Kanti Prabha, cofondatrice e presidente di Sirion – Serie di interviste

Kanti Prabha, cofondatrice e presidente di Sirion, è una leader nel settore delle tecnologie aziendali con oltre vent’anni di esperienza nello sviluppo di prodotti, nelle tecnologie legali, nella proprietà intellettuale, nelle operations e nel SaaS. Membro del team fondatore di Sirion, ha avuto un ruolo centrale nel definire la visione, la progettazione e lo sviluppo dei prodotti dell’azienda, ricoprendo ruoli dirigenziali tra cui quello di vicepresidente della gestione prodotti e di direttore operativo, prima di diventare presidente. La sua esperienza comprende la creazione di prodotti SaaS B2B di livello enterprise, la strategia e la gestione dei prodotti, il successo dei clienti, le vendite aziendali e la crescita dei team e della cultura organizzativa. In precedenza, all’inizio della sua carriera, Prabha è stata la prima dipendente e membro del team fondatore di UnitedLex, dove ha sviluppato soluzioni tecnologiche per gli uffici legali aziendali e gestito iniziative in materia di proprietà intellettuale, dopo aver maturato esperienza nei servizi brevettuali presso Evalueserve. È inoltre consulente di akirolabs e in passato ha fornito consulenza a Clarisights.

Sirion è un’azienda che offre una piattaforma di gestione del ciclo di vita dei contratti (CLM) basata sull’IA e aiuta le imprese a gestire i contratti dalla creazione e negoziazione fino alla gestione continuativa delle prestazioni, degli obblighi e della realizzazione del valore. La sua piattaforma combina l’IA conversazionale con agenti IA progettati per centralizzare e strutturare gli archivi di contratti, rispondere a domande sulle clausole contrattuali, generare e revisionare accordi, individuare rischi, proporre modifiche e monitorare obblighi e accordi sui livelli di servizio. Sirion sta orientando sempre più la propria tecnologia verso la gestione agentica dei contratti attraverso la piattaforma agentOS, che consente alle organizzazioni di implementare agenti preconfigurati per la gestione dei contratti e di crearne di personalizzati, connessi ai dati e ai flussi di lavoro aziendali. La piattaforma è pensata per le grandi organizzazioni che intendono trasformare i contratti, da documenti statici, in fonti strutturate e consultabili di informazioni operative, mantenendo al contempo governance e supervisione umana.

Il tuo percorso verso la fondazione di Sirion è stato fuori dagli schemi: hai studiato chimica, sei passata al diritto della proprietà intellettuale, hai lavorato sui brevetti e poi, durante la collaborazione con Hewlett-Packard, hai iniziato a guardare ai contratti in modo diverso. Quali elementi hai colto nelle prime esperienze che ti hanno infine convinta che ci fosse l’opportunità di fondare Sirion? 

Non sono cresciuta pensando che avrei fondato un’azienda specializzata in contratti. Ho studiato chimica, ma ho capito abbastanza presto che mi interessava di più risolvere problemi aziendali che trascorrere la carriera in laboratorio. Questo mi ha portata nel campo della proprietà intellettuale, dove mi sono occupata di brevetti e in seguito ho guidato team impegnati nello sviluppo di soluzioni tecnologiche e legali per grandi imprese.

La vera svolta è arrivata quando io e Ajay, il mio cofondatore di Sirion, abbiamo iniziato a collaborare con HP. Dopo una grande acquisizione, l’azienda doveva organizzare e gestire migliaia di contratti. In un primo momento ci è sembrato un problema di archiviazione, ma, esaminando i contratti più da vicino, è diventato evidente che conservare i documenti rappresentava solo una piccolissima parte dell’opportunità. Dai contratti si poteva capire che cosa un’azienda aveva acquistato, che cosa aveva venduto, che cosa aveva promesso, che cosa avevano promesso i suoi fornitori, quanto stava pagando, dove correva dei rischi e dove rischiava potenzialmente di perdere valore. Eppure, quasi nessuna di queste informazioni era facilmente utilizzabile dall’azienda. È stata questa l’intuizione alla base di Sirion. I contratti erano una fonte di informazioni aziendali in gran parte inesplorata.

Hai descritto i contratti come una forma di «intelligenza liquida» all’interno di un’organizzazione. Quali informazioni preziose sono solitamente racchiuse nei contratti e in che modo l’IA può renderle utili anche ai team al di fuori dell’ufficio legale, compresi quelli di finanza, approvvigionamenti, vendite e operations? 

I contratti sono uno dei pochi luoghi in cui le intenzioni di un’azienda si trasformano concretamente in impegni. Indicano quanto abbiamo concordato di pagare, che cosa un cliente ha accettato di acquistare, quando possono cambiare i prezzi, quali livelli di servizio devono essere rispettati, quando si rinnova un accordo, che cosa succede se una delle parti non è all’altezza e chi è responsabile di ciascun obbligo. Sono informazioni estremamente preziose, ma storicamente sono rimaste confinate in documenti che la maggior parte delle persone apre solo quando deve negoziare qualcosa o quando qualcosa è andato storto.

L’IA cambia le cose perché ci consente di trasformare il linguaggio non strutturato dei contratti in informazioni che il resto dell’azienda può effettivamente utilizzare. Gli approvvigionamenti possono comprendere gli obblighi dei fornitori e i prezzi. La finanza può vedere gli impegni commerciali e le potenziali perdite di valore. Le vendite possono comprendere le condizioni di rinnovo e gli impegni nei confronti dei clienti. Le operations possono verificare se quanto promesso viene effettivamente fornito.

È questo che intendo quando parlo di rendere liquida l’intelligenza contrattuale. Invece di restare confinata in un PDF, l’informazione può fluire verso le decisioni e i sistemi in cui è più necessaria. Invece di rappresentare la conclusione di una transazione, il contratto, grazie all’intelligenza liquida, può diventare una fonte attiva di contesto per il funzionamento dell’azienda.

Sirion si è evoluta, passando da un software per la gestione del ciclo di vita dei contratti a una piattaforma sempre più basata sull’IA. In che modo l’avvento dei modelli linguistici di grandi dimensioni ha ampliato ciò che è tecnicamente possibile fare con i dati contrattuali rispetto agli approcci di apprendimento automatico disponibili quando avete fondato l’azienda?

Quando abbiamo fondato Sirion, l’IA applicata alla gestione dei contratti si concentrava soprattutto sull’estrazione e sulla classificazione. I modelli di apprendimento automatico potevano diventare molto efficaci nell’identificare una clausola, una data, il nome di una parte o un obbligo, ma dovevano essere addestrati per attività relativamente specifiche.

I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno ampliato notevolmente le capacità di ragionamento. Ora un sistema può comprendere una domanda formulata in linguaggio naturale, interpretare il contesto di una clausola, confrontarne il testo con la posizione preferita di un’azienda, spiegare perché un elemento rappresenta un rischio e suggerire cosa fare in seguito.

Non penso però che i modelli linguistici di grandi dimensioni sostituiranno tutto ciò che li ha preceduti. I contratti sono troppo complessi perché accada. In Sirion adottiamo un approccio basato su più modelli, che combina modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli specializzati e una profonda conoscenza dei contratti. Modelli diversi sono efficaci in attività diverse. Questa combinazione è importante perché alle aziende non serve semplicemente un’IA capace di generare testi convincenti: serve precisione. Il cambiamento più entusiasmante è che possiamo passare dall’estrazione di informazioni dai contratti al ragionamento su tali informazioni e, sempre più spesso, alla loro gestione operativa.

Sirion sta introducendo agenti IA specializzati per attività come l’estrazione dei dati contrattuali, il rilevamento dei problemi, la revisione con proposte di modifica e la ricerca in ampi archivi di contratti. Come immagina che questi agenti possano collaborare e fino a che punto le aziende dovrebbero, in ultima analisi, consentire all’IA di agire autonomamente durante il processo di gestione dei contratti?           

Non penso che il futuro consista in un unico enorme agente IA capace di fare tutto. La gestione dei contratti comporta numerose attività specialistiche, ciascuna delle quali richiede un contesto diverso e un diverso livello di giudizio. Un agente potrebbe estrarre le clausole da migliaia di accordi. Un altro potrebbe individuare le formulazioni che non rispettano le direttive aziendali. Poi, un agente incaricato di proporre modifiche potrebbe suggerire una modifica precisa sulla base delle linee guida aziendali. Il vero potenziale emerge quando questi agenti riescono a collaborare per raggiungere un risultato, invece di costringere l’utente a gestire ogni singolo passaggio.

Per esempio, qualcuno potrebbe chiedere: «Possiamo accettare questo accordo con il fornitore?». Il sistema dovrebbe essere in grado di individuare le clausole più pertinenti, confrontarle con le direttive aziendali, evidenziare i problemi, trovare precedenti e raccomandare modifiche, spiegando al contempo cosa ha fatto e perché.

Il limite dell’autonomia dovrebbe dipendere dal rischio. Mi sento a mio agio nel lasciare che l’IA gestisca autonomamente molte attività ripetitive e basate su regole. Una clausola di responsabilità inedita o una negoziazione strategicamente importante, invece, potrebbe richiedere il giudizio umano. L’obiettivo finale dell’autonomia dovrebbe essere eliminare il lavoro superfluo, mantenendo il controllo umano laddove contano la responsabilità e le relazioni.

I contratti possono contenere alcune delle informazioni commercialmente e legalmente più sensibili di un’azienda. Ha dichiarato che Sirion preferirebbe ritardare il lancio di un prodotto piuttosto che scendere a compromessi sulla sicurezza. Man mano che l’IA generativa si integra sempre più nei flussi di lavoro aziendali, quali scorciatoie in materia di sicurezza o privacy la preoccupano maggiormente?

I contratti possono contenere prezzi, proprietà intellettuale, informazioni sui dipendenti, dettagli relativi ad acquisizioni, impegni strategici e informazioni estremamente sensibili su clienti e fornitori. Le aziende devono sapere esattamente dove vengono trasmesse queste informazioni quando entrano in contatto con un sistema di IA, come vengono elaborate, chi può accedervi e se vengono utilizzate per addestrare un altro modello.

In questo momento c’è un’enorme pressione per lanciare rapidamente funzionalità di IA, ma la scorciatoia che mi preoccupa di più è trattare i dati aziendali come se fossero normale materiale di addestramento. Capisco questa pressione, ma l’IA per le aziende non può basarsi sull’idea che «ci occuperemo della governance più avanti». La sicurezza deve essere parte integrante dell’architettura fin dall’inizio.

Ciò significa controlli degli accessi rigorosi, crittografia, verificabilità, confini ben definiti per i dati e decisioni ponderate sull’uso dei modelli di terze parti. In Sirion abbiamo assolutamente preso decisioni che hanno rallentato il nostro lavoro per motivi di sicurezza, e accetto tranquillamente questo compromesso. Nel software aziendale, soprattutto quando si gestiscono contratti, la fiducia richiede anni per essere costruita e basta una decisione avventata per comprometterla.

Una difficoltà persistente dell’IA generativa è che una risposta può sembrare autorevole anche quando è sbagliata. Nell’analisi intelligente dei contratti, dove un errore sottile può avere conseguenze finanziarie o legali, come si progettano sistemi di IA che gli utenti possano verificare e di cui possano fidarsi? 

Questa è una delle differenze più importanti tra l’IA rivolta ai consumatori e quella per le aziende. Se chiedo a un assistente IA di consigliarmi un ristorante e la risposta è sbagliata, le conseguenze sono limitate. Se invece un team legale chiede se 5.000 contratti con fornitori contengono una determinata clausola di recesso e il sistema ne ignora con sicurezza 200, si tratta di un problema del tutto diverso.

Progettiamo i sistemi in modo che le risposte possano essere verificate. Se l’IA ti fornisce un’informazione su un contratto, dovresti poter risalire dal risultato al testo su cui si basa. Se propone una modifica, dovresti poter capire quale direttiva o indicazione delle linee guida aziendali ha orientato la raccomandazione. La spiegabilità è fondamentale per l’adozione, perché la fiducia nasce dalla possibilità di esaminare il funzionamento dell’IA.

Sirion punta su risposte dell’IA basate sui contratti e sui precedenti specifici di un’organizzazione, anziché affidarsi esclusivamente a modelli generalisti. Pensi che la prossima fase importante dell’IA aziendale sarà sempre più trainata da sistemi che combinano modelli fondazionali con dati aziendali proprietari altamente specializzati?

Assolutamente. I modelli fondazionali sono straordinariamente potenti, ma non sanno come opera concretamente la tua azienda. Non sanno automaticamente quali concessioni abbia approvato il tuo team legale l’anno scorso, come definisci i prezzi per un cliente strategico, quali fornitori non rispettino ripetutamente i livelli di servizio o in quali casi la tua organizzazione richieda un’escalation. È questo contesto a rendere davvero utile l’IA aziendale.

Se si unisce la ricca documentazione di decisioni e impegni tra organizzazioni contenuta nei contratti alle politiche specifiche dell’azienda, alle linee guida per le negoziazioni, agli accordi precedenti e ai dati operativi, un sistema di IA può passare da una risposta generica a una che rispecchia il modo in cui opera la tua azienda. Credo che il vantaggio competitivo nell’IA aziendale deriverà sempre più da questo contesto, dato che la maggior parte delle imprese ha già accesso a modelli fondazionali simili. A fare la differenza sarà la capacità di collegare efficacemente quei modelli a informazioni proprietarie affidabili e di fornire loro un contesto sufficiente per ragionare con precisione senza compromettere la sicurezza.

Hai trascorso più di un decennio a sviluppare Sirion e hai ricoperto ruoli che spaziano dalla gestione del prodotto alle attività operative e alla guida dell’azienda. Cosa hai imparato sulla crescita del software di IA aziendale che non avresti potuto capire nei primi anni dell’azienda?

Una cosa che ho imparato è che sviluppare la tecnologia a volte è la parte più semplice. Le difficoltà emergono quando si comincia a cambiare il modo in cui lavora una grande organizzazione. Nei primi anni, è naturale concentrarsi sulla capacità del prodotto di risolvere il problema. Quando si opera su scala aziendale, ci si rende conto che una risposta tecnicamente eccellente è utile solo se le persone si fidano, se si integra nei flussi di lavoro esistenti e se è in grado di gestire l’enorme complessità di un’organizzazione globale.

L’IA rende questa lezione ancora più importante. Oggi si può realizzare molto rapidamente una demo impressionante. Sviluppare qualcosa a cui un’azienda sia disposta ad affidare milioni di punti dati e flussi di lavoro è un’altra cosa.

Dato che l’IA permette di analizzare continuamente obblighi, rischi, condizioni economiche, rinnovi e prestazioni di migliaia di accordi, i contratti potrebbero diventare una fonte di dati operativi in tempo reale per l’azienda, anziché documenti consultati principalmente quando qualcosa va storto?

Credo che sia proprio questa la direzione in cui stiamo andando. Per molto tempo il contratto è stato considerato il traguardo. Tutti negoziano, firmano, festeggiano e poi il documento finisce in un archivio. Sei mesi dopo, qualcuno lo riapre perché c’è una controversia, un rinnovo o una domanda su quanto era stato promesso. Questo modello non ha senso quando l’IA può comprendere continuamente cosa accade nell’intero portafoglio contrattuale.

In un mondo ideale, immagina di sapere che un fornitore non ha rispettato un SLA prima che venga approvata la fattura successiva, o di accorgerti che un adeguamento dei prezzi sarebbe dovuto avvenire tre mesi prima. Immagina che un team commerciale riceva una notifica di un rinnovo imminente insieme agli impegni negoziati con il cliente, o che l’ufficio finanziario veda gli obblighi commerciali riportati direttamente nei propri sistemi.

I contratti definiscono i rapporti tra le aziende, quindi i dati contrattuali dovrebbero essere collegati ai sistemi in cui quei rapporti vengono effettivamente gestiti. Credo che il contratto diventerà sempre più una fonte di dati operativi, utile all’azienda per capire non solo cosa ha concordato, ma anche se quegli accordi stanno producendo il valore che tutti si aspettavano.

Guardando al futuro, come pensi che sarà la gestione dei contratti quando gli agenti di IA diventeranno molto più capaci? La tradizionale categoria della gestione del ciclo di vita dei contratti finirà per confluire in un più ampio livello di intelligenza aziendale? E quale ruolo immagini per Sirion in questa transizione? 

Spero che, col tempo, i confini della gestione del ciclo di vita dei contratti (CLM) diventino molto meno visibili. Oggi gli utenti ragionano ancora in termini di fasi: devo creare un contratto, esaminarlo, ottenere l’approvazione, firmarlo, archiviarlo e poi gestirlo. Man mano che gli agenti diventeranno più capaci, le persone non dovrebbero dover coordinare da sole tutti quei sistemi e flussi di lavoro. Dovrebbero poter esprimere un’intenzione e lasciare che agenti specializzati si occupino di gran parte del lavoro necessario.

Ma il cambiamento più grande avviene dopo la firma. Se l’IA è in grado di comprendere ogni obbligo, condizione commerciale, rischio e rapporto nell’insieme di milioni di accordi, l’intelligenza contrattuale diventa utile ben oltre l’ambito legale. Per me, è questo l’aspetto entusiasmante: i contratti diventano finalmente una questione che riguarda tutti.

Non credo quindi che i contratti scompariranno. Anzi, è vero il contrario: diventeranno più importanti perché forniscono un contesto affidabile all’IA aziendale. L’obiettivo di Sirion è rendere questa intelligenza fruibile ovunque si svolga il lavoro. In futuro, il CLM potrebbe apparire meno come una soluzione autonoma e più come un livello di intelligenza e di esecuzione che collega gli impegni assunti da un’azienda alle azioni che intraprende ogni giorno.

Grazie per questa bella intervista; i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Sirion.