La scorsa settimana Anthropic ha tenuto una sessione intitolata Claude for Legal Teams. Venti mila persone si sono registrate. La sala ha presentato 51 domande e le ha votate 2.470 volte. Il modello di votazione è la ricerca di legal-tech più onesta che ho visto quest'anno. Questa è la conversazione che il webinar non ha avuto il tempo di finire, ciò che Mark Pike (responsabile del prodotto legale di Anthropic) e Maggie Russo (IA applicata) hanno detto quando sono arrivati a una domanda, ciò a cui non sono arrivati, e le parti che, a mio avviso, hanno colto solo parzialmente, ma non del tutto.
La settimana scorsa Anthropic ha tenuto una sessione intitolata Claude for Legal Teams. Venti mila persone si sono registrate. La loro host, Nancy del marketing, ha dichiarato in diretta di non aver mai visto un numero simile per un webinar legale. Le credo. La sala ha presentato 51 domande e le ha votate 2.470 volte, e il modello di votazione è la ricerca di legal-tech più onesta che ho visto quest'anno.
Fatti chiave
- Il webinar Claude for Legal Teams di Anthropic ha attirato 20.000 iscritti, 51 domande presentate e 2.470 voti positivi.
- Quattro domande su privilegi/sicurezza hanno ottenuto 1.050 voti positivi: il 42% di tutta l'attenzione della sessione; la singola domanda più votata ha ottenuto 372 voti.
- HAQQ serve più di 17.000 team legali, per lo più piccoli e di medie dimensioni, principalmente al di fuori dei grandi centri di acquisto tecnologico.
Gestisco un'azienda in questo settore. Costruiamo HAQQ, una piattaforma Legal AI che oggi serve oltre 17.000 team legali, principalmente piccoli e medi, per lo più al di fuori dei grandi centri di acquisto tecnologico, per lo più studi per i quali nessuno organizza webinar. Quindi, quando 20.000 dei loro "cugini" si presentano a una sessione su Claude, presto attenzione. Ho scaricato la registrazione. Ho letto ogni domanda. Ho passato una serata con la trascrizione. Poi ho scritto questo.
Questo non è un riassunto. La registrazione è online se ne desiderate una. Questa è la conversazione che il webinar non ha avuto il tempo di finire, ciò che Mark Pike (responsabile del prodotto legale di Anthropic) e Maggie Russo (IA applicata) hanno detto quando sono arrivati a una domanda, ciò a cui non sono arrivati, e le parti che, a mio avviso, hanno colto solo parzialmente, ma non del tutto. Le indicherò chiaramente. Laddove la sala ha posto una domanda a cui nessuno sul palco ha risposto, risponderò io, come risponderei a un partner che mi ha pagato per farlo.
Una nota prima di iniziare. Le domande non sono mie. Sono venute da veri avvocati, veri paralegali, veri responsabili delle operazioni legali, e ci hanno messo il loro nome. Quando citerò una domanda, la attribuirò. Il numero di voti positivi proviene dalla sessione dal vivo. La storia che state per leggere su Andrew il paralegale. Quella mi rimane impressa, quindi inizierò da lì.
Un team di quattro persone. Uno studio MLaw 200. Un verdetto della giuria.
Mark l'ha raccontato sul palco e voglio ripeterlo perché è la risposta a una domanda che nessuno ha votato, ma che tutti si pongono segretamente. Questa cosa è davvero utile, o stiamo facendo teatro di IA?
Andrew è un paralegale. Faceva parte di un team pro bono di quattro persone (due avvocati, due paralegali) che difendeva un caso di abuso sugli anziani contro uno studio MLaw 200. Questa è una lotta che non si vince in ore fatturate. Così Andrew ha costruito uno strumento sull'API di Anthropic che era presente al tavolo del consulente durante il processo, rilevando gli angoli del controinterrogatorio in tempo reale, a volte prima che il consulente avversario finisse di porre la domanda. I quattro se ne sono andati con un'ingente sentenza della giuria a favore del loro cliente.
Voglio che ci pensiate un attimo. Un paralegale. Ha scritto codice. Al processo. Ha vinto.
Ora leggete attentamente la frase successiva: questo è il caso d'uso mediano, non il limite massimo.
Il webinar è iniziato con quella storia per un motivo. Le 51 domande che sono seguite sono ciò che accade quando 20.000 persone in una professione che è sopravvissuta alla tradizione del calamaio per 800 anni si rendono conto collettivamente che la tecnologia è reale e l'unica domanda che rimane è se la useranno bene o male. Nessuno ha votato positivamente la domanda se l'IA sostituirà gli avvocati. Quel dibattito è finito all'interno della professione. Tutto nella chat era operativo. Come faccio senza perdere il privilegio. Come faccio a verificare. Come faccio a implementare. Come faccio a integrare. Come faccio a evitare la lista nera.
Vi illustrerò ciò che hanno chiesto, nell'ordine in cui i voti positivi li hanno classificati, ma prima, il quadro che Mark ha usato per impostare l'intera sessione. È utile tenerlo a mente mentre leggete il resto, perché ogni domanda che segue si collega a una di queste quattro idee.
§1. I quattro pilastri di Mark: come Claude conosce davvero il vostro lavoro legale
Mark ha illustrato quelli che ha chiamato i quattro pilastri di come Claude svolge il lavoro legale. Li userò come spina dorsale di questo articolo perché (a) sono la giusta cornice e (b) la maggior parte delle domande del pubblico si ricollega a uno di essi. Se avete guardato il webinar, questa sezione vi sembrerà familiare; se non l'avete fatto, questa è la versione di trenta secondi del quadro architettonico che Anthropic sta vendendo.
Pilastro 1. Dati in tempo reale tramite Model Context Protocol (MCP). Mark ha definito MCP la "USB-C dell'IA". È un protocollo aperto che consente a Claude di connettersi ai vostri sistemi in tempo reale: il vostro software di gestione pratiche (iManage, NetDocuments), il vostro CLM, il vostro Drive, Outlook, la suite Microsoft, Slack, il calendario. Il punto non è che Claude carica un'istantanea del vostro lavoro; è che Claude legge gli stessi file che il vostro team legge, in tempo reale. La redline che arriva alle 16:00 è visibile alle 16:01 senza che nessuno debba ricaricare nulla. Questo sembra ovvio finché non ricordate che la maggior parte delle implementazioni di IA aziendali oggi sono ancora carichi di PDF su Slack con una stasi eterna.
Pilastro 2. Competenze legali. Una "competenza" in questo mondo è un file markdown che codifica un flusso di lavoro che il vostro team esegue già ogni settimana. Revisione NDA. Redlining contratti. Bozza log privilegi. Acquisizione pratiche. Controlli libreria clausole. Ricerca precedenti. Analisi punti dell'accordo. La cornice di Mark era importante: "Claude non parte da una pagina bianca sul lavoro che fate centinaia di volte all'anno. Si avvale di quel corpus di conoscenze che avete creato all'interno del vostro dipartimento." Le competenze rendono portatile la memoria muscolare istituzionale. Sono anche, ha detto Mark, ricorsivamente costruibili: potete chiedere a Claude di scrivere competenze per voi fornendogli esempi di lavori passati.
Pilastro 3. Comprensione del documento. Questo è il pilastro che la maggior parte delle persone sottovaluta. Claude legge la struttura dell'accordo come farebbe un avvocato. Traccia i termini definiti attraverso gli allegati e gli schemi. Spiega in un linguaggio semplice cosa fa effettivamente una clausola e segnala esattamente dove si trova il rischio. Non si tratta di ricerca per parole chiave e non si tratta di riassunto del testo. È una comprensione strutturale di come i documenti legali si uniscono: termini definiti con riferimenti incrociati a dove sono usati, eccezioni rintracciate a dove prevalgono sulla regola generale, schemi collegati alle disposizioni operative che espandono. Il divario di capacità tra "riassumi questo MSA" e "trova ogni punto in cui i termini standard di questo MSA sono silenziosamente sovrascritti da una lettera laterale" è enorme, e il Pilastro 3 è ciò che lo chiude.
Pilastro 4. Contesto tra le applicazioni. La redline che hai eseguito in Word diventa una diapositiva riassuntiva in PowerPoint, diventa una bozza di email in Outlook, diventa un invito di calendario di follow-up, e Claude porta il contesto del lavoro originale fino alla fine. Un unico filo. Nessuna nuova spiegazione. Nessun passaggio con copia/incolla. La frase esatta di Mark: "Il lavoro si muove con te." Se hai mai passato venti minuti a rispiegare il contesto di un caso a un collega su Slack, o peggio, a un'AI che ha dimenticato cosa stava facendo tra due interazioni, capisci visceralmente cosa sta risolvendo questo pilastro.
Non è necessario ottimizzare i modelli per dare a Claude ingegnere una laurea in giurisprudenza. Invece, è sufficiente dare a questi strumenti l'accesso, gli stessi strumenti che gli avvocati usano ogni giorno per svolgere il loro lavoro. Ed è questo che lo aiuta a diventare un ottimo compagno di squadra nel contesto legale.
Quella frase è l'intera scommessa architetturale. Anthropic non sta costruendo una "Legal AI" che sia un prodotto diverso dalla sua AI generale. Sta costruendo un singolo modello capace e gli sta dando le stesse superfici in cui gli avvocati già lavorano. L'adattamento avviene nelle competenze, nei plugin, nei connettori e nel contesto del caso, non nei pesi del modello. Se questa scommessa sia corretta a lungo termine è una domanda a cui tornerò. Per ora, tenete a mente i quattro pilastri. Quasi ogni domanda del pubblico ricade su uno di essi.
Un secondo pezzo di vocabolario che vedrete in tutto il testo: la coniatura di Mark "amp-fooding". I dipendenti di Anthropic si chiamano "ants", quindi l'equivalente del dogfooding è l'amp-fooding. Usano Claude per costruire Claude. Il team legale di Mark usa Claude per il proprio lavoro legale. Questa ricorsione sta facendo più lavoro di quanto le persone abbiano notato nel webinar, quando si sente parlare di un'analisi di 742 ticket JIRA o di un flusso di lavoro di redlining che ha richiesto 20 minuti, questi sono artefatti "amp-fooded". Non ipotesi. Cose che il team legale di Anthropic ha fatto a se stesso prima di mostrarle a voi.
§2. Il privilegio è la domanda dietro ogni altra domanda
Quattro domande sul privilegio avvocato-cliente e sulla sicurezza hanno ottenuto 1.050 voti tra loro. Ciò rappresenta il 42% dell'attenzione dell'intera sessione concentrata su un'unica preoccupazione. La domanda numero uno, con 372 voti, era quella di Jewel Seo: "Come sta gestendo il vostro team il privilegio avvocato-cliente quando usa Claude?"
Mark ha risposto direttamente, e la sua risposta è stata onesta nel modo in cui solo un avvocato può essere: non sono il vostro avvocato. Parlate con il vostro avvocato. Ma sotto la dichiarazione di non responsabilità ha espresso tre punti sostanziali e un meta-punto, e valgono tutti la pena di essere analizzati.
La sostanza era questa. In primo luogo, la recente sentenza Heppner, che Mark ha detto che l'industria legale sta "davvero un po' risvegliandosi", ha coinvolto, secondo la descrizione di Mark, un non-avvocato che usava un piano AI di livello consumer, lavorando autonomamente, con le impostazioni sulla privacy non configurate. Questo è il caso che circola su LinkedIn come monito sul privilegio, e l'inquadratura è importante: non era un caso sull'opportunità che gli avvocati usassero l'AI. La decisione scritta definisce Claude "una piattaforma di IA disponibile al pubblico" e non indica alcun piano o livello. In secondo luogo, sulle offerte commerciali di Anthropic, Team ed Enterprise, con le impostazioni sulla privacy configurate correttamente, Mark ha detto di essere "abbastanza fiducioso" che si possa mantenere il privilegio. In terzo luogo, l'ABA ha effettivamente norme etiche che richiedono agli avvocati di rimanere aggiornati sulla tecnologia. Non usare l'AI non è una posizione neutrale; è una posizione deliberata, e sempre più difendibile solo di proposito.
Il meta-punto era il più interessante. Mark ha paragonato il momento alle discussioni della fine degli anni '90 sull'opportunità che gli avvocati potessero usare l'email, e alle discussioni dei primi anni 2000 sul SaaS basato su cloud. Le abbiamo vinte. Vinceremo anche questa. L'unica domanda è se il vostro studio la vincerà con eleganza o in affanno.
Ecco cosa Mark non ha detto, e cosa aggiungerei io, in quanto persona che opera in questo settore.
Il privilegio non è una funzione che si attiva in una pagina delle impostazioni. È una proprietà del flusso di lavoro che deve essere vera simultaneamente a ogni livello. Ci sono quattro livelli, e la maggior parte delle conversazioni che ho con i consulenti legali generali li raggruppa in uno solo e ne perde due.
Il livello del contratto. Il tuo fornitore di AI non può utilizzare i tuoi input per addestrare i modelli. Questo è contrattuale, non tecnico. Per il livello enterprise di Anthropic, questo è scritto. Per la versione gratuita di Claude.ai non lo è. Se il tuo studio sta usando il livello gratuito per lavori reali, questa è la conversazione da fare lunedì mattina, non se l'AI sia rischiosa in generale. L'AI va bene. Il problema è il livello gratuito.
Il livello dell'infrastruttura. I sistemi del fornitore dovrebbero essere sottoposti a audit SOC 2 Type II, avere opzioni di zero-data-retention per le questioni sensibili e instradare attraverso una regione che soddisfi i tuoi obblighi di residenza dei dati. La maggior parte dei fornitori con sede negli Stati Uniti soddisfa questo requisito. Molti con sede all'estero no, e la documentazione contrattuale richiede più tempo di quanto le persone preventivino.
Il livello di deployment. Questo è quello che Mark ha accennato senza nominarlo. La configurazione dello strumento da parte del tuo studio (chi può installare quali connettori, quali canali Slack sono collegati, chi può leggere la cronologia delle chat di chi) è ciò che determina se il privilegio sopravvive al contatto con il tuo personale. La violazione più comune del privilegio che vedo in giro non è un modello che fa trapelare dati; è un partner che incolla un promemoria sensibile in uno spazio di lavoro dove un amministratore non avvocato può leggerlo. Il fornitore non può risolvere questo problema per te. Lo configuri o no.
Il livello della pratica. Lo strato più profondo, e quello per cui credo esistano piattaforme specifiche per il settore legale. Il privilegio non è una tua proprietà; è una proprietà di questa pratica, tra questo cliente e questo avvocato, per questo scopo. Nel momento in cui non puoi dire a quale spazio di lavoro appartiene un pezzo di lavoro, non puoi dire se il privilegio è intatto. L'AI generica non ha il concetto di pratica. Ha progetti, cartelle, conversazioni. Utile, ma non la stessa cosa. (In HAQQ trattiamo la pratica come unità atomica perché gli studi con cui lavoriamo non hanno la capacità ingegneristica per implementarlo da soli; hanno bisogno che venga fornito chiavi in mano).
La risposta di Mark era corretta per i livelli 1, 2 e 3. Il quarto è dove l'industria legale spenderà i prossimi due anni a definire le sue convenzioni. Se sei un interno in un'azienda "tech-comfortable" con una forte funzione IT, probabilmente puoi cavartela assemblando tu stesso il livello 4 in progetti Cowork e ambiti di plugin. Se sei uno studio regionale con dodici avvocati e un solo addetto IT che gestisce anche il server di stampa, non lo cablerai da solo, e il fornitore che te lo consegna "chiavi in mano" sarà quello che comprerai.
La domanda sull'MCP, e perché meritava più tempo
La domanda di Julie Saliba, con 150 voti, riguardava specificamente l'MCP. "Quali considerazioni sulla sicurezza dovrebbero essere prese in considerazione quando ci si collega alla casella di posta o si utilizza tramite MCP?"
Maggie ha risposto alla domanda più ampia sulla sicurezza e ha accennato al modello di autorizzazioni di MCP, i connettori ereditano le tue autorizzazioni di origine, quindi Claude non può accedere a file a cui tu stesso non puoi accedere, e c'è una griglia di autorizzazioni per azione: sempre consentito, necessita di approvazione, bloccato o personalizzato. Ha mostrato il connettore Gmail e ha mostrato come si può portare un'azione "invia email" da "sempre consentito" a "necessita di approvazione". Tutto ciò è vero e utile.
Quello che non ha detto, e a cui Julie probabilmente alludeva, è che i connettori MCP sono un accesso ambientale persistente. Non sono estrazioni una tantum. Una volta che colleghi la tua casella di posta a Claude, Claude ha la capacità permanente di leggere quella casella di posta in qualsiasi conversazione futura che abbia il connettore abilitato, fino al momento in cui lo revochi. Questa è una postura di sicurezza diversa rispetto al caricamento di un file in una chat. È più simile a una concessione OAuth, il che significa che dovrebbe essere gestita come tale: registrare ogni recupero, controllare periodicamente, revocare aggressivamente e non collegare mai account personali a strumenti con licenza aziendale.
Il webinar ha mostrato la Gmail personale di Maggie collegata al suo Cowork personale. Va bene per una demo. Sarebbe un motivo di licenziamento nella maggior parte degli studi con un vero programma di governance delle informazioni. Il motivo non è che Anthropic non sia sicuro; è che la "audit trail" di "cosa ha letto oggi questa IA sul mio cliente" risiede in due sistemi invece di uno, e i team che si occupano della materia ne hanno bisogno in uno solo. Questo è risolvibile, ma deve essere risolto deliberatamente. L'impostazione predefinita di "collegare la posta in arrivo perché la demo l'ha fatto in quel modo" è esattamente il modo in cui gli studi finiscono per avere un incidente di privilegio in 18 mesi.
Mark ha guadagnato un piccolo riconoscimento per una cosa che ha detto mentre Maggie dimostrava la griglia "sempre-consentire / richiede-approvazione". Ha detto che molti avvocati che incontra sono "molto preoccupati che l'IA agisca senza la loro approvazione" e che la griglia di autorizzazione era "una soluzione davvero buona a qualcosa su cui le persone hanno sollevato domande". Ha ragione. La griglia di autorizzazione è il controllo concreto che rende il "fattore umano" reale invece che aspirazionale. Se non fai nient'altro dopo aver letto questo articolo, imposta ogni azione di "invio", "eliminazione" e "modifica" sui tuoi connettori su "richiede approvazione". Le azioni di sola lettura possono rimanere su "sempre-consentire". Questo è un indurimento di cinque minuti che ti garantisce la maggior parte della sicurezza operativa con quasi nessuna perdita di attrito.
Cosa ha chiesto la sala ma non ha mai ottenuto
Tre domande sulla sicurezza sono state votate ma non hanno ricevuto risposta in diretta.
Syed Ali Khan, 29 voti: "Le informazioni fornite a Claude sono 'sandboxed', cioè non utilizzate per addestrare o migliorare il prodotto?" La risposta breve è sì per i piani commerciali, no di default su Claude.ai consumer a meno che non si scelga di disattivarla. Questo deve essere scritto nella politica AI del tuo studio, non nella memoria del tuo responsabile IT. A proposito, Cowork funziona specificamente in una macchina virtuale isolata sul tuo desktop (Maggie l'ha menzionato di sfuggita rispondendo al cluster di sicurezza), il che limita il raggio d'azione di qualsiasi cosa accada durante una sessione di Cowork. I file che Claude tocca in Cowork rimangono 'sandboxed' nelle directory che gli indichi.
Tom Harriman, 9 voti: "Quali controlli a livello aziendale sono in atto per le competenze? Possono essere fornite e assegnate a gruppi di utenti specifici (ad esempio, utenti del settore immobiliare con competenze mirate specifiche per la loro pratica)?" Anthropic ha recentemente rilasciato il controllo degli accessi basato sui ruoli per Claude Enterprise. Maggie l'ha menzionato di sfuggita. Le librerie di competenze con ambito di gruppo di pratica sono tecnicamente possibili oggi tramite il marketplace dei plugin dell'organizzazione e l'RBAC. Non sono pronte all'uso. Il tuo team IT costruirà l'infrastruttura una volta e poi funzionerà.
Rodney Younce, 200 voti: "Come spieghiamo ai clienti che i loro dati sono utilizzati in modo sicuro?" Questa è la domanda a cui credo che Anthropic avrebbe dovuto rispondere con la massima cura e a cui ha risposto meno. Gli avvocati non possono dire ai loro clienti "Anthropic ha detto che è sicuro". Devono essere in grado di fare le proprie dichiarazioni. La risposta giusta qui è un questionario di sicurezza del fornitore, una lettera di attestazione per questioni sensibili e una spiegazione di una pagina, "client-friendly", che il reparto marketing dello studio può consegnare a un GC diffidente. Anthropic pubblica il materiale sottostante su trust.anthropic.com (Mark l'ha menzionato) ma la traduzione in un linguaggio adatto al cliente è compito dello studio. La maggior parte degli studi non l'ha fatto. Dovrebbero.
§3. Il plugin legale è a malapena un prodotto, e Mark lo ha detto lui stesso
Tredici domande raggruppate intorno a competenze e plugin. La domanda di Rebecca Wright da 50 voti ("possiamo avere un glossario?") è stata il momento più votato di onestà in linguaggio semplice nella sessione. Il webinar ha inserito competenze, plugin, Cowork, Claude Code, connettori MCP, artefatti e progetti nello stesso paragrafo più di una volta, e la chat l'ha notato.
Ecco il glossario con cui il webinar avrebbe dovuto iniziare.
Una skill è un file markdown. Tutto qui. Dice a Claude come fare una cosa specifica (rivedere un SOW rispetto a un playbook, redigere un registro dei privilegi, gestire le NDA in arrivo) descrivendo la procedura come la scriveresti per un nuovo associato. Mark ne ha mostrata una sullo schermo. Erano circa 200 righe di testo semplice. Chiunque può scriverne una. Molte persone lo fanno.
Un plugin è un insieme di skill spedite insieme. Il "legal plugin" di Anthropic è una collezione di skill legali: brief di riunioni, gestione delle NDA, revisione contrattuale, redazione di registri dei privilegi e una manciata di altre. Lo installi da Cowork → Personalizza → Plugin → sotto "Anthropic and Partners" → clicca installa. Due minuti.
Un connettore (a volte chiamato server MCP) è la pipeline di dati live. iManage, NetDocuments, Outlook, Gmail, Drive, Slack, il tuo CLM. I connettori sono il modo in cui Claude legge ciò su cui il tuo studio lavora effettivamente.
Cowork è l'applicazione desktop collaborativa di Anthropic. Dimostrata ampiamente nel webinar. È ora generalmente disponibile. Andra Robinson ha chiesto se fosse ancora in beta e la risposta è no, GA. Puoi pensarlo come Claude con un laptop invece di una semplice finestra di chat. Apre cartelle, scrive file, esegue cose in parallelo.
Claude Code è la CLI orientata agli sviluppatori. Lo stesso motore di Cowork ma in un terminale. L'analogia di Maggie è stata eccellente: Claude Code sta a Cowork come un terminale sta a un IDE. Se non sei un ingegnere, usa Cowork.
Gli artefatti sono output live che Claude genera all'interno di una conversazione (una dashboard, un documento, una piccola app) con cui puoi interagire direttamente lì.
I progetti sono spazi di lavoro condivisi all'interno di Claude. Contengono istruzioni, file e configurazioni di connettori che tutti i membri del progetto ereditano.
Questo è l'intero vocabolario. Il webinar avrebbe dovuto dedicare due minuti a questa slide. Non l'hanno fatto. La domanda di Rebecca ha 50 upvote per un motivo.
"Non usare il legal plugin così com'è"
È al suo meglio quando è stato effettivamente rielaborato e incorpora la voce e le matrici di rischio della tua azienda, i tuoi playbook e il tuo linguaggio di ripiego. Non indosseresti un vestito comprato così com'è. Lo faresti adattare per assicurarti che ti stia bene.
Mark l'ha detto sul palco ed è stata la frase più importante dell'intero webinar. L'ha detta a proposito della cosa che lui stesso ha costruito. Traduzione: il plugin legale è un modello di partenza, non un prodotto finito. Esiste per mostrarti com'è il formato e per darti un vantaggio di cento metri sui tuoi playbook. Se lo installi e lo usi così com'è, stai ottenendo la teoria del consulente generale di Anthropic su come dovrebbe funzionare un'abilità transazionale, non quella del tuo studio. L'intero vantaggio sta nella personalizzazione.
Questa è una buona e una cattiva notizia. La buona notizia è che la personalizzazione è ricorsiva: puoi far sedere Claude e chiedergli di scrivere le tue abilità per te, consegnandogli alcuni esempi dei redline passati del tuo studio e dicendo "estrae il playbook". Mark l'ha evidenziato e funziona nella pratica. Usiamo lo stesso trucco per le abilità che HAQQ fornisce agli studi che si registrano sulla nostra piattaforma: consegna al modello quindici delle tue vecchie revisioni di NDA e chiedigli di produrre il playbook. Dovrai ripulirlo. Ma è una soluzione al 90% in 30 minuti. C'è anche un'abilità "creatore di abilità" integrata che ti guida attraverso il processo se non vuoi pensare tu stesso al meta-prompting; Maggie l'ha mostrata durante la demo.
La cattiva notizia è che questo lavoro è un lavoro vero, e la maggior parte degli studi che hanno seguito il webinar non hanno la capacità di farlo. È qui che diventa visibile la realtà a due livelli dell'industria legale. Anthropic-il-datore di lavoro ha un responsabile dedicato ai prodotti legali (Mark) che costruisce abilità a tempo pieno. La maggior parte degli studi ha un partner responsabile della "tecnologia" che ha già 1.800 ore fatturabili e un figlio alle scuole medie. La personalizzazione è un vantaggio, e il vantaggio è distribuito in modo non uniforme.
Ben Kühnel ha chiesto del futuro del plugin legale, osservando accuratamente che "attualmente consiste solo in alcune abilità di Claude". Mark ha detto che è solo l'inizio, arriveranno più interfacce d'ufficio, il ritmo dell'innovazione è veloce. Gli credo. Penso anche che il plugin legale continuerà a essere un kit di partenza piuttosto che una soluzione chiavi in mano per la stessa ragione per cui Microsoft Word non è un sistema di gestione dei contratti. Le piattaforme generali spediscono primitive generali. La specializzazione avviene nel livello superiore.
La domanda di Tyler Niederwerder è più importante di quanto suggeriscano i suoi 33 voti
"Claude può decidere automaticamente quali abilità usare?" Sì. E la risposta è uno dei piccoli dettagli del webinar che, a mio parere, avrà più importanza di quanto il pubblico abbia realizzato.
Non ho usato un comando slash o qualcosa di speciale per assicurarmi che l'abilità venisse usata. Ho semplicemente usato il suo nome. Avrei anche potuto usare una descrizione come 'Mi sto preparando per la riunione, aiutami a creare un brief per essa,' e Claude saprà che è di questo che sto parlando.
Questa è la differenza tra un'IA che richiede ai suoi utenti di memorizzare un pannello di controllo e un'IA che capisce il linguaggio naturale e si attiva autonomamente. Per il partner legale che si rifiuta di memorizzare i comandi, questa è la differenza tra l'adozione e il software inutilizzato. Maggie non si è soffermata su questo. Io l'avrei fatto. Costruire l'abilità una volta e poi farla invocare automaticamente da Claude ogni volta che l'utente formula una richiesta pertinente. Questo è il design UX che trasforma "abbiamo strumenti IA" in "usiamo strumenti IA".
C'è anche un'implicazione più sottile. Se scrivi un'abilità chiamata triage-nda e Claude può invocarla automaticamente con una frase come "guarda gli NDA nella cartella di posta in arrivo, dimmi quali dovremmo revisionare", allora la tua libreria di abilità è funzionalmente un'API in linguaggio naturale per la conoscenza istituzionale del tuo studio. L'avvocato che ha scritto l'abilità una volta si sta moltiplicando attraverso ogni collega che userà mai una frase contenente l'intento giusto. Questo è il meccanismo attraverso cui il playbook di un associato attento diventa lo stile interno dello studio.
La domanda di Robert Graham è quella che conta di più
Solo undici voti. "Come suggerite di alimentare le capacità di Claude che incorporano la nostra voce, il tono e la posizione, in combinazione con il plugin legale?"
Questa è la vera domanda di personalizzazione e Mark ha risposto indirettamente quando ha raccontato la storia dell'analisi di 742 ticket JIRA. Il suo metodo è stato: riversare il corpus in Claude, chiedergli di trovare schemi, chiedergli di suggerire dove l'automazione avrebbe creato il maggior "lift", quindi fargli redigere le competenze. Ha usato questo per scoprire che il suo team dedicava troppo tempo alla selezione delle NDA e alle domande sul software open-source. Ha quindi sviluppato competenze che miravano esattamente a quei flussi di lavoro.
Applicalo al tuo studio. Prendi le tue ultime 200 acquisizioni di clienti, o 200 redline, o 200 email di clienti. Dalle a Claude in un progetto Cowork. Chiedi: quali schemi vedi nel modo in cui svolgo questo lavoro che potrei codificare come una competenza? La risposta ti sorprenderà. Parte di ciò che pensi sia un giudizio "su misura" è in realtà una corrispondenza di schemi rispetto ai tuoi ultimi sei casi e potrebbe essere precompilato. Parte di ciò che pensi sia meccanico è in realtà dove risiede il tuo valore e non dovrebbe mai essere automatizzato. Non saprai quale sia quale finché non leggerai cosa trova il modello.
Il cambiamento di mentalità descritto da Mark (e su cui Montserrat Mazo ha chiesto con quattro voti) è dal "fare" al "gestire gli agenti". Smetti di redigere e inizi a revisionare. Smetti di ricercare e inizi a verificare. Smetti di digitare e inizi a controllare. Questo è scomodo per gli avvocati perché "fare l'avvocato" e "digitare" sono stati grosso modo sinonimi per trent'anni. Gli avvocati che superano questo disagio più velocemente sono quelli che vinceranno il prossimo decennio.
Le competenze come conoscenza istituzionale: la storia di Pamela e perché si espande
Maggie ha rapidamente mostrato qualcosa chiamato /schedule, e poi Mark ha raccontato la storia che giustifica l'intera funzione. La sua collega Pamela del team normativo dedicava due ore al giorno a sintetizzare le notizie normative globali. Ha chiesto a Claude di farlo su un programma. Ora funziona alle 8 del mattino, produce un quotidiano e lo pubblica su un Google Site che tutto il team legale legge con il caffè del mattino. Due ore al giorno sono diventate zero, il risultato è migliorato e l'intero team riceve lo stesso brief.
Questa è la forma giusta per l'AI in un dipartimento legale. Non "l'avvocato che chatta con il bot". Un'automazione programmata che produce un artefatto che il team consuma. Ha la stessa forma della nota settimanale di mercato di un analista di ricerca, tranne che l'analista è un modello e la nota è generata durante la notte.
Alexis Hartwell-Gobeske ha posto la domanda correlata con 13 voti: "Claude può essere configurato per fornire aggiornamenti automatici sulle scadenze di deposito, date delle udienze, ecc.?" Sì. Il meccanismo è esattamente quello di Pamela: collega Claude al tuo sistema di gestione dei casi tramite MCP, scrivi una competenza che sappia cosa conta come scadenza, programma l'esecuzione due volte al giorno, fallo pubblicare su Slack o e-mail o una pagina SharePoint. La parte difficile non è l'AI; è connettere il sistema di gestione dei casi. Se il tuo DMS supporta MCP oggi, puoi costruirlo in un pomeriggio. Se non lo fa, stai aspettando il fornitore, e la maggior parte dei fornitori di gestione dei casi sono indietro di 12-18 mesi su questo. Le piattaforme che coprono il loro campo domineranno il mercato dei piccoli studi.
La condivisione delle competenze all'interno di uno studio è, tra l'altro, una questione di un solo pulsante. Maggie l'ha mostrato. Una volta che hai scritto o remixato una competenza nella tua libreria personale, puoi condividerla con un collega, una mailing list, o spingerla nel marketplace dei plugin della tua organizzazione se il tuo amministratore ne sta curando uno. Quest'ultima parte (il marketplace dell'organizzazione) è il meccanismo attraverso il quale la libreria di competenze di uno studio diventa una risorsa reale piuttosto che una collezione di strumenti "ombra" di proprietà dei partner. Se sei in uno studio con più di cinquanta avvocati e non hai qualcuno che cura una libreria di plugin interna, stai lasciando un vantaggio composto sul tavolo.
§4. Le allucinazioni hanno ottenuto meno voti di quanto mi aspettassi, e questo racconta una storia
Quattro domande sull'accuratezza e le allucinazioni hanno ricevuto 161 voti. È stato il quarto tema classificato, non il primo. Un anno fa questa sarebbe stata la preoccupazione dominante. Il fatto che il privilegio abbia battuto le allucinazioni di 6,5 volte è il segnale più forte nel set di dati.
La professione è passata dal chiederci se mentirà al come verificarlo sistematicamente. Nikolaj Nielsen lo ha espresso chiaramente con 70 voti: "spesso richiede una verifica completa. In che modo Anthropic differenzia i suoi modelli per mitigare le allucinazioni e garantire l'affidabilità?" Aviv Geron con 60 voti: "Qual è la vostra metodologia raccomandata per verificare gli output legali di Claude prima che vadano ai revisori senior o alle autorità di regolamentazione?"
Mark ha dato la risposta giusta. Ha fatto riferimento agli oltre 2.000 atti giudiziari ora documentati come contenenti citazioni allucinate (sì, duemila) e ha detto che il modo per rimanere fuori da quella lista è basare l'AI sulla giurisprudenza reale tramite strumenti e connettori, chiederle di citare le sue fonti e mantenere un essere umano nel ciclo. Maggie ha aggiunto che le finestre di contesto da un milione di token aiutano e che chiedere a Claude di citare le fonti ti dà "quella fiducia che non si tratta di informazioni allucinate".
Questo è corretto ma incompleto. Lasciatemi dire la parte che il webinar non ha detto.
La verifica delle citazioni è necessaria ma insufficiente. Claude può citare una fonte che esiste ma non dice ciò che Claude sostiene che dica. Il modello produrrà una vera citazione Westlaw e poi la riassumerà in modo errato, e un associato indaffarato incollerà la citazione in un'istanza senza controllare il caso sottostante. Questo è il meccanismo primario con cui le aziende attente finiscono comunque con documenti allucinati. La mitigazione non è "chiedere le fonti". È "chiedere le fonti e verificare che il linguaggio citato esista nel documento citato". Quel secondo passo è quello che la vostra capacità di verifica dovrebbe automatizzare.
La metodologia di verifica che consiglierei, e quella che abbiamo integrato in HAQQ perché ci siamo stancati di spiegarla caso per caso: ogni affermazione che Claude fa in un output legale è annotata con il paragrafo o la pagina specifici da cui proviene. Ogni frase citata viene confrontata con il documento sorgente e contrassegnata se non appare parola per parola. Il compito del revisore umano non è verificare tutto; è verificare i flag. Questo riduce il costo di verifica da "leggere l'intero output e poi leggere l'intera fonte" a "leggere l'output e controllare gli elementi di cui il sistema stesso non si fida". Questa è la differenza tra un'AI che fa risparmiare tempo e un'AI che crea una nuova mole di lavoro.
Valter Pasanen ha posto la versione dettagliata di questo con 21 voti: "Potete verificare in dettaglio le fonti e i paragrafi utilizzati nei testi quando usate Claude?" La risposta in Claude "raw" è parzialmente. La risposta in un sistema legale specifico costruito per farlo è sì, con un riferimento di paragrafo specifico per ogni affermazione e un flag se il paragrafo non dice ciò che il sistema afferma. Questa è una categoria di funzionalità che non viene ancora fornita di serie con l'AI generica ed è uno dei pochi motivi onesti per utilizzare uno strumento legale specifico rispetto a uno generico.
La lezione generale: l'infrastruttura di citazione non è una funzionalità che gli avvocati dovrebbero dover aggiungere da soli. Dovrebbe essere inclusa.
Priyanka Mehta con 10 voti: "Vi affidate completamente all'output di Claude, o avete bisogno di ricontrollare i documenti per assicurarvi che non abbia perso punti o segnali d'allarme?" La risposta di Mark è stata la corretta risposta da avvocato: non al 100%, è necessaria una revisione. La considerazione onesta è che il delta tra l'output dell'AI e ciò che un revisore senior avrebbe rilevato si è ridotto di circa il 30% per ogni generazione di modello. Non siamo al punto in cui si salta la revisione. Siamo al punto in cui la revisione richiede 20 minuti invece di due ore. L'economia della pratica cambia con questo rapporto anche se il flusso di lavoro appare lo stesso sulla carta.
§5. Il problema del documento di 70 pagine (e perché le imbracature agentive lo risolvono)
Anonimo, 101 voti, la quinta domanda più votata dell'intera sessione: "Il lavoro legale può comportare documenti di oltre 70 pagine. Con contesti dettagliati e chiamate a strumenti, c'è un rischio maggiore di "context rot" e di output degradato. Come affronta il team legale di Claude questo problema?"
Mark ha risposto a questa domanda sul palco e la sua risposta è uno dei punti architettonici più importanti dell'intero webinar, quindi voglio approfondirla attentamente perché spiega perché Cowork esiste come superficie di prodotto separata e non solo come una finestra di chat più lunga.
Il problema descritto dalla domanda è reale. I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno quello che viene chiamato il problema del "perso nel mezzo": man mano che si inserisce più testo in una singola conversazione, l'accuratezza sui dettagli dalla metà di quel testo si degrada. Questo accade anche con una finestra di contesto di un milione di token. Il modello può tecnicamente vedere tutto; non presta attenzione in modo affidabile a tutto. Per il lavoro legale, dove la differenza tra il paragrafo 27 di un allegato e il paragrafo 28 dello stesso allegato può essere l'intera questione, questa non è una preoccupazione teorica.
È per questo che amo tanto Cowork. L'"agentic harness" consente alle cose di sciamare, fare piani, eseguire e distillare gran parte della vasta mole di conoscenze che i team legali spesso possiedono o incontrano nel loro lavoro e di darne un senso. Nelle conversazioni con l'IA basate su chat o a turni, sì, si verifica quella degradazione. Ma quando Claude è in grado di utilizzare un computer locale, archiviare file nei posti giusti e utilizzare questi tipi di file system, abbiamo davvero scoperto che è in grado di tenere il passo e non ha quel "context rot".
Traduzione. In una finestra di chat, si consegna l'intero documento di 70 pagine al modello in un'unica soluzione, e o si adatta al contesto o non si adatta, e in entrambi i casi il modello ha una sola possibilità di leggerlo. Questo è il regime in cui si verifica il "context rot".
In Cowork, il modello ha accesso a un file system reale sul tuo laptop. Quindi fa ciò che farebbe un associato umano: apre il documento, divide l'analisi in fasi, scrive note intermedie su disco, le rilegge quando necessario e utilizza sottoprocessi paralleli per sottocostazioni indipendenti. Il documento di 70 pagine non deve vivere nel prompt; vive su disco, e il modello recupera le parti di cui ha bisogno quando ne ha bisogno. Questo è ciò che significa realmente la parola "agentic". Non "IA che fa cose". Questa è la versione di marketing. La versione tecnica è "IA che utilizza strumenti, incluso un file system, per estendere la sua memoria di lavoro oltre ciò che rientra in un singolo prompt."
Maggie ha aggiunto la seconda metà della risposta nella sua demo: chiedi a Claude di citare le sue fonti. Quando il modello opera su un documento lungo e produce output, vuoi che indichi esattamente da quale pagina o paragrafo proviene ogni affermazione. Questo serve a due scopi. Ti fornisce un riferimento di verifica (puoi controllare direttamente la sezione citata). E costringe il modello a una modalità di ragionamento più fondata, perché scrivere "Affermo X perché la pagina 14 dice Y" è più difficile da falsificare che "X è vero, fidati di me."
Implicazione pratica per un team legale. Se il tuo lavoro coinvolge abitualmente documenti di oltre cinquanta pagine (pensa a grandi accordi di M&A, complessi depositi normativi, scoperte multi-volume, relazioni di esperti dense), non dovresti fare quel lavoro in chat. Dovresti farlo in Cowork, dove l'"agentic harness" può effettivamente decomporre il problema. Fare un'analisi di documenti di 200 pagine nella semplice chat di Claude.ai è l'equivalente del flusso di lavoro di provare a leggere un libro di testo tenendo l'intero libro davanti agli occhi contemporaneamente. Cowork consente al modello di aprire un capitolo alla volta.
È anche qui che la capacità del Pilastro 3 (comprensione dei documenti) e la capacità del Pilastro 4 (contesto tra le app) si combinano bene. Cowork può eseguire un'analisi multistadio su un documento lungo, scrivere i risultati intermedi in un file, quindi continuare il lavoro nel componente aggiuntivo di Word dove avviene la revisione effettiva. Le 70 pagine non devono passare attraverso la cruna dell'ago di un singolo strumento. Scorre.
Una piccola nota onesta. L'"agentic harness" non è magia; è un modo strutturato per consentire al modello di aggirare i propri limiti, e i limiti sono ancora reali. Una skill che si chiama quindici volte per analizzare quindici sezioni di un documento può deviare nello stile o raggiungere conclusioni incoerenti tra le sezioni. Le buone skill gestiscono questo definendo una fase finale di "sintesi" che legge tutti gli output per sezione e li concilia. Se stai scrivendo le tue skill per il lavoro su documenti lunghi, pianifica quella fase di sintesi. È la differenza tra quindici risposte parziali e un output coerente.
§6. Lo "zoo di documenti" è reale e il webinar l'ha per lo più saltato
Sei domande sulla gestione dei documenti hanno ricevuto 175 voti. La maggior parte di queste non ha ricevuto risposta in diretta, e sono le domande che mi piacerebbe di più vedere affrontate nel prossimo webinar, perché la gestione dei documenti è il punto in cui i "sales deck" dell'AI legale incontrano la pratica legale e appaiono lacune grandi come camion.
Shivangi Agarwal, con 44 voti, la domanda che credo la maggior parte degli spettatori volesse fosse risposta: "I tipi di file utilizzati finora sono docx, md, csv. Claude ha la stessa accuratezza con i PDF di vecchi atti di vendita e documenti illeggibili? E i JPEG? Questi sono comuni nel contenzioso sulla proprietà intellettuale e immobiliare."
La risposta onesta in tre parti.
I PDF moderni con testo incorporato (i tuoi documenti di accordo standard, depositi recenti, qualsiasi cosa generata digitalmente negli ultimi 15 anni), Claude li gestisce in modo eccellente. L'accuratezza è paragonabile a quella dei docx. Nessuna sorpresa.
I PDF scansionati (inclusi quei vecchi atti di vendita menzionati da Shivangi, e il "PDF" che il tuo ufficio legale locale ti ha inviato e che in realtà è una fotocopia del 1987 passata attraverso un fax), l'accuratezza dipende interamente dal livello OCR davanti al modello. La capacità visiva di Claude può leggere il testo nelle immagini, ma su scansioni deteriorate gli errori OCR si moltiplicano. Vedrai date lette male, coppie di lettere scambiate e paragrafi omessi. Per questioni in cui questo è il grosso delle tue prove, nessun'AI generica è attualmente abbastanza buona da sola. Hai bisogno di una "pipeline" OCR dedicata a monte (Tesseract per il budget, Adobe o AWS Textract per la produzione), che alimenti testo pulito a Claude. Gli strumenti specifici per il settore legale che gestiscono bene questo, inclusi i nostri, includono la "pipeline" OCR come parte del pacchetto, perché chiedere a ogni studio di costruirla è irrealistico.
I JPEG di documenti legali (note scritte a mano, fotografie di "redline" annotate, moduli scansionati a bassa risoluzione) sono il caso più difficile. I modelli di visione, incluso Claude, possono estrarre il contenuto, ma nel lavoro di proprietà intellettuale e immobiliare dove ogni virgola conta, avrai errori e dovrai verificare. Il flusso di lavoro realistico oggi è: far produrre all'AI una trascrizione, trattarla come una bozza, farla verificare da un paralegale rispetto all'originale. Questo è comunque più veloce che digitarla da zero. Non è un processo "zero-touch". Chiunque ti dica il contrario, ti sta vendendo qualcosa.
La domanda di Aishwarya Belle, con 57 voti, è quella che amo di più perché è la vita quotidiana di un avvocato transazionale: "Come avvocato transazionale, faccio fatica a tenere traccia di quale versione del documento rifletta le modifiche apportate da più parti. Claude può fornire un confronto per questo?"
Maggie ha mostrato in modo eccellente le "redline" (modifiche generate direttamente in Word dal report di triage), ma il confronto di versioni multi-partito chiesto da Aishwarya non è stato mostrato. La capacità esiste. Puoi fornire a Claude quattro versioni di un MSA e chiedere "cosa è cambiato tra la v2 e la v3, e tra la v3 e la v4, e quali clausole sono state toccate da quale controparte". Claude produrrà un "changelog" clausola per clausola con la versione originale. È davvero utile. Il motivo per cui non è stato dimostrato è probabilmente che richiede di alimentare il modello con tutte e quattro le versioni e di porre la domanda con precisione, e le demo preferiscono la magia "one-shot".
Se la tua vita quotidiana è M&A o grandi lavori transazionali e prendi un'unica pratica operativa da questo articolo, prendi questa: crea una competenza chiamata "diff versione" che prende una cartella di bozze versionate e produce un "changelog" a livello di clausola con le parti, le date e la logica, dove può inferirla. Questa competenza sostituisce una parte significativa del lavoro che un associato junior fa attualmente nella visualizzazione delle modifiche tracciate, e non richiede una riprogettazione del modo in cui il tuo team lavora. Mark lo chiamerebbe "amp-fooding": usare lo strumento prima sul lavoro più ripetitivo e più doloroso. È il punto giusto per iniziare.
Vernicka Shaw e Melissa Lee hanno entrambe posto la forma più semplice: come si fa la "redlining" (revisione e confronto documenti). La demo del componente aggiuntivo di Word è stata la risposta, ed è la migliore attualmente disponibile al di fuori delle piattaforme contrattuali specializzate. Aprire Word, aprire il pannello laterale di Claude, caricare un rapporto di triage o un playbook, chiedere le "redlines", accettare o rifiutare ogni modifica singolarmente. Cinque minuti dalla domanda alla "redline" funzionante. I 13 e 2 voti su queste domande riflettono che tutti sanno che la "redlining" è importante; nessuno era sicuro che Claude potesse farlo bene; la demo ha dimostrato che può.
La domanda di Orietta Blanco con sei voti ("Claude può confrontare grandi volumi di documenti che arrivano in formati diversi?") è veramente difficile. I batch in formato misto (alcuni docx, alcuni PDF, alcuni scansionati, alcuni HTML) richiedono un passaggio di normalizzazione che la maggior parte degli strumenti generici non esegue automaticamente. La risposta realistica oggi: costruire (o acquistare) una pipeline che converta prima tutto in un formato comune, quindi eseguire il confronto. Non affascinante. Richiesto.
§7. Dove gli avvocati lavorano effettivamente è dove l'AI deve vivere
Tre domande sulle integrazioni hanno ottenuto 269 voti, il che sembra modesto finché non si capisce che la singola domanda di Michael Graham ne ha ottenuti 84 ed è stata probabilmente la domanda pratica più importante dell'intera sessione.
"Molte aziende non usano Gmail o nemmeno Outlook, il lavoro è memorizzato in un sistema di gestione documentale o di gestione dei casi. Come può Claude leggere questi file? Ha bisogno di un'integrazione specifica?"
Mark ha risposto a questo nella sua slide sui quattro pilastri: connettori MCP per iManage, NetDocuments, CLM, Drive, Outlook, la suite Microsoft. L'architettura è giusta. La realtà è più complessa.
La risposta teorica è che qualsiasi sistema con un'API può essere connesso tramite MCP, e che l'ecosistema MCP ha ora centinaia di connettori pubblici e un flusso costante di nuovi che vengono rilasciati. Si può collegare Claude a qualsiasi cosa.
La risposta pratica per l'azienda media è che oggi si hanno connettori di prima classe per Microsoft 365, Google Workspace, Slack, Teams, Notion e un elenco crescente di SaaS di marca. I sistemi specifici per il settore legale (iManage, NetDocuments, ProLaw, Clio, MyCase, PracticePanther) variano enormemente nella loro prontezza per MCP. iManage e NetDocuments hanno lavorato su questo. I fornitori di gestione dei casi più piccoli sono per lo più a "abbiamo un'API, qualcuno potrebbe scrivere un connettore" piuttosto che "spediamo un connettore che si installa in due clic."
Questo è il divario di integrazione. È il motivo principale per cui una piccola azienda che usa Clio non può semplicemente installare Claude e iniziare a lavorare oggi come fa il team di Mark. L'infrastruttura non c'è ancora. Ci sono due modi per gestire questo divario: aspettare che il fornitore del tuo sistema di gestione dei casi spedisca un connettore (lento), o utilizzare una piattaforma specifica per il settore legale che ha fatto il lavoro di connettore per te (più veloce, ma un compromesso nel numero di fornitori). Entrambi sono validi. Nessuno dei due è ottimo. Il mercato risolverà questo problema in 18-24 mesi.
Christian Fleischmann ha chiesto, senza un conteggio dei voti registrato: "Il plugin di Word sfrutta i playbook creati in Cowork?" Sì, e questa è una delle cose veramente impressionanti dell'architettura. La stessa skill installata in Cowork è disponibile nel componente aggiuntivo di Word. Il playbook che hai scritto per una pratica iManage funziona quando stai guardando un docx in Word. Questo è il pilastro "trasporta il contesto tra le app" che Mark ha sottolineato, ed è reale. Funziona. Implica anche che qualsiasi conoscenza istituzionale tu inserisca nelle tue skill si moltiplica su diverse superfici, il che significa che la creazione di skill è il punto di leva. Dedica un pomeriggio a scrivere una buona skill e avrai migliorato l'esperienza del tuo team in tre diversi strumenti contemporaneamente.
Gianni Carfi Pavia, 35 voti: "Come vedete l'add-in di Claude per Microsoft Word combinato con competenze su misura che cambiano il modo in cui i professionisti legali lavorano con i contratti?"
Il cambiamento è meccanico e misurabile. Una revisione MSA standard in un competente studio transazionale oggi richiede da due a quattro ore, a seconda del playbook. Con una competenza su misura nell'add-in di Word, richiede da 20 a 30 minuti (Mark ha detto che il suo team fa redlining in 20 minuti) se la competenza è stata scritta bene. La riduzione del tempo del 90% non è distribuita equamente tra il lavoro dell'associato. Collassa la scansione meccanica. Non collassa le decisioni di giudizio. Il flusso di lavoro risultante assomiglia a: l'associato esegue la competenza, legge le sezioni segnalate, prende decisioni di giudizio sui casi limite, produce la revisione finale. L'associato ha impiegato 30 minuti invece di tre ore, e la parte del lavoro che ha coinvolto l'effettiva attività legale è cresciuta dal 20% all'80% del tempo. Questo è ciò che le persone intendono quando dicono che l'IA rende il lavoro più interessante, non perché il modello è diventato creativo, ma perché la routine è stata estratta.
Vorrei notare una cosa pratica su cui la demo non si è soffermata. L'add-in di Word richiede una licenza Microsoft 365 a pagamento e i permessi della competenza devono essere configurati correttamente al primo avvio. Se siete in uno studio che usa ancora Office 2019 perché l'IT non ha approvato la migrazione, questo non funzionerà. Un numero sorprendente di studi è in questa situazione. Aggiungetelo alla vostra roadmap IT.
Mark ha anche menzionato di sfuggita quella che ha chiamato la "trilogia degli agenti d'ufficio" (Word, Excel, PowerPoint) e l'email come quarta. Il punto: la maggior parte del lavoro intellettuale per gli avvocati avviene su queste quattro superfici, e Claude ora ha una presenza di prim'ordine in tutte. Un memo per una riunione può iniziare come un documento Word, diventare una presentazione PowerPoint per il pitch al cliente, estrarre dati da un foglio di calcolo Excel e terminare come un'email. Ogni passaggio richiedeva di ribadire il contesto. Ora non più. Questa è la forma del flusso di lavoro che trasforma lo "strumento AI" in "collega AI."
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§8. Cowork, Code, Chat, Word: quale superficie, quando
Sette domande hanno coperto la superficie del prodotto e la questione del modello. Il conteggio collettivo dei voti è stato di 213, distribuiti su quella che è essenzialmente un'unica confusione: quale Claude uso.
L'analogia terminale-vs-IDE di Maggie è stata la migliore inquadratura della giornata. Claude Code è il terminale, per gli ingegneri. Cowork è l'IDE, per tutti gli altri. Usano lo stesso motore. Condividono le stesse competenze. Differiscono nella superficie, non nella capacità.
Tian Luo con 68 voti lo ha chiesto due volte, una volta per Cowork vs Claude Code, una volta per Haiku vs Sonnet vs Opus. La prima ha avuto risposta. La seconda non è stata affrontata direttamente, quindi lo farò io. Haiku è il più veloce ed economico, adatto per lavori di routine ad alto volume dove preferiresti pagare $0.001 per chiamata anziché $0.05: classificazione in blocco, riepilogo semplice, instradamento delle richieste. Sonnet è il driver quotidiano per il lavoro legale; il rapporto prezzo-prestazioni è il migliore per la revisione dei contratti, la redazione, il redlining, la maggior parte di ciò che fa un team transazionale o interno. Opus è per il ragionamento complesso: sintesi complessa di più documenti, questioni legali nuove, situazioni in cui la risposta sbagliata è costosa. La regola giusta per uno studio: predefinisci Sonnet, passa a Opus quando la posta in gioco è alta, usa Haiku per i passaggi di triage nelle tue competenze. La differenza di costo dei token è importante in volume; su un singolo compito i pochi centesimi sono rumore.
Ryan Malek, 11 voti: "Se avete già Claude Code configurato con MCP, Skills, Plugin, CLAUDE.md ecc., è meglio usarlo per il lavoro legale o ricominciare con Cowork?" Non ricominciare. Le competenze, gli MCP e i CLAUDE.md che hai scritto per Code funzionano in Cowork perché sono file di testo semplice. Sposta la directory. Apri Cowork. Fatto. La migrazione è più vicina a "cambiare il tuo editor" che a "cambiare il tuo stack." Se sei un paralegale o un avvocato che apre Code solo perché un ingegnere l'ha configurato per te e sei stanco del terminale, puoi passare a Cowork domani senza perdere nulla.
David Andrews, 20 voti: "Siamo un piccolo studio con un piano di livello Team. Le stesse funzionalità sono disponibili per noi come per Enterprise, sulla nostra scala più piccola?" Per lo più sì; alcune no. Il modello stesso, le competenze, i plugin, gli MCP, Cowork, l'add-in di Word: tutti disponibili su Team. Le funzionalità specifiche di Enterprise sono il controllo degli accessi basato sui ruoli, l'API di conformità per la prevenzione della perdita di dati e l'eDiscovery, controlli amministrativi avanzati e la capacità di applicare politiche sui connettori a livello di organizzazione. Per un piccolo studio con un ufficio e una chiara catena di comando, non hai bisogno di RBAC; la fiducia informale lo copre. Per uno studio con più uffici e gruppi di pratica che necessitano di barriere informative, Enterprise è il livello giusto e vale l'aggiornamento. Non pagare per Enterprise solo per pagare per Enterprise. Pagalo quando i controlli risolvono un problema che hai realmente.
Romina Villarroel ha posto la domanda delle piccole imprese a cui nessuno ha risposto: "Ci sono altri plugin che consigliate per un piccolo studio legale? (Ad esempio, non abbiamo un team di marketing o contabilità)" La risposta onesta è che l'ecosistema dei plugin è in fase iniziale, il plugin legale è l'unica opzione verticale legale di Anthropic oggi, e gli strumenti specifici per le piccole imprese proverranno principalmente da terze parti, incluse le piattaforme Legal AI che offrono librerie di skill predefinite, integrazioni di fatturazione e automazioni di comunicazione con il cliente come parte del pacchetto. Se siete uno studio di cinque persone, non avete tempo di assemblare i pezzi da soli. La mossa giusta è scegliere una piattaforma che gestisca l'80% delle attività noiose out-of-the-box e poi personalizzare il restante 20% con le vostre skill. Questo è esattamente il segmento con cui il nostro team lavora di più, quindi ho un pregiudizio qui, e lo dichiaro.
§9. Aree di pratica: la stessa architettura, vite quotidiane diverse
Le demo del webinar erano tutte transazionali: riassunti di riunioni, triage di NDA, revisioni di contratti. Non è un caso. Il lavoro transazionale è il luogo più facile per dimostrare la Legal AI perché gli artefatti sono puliti, i playbook sono ben definiti e le vittorie sono visibili. Ma Mark ha dedicato qualche minuto a ciò che stanno facendo i gruppi di contenzioso, IP e regolamentazione del suo team, e questi esempi meritano di essere evidenziati perché si applicano a un pubblico molto più ampio di quanto suggerito dalle demo.
Transazionale
Questo è il centro di gravità della demo. Triage di NDA, revisione di contratti, revisione di MSA rispetto a un playbook dello studio, analisi dei punti di accordo, controlli della libreria di clausole. Le revisioni di due-quattro ore si riducono a venti-trenta minuti quando la skill è ben scritta. Il componente aggiuntivo di Word è dove risiede la maggior parte della revisione effettiva, con Cowork che funge da orchestratore per il lavoro a monte (acquisizione, triage, classificazione) e a valle (redazione di e-mail, follow-up).
Gli esempi specifici di Mark dal suo team: revisioni di contratti, triage di NDA, valutazioni d'impatto sulla privacy. L'esempio della valutazione d'impatto sulla privacy è interessante e poco discusso. Le PIA sono strutturalmente un compito transazionale: input definito (una specifica di prodotto o una descrizione di funzionalità), output definito (una valutazione scritta rispetto a un quadro normativo), modello ripetitivo. Sono anche un lavoro che richiede alla maggior parte dei team legali ore per essere svolto bene. Mark ha detto che il suo team ha compresso le PIA a 20-30 minuti codificando la valutazione in una skill. Se fai parte di un team interno legato alla tecnologia, questo è probabilmente il punto di partenza più vantaggioso.
Contenzioso
Mark ha menzionato che il suo team di contenzioso usa Claude per due cose in particolare: ricerca di trascrizioni e preparazione di esperti.
La ricerca di trascrizioni nel contenzioso è stata storicamente una delle attività fatturabili più costose nella pratica. Un caso di grandi dimensioni tipico potrebbe generare migliaia di pagine di trascrizioni di deposizioni. Il compito dell'associato è leggere ogni pagina, contrassegnare gli scambi di domande e risposte rilevanti e assemblare un raccoglitore di citazioni. Questo è esattamente il tipo di lavoro "ago nel pagliaio" che l'AI svolge bene: cercare nel corpus, trovare ogni punto in cui un testimone si è contraddetto, ogni punto in cui è stata fatta un'ammissione, ogni punto in cui un termine definito è stato usato in modo incoerente. Con una buona skill, questo lavoro passa da giorni a ore.
La preparazione degli esperti è l'altro esempio. I team di contenzioso devono regolarmente preparare gli esperti per le testimonianze: fornire loro il contesto del caso rilevante, i documenti chiave, le linee di interrogatorio previste, le probabili argomentazioni della parte avversaria. Il team di Mark sta usando Claude per fare la sintesi: leggere il fascicolo del caso, leggere le deposizioni precedenti dell'esperto su argomenti simili, leggere i rapporti dell'esperto avversario, produrre un memo di preparazione che orienti l'esperto su ciò che deve sapere. Stessa forma di un riassunto di riunione, solo per una riunione con posta in gioco molto più alta.
C'è un terzo caso d'uso in contenzioso che Mark non ha menzionato, ma che aggiungo perché deriva direttamente dalla discussione sull'agentic-harness nel §5: la revisione su larga scala dei documenti. Quando si hanno diecimila documenti da esaminare per privilegio e reattività, gli strumenti standard odierni sono piattaforme eDiscovery basate su parole chiave (Relativity, Everlaw, ecc.) che producono risultati rumorosi e richiedono eserciti di avvocati a contratto per la prima revisione. Una skill ben scritta in Cowork può effettuare un'utile etichettatura di primo passaggio (privilegio, reattività, tipo di documento, testimone chiave, intervallo di date) a una frazione del costo. Non come sostituto della piattaforma eDiscovery, ma come strato aggiuntivo che dà priorità alla coda del revisore umano. Diverse aziende con cui lavoriamo adottano questo modello in produzione. È una delle applicazioni a più alto impatto di Legal AI nel contenzioso odierno, e quasi nessuno ne parla perché è poco affascinante rispetto alle demo.
E poi c'è Andrew, il paralegale al processo. Assistenza AI in tempo reale durante l'esame: reperire in pochi secondi angoli per il controinterrogatorio, far emergere testimonianze precedenti che contraddicono una risposta attuale, generare domande di approfondimento al volo. Due anni fa sarebbe stata fantascienza. Oggi un paralegale l'ha costruito in un weekend e ha aiutato la sua squadra a battere uno studio MLaw 200. I team processuali che non hanno ancora iniziato a sperimentare con questo stanno cedendo terreno reale.
Proprietà intellettuale
L'esempio del team IP di Mark era la prioritizzazione dei brevetti: la scansione di brief di prodotto e repository GitHub per individuare idee brevettabili. Questo è un flusso di lavoro AI perfetto. L'input è tecnico e non strutturato; l'output è un elenco strutturato di idee con indicatori di novità e brevettabilità; l'avvocato specializzato in IP umano prende la decisione finale. Tempo risparmiato per idea: ore di ingegnere-ore più avvocato-IP-ore, compresse in un lavoro notturno programmato.
Per il lavoro IP in particolare, la capacità del Pilastro 1 (dati in tempo reale tramite MCP) sta svolgendo gran parte del lavoro. Il modello legge la cronologia dei commit di GitHub, i documenti delle specifiche di prodotto in Drive, le discussioni su Slack sulla progettazione delle funzionalità. Non sta riassumendo un'istantanea obsoleta; sta osservando lo svolgersi del lavoro di ingegneria e sta evidenziando i momenti in cui è stato creato qualcosa di brevettabile. Questo è il tipo di flusso di lavoro che diventa impossibile senza l'accesso ai dati in tempo reale. Con esso, è un'automazione ovvia.
Anche la procedura di brevetto ha una sua forma adatta all'AI. La redazione del linguaggio delle rivendicazioni, la ricerca di arte anteriore, il confronto di insiemi di rivendicazioni tra diverse versioni, tutto strutturalmente simile ai modelli transazionali e di contenzioso sopra menzionati. Le piattaforme specifiche per la PI competono fortemente su questo; un Claude "grezzo" con buone skill ti porta a una percentuale rispettabile senza un fornitore.
Regolatorio
Il "tracker" normativo di Pamela, menzionato in precedenza, è l'esempio canonico. Due ore al giorno di sintesi manuale sono diventate un'attività programmata. Il risultato è migliorato (più fonti coperte, formato più coerente). E l'intero team legale può leggerlo invece del solo analista normativo.
La forma generale del lavoro normativo (monitoraggio periodico delle regole che cambiano, mappatura dei cambiamenti delle regole alla pratica aziendale, redazione di avvisi ai clienti) è una delle migliori corrispondenze per il modello "programma e pubblica". Se hai uno studio normativo e non hai ancora almeno un artefatto programmato basato su Claude, stai perdendo il più facile guadagno di produttività nell'intero stack.
Consulenza interna
Mark stesso è essenzialmente un interno. È un avvocato in un'azienda tecnologica. Il suo esempio più riconoscibile, e quello con cui ha chiuso il webinar, è stata la newsletter del venerdì. Ogni venerdì, il suo team invia un aggiornamento "cosa abbiamo fatto questa settimana" agli stakeholder interfunzionali.
Temo quel promemoria del venerdì mattina. È come un'ora di lavoro impegnativo di compilazione. Gestisco un team di altri avvocati di prodotto. Devo compilare tutte le loro vittorie della settimana e sintetizzarle. E non mi piace fare il lavoro sul lavoro.
La sua soluzione: alimentare Claude con le newsletter passate come modello di alto livello, puntarlo sullo Slack del team e sull'attività dei ticket per la settimana, chiedergli di produrre la bozza. "Per quelli di voi che ricordano il film 'Office Space', i rapporti TPS del mondo, Claude è molto bravo ad aiutare a comprendere i progressi, basandosi sulle vittorie esistenti che il vostro dipartimento ha avuto nell'ultimo anno." Ha sottolineato: "Non essere un sicofante e dirmi semplicemente che abbiamo fatto il tuo lavoro. Mostrami ciò che è realmente d'impatto in base a ciò che dicono gli altri."
Questo è il modello del consulente legale interno in miniatura. Sintesi dello status. Traduzione interfunzionale. Trovare il segnale in una settimana di rumore di Slack. È anche il caso d'uso che ritengo più trasferibile tra le aree di pratica, perché ogni team legale ha una "newsletter del venerdì" di qualche tipo: un rapporto sullo stato, un aggiornamento del partner, un check-in del cliente, un memorandum del consiglio. Lo schema è lo stesso. Rubatelo.
§10. Tempo di configurazione: da zero alla prima competenza utile in un pomeriggio
Anonimo, 26 voti: "Qual è l'impegno di tempo e lo sforzo per configurare tutti questi (componenti aggiuntivi, plugin, Cowork, ecc.) per operare al livello richiesto dai team legali?"
Questa domanda ha ricevuto molti voti perché tutti sono stati scottati dai tempi di adozione del software aziendale. "Sei mesi e 100.000 dollari di consulenza" è la stima ragionevole dell'industria legale per qualsiasi nuovo strumento, e gli avvocati erano giustamente sospettosi. La risposta onesta è che questa tecnologia è molto più vicina a "un pomeriggio" che a "sei mesi" se si definisce correttamente l'ambito. Ecco la ripartizione realistica.
Ora 1. Account + installazione. Iscriviti a Claude a un livello commerciale (Team o Enterprise, non il livello consumer gratuito). Installa Cowork sul tuo laptop. Apri Cowork → Personalizza → Plugin → Anthropic e Partner → installa il plugin legale. Clic totali: circa dodici. Tempo totale: forse dieci minuti più l'attesa che l'IT approvi l'installazione.
Ora 2. Collega un connettore. Scegli il sistema in cui si svolge la maggior parte del tuo lavoro quotidiano. Per la maggior parte degli avvocati è Outlook o Gmail; per alcuni è iManage o Drive. Autentica Claude tramite il connettore. Vai alla griglia dei permessi del connettore e rivedi ciò che è impostato su "consenti sempre", per qualsiasi azione di "invio", "eliminazione" o "modifica", impostala su "richiede approvazione". Le azioni di sola lettura possono rimanere su "consenti sempre". Concediti cinque minuti extra per testare il connettore chiedendo a Claude di riassumere una discussione o di visualizzare un documento recente.
Ora 3. Primo remix di skill. Apri il plugin legale e scegli la skill più vicina a un flusso di lavoro che fai effettivamente. Aprila come file markdown. Leggila. Sarà circa 100-300 righe di inglese semplice. Modificala per la voce del tuo studio: aggiungi posizioni di ripiego, aggiungi le clausole su cui negozi effettivamente duramente, aggiungi il formato in cui il tuo team vuole l'output. Salva. Ora hai una skill personalizzata specifica per la tua pratica.
Ora 4. Applicalo a un lavoro reale. Scegli una questione o un documento. Esegui l'abilità. Leggi l'output. Identifica cosa ha sbagliato o cosa ha omesso. Modifica l'abilità. Eseguila di nuovo. Ripeti finché l'output non sarà quello che consegneresti a un socio senior. Questo ciclo iterativo è il modo per trasformare un'abilità di partenza nella tua abilità.
Questo è l'intero percorso da zero alla prima abilità. Quattro ore di pratica intenzionale e avrai almeno un'automazione di qualità produttiva funzionante nella tua vita quotidiana.
Il mese successivo è quello in cui il gradiente diventa ripido. Una volta che un'abilità funziona, il costo marginale della seconda è una frazione della prima perché hai imparato il formato. Entro il terzo mese, un praticante motivato ha una libreria personale di dieci-venti abilità che coprono la maggior parte del loro lavoro ricorrente. Entro il sesto mese, il compito principale del praticante è cambiato: non stanno più eseguendo singole abilità; le stanno concatenando, pianificando e rivedendo gli output delle automazioni eseguite durante la notte.
Il lancio a livello di eFirm è una conversazione a sé stante. Affinché un'eFirm ottenga la versione di squadra di questo aumento di produttività (non solo un partner early adopter), è necessario qualcuno che curi il marketplace dei plugin dell'organizzazione, che formi i nuovi assunti sulla libreria dei plugin e che aggiorni le abilità man mano che arrivano i feedback. Questo ruolo non esiste nella maggior parte delle eFirm oggi. Esisterà. Le prime eFirm a formalizzarlo sono quelle che ottengono il vantaggio composto.
Se la tua eFirm ha bisogno della versione abbreviata di questo lancio perché non hai cicli di riserva per costruire la funzione di curatela, l'alternativa è utilizzare una piattaforma Legal AI specifica che fornisce la curatela pre-costruita. (Sì, inclusa la nostra.) Il compromesso è meno personalizzazione per meno lavoro. La maggior parte delle eFirm con meno di 100 avvocati dovrebbe fare questo compromesso.
§11. Le domande per cui Anthropic ha esaurito il tempo
Sei domande hanno ottenuto un buon punteggio, non hanno ricevuto risposta dal vivo e meritano risposte. Rapidamente.
Todd Taylor, 79 voti: "Sono interessato a costruire agenti in Claude (abbiamo un account Team) per il lavoro legale. Come sarebbe diverso da un'abilità?" Un agente è un'automazione a lungo termine, a più passaggi, che utilizza una o più abilità e connettori per completare un compito end-to-end. Un'abilità è la procedura ("come fare il triage di un NDA"). Un agente è il ruolo ("l'impiegato dell'ufficio NDA che corre ogni mattina, fa il triage di ogni novità, redige le modifiche e invia un'e-mail al team"). Maggie ha dimostrato esattamente questo in Cowork senza usare la parola "agente". Stessa cosa.
Sofia Rodriguez, 24 voti, la domanda sulla strutturazione del playbook SOW: la struttura giusta è un'abilità con tre sezioni, termini standard (il boilerplate che accetti senza segnalazioni), posizioni del playbook (le posizioni di ripiego standard della tua eFirm su deviazioni comuni) e regole di escalation (quando segnalare per la revisione del partner). Dai a Claude cinque esempi di precedenti revisioni SOW, chiedigli di estrarre questi tre livelli, modifica il risultato. Avrai un playbook funzionante in un pomeriggio.
Merve Yilmaz, 22 voti: "Qualche suggerimento per la ricerca Legal AI? Attualmente sto sostituendo la consulenza esterna sull'espansione del prodotto. Quali guardrail dovrei costruire?" Tre guardrail. Primo: non lasciare mai che il modello rediga una nota finale senza verifica delle citazioni a livello di paragrafo. Secondo: richiedi una fonte scritta per ogni proposizione legale; se il modello non può citarne una, contrassegna l'affermazione come "solo modello" ed escala. Terzo: tieni un registro continuo di dove il modello ha sbagliato e reinseriscilo nell'abilità come anti-pattern. Dopo sei mesi di utilizzo, l'abilità diventa specifica per i tipi di errori che contano per il tuo lavoro.
Brint Hiatt, 49 voti: "Apprezzerei i passaggi su come iniziare dall'inizio. Non ho mai usato Claude, solo ChatGPT." Vedi §10. La guida passo passo è nella spiegazione di quattro ore qui sopra.
Andrew Amoranto, 39 voti: "Come si distribuiscono artefatti live (come le dashboard) e altre app che si creano per sé stessi al resto del team legale?" Risposta precedente di Pamela: ospitare l'artefatto a un URL stabile che il team possa aggiungere ai preferiti, pianificare la generazione sottostante per l'esecuzione su un cron, collegarlo dal vostro Slack o wiki del team. Il modello è "l'artefatto è il deliverable; la chat è il workshop." Non chiedere alle persone di leggere i tuoi prompt. Consegna loro l'output.
Mary Prager, nessun conteggio voti registrato: "Come si passa dal lavorare individualmente nella propria istanza Claude alla collaborazione all'interno del team legale e in modo interfunzionale? C'è un modo per farlo senza problemi all'interno di Claude, o dobbiamo ancora spostarci (su Slack, email, ecc.)?" Oggi la "cucitura" esiste ancora: Claude può produrre l'e-mail o il messaggio Slack, ma la conversazione sul lavoro avviene nei tuoi soliti strumenti di collaborazione. La funzione "progetti" di Anthropic risolve parzialmente questo problema; più persone possono lavorare nello stesso progetto con contesto condiviso. Non è ancora un sostituto completo di Slack. Non sta cercando di esserlo. Il modello mentale corretto: Claude è il workshop dove si fa il lavoro; Slack è dove il team si coordina sul lavoro. Sono strumenti diversi per livelli diversi e la cucitura è una caratteristica, non un bug.
§12. Quello che la sala ci stava effettivamente dicendo
Prendiamo le distanze dalle singole domande. Osserviamo l'ordine di classificazione dei temi per peso di upvote.
- Sicurezza e Privilegi: 4 domande, 1.050 upvote, 42% di quota
- Competenze e Plugin: 13 domande, 511 upvote, 21% di quota
- Integrazioni: 3 domande, 269 upvote, 11% di quota
- Superfici e Modelli di Prodotto: 7 domande, 213 upvote, 9% di quota
- Adozione e Casi d'Uso: 7 domande, 191 upvote, 8% di quota
- Gestione Documenti: 6 domande, 175 upvotes, 7% share
- Logistica: 5 domande, 165 upvotes, 7% share
- Accuratezza e Verifica: 4 domande, 161 upvotes, 7% share
Tre segnali che vale la pena considerare.
Primo, il cluster di sicurezza non domina perché gli avvocati sono paranoici. Domina perché gli avvocati sono seri dal punto di vista operativo. La natura delle domande (privilegio, sandboxing, ambito MCP, file di casi sensibili) indica che si tratta di persone che intendono già utilizzare Claude e che devono costruire la politica attorno ad esso. La sentenza Heppner ha focalizzato l'attenzione. Il webinar l'ha focalizzata ulteriormente. Anthropic dovrebbe considerare che il prossimo webinar che questo pubblico desidera non è "altre demo". È un'immersione profonda di un'ora sulla configurazione di Claude per il privilegio, con esempi di politiche, esempi di lettere ai clienti e esempi di configurazioni di audit. Quella sessione attirerebbe 30.000 registrazioni.
Secondo, il calo delle allucinazioni al quarto posto non è dovuto al fatto che il problema sia risolto. È perché la professione ha interiorizzato che il problema è risolvibile attraverso la progettazione del flusso di lavoro (verifica delle citazioni, revisione umana, recupero basato su fatti concreti) e ora sta ponendo le domande di ordine superiore su come farlo sistematicamente. Questo è un segnale di maturità. Un anno fa la domanda era "è sicuro usarlo". Ora è "come verifico su vasta scala". I fornitori che rispondono in modo chiaro alla seconda domanda sono quelli che vinceranno nei prossimi 18 mesi.
Terzo, le competenze e i plugin hanno generato tredici domande perché il vocabolario è genuinamente confuso e gli strumenti sono agli inizi. L'ammissione di Mark "non usatelo così com'è" è l'inquadramento più onesto di dove si trovi effettivamente la tecnologia. Il plugin legale è un kit di base. La personalizzazione è la leva. La personalizzazione è anche lavoro, e gli studi che otterranno il dividendo di produttività sono quelli che faranno quel lavoro, o che sceglieranno una piattaforma che ha fatto il lavoro per loro.
Un quarto segnale degno di nota: nessuno ha chiesto se l'AI avrebbe sostituito gli avvocati. Nemmeno una delle 51 domande. Quel dibattito è finito all'interno della professione. Le domande sono operative. Come integro. Come verifico. Come lo implemento. Come lo configuro. Come evito la lista dei cattivi. Il pubblico di queste domande è il pubblico che ha già deciso. Il mercato sta ora selezionando quale AI, non se l'AI.
Una nota da chi sta costruendo in questo spazio
Dirigo HAQQ. Lavoriamo con oltre 17.000 team legali, principalmente nei mercati che i webinar di Big Law di solito non toccano. Ho seguito questo webinar due volte (una volta dal vivo, una volta con una trascrizione aperta) perché le domande sono la ricerca di mercato più utile che la categoria Legal AI abbia prodotto nel 2026. Sono grato che Anthropic abbia reso pubblica la registrazione.
La cosa che il webinar ha colto nel segno è la lettura culturale. Ventimila iscrizioni sono un numero che indica che la professione ha superato un punto di svolta. Le domande nella chat non sono domande da campo scettico. Sono domande da campo operativo. Come si fa bene. Questa è una conversazione diversa da quella che stavamo avendo due anni fa.
La cosa che, a mio avviso, il prossimo ciclo di conversazioni sull'AI legale deve migliorare è il divario tra "ciò che la piattaforma può fare in una demo" e "ciò che lo studio medio può mettere in pratica". Il team di Mark ha le risorse per scrivere skill, configurare connettori, eseguire un progetto pilota e iterare. La maggior parte degli studi (inclusa la maggior parte degli studi che votano a favore nella chat) non le ha. Le piattaforme che conquisteranno il mercato legale di piccole e medie dimensioni nei prossimi due anni saranno quelle che forniranno l'80% delle funzionalità "noiose" chiavi in mano, lasceranno la personalizzazione allo studio e non costringeranno il responsabile IT dello studio a costruire pipeline OCR a lato.
La frase di chiusura di Mark nel webinar riguardava quella newsletter del venerdì: l'ora di compilare i successi altrui che temeva ogni settimana. Ha detto che Claude ha trasformato quell'ora in minuti leggendo l'attività di Slack e dei ticket del team, imparando il formato dalle newsletter passate e producendo una bozza che poi ha modificato. È un piccolo esempio. È anche esattamente l'esempio giusto. Lo scopo dell'AI legale nel 2026 non è che faccia l'avvocato. Lo scopo è che faccia il lavoro "sull'avvocatura" (la compilazione, la sintesi, la formattazione, l'inseguimento) in modo che l'avvocato possa dedicare l'ora al giudizio legale effettivo. Questo è il compromesso. Ed è un buon compromesso.
Se sei un avvocato che legge questo e vuoi parlare di come uno di questi schemi si applica alla tua pratica, cercami su LinkedIn. Pubblico su questo argomento settimanalmente. Se desideri vedere come una piattaforma specifica per il settore legale gestisce la stratificazione dei privilegi, la verifica delle citazioni e i problemi di "idraulica" del DMS che ho descritto, HAQQ Legal AI è il posto più semplice da cui iniziare: è gratuito da provare e pubblichiamo strumenti gratuiti di Legal AI che puoi utilizzare in un browser senza impegnarti in nulla.
In ogni caso: smetti di usare il livello consumer per il lavoro reale. Passa a un piano commerciale con controlli sui privilegi. Scegli un flusso di lavoro che ti crea problemi (NDA, acquisizione clienti, la newsletter del venerdì, la rassegna normativa settimanale, scegli tu) e scrivi la tua prima "skill" questa settimana. Invia la "skill" a un collega. Itera.
Gli avvocati che gestiranno i loro studi nel 2028 saranno quelli che hanno iniziato a costruire "skill" nel 2026. Il pubblico del webinar lo sapeva: ecco perché si sono presentati. Il lavoro inizia ora.
