على مدار العشرين عامًا الماضية، كانت الإدارات القانونية للشركات من جميع الأحجام وفي جميع القطاعات تبحث عن حلول تقنية لتحسين إدارة العقود. لذلك شهد السوق ظهور فئة برامج متخصصة تسمى CLM (إدارة دورة حياة العقد). هذه الأدوات، التي تهدف إلى تغطية جميع مراحل دورة حياة العقد، من الإنشاء الأولي إلى الأرشفة، مرورًا بالتفاوض والمصادقة، وعدت في البداية بزيادة الكفاءة والحد بشكل كبير من المخاطر التعاقدية. ومع ذلك، على الرغم من هذه الوعود، من الواضح أن أدوات CLM التقليدية نادرًا ما تلبي تمامًا توقعات مستخدميها...

اليوم، تتغير الاحتياجات وتتطور، تحتاج الشركات إلى مراجعة نهجها التكنولوجي. القيود الجوهرية لحلول CLM التقليدية، والتي أبرزتها سنوات من الاستخدام الشاق في بعض الأحيان، تجعل من الضروري تطوير الأدوات بشكل كبير. بالنسبة للإدارات القانونية الحديثة التي تواجه قيودًا متزايدة على السرعة والدقة والقدرة على التكيف، من الضروري استكشاف مسارات تكنولوجية جديدة قادرة على تجاوز الحدود الحالية!

القيود الثلاثة الرئيسية لأدوات CLM التقليدية

لفهم قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي المطبق في المجال القانوني، من الضروري أولاً تحليل أوجه القصور المتكررة لحلول CLM التقليدية. تظهر ثلاثة قيود رئيسية بانتظام من تعليقات المستخدمين وتشكل عقبات تشغيلية رئيسية.

التعقيد والتنفيذ البطيء

يتعلق المأزق الرئيسي الأول لحلول CLM التقليدية بتنفيذها الأولي. غالبًا ما تتطلب هذه الأدوات عدة أشهر من الإعدادات المعقدة، بما في ذلك مشاركة الفرق الفنية والاستشاريين المتخصصين. يمثل هذا التأخير مشكلة خاصة بالنسبة للشركات التي تخضع لتغييرات تنظيمية متكررة أو ضغوط تشغيلية قوية. بعبارات ملموسة، يتطلب كل تعديل أو لائحة جديدة تعديلات فنية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، وغالبًا ما يتم إجراؤها عبر مزودي خدمة خارجيين.

عدم المرونة في مواجهة التغييرات في الممارسات القانونية

القيد الثاني هو صلابة CLMs التقليدية، والتي تم تصميمها في البداية حول العمليات الخطية والمتكررة. ومع ذلك، فإن مهنة المحاماة تتطور باستمرار، مع المزيد والمزيد من حالات الاستخدام المتنوعة والمعايير القانونية المتغيرة باستمرار. يمنع نقص المرونة هذه البرامج من دعم التغييرات الداخلية في الشركات بسرعة. على سبيل المثال، قد تتطلب المراجعة الداخلية البسيطة لبنود السرية القياسية (NDAs) إعادة تكوين كاملة لسير العمل الحالي في البرنامج.

صعوبات في إدارة عدم التجانس الوثائقي والتعاقدي

أخيرًا، غالبًا ما تفشل أدوات CLM التقليدية عند مواجهة تنوع أنواع العقود والأشكال التي تتعامل معها الإدارات القانونية الحديثة. قد يحتوي كل عقد، حتى لو كان ذا طبيعة متشابهة على ما يبدو، على بنود غير نمطية أو شروط محددة معقدة لتتم إدارتها بواسطة برامج ذات هياكل صلبة. غالبًا ما يؤدي هذا التنوع وغياب الأتمتة المتقدمة إلى المعالجة اليدوية المستمرة، مما يقلل بشكل كبير من الاهتمام وعائد الاستثمار للحل الذي من المفترض أن يجعل الحياة أسهل للفرق القانونية.

‍

الذكاء الاصطناعي التوليدي: استجابة تكنولوجية متقدمة للقضايا القانونية الحالية

في مواجهة قيود CLMs التقليدية، يبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الحل المناسب بشكل خاص. على عكس الأساليب الثابتة التقليدية، يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي ديناميكيات التعلم المستمر والقدرة الفائقة على التكيف التي تتناسب تمامًا مع المتطلبات الجديدة للمحامين.

القدرة على التكيف الفوري بفضل التعلم الآلي

يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي باستمرار على الوثائق والممارسات الخاصة بكل شركة. وبالتالي، فهي قادرة على التكيف بسرعة مع التغييرات الداخلية، ولكن أيضًا الخارجية (اللوائح والسوابق القضائية والاتجاهات التعاقدية الناشئة). على عكس الحلول التقليدية، لم يعد الأمر يتعلق بإعادة تكوين تدفقات العمل الثابتة يدويًا: يكتشف الذكاء الاصطناعي تلقائيًا المتطلبات الجديدة ويتعلمها ويدمجها في تحليلاته التعاقدية.

المرونة الجوهرية التي تسهل تكامل الحالات المعقدة

بفضل التقدم في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بقراءة وتفسير البنود التعاقدية في سياقها. عندما تعاني CLMs التقليدية من عدم التجانس الوثائقي، فإن الذكاء الاصطناعي يفهم ويعالج بسهولة التفاصيل التعاقدية الخاصة بكل حالة. وبالتالي، يمكن تحديد البنود غير العادية أو النادرة وتحليلها على الفور، دون الحاجة إلى تدخل بشري منهجي، وبالتالي توفير قدر كبير من الوقت للمحامين للتركيز على القضايا المعقدة ذات القيمة المضافة العالية.

توليد استباقي للبنود والتوصيات الاستراتيجية

بالإضافة إلى تحليل العقود الحالية، يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي ابتكارًا رئيسيًا: القدرة الاستباقية على إنشاء بنود قياسية مخصصة تلقائيًا. وبالتالي، استنادًا إلى عادات الصياغة للفريق القانوني، يقترح النظام بنودًا نموذجية تتكيف مع الخصائص الداخلية والقطاعية للشركة. هذه المقترحات، التي تم التحقق منها من قبل المحامين، تجعل من الممكن تسريع التفاوض على العقود مع ضمان الامتثال القوي للاستراتيجيات القانونية الداخلية.

‍

التغذية الراجعة وحالات الاستخدام الملموسة للذكاء الاصطناعي التوليدي في إدارة العقود

تُظهر التجارب الملموسة للشركات التي تحولت من CLMs التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي نتائج إيجابية ومشجعة للغاية.

مثال ملموس: الإدارة الآلية لـ NDAs

خذ حالة الشركات التكنولوجية أو الصناعية التي تستخدم اتفاقيات عدم الإفشاء بانتظام. تقليديًا، كان يجب مراجعة كل إصدار جديد على حدة. بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، يتم التحقق من صحة اتفاقيات عدم الإفشاء الآن في غضون لحظات قليلة، من خلال التطبيق التلقائي لكتب اللعب القانونية الداخلية. تعمل هذه الأتمتة على تحرير المحامين الداخليين بشكل كبير من المهام المتكررة ذات القيمة المضافة المنخفضة.

حالات الاستخدام في القطاع المصرفي والمالي

في القطاعات شديدة التنظيم، مثل البنوك أو التأمين، يسمح الذكاء الاصطناعي التوليدي بالتحقق المستمر والآلي من العقود. يحدد النظام تلقائيًا المخاطر التنظيمية ويقترح بنود الامتثال الفوري، مما يوفر استجابة أساسية في هذه البيئة التنظيمية المتغيرة والمتطلبة.

الذكاء الاصطناعي القانوني، ركيزة أساسية جديدة للإدارات القانونية الحديثة

في النهاية، جلبت حلول CLM التقليدية بالتأكيد تحسينات أولية، ولكنها الآن تواجه حدودها الجوهرية، في مواجهة التغيرات السريعة ومتطلبات الاستجابة الجديدة للإدارات القانونية الحديثة. يستجيب الذكاء الاصطناعي التوليدي، من خلال مرونته واستقلاليته وقدرته المستمرة على التكيف، بدقة للتحديات الحالية لمحامي الشركات. في الوقت الذي تحتاج فيه الشركات إلى أن تكون قادرة على توقع المخاطر القانونية والاستجابة بسرعة للتغييرات التنظيمية، لم يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي خيارًا بل ضرورة حتمية.

ومع ذلك، يتطلب اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي إعادة التفكير بعمق في كيفية تفاعل الفرق القانونية مع التكنولوجيا. وهذا يقودنا بطبيعة الحال إلى الموضوع الأساسي التالي لاستكشافه: كيفية إعداد الفرق القانونية بشكل فعال لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كامل وهادئ في ممارساتهم اليومية؟