. Naast aanzienlijke gevolgen voor de reputatie en andere gevolgen voor de juridische afdeling en individuele advocaten, kunnen gen-AI-outputs van lage kwaliteit ook andere grote risico's met zich meebrengen - vanuit financieel, regelgevend, juridisch, public relations- en ander perspectief - voor het bedrijf als geheel.
• Inefficiënte of trage modellen: Zonder een goed georganiseerde data-architectuur kan het voor gen-AI-modellen moeilijk zijn om data effectief te benaderen en te gebruiken. Dit kan leiden tot inefficiëntie in het gebruik van gen-AI en een afname van de algehele productiviteit van de juridische functie.
• Compliance problemen: Als de data die worden gebruikt om de gen-AI-modellen te trainen niet voldoen aan de relevante regelgeving voor databescherming (met inbegrip van, maar niet beperkt tot HIPPA, GDPR COPPA), kan de organisatie juridische en reputatierisico's lopen. Ook het gebruik van onjuist verkregen en ongelicentieerde data om grote taalmodellen (LLM's) te trainen kan ernstige gevolgen hebben voor het intellectuele eigendom.

• Een robuuste datastrategie kan de basis vormen voor een succesvolle integratie van Gen AI. Deze strategie, die moet worden afgestemd op de overkoepelende bedrijfsdoelstellingen en -doelen van de onderneming en haar bedrijfsactiviteiten, kan de basis vormen voor een succesvolle Gen AI-integratie. In de kern moet de ontwikkeling van een datastrategie voor Gen AI-implementatie, meestal een samenwerking tussen juridische afdelingen en technologiebronnen, juridische afdelingen in staat stellen zich te ontwikkelen tot effectievere zakelijke partners. Het ontwikkelen van een datastrategie omvat meestal de volgende belangrijke stappen:

• Onderwijs interne juridische belanghebbenden over het gebruik van gen-AI en het belang van data als onderdeel van de bredere gen-AI-strategie van de organisatie. Identificeer early adopters en programma-evangelisten om de kracht van data en de rol die individuen spelen om ervoor te zorgen dat de juiste soort data wordt gebruikt, onder de aandacht te brengen. Veel bedrijven organiseren intensieve workshops om interne belanghebbenden kennis te laten maken met gen-AI in het algemeen, de prioriteiten van de organisatie in het kader van gen-AI en de cruciale rol van bedrijfsdata. Interne teams moeten worden gezien als cruciale deelnemers.
• Stel gen-AI-use cases voor: Begin met het identificeren van specifieke gen AI-use cases binnen de juridische functie en stel je voor hoe gen AI deze processen kan verbeteren. Deze eerste stap leidt de datastrategie door te bepalen welke soorten data het meest geschikt zijn voor de gen-AI-modellen. Sommige juridische afdelingen kiezen ervoor om te beginnen met contractering en/of self-service kennisbeheer.

• Ontdekken en verzamelen van data: Identificeer en verzamel de soorten data die nuttig zijn voor de AI-modellen. Voor bedrijfsjuridische functies kunnen dit data zijn uit juridische documenten, contracten, dossiers en interne databases. De verzamelde data moeten nauwkeurig, relevant en volledig zijn om ervoor te zorgen dat de AI-modellen betrouwbare outputs kunnen genereren. Het belangrijkste is dat je zowel met het juridische team als met de bredere belanghebbenden van de organisatie realistisch bent over de algehele betrouwbaarheid van de beschikbare data. Om te beginnen moeten organisaties duidelijke rollen en verantwoordelijkheden definiëren rond het ontdekken van data, naast een methodische aanpak voor het verzamelen.
• Data-organisatie en -architectuur: Na het verzamelen van data is het cruciaal om de data zo te organiseren dat ze gemakkelijk toegankelijk en bruikbaar zijn voor de AI-tools die worden gebruikt. Hiervoor moet een data-architectuur worden gecreëerd die grote hoeveelheden data kan beheren en waarmee data eenvoudig kunnen worden opgevraagd en bijgewerkt. Als je data moeten worden opgeschoond, is dit het moment om daarin te investeren.

• Data-analyse en -beoordeling: De verzamelde en georganiseerde data moeten vervolgens worden geanalyseerd om patronen, trends en inzichten te identificeren die kunnen worden gebruikt om de AI-modellen te trainen. De analyse moet worden uitgevoerd met behulp van geavanceerde analytische tools en technieken, om ervoor te zorgen dat er een consistente en formele methodologie wordt gebruikt om zinvolle resultaten te genereren.
  • Beschikbaarheid en locatie van data: Heb je de gegevens die je denkt te hebben en zo ja, waar zijn ze opgeslagen?
  • Kwaliteit van de data: Hoe volledig zijn de data die je beschikbaar hebt? Ontbreken er belangrijke elementen die kunnen leiden tot hiaten en/of onnauwkeurige output van je gen-AI-tool?
  • Dataclassificatie, naamgevingsconventies, enzovoort: ondersteunen de huidige naamgevingsconventies en/of classificaties de vereisten van de organisatie met betrekking tot gedefinieerde use cases?

• Databeheer: Implementeer maatregelen voor kwaliteitsborging, zoals regelmatige data-audits en technieken voor het “opschonen” van data, samen met effectieve praktijken voor databeheer, zoals frequente updates; het verwijderen van verouderde, irrelevante of onjuiste data; en het helpen garanderen van eenvoudige toegankelijkheid van data voor AI-modellen. Deze stappen kunnen helpen om de resultaten die AI genereert te verbeteren. Juridische afdelingen zien dit verantwoordelijkheidsgebied vaak over het hoofd, hoewel het van cruciaal belang is. In veel gevallen overwegen organisaties nieuwe rollen en meer standaardisatie om de integriteit, kwaliteit en volledigheid van data te waarborgen ter ondersteuning van AI-initiatieven.
• Definitie van data governance: Terwijl de andere stappen worden uitgevoerd, is het cruciaal om beleid en procedures in te stellen die het gebruik van data voor gen-AI-modellen effectief regelen. Dit omvat het begrijpen van de huidige regelgeving met betrekking tot dataprivacy, het beheren van kwesties met betrekking tot de vertrouwelijkheid van advocaten, privileges en de bescherming van het werkproduct van advocaten; Het bepalen wie toegang heeft tot welke data, wanneer en waarom; en het specificeren van de methoden voor het verzamelen, opslaan en beschermen van data. Het vastleggen van de data governance van je juridische afdeling met betrekking tot gen-AI is een cruciale maatregel om de organisatie te beschermen tegen potentiële juridische en reputatierisico's.

Een volwassen datastrategie is een fundamentele voorwaarde voor de succesvolle integratie van gen-AI in juridische functies binnen bedrijven. Het ontwikkelen van een robuuste datastrategie kan ervoor zorgen dat gen-AI-modellen toegang hebben tot relevante data van hoge kwaliteit, zodat ze betrouwbare en bruikbare output kunnen genereren. Dit kan niet alleen helpen om de efficiëntie en effectiviteit van de bedrijfsjuridische functie te verbeteren, maar ook om strategische besluitvorming te stimuleren en innovatie te bevorderen. Investeren in AI-technologieën en het regelmatig bijwerken van de datastrategie zijn belangrijke stappen in dit proces. Uiteindelijk kan de integratie van een volwassen datastrategie en gen-AI in bedrijfsjuridische functies aanzienlijk bijdragen aan het algehele succes van een organisatie door gebruik te maken van technologie om de curve voor te blijven.
De reis naar de integratie van gen-AI in de juridische functies is een strategische investering in het algehele succes van een organisatie.