Lauren Rothrock, Chief Product Officer di Litify – Serie di interviste

Lauren Rothrock, Chief Product Officer di Litify, guida la strategia di prodotto e l’innovazione per l’azienda mentre amplia l’uso dell’intelligenza artificiale e dell’automazione nei flussi di lavoro legali. È entrata in Litify nel 2023 dopo aver ricoperto il ruolo di Vice President of Strategy & Innovation presso Insight Partners, dove ha collaborato con aziende tecnologiche su crescita e iniziative strategiche. In precedenza, Rothrock ha trascorso più di sei anni in TravelClick, avanzando in ruoli di leadership di prodotto prima di diventare Vice President e General Manager di Web and Video Solutions. Il suo background comprende anche strategia e pianificazione finanziaria presso The Leading Hotels of the World e attività di banking e capital markets presso PwC, fornendole un’esperienza che spazia dallo sviluppo di prodotto, alla strategia tecnologica, finanza e software aziendale.

Litify è una società di tecnologia legale fondata nel 2016 che offre una piattaforma AI-native per studi legali e dipartimenti legali aziendali. Costruita su un’infrastruttura cloud aziendale, inclusa Salesforce, la piattaforma integra la gestione di pratiche e casi, documenti, intake, analisi, fatturazione, automazione dei flussi di lavoro e AI in un ambiente unificato. Litify ha progressivamente posizionato la sua tecnologia come una “Platform of Action”, progettata non solo per archiviare dati legali ma per utilizzare tali dati per avviare ed eseguire flussi di lavoro. Il suo Litify Agentic Case Expert (ACE) funge da strato AI agentico in grado di analizzare il contesto di una pratica, identificare rischi e opportunità, e svolgere compiti multi-step in ambiti quali intake, contenzioso, analisi delle politiche, monitoraggio dei trattamenti e preparazione delle richieste.

La tua carriera ti ha portato dal banking e capital markets presso PwC, attraverso la leadership di prodotto in TravelClick, alla strategia e innovazione presso Insight Partners, e ora alla guida del prodotto in Litify. Come hanno influenzato queste diverse prospettive il tuo modo di pensare alla costruzione e al deployment di prodotti AI per industrie altamente regolamentate e ad alto rischio?

Iniziare la mia carriera come CPA mi ha dato un profondo rispetto per l’etica, la conformità e il rigore, elementi che rispecchiano direttamente il mondo legale, rendendo molto naturale per me costruire tecnologia per industrie ad alto rischio e fortemente regolamentate. Tuttavia, al centro della mia attività di gestione del prodotto c’è la capacità di porre le domande giuste, ascoltare attentamente i punti dolenti dei clienti e creare soluzioni che risolvano le loro sfide operative più difficili. L’avvento dell’AI ha reso questo lavoro esponenzialmente più entusiasmante, consentendo al mio team di affrontare quei punti dolenti ad alto valore più rapidamente ed efficacemente, mantenendo una governance rigorosa in ogni fase.

Litify descrive ACE come un’evoluzione oltre un tradizionale assistente AI, verso un agente capace di comprendere il contesto e di agire. Da una prospettiva di prodotto e tecnica, cosa distingue un sistema realmente agentico da un chatbot sofisticato con integrazioni di workflow?

Per dirla semplicemente, tutto si riduce alle capacità di lettura-scrittura: cosa può leggere l’agente e cosa può scrivere?

Abbiamo integrato Litify ACE direttamente nella nostra piattaforma in modo che il suo accesso in lettura corrisponda a quello dell’utente. Se un utente può visualizzare i dettagli di un caso, un documento o dati trasversali a più casi, ACE può leggerli allo stesso modo. Ma abbiamo esteso questa capacità anche al di fuori di Litify. Attraverso partnership e MCP (Model Context Protocol), ACE si collega a sistemi contabili esterni, basi di conoscenza legale e repository di documenti di terze parti per ottenere un quadro completo del contesto. Inoltre, abbiamo aggiunto capacità avanzate di LLM e addestrato il sistema insieme a esperti legali per incorporare l’intelligenza del dominio legale direttamente nell’esperienza.

Il punto in cui ACE passa da un semplice chatbot a un vero agente è nella capacità di scrittura. Non si limita a stare in una barra laterale a offrire consigli; può inserire dati, creare nuovi oggetti, aggiornare campi ed eseguire workflow multi-step come un membro del tuo team. Ad esempio, ACE può esaminare una fattura in arrivo rispetto alle linee guida di fatturazione e intervenire, monitorare lo stato del piano di trattamento di un cliente e inviare automaticamente un aggiornamento via SMS o email, o persino avviare una chiamata per ricordare un appuntamento imminente. Poiché ACE dispone di capacità complete di lettura-scrittura integrate nativamente in tutto l’ecosistema Litify, supera la semplice chat e guida effettivamente i workflow legali end-to-end.

Con l’ultima evoluzione di ACE, il sistema può ragionare su interi portafogli di casi anziché limitarsi a una singola pratica. Quali nuove capacità diventano possibili quando un agente AI può comprendere schemi, rischi e opportunità su migliaia di casi simultaneamente?

È la differenza tra ACE che agisce come un membro del team eseguendo compiti per tuo conto e ACE che agisce come un partner strategico di pensiero.

Quando un agente può analizzare i dati su tutto il tuo portafoglio — o su ogni pratica a cui un determinato utente ha accesso — puoi iniziare a porre domande molto più profonde e di alto livello. Ad esempio, puoi chiedere ad ACE di valutare i possibili risultati e generare previsioni di caso. Poiché così tanti dati contestuali vengono alimentati nell’AI, essa può attingere alle prestazioni passate per fornire insight predittivi, creare set di casi comparabili (comps) e stimare dove è probabile che una nuova pratica si collochi basandosi su casi storici simili.

Per un proprietario di studio o un leader operativo, il ragionamento a livello di portafoglio modifica anche il modo in cui gestisci risorse ed esposizione. Puoi chiedere: “Quali membri del team sono attualmente sovra‑ o sotto‑utilizzati e come dovremmo ridistribuire le pratiche per bilanciare il carico di lavoro?” oppure “In base ai nostri risultati storici, chi è il team o il co‑consulente più adatto per questo nuovo caso ad alto rischio?” Puoi anche chiedere ad ACE di eseguire analisi di rischio a livello di portafoglio—identificando dove si trova l’esposizione tra migliaia di pratiche, spiegando il perché e proponendo i prossimi passi consigliati.

Oltre alla strategia e alle previsioni, il contesto a livello di portafoglio sblocca una velocità operativa enorme. Un avvocato interno potrebbe chiedere ad ACE di individuare ogni pratica in cui un cliente non è stato contattato negli ultimi 30 giorni. Invece di generare semplicemente un elenco passivo, ACE può redigere e inviare messaggi di check‑in personalizzati e contestuali a tutti quei clienti in base alla fase specifica del loro caso. Oppure, potresti chiedere ad ACE di identificare ogni caso attivo che coinvolge un determinato fornitore medico o venditore e creare automaticamente attività di follow‑up per l’intero gruppo in un’unica operazione. Questo sposta la gestione dello studio dal controllo reattivo a un’esecuzione proattiva e a livello di portafoglio.

L’AI aziendale è in ultima analisi limitata dal contesto a cui può accedere. Come sta affrontando Litify la sfida di fornire ad ACE l’accesso alle informazioni distribuite su sistemi come iManage, Google Drive e SharePoint senza costringere le organizzazioni a centralizzare o duplicare tutti quei dati?

La maggior parte dei nostri clienti fa affidamento sul sistema di gestione documentale integrato di Litify, Docrio. Per questo motivo, ACE è stato progettato per essere completamente, nativamente integrato in Docrio fin dal primo utilizzo. Quando i dati delle pratiche e la gestione dei documenti vivono nello stesso ambiente nativo, la profondità del contesto e la capacità di azione in lettura‑scrittura che ottieni sono incomparabili.

Detto ciò, sappiamo che una parte dei clienti aziendali utilizza repository esterni come iManage, Google Drive o SharePoint. Non volevamo costringere queste organizzazioni a intraprendere progetti massicci di migrazione o duplicazione dei dati solo per sfruttare l’AI agentica. Invece, abbiamo sviluppato integrazioni Model Context Protocol (MCP) direttamente con questi sistemi di terze parti. Questo consente ad ACE di connettersi a quegli ambienti esterni al volo, recuperare il contesto documentale necessario e inserirlo direttamente nel flusso di lavoro.

Sebbene una configurazione nativa con Docrio offra le capacità di lettura‑scrittura più profonde e strette, l’utilizzo della nostra architettura MCP per repository esterni garantisce comunque un’esperienza fluida e altamente potente — ed è di gran lunga superiore alla ricerca documentale tradizionale e disconnessa.

Le autorizzazioni diventano particolarmente complesse quando un agente AI opera su più repository e applicazioni. Come garantire che ACE erediti e rispetti i controlli di accesso già stabiliti per utenti individuali, documenti e pratiche?

Litify è costruito nativamente su Salesforce e gran parte della nostra piattaforma si basa sulle API di Salesforce — perciò governance, sicurezza e permessi granulari sono nel nostro DNA.

Abbiamo costruito Litify ACE per replicare e far rispettare ogni permesso e modello di sicurezza specifico e dettagliato configurato in Salesforce. Quando un utente interagisce con ACE, l’agente eredita dinamicamente i limiti di permesso esatti di quell’utente. Se un utente non ha l’autorizzazione esplicita a visualizzare una determinata pratica, campo o documento, ACE semplicemente non può leggere, elaborare o agire su quei dati per suo conto. Questo è un ambito in cui Litify è assolutamente leader di categoria. I team legali aziendali non possono permettersi perdite di dati tra pratiche o ruoli, e la nostra eredità nativa dei permessi aziendali offre alle firme tranquillità.

Man mano che gli agenti passano dalla generazione di risposte all’esecuzione di flussi di lavoro multi‑step, le conseguenze di una decisione errata diventano più rilevanti. Come si stabilisce quali azioni ACE può compiere autonomamente e dove la revisione o l’approvazione umana deve rimanere obbligatoria?

La risposta breve è che Litify mette questo controllo direttamente nelle mani dei nostri clienti — decidono esattamente dove inserire l’intervento umano e dove un agente può operare in autonomia.

Oltre a una semplice scelta binaria tra automazione totale e revisione umana, i nostri clienti possono configurare specifici parametri di sicurezza, come soglie finanziarie o di rischio. Ad esempio, disponiamo di un agente che gestisce le rettifiche delle fatture quando le voci sono contestate. Uno studio può decidere se quell’agente suggerisce semplicemente una raccomandazione a un responsabile della fatturazione umano o esegue direttamente la rettifica. Anche se attivano l’esecuzione autonoma, possono impostare una soglia in dollari — ad esempio, l’agente può rettificare automaticamente le voci contestate inferiori a $500, mentre qualsiasi importo superiore richiede l’approvazione umana. Si tratta di offrire alle firme la flessibilità di bilanciare velocità e produttività con la propria tolleranza al rischio.

La fiducia è particolarmente importante negli ambienti legali, dove i professionisti devono comprendere le basi di una raccomandazione generata dall’AI. Quali tipi di citazioni, percorsi di evidenza, cronologie delle azioni o altri meccanismi di verifica ritieni che i sistemi AI aziendali debbano fornire?

A meno che un fatto non sia completamente onnipresente, ogni dato utilizzato dall’IA deve essere citato in modo chiaro. ACE fornisce link e citazioni in linea esatti fino al campo, al documento o al numero di pagina specifici, oltre a collegamenti diretti alle autorità legali ufficiali quando si fa riferimento alla giurisprudenza. Per garantire trasparenza sulle azioni compiute, ci integriamo perfettamente nel Timeline delle Attività di Litify, che registra ogni documento salvato, compito aggiornato o messaggio inviato o ricevuto in una pratica. Abbiamo aggiunto una persona agente dedicata di ACE a quel timeline, così gli utenti possono vedere una traccia di audit completa e con timestamp di ogni azione autonoma eseguita dall’IA accanto al lavoro dei membri del loro team umano.

Una delle promesse dell’IA agentica è che gli utenti non debbano diventare esperti ingegneri dei prompt. Come si progetta un agente che possa inferire cosa deve accadere dal caso sottostante, dal flusso di lavoro e dal contesto organizzativo, invece di richiedere all’utente di istruirlo esplicitamente a ogni passo?

Non potremmo essere più d’accordo: i professionisti legali non dovrebbero dover diventare ingegneri dei prompt per ottenere valore dall’IA.

Poiché Litify è fondamentalmente un motore di flusso di lavoro, ACE comprende nativamente l’intero ciclo di vita di una pratica, inclusi tipo di caso, valore stimato, fase attuale, membri del team assegnati, comunicazioni recenti e documenti sottostanti. Utilizza questo ricco contesto per prendere decisioni intelligenti e localizzate automaticamente, invece di affidarsi a un utente che gli fornisce manualmente i dettagli di background in una chat.

Per rendere l’interazione con ACE senza sforzo, abbiamo creato una Libreria di Skill. ACE viene fornito pronto all’uso con “skill” preconfigurate — che sono essenzialmente prompt complessi, elaborati da esperti, adattati a specifiche aree di pratica legale, fasi di un caso e persone utente. Gli utenti non devono scrivere prompt da zero; ACE mostra dinamicamente la skill giusta al momento giusto in base a dove si trovano nel flusso di lavoro. Inoltre, gli amministratori dello studio possono personalizzare questa libreria per standardizzare le migliori pratiche in tutta l’organizzazione, e gli utenti avanzati possono salvare i propri prompt di successo nella libreria per usi futuri.

Come stanno misurando i clienti di Litify se l’IA agentica sta realmente fornendo valore? Oltre al tempo risparmiato, state osservando le organizzazioni valutare metriche come la produttività dei casi, la coerenza, l’identificazione dei rischi, i tempi di risposta o la qualità dei risultati?

Per i nostri clienti — alcuni degli studi legali a più rapida crescita del settore — la metrica finale si riduce a ridurre il tempo al desk e aumentare la produttività. Poiché Litify ACE automatizza i flussi di lavoro per far avanzare le pratiche, gli studi possono aumentare i ricavi più rapidamente senza dover espandere indefinitamente il personale.

Oltre alla produttività complessiva, vediamo il valore misurato in alcuni modi distinti:

• Impatto diretto sul risultato finale: ad esempio, ci è stato riferito più volte che ACE ha scoperto un insight di caso trascurato così prezioso da coprire l’intero anno della soluzione in un solo intervento.

• Risparmio di tempo radicale: ad esempio, la redazione di documenti che richiedeva una volta 1,5 ore ora richiede 10 minuti per uno dei nostri studi in Florida.

• Migliori punti di contatto con i clienti: gli studi stanno risolvendo più casi con lo stesso personale, migliorando significativamente la comunicazione con i clienti. Invece di trascorrere ore bloccati in compiti amministrativi manuali, i team legali mantengono un contatto più stretto con i clienti durante le pratiche, generando una maggiore soddisfazione complessiva e un più forte slancio dei casi.

Guardando oltre la tecnologia legale, vedi la transizione da sistemi di registrazione a sistemi di azione guidati dall’IA diventare un cambiamento più ampio nel software aziendale? Come pensi che saranno le applicazioni aziendali odierne una volta che gli agenti autonomi diventeranno uno strato standard nei flussi di lavoro aziendali?

In Litify, abbiamo già visto dal 10 al 20% della nostra base clienti adottare le nostre soluzioni IA, e quella crescita è avvenuta in modo sorprendentemente rapido. Sebbene i nostri prodotti siano, naturalmente, di classe superiore, credo che questo dimostri quanto i clienti siano affamati di IA nativa integrata direttamente nella loro piattaforma di azione principale.

Perché i clienti richiedono IA nativa nella loro piattaforma di azione? Ci sono due ragioni principali: 1) Fatica delle soluzioni puntuali. Le organizzazioni faticano con soluzioni IA autonome isolate. Gli utenti resistono ad adottare strumenti che richiedono login separati, interfacce isolate e flussi di lavoro frammentati. L’IA fornisce valore solo quando vive direttamente all’interno della piattaforma dove il lavoro quotidiano avviene già. 2) Ancora più importante, l’IA è più efficace quando ha pieno accesso in lettura-scrittura al motore di flusso di lavoro centrale. Un sistema di registrazione può trasformarsi davvero in un sistema di azione solo se il set di dati fondamentale e i flussi di lavoro sono già integrati nella piattaforma. L’IA è uno strato di intelligenza che deve operare sulle operazioni esistenti, non al loro posto. Gli agenti autonomi richiedono un contesto approfondito della pratica, dati storici e un allineamento operativo strutturato per eseguire flussi di lavoro agentici multi-step end-to-end. Senza accesso diretto per far avanzare il lavoro, l’IA rimane una novità piuttosto che un vero moltiplicatore di forza. Ecco perché questa transizione è stata così rapida ed entusiasmante per i nostri clienti: la base operativa era già in atto, pronta per essere attivata.

Realizzare automazione nativa e contestualmente consapevole richiede risorse enormi. Sebbene le organizzazioni esplorino spesso la creazione di livelli di agente personalizzati usando le API LLM grezze, i costi dei token, l’onere della manutenzione e la complessità ingegneristica rendono rapidamente l’intervento proibitivo dal punto di vista economico. Le imprese desiderano una piattaforma unificata che offra l’AI nativa migliore sul mercato alle loro operazioni esistenti—e questo cambiamento ridefinirà il software aziendale in tutti i settori.

Grazie per la splendida intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Litify.