di Andrea Rossetti[1]
In un articolo intitolato “The Future of Law Firms (and Lawyers) in the Age of Artificial Intelligence,” pubblicato sul blog dell’American Bar Association il 2 ottobre 2020, Anthony E. Davis esamina l’impatto dell’Intelligenza Artificiale (IA) sul settore legale. In soli quattro anni dalla pubblicazione lo sfondo, grazie a LLM come ChatGPT, è profondamente cambiato, ma lo scenario è rimasto sostanzialmente lo stesso. Si possono quindi individuare sette modalità attuali di impiego dell’IA in questo ambito:
- E-Discovery: Questo è il primo campo di applicazione dell’IA nel settore legale, attualmente ben sviluppato e consolidato. L’e-discovery consiste in software che permettono di rilevare una vasta quantità di documenti e di identificare quelli rilevanti secondo criteri di ricerca specifici, in modo molto più veloce e accurato rispetto alla ricerca manuale effettuata dagli avvocati.
- Automazione delle competenze: Questi software consentono agli avvocati di ottenere risposte a domande specifiche formulate, utilizzando programmi sviluppati per particolari aree di informazioni legali. Ad esempio, esistono software che facilitano la redazione di testamenti o contratti.
- Ricerca Legale: Alcune case editrici offrono database contenenti una grande quantità di informazioni normative (leggi, atti equiparati e normazione secondaria) e giurisprudenziali (sentenze, decreti, ordinanze). I pacchetti software sviluppati permettono ricerche rapide, accurate ed efficienti in termini di tempo e costi, utilizzati anche dagli uffici legali interni alle aziende.
- Gestione dei documenti: Gli studi legali necessitano di gestire un grande numero di documenti, dai fascicoli ai contratti e ai preventivi. L’IA fornisce strumenti per una gestione efficiente di tali documenti.
- Analisi e generazione di documenti contrattuali e contenziosi: Strumenti di IA sono stati sviluppati per assistere gli avvocati nella redazione di documenti coerenti, appropriati e aggiornati sia in ambito stragiudiziale e negoziale che in quello contenzioso, utilizzando vasti database di precedenti.
- Analisi predittiva: Davis distingue due tipologie di strumenti di IA in questa categoria: quelli che analizzano tutte le decisioni in un particolare ambito per prevedere gli esiti probabili di un caso, e quelli che esaminano un determinato elemento di ricerca legale, identificando i precedenti rilevanti e le autorità che li hanno affrontati.
- Revisione delle cause legali: IA viene utilizzata per rivedere grandi quantità di documenti legali, permettendo di identificare rapidamente quelli rilevanti a una frazione del costo e del tempo richiesti precedentemente.
Queste tecnologie stanno trasformando il modo in cui gli avvocati e gli studi legali operano, migliorando l’efficienza e l’accuratezza delle loro attività professionali, e sollevano due questioni principali: (i) come identificare gli enti o individui che saranno responsabili della fornitura di soluzioni ai problemi legali dei clienti e come definire il ruolo specifico che gli avvocati assumeranno in questo processo? (ii) come queste tecnologieimpatteranno nella dinamiche per la composizione, la struttura organizzativa e l’economia di uno studio legale?
(i) L’IA trasforma il modo in cui i servizi legali vengono forniti e consumati e sposta il focus delle competenze richieste agli avvocati verso aspetti più umani e meno automatizzabili del lavoro legale, preservando e rinnovando il valore fondamentale della professione legale nell’era digitale. Nel futuro, gli avvocati saranno chiamati a fornire servizi che l’intelligenza artificiale non è in grado di offrire, quali il giudizio, l’empatia, la creatività e l’adattabilità. Questi elementi rappresentano il cosiddetto “ultimo miglio” nella fornitura di soluzioni legali, ovvero l’applicazione di competenze umane uniche all’output degli strumenti AI. In altri termini, se uno strumento di analisi predittiva indica che la probabilità di un esito favorevole in un caso è del 60%, non spetta a tale strumento decidere se procedere o meno con il caso; questa decisione richiede l’intervento umano di un avvocato, il quale utilizza il proprio giudizio e la comprensione delle necessità del cliente per fornire una consulenza informata ed empatica.
(ii) E’ cruciale considerare le implicazioni profonde di tali cambiamenti, che probabilmente non sono solo qualitativi, ma anche qualitativi e potrebbero ristrutturare significativamente le fondamenta della pratica legale. Queste trasformazioni riguardano principalmente tre aree chiave: la formazione e la qualificazione delle future generazioni di avvocati, la composizione e la struttura degli studi legali e l’economia di questi ultimi.
In termini di competenze richieste, i futuri avvocati non necessiteranno di saper programmare ( già adesso in pochi ricordano i corsi di legal coding in cui si cercava di insegnare a dei giuristi qualche linguaggio di programmazione), ma sarà indispensabile che possiedano una conoscenza approfondita e continuativa di come identificare, valutare e impiegare soluzioni IA per rispondere efficacemente alle esigenze dei clienti. Questo implica un cambiamento sostanziale nella natura dell’expertise legale, spostandosi dalla mera conoscenza della legge verso una capacità più complessa di interfacciarsi con la tecnologia avanzata. Non esistendo un sistema standardizzato per valutare l’adeguatezza o l’efficacia delle soluzioni IA, gli avvocati dovranno essere in grado di discernere criticamente i punti di forza e le debolezze dei sistemi offerti dal mercato e delle diverse opzioni rese disponibili da questi sistemi..
La riflessione su queste dinamiche deve non solo anticipare le future esigenze del mercato legale, ma sollecita anche una revisione sostanziale dei modelli educativi proposti nei dipartimento di giurisprudenza, suggerendo la necessità di un continuo aggiornamento delle competenze in risposta all’evoluzione tecnologica.
[1] Andrea Rossetti è professore di Filosofia del diritto all’Università di Milano Bicocca. Insegna Informatica giuridica e AI and Law nel corso magistrale Human Centered Artificial Intelligence. E’ co-founder dello spin off universitario ReD Open https://www.redopen.it
