Un tizio ha lanciato un progetto chiamato Mike di martedì. Due commit. Otto ore di vita. Quando sono andato a letto aveva 130 stelle su GitHub ed era in cima a Hacker News.
Mike è un clone open source di Harvey e Legora. Auto-ospitabile, porta la tua chiave API, nessun prezzo per posto. Il codice in sé è grezzo - qualcuno nei commenti ha giustamente sottolineato che è fondamentalmente una chiamata di autenticazione Supabase e cinque tabelle di database. Ma non è questo il punto.
Fatti chiave
- CourtListener di Free Law Project ospita gratuitamente 250 milioni di pagine di dati giudiziari statunitensi, e la maggior parte delle startup di Legal AI si addestra su di essi senza riconoscerlo.
- Il Caselaw Access Project di Harvard ha digitalizzato 360 anni di giurisprudenza statunitense: 6,9 milioni di casi, completamente aperti dal 2024.
- HAQQ serve oltre 17.000 team legali in oltre 200 giurisdizioni mantenendo open source le infrastrutture non differenzianti.
Il punto è la reazione.
Centinaia di commenti. Discussioni su Reddit. Dibattiti su LinkedIn. Avvocati che chiedevano perché non potessero semplicemente far sviluppare qualcosa di simile da un loro collaboratore in un fine settimana. Sviluppatori che chiedevano perché questo non fosse successo cinque anni fa.
Ho letto tutto due volte. E più leggevo, più mi sembrava un momento. Non perché Mike stesso stravolgerà qualcosa - probabilmente non lo farà. Ma perché il Legal AI ha finalmente preso il via con l'open source, e una volta che inizia, non puoi più fermarlo.
Perché il settore legale è stato l'ultimo ad arrivare qui
Ogni altro settore ha avuto l'open source anni fa. L'assistenza sanitaria ha OpenMRS. Il fintech ha Hyperledger. L'e-commerce ha Magento. Anche gli angoli più noiosi delle imprese hanno la loro cosa.
Il settore legale non aveva praticamente nulla. E le ragioni non sono mai state legate alla tecnologia.
La prima ragione è che gli studi legali guadagnano essendo inefficienti. Scusate - so che sembra duro. Ma l'ora fatturabile crea un incentivo perverso: se si automatizza un compito di 10 ore riducendolo a 1 ora, si cancellano 9 ore di entrate. Quindi perché un partner dovrebbe contribuire a un progetto che fa questo?
La seconda ragione è la questione della “ricetta segreta”. Gli studi custodiscono le loro banche di memorie e modelli come segreti commerciali, perché in un certo senso lo sono. Non si può rendere open source la propria strategia di contenzioso quando si potrebbe usarla contro lo studio della porta accanto il mese prossimo.
La terza ragione è la paura della licenza. Le associazioni forensi non si muovono velocemente. I team di Compliance vanno nel panico per la GPL. La maggior parte dei consulenti legali che leggono le parole 'open source' immagina un adolescente con una felpa che ruba i dati dei clienti, non un manutentore del kernel Linux.
E la quarta - quella di cui nessuno parla abbastanza - è che Thomson Reuters e LexisNexis hanno costruito le loro “fortezze” attorno ai dati, non al software. KeyCite e Shepard's sono tassonomie che hanno richiesto decenni per essere create. Replicarle costa centinaia di milioni. Quindi, anche se si volesse realizzare uno stack legale open source, lo strato di dati sottostante era inaccessibile.
Questo è il mondo in cui abbiamo lavorato. È anche il mondo che sta iniziando a cambiare.
Cosa si sta effettivamente costruendo in questo momento
Ho tenuto una lista aggiornata. Alcuni di questi progetti hanno anni e stanno finalmente ricevendo attenzione. Alcuni sono stati lanciati questo mese. Lo spazio è molto più grande di quanto la maggior parte delle persone si renda conto. Cerchiamo di organizzarlo.
Il livello dei dati - la base su cui si poggia tutto il resto
Free Law Project è l'organizzazione più sottovalutata nel Legal AI. Gestiscono CourtListener (250 milioni di pagine di dati giudiziari statunitensi, gratuiti), RECAP (un'estensione del browser che estrae i documenti federali da PACER e li rende di pubblico dominio), eyecite (il parser di citazioni statunitense de facto) e Juriscraper (scraper Python per centinaia di tribunali statunitensi). 138 repository. La maggior parte delle startup Legal AI si basa sui loro dati e non li menziona. Dovrebbero farlo.
Harvard's Caselaw Access Project ha digitalizzato 360 anni di giurisprudenza statunitense. 6,9 milioni di casi, completamente aperti dal 2024. Se stai costruendo qualcosa che necessita di precedenti legali americani, è da qui che si parte.
Pile of Law - 256 GB di testo legale distribuiti su 35 sottocorpora, ospitati su Hugging Face. La cosa più vicina a 'The Pile' per il diritto. Quasi ogni LLM legale open si addestra su una sua sezione.
Find Case Law (Archivi Nazionali del Regno Unito) - Sentenze del Regno Unito pubblicate come XML LegalDocML leggibile da macchina, con feed Atom. Questo è lo schema standard di riferimento. Altri paesi dovrebbero copiarlo.
EUR-Lex / Cellar - Tutta la legislazione dell'UE e la giurisprudenza della CGUE, con un endpoint SPARQL. Probabilmente il corpus legale aperto più strutturato sulla Terra. Sottoutilizzato al di fuori del mondo accademico.
OpenLegalData è l'equivalente tedesco - sentenze tedesche gratuite, normalizzate attraverso portali ufficiali frammentati.
Indian Legal Corpus / InLegalBERT dall'IIT Kharagpur copre le sentenze della Corte Suprema e delle Alte Corti indiane. La maggior parte delle giurisdizioni al di fuori degli Stati Uniti sono gravemente sottoservite, e l'India è una delle poche con un serio lavoro di corpus aperto.
Il Brasile ha wrapper costruiti dalla comunità intorno all'API CNJ DataJud che espone oltre 100 milioni di registri di casi - mantenuti dalla comunità, fragili, importanti. Stesso schema: tecnicamente pubblici, praticamente impossibili da estrarre, finché qualcuno non rende open source il "ponte".
Legal Data Hunter è un piccolo esempio della lunga coda qui - un progetto Scrapy + FastAPI che cerca statuti e pubblicazioni sulla gazzetta in siti governativi e li normalizza. Non un fiore all'occhiello, ma emblematico. Legal AI si basa su centinaia di scraper mantenuti individualmente come questo. Sono la spina dorsale poco attraente che nessuno finanzia.
- lo Studio sugli Agenti Legali HAQQ (1.372 compiti a lungo termine)
- HAQQ Legal Benchmark, il nostro benchmark open source sul diritto civile
- il nostro rapporto sul webinar legale di Anthropic
- Free Law Project
- Caselaw Access Project (Harvard)
- Pile of Law (Hugging Face)
- Find Case Law (Regno Unito)
- EUR-Lex
- OpenLegalData
- InLegalBERT
Librerie NLP e pesi aperti
Blackstone - pipeline spaCy per testi legali del Regno Unito e del Commonwealth. Raro NER legale non statunitense.
LexNLP - Libreria Python per l'estrazione di entità legali, citazioni, durate, denaro, parti. Pre-LLM ma ancora fornita all'interno della metà degli strumenti commerciali di cui avete sentito parlare.
Legal-BERT (nlpaueb) - BERT pre-addestrato sulla legislazione UE, CEDU, contratti statunitensi. Citato oltre un migliaio di volte. Fondamentale.
Saul (Equall.ai) - primo LLM open-weights pre-addestrato su corpus legali. Dimostra che la ricetta 'domain-pretrain a Llama' funziona per il diritto.
CUAD (Atticus Project) - 13.000 clausole etichettate da esperti su 510 contratti, 41 categorie, CC BY 4.0. Quasi ogni prodotto di intelligenza artificiale per i contratti nel mondo si addestra o valuta su CUAD, che lo ammettano o no.
Benchmarks
LegalBench - 162 attività di ragionamento legale progettate da avvocati, da Stanford e Hazy Research. Il benchmark su cui i laboratori di frontiera riferiscono ora. Sostituisce LexGLUE nella pratica.
LexGLUE - la suite più vecchia (Corte EDU, SCOTUS, EUR-Lex, LEDGAR, CaseHOLD, UNFAIR-ToS). Ancora utile per confrontare onestamente i modelli OSS.
Legal Benchmarks AI è la versione rivolta ai professionisti. Senza fornitori. Il loro benchmark di redazione contratti ha messo 14 strumenti e un gruppo di avvocati umani nello stesso sistema di punteggio, con una metodologia aperta. Non puoi migliorare ciò che non puoi misurare, e fino a poco tempo fa nessuno misurava seriamente l'AI legale.
Applicazioni, agenti e competenze AI
Mike - il beniamino di Hacker News. Codice rozzo, segnale reale.
Lawvable / awesome-legal-skills è quello a cui torno sempre. Un registro curato di file SKILL.md scritti da professionisti di Clifford Chance, Baker McKenzie e altri. Inseriscine uno in Claude, Codex, Gemini CLI o qualsiasi strumento che supporti il formato e gli avrai insegnato a fare una classificazione ai sensi dell'EU AI Act, una valutazione della violazione del GDPR, un triage NDA, una citazione in giudizio di référé in francese. Più di quaranta competenze l'ultima volta che ho controllato, in crescita settimanale. Più vicino a come la conoscenza legale si muove effettivamente tra gli esseri umani rispetto a qualsiasi prodotto AI monolitico che abbia mai visto.
Informativa: HAQQ è un co-manutentore di awesome-legal-skills.
lawskills-hub (Harvard LIL) è il cugino istituzionale. Un registro comunitario di competenze di agenti per flussi di lavoro legali, curato dalla Library Innovation Lab di Harvard. Stesso modello, diverso segnale di fiducia. Il fatto che Harvard stia mettendo il suo nome su un registro delle competenze ti dice che il formato si affermerà.
anthropic-skills - il repository ufficiale delle competenze di Anthropic. I professionisti stanno biforcandosi in sottogruppi per il lavoro legale. È da qui che è nato lo standard SKILL.md. Anthropic ha anche rilasciato un plugin 'Claude for Legal' nell'aprile 2026; il loro team legale usa internamente le competenze e ne ha parlato pubblicamente.
Atticus Project - organizzazione senza scopo di lucro dietro CUAD e una crescente libreria di strumenti NLP per contratti. La cosa più vicina a un organismo di standardizzazione accademico per la Legal AI.
ContraxSuite (LexPredict) - piattaforma di analisi di contratti open core. Pre-LLM, con licenza GPL, ma la pipeline di revisione contrattuale OSS più completa mai costruita. Invecchia bene come base.
OLAW di Harvard LIL - workbench open Legal AI per la ricerca RAG, che integra l'AI con API legali come CourtListener.
I ricettari legali di LangChain e LlamaIndex non sono progetti legali, ma sono l'infrastruttura su cui gira ogni demo legale RAG. Vale la pena sapere dove risiedono i loader SEC/EDGAR, i modelli di chunking dei contratti e gli helper per la messa a terra delle citazioni.
LawGPT, ChatLaw, DISC-LawLLM, Lawyer LLaMA e una lunga serie di progetti accademici legal-LLM su Hugging Face. La maggior parte sono prototipi di ricerca che non sopravvivono al contatto con la pratica reale - ma alcuni di quelli in lingua cinese (ChatLaw, DISC-LawLLM di Fudan) sono seriamente buoni e sottoutilizzati al di fuori della Cina.
Le demo RAG in stile Casetext sono ormai una categoria a sé stante - c'è un piccolo esercito di sviluppatori solitari che realizzano 'cloni di Harvey in 200 righe' usando LlamaIndex o LangChain su CourtListener. La maggior parte sono giocattoli. Alcuni si stanno tranquillamente trasformando in prodotti reali.
Argomenti di GitHub come gpt-legal-chatbot, legal-rag e legal-agent fanno emergere decine di progetti ogni mese. La qualità è estremamente variabile. Vale la pena scansionare se stai cercando l'arte anteriore prima di costruire.
- Mike (mikeoss.com)
- competenze-legali-eccezionali (Lawvable)
- hub-competenze-legali (Harvard LIL)
- competenze-antropiche
- Progetto Atticus
- ContraxSuite
- LangChain
- LlamaIndex
Cosa HAQQ ha reso disponibile alla comunità
Dovrei essere specifico su questa parte, dato che me lo hai chiesto.
Nomos è la nostra interfaccia legale open-source, nativa per agenti. Auto-ospitabile. Prioritariamente sulle competenze. Progettata per essere il 'Cursor per il settore legale' nel senso che il Legal AI Engine e l'avvocato sono entrambi utenti di prima classe dello stesso spazio di lavoro. Lo usiamo internamente per il lavoro di HAQQ.
LegalMD è un dialetto Markdown per documenti legali - quattro primitive tipizzate (`@party`, `@cite`, `@clause`, `@deadline`) con un parser TypeScript, un risolutore che verifica le citazioni rispetto a dati legali aperti, due renderizzatori (HTML e JSON) e un'estensione VS Code. Licenza MIT. La tesi è che gli avvocati non dovrebbero scrivere contratti in DOCX nel 2026, proprio come gli sviluppatori non dovrebbero scrivere codice in Word. In fase iniziale ma già disponibile.
Master Claude for Legal è un pacchetto di competenze della comunità. Cinque competenze iniziali funzionanti (triage di NDA, diff di versione multi-parte, breve riunione, verificatore di citazioni, sintesi di stato), documenti di riferimento che coprono l'architettura dei privilegi e l'indurimento dei permessi MCP, tre modelli (policy AI dello studio, spiegazione dei dati rivolta al cliente, questionario di sicurezza del fornitore). MIT. Costruito come la versione estesa del webinar Claude for Legal Teams di Anthropic - ventimila iscrizioni, cinquantuno domande, la metà rimasta senza risposta.
awesome-legaltech è esattamente quello che sembra - un elenco curato di progetti legal tech, open source ove possibile, commerciali ove degni di nota. Contributi benvenuti.
awesome-legal-skills è il registro Lawvable menzionato sopra. Lo co-gestiamo.
Legal Data Hunter - il nostro strato di scraper interno per la ricerca di statuti, regolamenti e pubblicazioni di gazzette su siti governativi nelle giurisdizioni in cui operiamo. Parte di questo è già pubblico. Ulteriori parti saranno open-source nei prossimi due trimestri, man mano che standardizziamo lo schema.
C'è altro in arrivo. Alcuni sono in repository privati finché non saranno abbastanza stabili da non metterci in imbarazzo. Il principio è coerente: tutto ciò che non è differenziazione del prodotto principale viene spinto verso i beni comuni. Parser, schemi, scraper, harness di valutazione, registri delle competenze - niente di tutto ciò è il "fossato" di HAQQ. Il nostro fossato è la profondità della giurisdizione, la formazione specifica dello studio e lo strato di prodotto che rende tutto ciò utilizzabile per un avvocato praticante.
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Automazione documenti, A2J, e-discovery
Docassemble esiste da sempre e alimenta i sistemi di auto-aiuto dei tribunali in diversi stati degli Stati Uniti. Se hai mai compilato un modulo giudiziario gratuito online, c'è una buona probabilità che Docassemble fosse alla base. Silenzioso, duraturo, costruito da un avvocato-programmatore che ha continuato a produrre.
Open Decision è la risposta più moderna e nativa del web, proveniente da Berlino. Costruttore di alberi decisionali con licenza MIT per l'auto-aiuto legale. Attivo.
Suffolk LIT Lab's Document Assembly Line - costruito su Docassemble, automatizza i moduli giudiziari in tutti gli stati degli Stati Uniti. Open source, ben mantenuto, profondamente poco sexy, profondamente importante.
Aleph (OCCRP) - piattaforma investigativa per documenti che esegue OCR, NER, ricerca cross-documento su larga scala. Non specifica per il settore legale, ma è l'analogo OSS più vicino a Relativity o Nuix per indagini e lavori affini al contenzioso. I giornalisti la usano. Anche gli studi legali dei querelanti dovrebbero farlo.
opensource.legal - OpenContracts per l'annotazione, Docxodus per la redlining di DOCX in WebAssembly, Python-Redlines, CAML per la marcatura di articoli legali. Infrastruttura noiosa, di enorme valore.
Tassonomia LMSS di SALI Alliance - non è codice, ma un'ontologia aperta che ogni serio progetto Legal AI adotta alla fine. Vale la pena conoscerne l'esistenza.
Guida Open Source di GitHub sulle questioni legali non è un prodotto, ma se stai lavorando in questo campo e non capisci la differenza tra MIT, Apache 2.0 e AGPL, leggila prima di pubblicare qualsiasi cosa.
Ho tralasciato una dozzina di altri. Sopravvissuti in stile ROSS, esperimenti di smart-contract, scraper regionali di nicchia, repository di hackathon a metà che si sono silenziosamente trasformati in infrastrutture. L'ecosistema è ora reale. Due anni fa potevo far stare l'intero panorama Legal AI OSS su un'unica diapositiva. Ora non più.
- Docassemble
- Decisione Aperta
- Suffolk LIT Document Assembly Line
- Aleph (OCCRP)
- opensource.legal
- SALI Alliance
- Guida open source di GitHub - Legale
La cosa di cui nessuno parla: i dati
Ecco la parte che non rientra nel sito di marketing.
Il collo di bottiglia nell'IA legale non sono i modelli. Non sono nemmeno gli strumenti. Sono i dati.
Il lavoro che conta davvero per i clienti - memo, documenti di accordo, produzioni di discovery, lettere di transazione, consulenza interna, le revisioni che un socio senior fa alle 2 del mattino - è privilegiato, confidenziale o contrattualmente bloccato all'interno delle aziende. Nessuno di questi può essere rilasciato. Nessuno di questi può essere valutato pubblicamente. Nessuno di questi può essere utilizzato per addestrare un Legal AI Engine che un'altra azienda vedrà. La sentenza Heppner che ho menzionato in precedenza ha reso questo ancora più esplicito.
Ciò che rimane di pubblico - opinioni pubblicate, statuti, depositi EDGAR, 510 contratti di CUAD - è una fetta minuscola e non rappresentativa. Appello. Azienda pubblica. Lingua inglese. Orientata agli Stati Uniti. Ecco perché benchmark come LegalBench sembrano limitati. Ecco perché i modelli di contratto sovra-specificano CUAD. Ecco perché il vero vantaggio competitivo di ogni serio fornitore di Legal AI è una pipeline di dati privata, non una scelta architetturale.
Ciò crea un tetto strutturale per l'open source. L'OSS può fornire eccellenti infrastrutture (eyecite, Juriscraper, Docassemble, Aleph, Open Decision) ed eccellenti Legal AI Engines basati su dati pubblici (Legal-BERT, Saul, InLegalBERT). Ma non può chiudere il ciclo sul prodotto di lavoro che definisce la pratica reale. Non puoi rendere open source ciò a cui non hai accesso.
Quindi l'interessante frontiera dell'OSS non è 'GPT-per-il-diritto open'. È la valutazione federata. La generazione di dati sintetici. La messa a punto che preserva la privacy. Mercati delle competenze che permettono alle aziende di mantenere privati i propri dati e condividere i comportamenti. Questa è la strada in cui l'open source ha ancora un reale impatto nel 2026, ed è la strada che mi entusiasma di più.
Il corollario, a proposito, è che lo strato di dati legali pubblici conta più che mai. Ogni governo che rende disponibili i propri statuti e la giurisprudenza in formato leggibile da macchina espande la superficie in cui l'open source può competere su un piano di parità. Il UK National Archives ha centrato l'obiettivo con LegalDocML. L'UE ha fatto la maggior parte delle cose per bene con EUR-Lex. La maggior parte delle altre giurisdizioni, comprese quelle in cui opera HAQQ, no. Lo vediamo ogni giorno. Statuti bloccati in PDF. Sentenze pubblicate una volta e mai indicizzate. Gazzette che esistono solo come immagini scansionate. Sviluppatori solitari che creano scraper come Legal Data Hunter per risolvere il problema una legge alla volta.
Se vuoi sapere dov'è il vero collo di bottiglia, è lì.
Le argomentazioni che continuo a vedere, e cosa penso in realtà
Ogni volta che uno di questi progetti arriva su Hacker News o Reddit, emergono le stesse argomentazioni. Permettetemi di esaminare quelle che trovo interessanti.
È solo un "wrapper" intorno a un LLM.
Sì. Così come Cursor. Così come Harvey. E, francamente, la maggior parte di ciò che viene rilasciato in questo momento in qualsiasi verticale dell'IA. Il "wrapper" è dove risiede il prodotto - accuratezza delle citazioni, gestione dei documenti, orchestrazione del flusso di lavoro, modello di deployment, postura di sicurezza. Dire 'è solo un wrapper' è come dire 'la tua auto è solo un telaio attorno a un motore'. Tecnicamente vero. Ma manca completamente il punto.
Il copyleft ucciderà l'adozione aziendale.
Su questo sono d'accordo. Gli studi legali non renderanno GPL il loro stack interno. Chiunque distribuisca un'IA legale open source dovrebbe scegliere Apache 2.0 o MIT, punto e basta. I team che lo capiranno otterranno l'adozione. I team che non lo capiranno saranno amati su Twitter e ignorati negli acquisti.
I grandi studi non useranno mai l'open source per il lavoro legale.
Lo fanno già. Ogni studio legale al mondo si basa su Linux, Postgres e centinaia di altri componenti open source. La domanda non è se useranno l'OSS - stanno letteralmente digitando questo commento in un browser Chromium. La domanda è se si fideranno dell'open source per lo strato specifico legale. E la risposta è: lo faranno, ma solo quando sarà qualcosa che potranno auto-ospitare, controllare e bloccare. Ed è esattamente ciò che il buon open source consente.
L'IA rompe il privilegio avvocato-cliente.
La sentenza Heppner che tutti continuano a citare riguardava un servizio pubblico di chatbot. Non riguardava uno studio che gestiva la propria istanza sui propri server con le proprie chiavi. L'auto-hosting è la storia del privilegio. E l'open source è l'unico modo in cui la maggior parte degli studi può auto-ospitare senza un contratto delle dimensioni di Harvey.
Dove si posiziona HAQQ in realtà
Dovrei dire l'ovvio: HAQQ non è open source. Siamo un'azienda finanziata da venture capital che costruisce un prodotto commerciale. Abbiamo novemilaottocento studi che ci pagano in ottanta e più paesi. Nulla di tutto ciò cambierà.
Ma il nostro intero stack si basa sull'open source. Usiamo Postgres, Next.js, Python, Node, gli SDK di ogni fornitore di modelli, decine di librerie per le quali non abbiamo mai pagato e che non avremmo mai potuto costruire. Pubblichiamo le nostre competenze e librerie di IA. Inviamo PR a monte. Sponsorizziamo progetti quando possiamo.
Ed ecco la cosa che continuo a dire al nostro team: più open source nella tecnologia legale è un bene per noi, non un male per noi. Alza il livello. Quando esistono CourtListener, quando esiste LegalBench, quando esiste Lawvable, ogni costruttore in questo spazio - incluso noi - può competere su ciò che conta davvero. Cioè se il prodotto risolve un problema reale per un avvocato reale.
Se Mike o Docassemble o OpenContracts aiutano un singolo professionista in qualsiasi luogo a servire meglio i propri clienti, è una vittoria. Non siamo nell'attività di impedire ad altre persone di costruire. Siamo nell'attività di assicurare che i cinque miliardi di persone che non possono permettersi assistenza legale la ottengano effettivamente.
L'era del "walled garden" nella tecnologia legale sta finendo. Non era destinata a durare.
Cosa osservare dopo
Alcune previsioni, bassa fiducia sui tempi, alta fiducia sulla direzione:
- La questione delle licenze viene risolta. Apache 2.0 vince nel settore legale. Chiunque utilizzi AGPL o copyleft avrà difficoltà con l'approvvigionamento aziendale finché non cambierà licenza.
- L'auto-hosting diventa un requisito fondamentale. L'argomento del privilegio spingerà rapidamente gli studi legali Am Law verso implementazioni private. I progetti con immagini Docker pulite e infrastrutture sane mangeranno gran parte del "pranzo di Harvey".
- I dati legali aperti diventano globali. Gli Stati Uniti hanno CourtListener. La maggior parte delle altre giurisdizioni non ha nulla di comparabile. Chiunque aprirà i dati giudiziari in Brasile, India, Indonesia, Nigeria - quelle persone modelleranno il prossimo decennio. Stiamo lavorando sulla nostra parte di questo.
- Le competenze diventano l'unità della conoscenza legale. Lawvable è precoce ma giusta. Le competenze AI modulari, scritte da professionisti e con controllo di versione, sono più vicine al modo in cui gli avvocati condividono effettivamente la conoscenza rispetto ai monoliti finemente sintonizzati. Stiamo ricostruendo parti del nostro prodotto attorno a questa idea.
- Il "momento Mike" si ripeterà. Ogni paio di settimane, qualcuno realizzerà un progetto nel fine settimana che riceverà troppa attenzione e non abbastanza controllo. La maggior parte non avrà importanza. Alcuni sì. Prestate attenzione a quelli a cui i veri avvocati (non solo gli ingegneri) continuano a tornare.
La cosa a cui continuo a pensare è che l'open source nella tecnologia legale non è una minaccia per gli avvocati. Non è nemmeno una minaccia per i buoni prodotti di Legal AI. È lo strato infrastrutturale che rende entrambi migliori.
I costruttori stanno finalmente arrivando. I dati si stanno aprendo. Gli strumenti stanno diventando reali.
Se stai costruendo qualcosa in questo spazio - open source o meno - mi piacerebbe saperne di più. Contattami a stephane@haqq.ai.
