בינה מלאכותית מנהלת משא ומתן עם בינה מלאכותית

דמיינו כלי שיכול להפוך את המשא ומתן על חוזה לאוטומטי לחלוטין – בלי ביקורות ארוכות, בלי גבולות ידניים ובלי דיונים מייגעים עם צדדים נגדיים. זה בהחלט נשמע כמו משהו שיכול להועיל ל-80% מעורכי הדין הפנימיים שמגלים שעבודה ידנית גורעת מהזמן המושקע בעבודה לקראת יעדים עסקיים רחבים יותר. זמן הוא מותרות נדיר עבור עורכי דין, אבל בינה מלאכותית יכולה להיות המפתח להשבת השעות הרבות שמבוזבזות כיום על ידי עבודה משפטית יומיומית.

בשנים האחרונות, בינה מלאכותית הגיעה לרמת תחכום המאפשרת לה לשמש כ"טייס משנה" במהלך תהליך המשא ומתן, וללמוד מהסכמים קודמים של עסקים כדי לסמן תחומי סיכון בחוזה. היכולת של בינה מלאכותית לעבוד לצד אנשי מקצוע אנושיים היא משהו שמשתקף בכל התעשיות, כאשר רישי סונאק ציין בפסגת הבטיחות האחרונה של בינה מלאכותית שהוא צופה שהחברה תראה בבינה מלאכותית "טייס משנה" בעבודות רבות.

וכיום, בינה מלאכותית התקדמה ולקחה את מודל הטייס המשנה המשפטי צעד אחד קדימה, והופכת את תהליך המשא ומתן על חוזים לאוטונומי לחלוטין על ידי הצבת בינה מלאכותית אחת כנגד השנייה כדי להסיר את האלמנט האנושי משני הצדדים. בקיצור, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית גם על "טייס אוטומטי".

טייס אוטומטי מבוסס בינה מלאכותית בטיסה

כדי להראות כיצד בינה מלאכותית יכולה להקל על הנטל של משימות שגרתיות יחסית, Luminance השתמשה לאחרונה בבינה מלאכותית "ברמה חוקית" שלה כדי להדגים את האוטומציה הראשונה בעולם של משא ומתן על חוזה ללא מעורבות אנושית.

בהדגמה, הוקמו שני מופעים של הפלטפורמה בין שתי חברות. באמצעות המידע שנאסף מהחוזים שהוסכמו בעבר על ידי כל עסק, בינה מלאכותית משני צידי שולחן המשא ומתן סקרה ותיקה באופן אוטומטי הסכם סודיות, כאשר שניהם ניסו להתאים את הנוסח לסטנדרטים של החברה שלהם. לאחר מספר סבבים של דיונים, הסכם סודיות הפך בהדרגה למקובל יותר הדדית ובסופו של דבר הועבר ל-DocuSign לצורך חתימה על היועץ המשפטי שלה.

גנרליסט מול מומחה

הדוגמה לעיל אינה עבודה שמודל בינה מלאכותית למטרות כלליות יכול למלא – אלא זהו תפקיד שבינה מלאכותית מומחה יכול להיכנס אליו. חלק מהאתגר בתעשייה הוא לא רק ששפה כמו "co-pilot" נמצאת בשימוש ספקולטיבי, אלא שהכלים המודגשים הם כלליים באופיים. פלטפורמות אלו נוטות להיות מוצגות כבעלות יכולות רחבות, אך לא נדיר שמומחים בוחנים מערכות כאלה על משימות ספציפיות מאוד או ספציפיות לתעשייה ומגלים שהן לוקות בדייקנות או בתועלת שלהן.

בתעשיות עם דרישות מחמירות לגבי אופן ביצוע העבודה והסטנדרטים שיש לעמוד בהם, כמו משפט ושירותי בריאות, פלטפורמות בינה מלאכותית ייעודיות יכולות לעמוד בהבטחות בנוגע לפרודוקטיביות ויעילות, במקומות שבהם כלים כלליים אינם יכולים. לדוגמה, לוקח לאיש מקצוע קבלני בממוצע יותר משעתיים למצוא קטע ניסוח ספציפי בחוזה מסוים – משימה שיותר משני שלישים מתמודדים איתה לפחות פעם בשבוע. בארגונים המייצרים אלפי חוזים בשנה, זהו בזבוז עצום של משאבים.

בעוד שמשימה כזו בשלה לאוטומציה, כל אוטומציה צריכה להיות מופעלת על ידי מודל בינה מלאכותית מכוון מדויק שמבין את השפה הספציפית של דיני חוזים, כיצד אפילו שינויים קלים בשפה זו עשויים להשפיע על הסכם שלם, ואת התוצאות שאליהן עשויות להוביל החלטות נכונות (או שגויות).

התהליך שצוותים משפטיים אנושיים יצטרכו לעבור כדי להשיג את המשא ומתן ההדדי שמבוצע על ידי הבינה המלאכותית של Luminance ארוך מדי לפרט אותו כאן במלואו, אך מיותר לציין שהוא ידרוש שעות רבות של חיפוש, בדיקה, התייעצות, סקירה ואימות. התוצאה, בינתיים, לא תהיה יצירתית או בעלת ערך מוסף: אופי המשימה הוא נורמליזציה, לא חדשנות.

עבודה חשובה למומחים אנושיים

עבור ארגון גדול, בינה מלאכותית מתמחה תשחרר אנשי מקצוע משפטיים להשקיע זמן בעבודה יצירתית ובעלת ערך רב יותר, כמו בחינת הזדמנויות למיזוגים ורכישות. עבור עסקים קטנים יותר, זה יכול להיות השגת חוזים נוחים יותר באופן כללי בדרכים שלא היו להם את המשאבים להשיג אחרת.

כאשר מתכוננים לעתיד מבוסס בינה מלאכותית, המשימה המרכזית עבור מנהיגים עסקיים ואנשי מקצוע כאחד אינה יישום כלי בינה מלאכותית כלליים לעסקים שלהם בכללותם. במקום זאת, המשימה תהיה לזהות את זרימות העבודה המייצגות מרכזי עלות משמעותיים או חוסר יעילות בעסק שלהם, ולהשקיע בכלים שמכוונים באמת לנקודות כאב אלו. זהו חזון לעתיד משותף המספק יתרון תחרותי אמיתי.