Sarah Webb, director de operațiuni și cofondatoare a LawVu – Seria de interviuri

Sarah Webb este director de operațiuni și cofondatoare a LawVu. Are experiență în inginerie și în conducerea echipelor de dezvoltare software, inclusiv în cadrul LOVEFiLM și Amazon. S-a alăturat LawVu în 2015, în calitate de director tehnic, iar în 2020 a devenit director de operațiuni, reunind astfel experiența din domeniile tehnologiei, operațiunilor, securității și guvernanței. Activitatea sa se concentrează pe sprijinirea echipelor juridice în conectarea datelor și fluxurilor lor de lucru, găsind totodată un echilibru între inovarea în domeniul IA și riscurile la nivel de întreprindere.

LawVu oferă un sistem operațional juridic pentru echipele juridice interne, reunind solicitările, dosarele, contractele, cheltuielile și cunoștințele într-o platformă integrată. Funcțiile sale de IA și integrările le permit echipelor să lucreze cu instrumentele pe care le folosesc deja, menținând totodată permisiunile și supravegherea. În acest interviu, Webb discută despre IA din umbră, fluxurile de lucru bazate pe agenți, cunoștințele instituționale și fundamentele de care au nevoie întreprinderile pentru a adopta IA într-un cadru guvernat.

Ați cofondat LawVu după ce v-ați petrecut o mare parte din carieră construind și conducând echipe de dezvoltare software, inclusiv la LOVEFiLM și Amazon. Ce v-a făcut să identificați operațiunile juridice corporative drept o problemă care merita rezolvată și cum a evoluat viziunea inițială asupra LawVu, pe măsură ce IA a transformat peisajul tehnologic?

Mi-am petrecut cea mai mare parte a începutului carierei în roluri din domeniul ingineriei și tehnologiei, inclusiv la LOVEFiLM și Amazon, iar trecerea la tehnologia juridică nu a fost ceva ce mi-am propus; s-a întâmplat mai degrabă din împrejurări. Sunt la LawVu de aproape 11 ani, inițial ca director tehnic, dar am trecut destul de repede la rolul de director de operațiuni, iar această schimbare mi-a modificat în multe privințe modul de a privi afacerea.

La început, prima problemă pe care încercam să o rezolvăm era lipsa vizibilității. Majoritatea clienților renunțau la Outlook și la foile de calcul Excel, iar simplul fapt de a aduce totul într-un singur loc părea o reușită importantă. Apoi, echipele au început să lucreze de la distanță, iar colaborarea a devenit și mai dificilă în lipsa unei platforme centralizate. Acest lucru a confirmat ceea ce observam deja: o mare parte din munca juridică repetitivă nu era apreciată și nici măcar observată de restul companiei, pentru că nu exista un loc în care să fie vizibilă. În acea perioadă, a trebuit să îi ajutăm cu adevărat pe clienți să înțeleagă cum să-și structureze datele și să gestioneze schimbarea în interiorul organizației, nu doar să le oferim un instrument.

Am creat de timpuriu și integrări pentru suita Microsoft, pentru că scopul a fost întotdeauna să ne adaptăm la felul în care compania lucra deja zi de zi, în loc să le cerem echipelor să renunțe la ceea ce cunoșteau. Ceea ce s-a schimbat de atunci este amploarea cerințelor pe care le presupune aceeași idee. În trecut, reducerea barierei de intrare pentru a obține un set de date utilizabil ținea de comoditate. Acum, aceasta face diferența dintre o IA care poate acționa efectiv asupra activității juridice și una care doar reflectă aceeași fragmentare.

Ați susținut că „IA din umbră” este adesea o problemă a fluxului de lucru, nu a angajaților. Ce înseamnă acest lucru în practică și ce pot învăța organizațiile atunci când angajații ocolesc instrumentele sau sistemele de IA aprobate și preferă propriile soluții?

Dacă nu le puneți la dispoziție instrumentele potrivite în cadrul organizației, oamenii își vor căuta singuri soluții pentru a lucra mai eficient. Aici se află cauza principală. Când cineva ocolește un sistem aprobat, reacția instinctivă este să considere situația o încălcare a regulilor de conformitate, ceva ce trebuie restricționat sau împotriva căruia trebuie elaborată o politică. În practică, de obicei, situația îți spune ceva despre fluxul de lucru în sine: calea aprobată era mai lentă sau mai dificilă decât alternativa, așa că oamenii au găsit o modalitate de a o ocoli.

Tocmai de aceea IA din umbră reprezintă un risc mult mai mare decât a reprezentat vreodată IT-ul din umbră. Incidentele care implică IA din umbră sunt acum asociate cu 20 la sută dintre breșele de date, la un cost mediu de 10,2 milioane de dolari, deoarece oamenii nu doar adoptă un instrument neaprobat, ci îi furnizează direct materiale sensibile: clauze contractuale, condiții ale tranzacțiilor și raționamente interne.

Ceea ce ar trebui să înțeleagă cu adevărat organizațiile este unde se află lacuna. Lipsa unei alternative sigure și fundamentate nu îi împiedică pe oameni să recurgă la IA, ci doar îi determină să o folosească într-un loc pe care nu-l puteți vedea. În plus, există un risc mai profund, care depășește sfera securității. Când munca este dispersată în instrumente de IA personale, în loc să se desfășoare într-un sistem comun și structurat, compania ajunge să ia decizii pe baza unei imagini incomplete, fără să-și dea seama că îi lipsește o parte din informații. Dacă un instrument de IA poate accesa doar 60 la sută din datele relevante, pentru că restul se află în contul personal al cuiva, acuratețea sa scade, iar riscul unei decizii greșite crește. Interzicerea soluției de ocolire nu rezolvă nimic din toate acestea. Le oferiți oamenilor o soluție mai bună decât cea de ocolire.

Din activitatea LawVu cu sute de echipe juridice din cadrul unor întreprinderi, care sunt cele mai frecvente greșeli pe care le observați la organizațiile care stabilesc reguli de guvernanță a IA, mai ales pe măsură ce angajații au acces la instrumente de IA generativă cu scop general, tot mai puternice?

Cea mai frecventă greșeală este să confunzi o politică scrisă cu un control efectiv. Multe organizații au acum un document care precizează cum ar trebui și cum nu ar trebui folosită IA. Foarte puține au construit în jurul lui mecanisme operaționale care să reglementeze ce poate accesa un instrument, să înregistreze ce a făcut și să permită reconstituirea acțiunilor sale ulterior, dacă este nevoie.

A doua greșeală este să nu se țină cont de cât de mult risc se adaugă cu fiecare instrument, unul câte unul. Fiecare soluție punctuală adoptată de o echipă, fie că este pentru contracte, cheltuieli sau preluarea solicitărilor, necesită propria integrare, folosește propriul protocol de autentificare și păstrează propria copie a datelor sensibile. Luată separat, fiecare pare ușor de gestionat. Împreună, acestea transformă infrastructura tehnologică juridică într-o rețea fragmentată de riscuri, iar peste o treime dintre breșe sunt legate tocmai de acest tip de acces al terților. Majoritatea echipelor nu își dau seama cât de mult se adună toate acestea până când ajung ele însele să fie verificate după ce ceva nu a mers bine.

A treia greșeală este tratarea instrumentelor de inteligență artificială de uz general diferit de orice alt software care prelucrează date sensibile. Fiecare client cu care am colaborat încă din prima zi, inclusiv clienții guvernamentali, a trecut împreună cu noi printr-o evaluare completă a securității, deoarece într-un sistem precum al nostru ajung unele dintre cele mai sensibile informații pe care le deține o companie: secrete comerciale, date privind fuziunile și achizițiile (M&A), date cu caracter personal (PII). În fiecare zi, angajații oferă același tip de informații unor instrumente publice de inteligență artificială fără să le supună nici pe departe aceluiași nivel de verificare, pentru că nu li se pare că adoptă un furnizor nou, ci doar că folosesc un instrument. Diferența dintre ceea ce este auditat și ceea ce implică, de fapt, riscuri este locul în care eșuează majoritatea programelor de guvernanță.

LawVu a integrat agenți de inteligență artificială și fluxuri de lucru bazate pe agenți în operațiunile juridice. Cum stabiliți care procese juridice se pretează executării autonome de către inteligența artificială și care ar trebui să necesite întotdeauna verificarea sau aprobarea unei persoane?

Ne uităm mai degrabă la impact și la posibilitatea de a reveni asupra unei acțiuni decât la cât de complicat pare un proces pe hârtie. Dacă este ușor și ieftin să depistezi o greșeală și simplu să o remediezi, procesul este, de regulă, potrivit pentru automatizare autonomă. De aceea, activitățile cu volum mare și bine definite, precum preluarea și trierea solicitărilor, se pretează de obicei foarte bine.

Orice activitate care implică un angajament extern, o expunere juridică sau o decizie asupra căreia este greu să revii necesită intervenția unei persoane, indiferent cât de precis pare agentul în etapa de testare. Aceeași logică stă la baza modului în care privim, în general, toleranța la risc la LawVu. Stabilim ce nivel de risc poate accepta o echipă, instituim măsurile de control adecvate și abia apoi extindem utilizarea. Testul real nu este precizia, ci dacă putem spune la ce a avut acces agentul, de ce a întreprins acea acțiune, dacă era autorizat să o facă și dacă putem dovedi acest lucru ulterior. Dacă nu putem răspunde la aceste întrebări, procesul nu este încă pregătit să funcționeze autonom.

Aceste decizii nu se iau o dată pentru totdeauna: un proces care poate fi automatizat în siguranță astăzi poate să nu mai fie sigur pe măsură ce utilizarea se extinde sau fluxul de lucru ajunge să implice materiale mai sensibile decât la început. Prin urmare, limita trebuie reevaluată, nu stabilită o singură dată.

Serverul MCP al LawVu le permite organizațiilor să conecteze direct instrumente precum ChatGPT, Claude și Microsoft Copilot la mediul lor operațional juridic. Cum pot companiile să ofere sistemelor externe de inteligență artificială acces util la datele întreprinderii, menținând totodată permisiunile, posibilitatea de audit, confidențialitatea și controlul?

Tendința este să credem că interconectarea și securitatea se exclud reciproc, dar nu trebuie să fie așa. Platforma trebuie să rămână sursa de referință pentru permisiuni, nu instrumentul de inteligență artificială care funcționează deasupra ei. Indiferent dacă cineva începe o conversație în ChatGPT, Claude sau Copilot, drepturile de vizualizare și de acțiune nu ar trebui să se schimbe în funcție de interfața pe care a deschis-o în ziua respectivă.

Acest lucru funcționează numai dacă mediul de la celălalt capăt are deja implementate măsurile de control adecvate înainte de conectare, iar pregătirea necesară este tocmai ceea ce omit majoritatea companiilor. Toată lumea consideră MCP un câștig automat pentru securitate, deoarece circulă mai puține date, iar acest lucru este adevărat, dar numai dacă sistemul care le primește poate preciza ce date au fost accesate, de ce și de către ce agent, în numele cui, și poate dovedi ulterior toate acestea.

Există și un argument de business. Dacă instrumentul central de inteligență artificială poate recunoaște când o solicitare are o componentă juridică și o poate direcționa automat către LawVu, se elimină schimbul repetat de mesaje și întrebări necesar pentru ca un angajat să afle mai întâi la ce sistem trebuie să apeleze. În plus, astfel angajații nu vor recurge la un instrument personal de inteligență artificială, care nu are deloc acces la un set de date fundamentat și securizat. Oferirea unui singur punct de pornire, bine guvernat, contribuie în cele din urmă mai mult la adoptare decât ar putea-o face vreodată blocarea tuturor accesărilor.

Modelele de inteligență artificială de uz general pot fi puternice, dar adesea nu au memoria instituțională, istoricul deciziilor și profilul specific de risc al unei organizații. Ce informații și ce infrastructură trebuie să susțină un model de inteligență artificială pentru ca acesta să devină cu adevărat util în activități de întreprindere cu miză mare?

Mă gândesc la inteligența artificială orizontală ca la un străin strălucit: a citit o cantitate extraordinară de lucruri, scrie minunat și poate purta o conversație despre aproape orice. Dar nu și-a întâlnit niciodată clientul. Nu a participat niciodată la negocierile voastre. Nu știe cum echilibrează organizația voastră riscurile. Nu a văzut niciodată conversațiile care au dus la excepțiile convenite de echipa voastră în urmă cu șase luni.

De aceea, unul dintre primele lucruri pe care le fac multe echipe juridice este să conecteze AI la un ghid de lucru și, să fie clar, acest lucru este extrem de valoros. Oferiți unui model AI acces la clauzele preferate, pozițiile alternative, pragurile de aprobare și îndrumările de negociere, iar eficiența crește aproape imediat. Provocarea este că cele mai importante decizii juridice apar adesea atunci când poziția standard nu mai este potrivită: un client strategic are nevoie de o excepție, o oportunitate de creștere rapidă justifică asumarea unui risc suplimentar sau, în cadrul unei negocieri, prioritățile comerciale ajung să cântărească mai mult decât clauza preferată.

Aici începe să se vadă discernământul juridic. Unele dintre cele mai valoroase cunoștințe se regăsesc în excepții, nu în ghidul de lucru. De ce am făcut o excepție pentru acest client? Ce s-a întâmplat ultima dată când am negociat această poziție cu aceeași contraparte? Și-a asumat compania acest risc în alte situații? A fost escaladată anterior această problemă și ce s-a decis în cele din urmă?

Răspunsurile rareori se găsesc într-un singur document; sunt răspândite în contracte, aprobări, e-mailuri, dosare, note de ședință și în experiența acumulată de persoanele implicate la momentul respectiv. Documentul consemnează pur și simplu rezultatul, iar organizația păstrează raționamentul în altă parte.

Un străin extrem de capabil poate învăța regulile remarcabil de repede, dar a înțelege de ce au fost încălcate regulile de la bun început este o cu totul altă provocare. Ceea ce diferențiază de obicei AI utilă de AI transformatoare este măsura în care organizația și-a păstrat propria experiență, din care AI poate învăța.

Multe companii au acumulat sisteme de gestionare a contractelor, instrumente de gestionare a dosarelor, foi de calcul, arhive de e-mail și alte surse de cunoștințe organizaționale care nu sunt conectate între ele. Cât de importantă este existența unei baze de date unificate înainte de implementarea agenților AI și ce trebuie să facă o organizație pentru a-și pregăti cu adevărat datele pentru AI?

Sectorul juridic este exemplul perfect al importanței acestui lucru: contractele sunt revizuite cu modificări urmărite în Word, aprobările vin prin e-mail, deciziile se iau pe Slack, iar apoi AI este adăugată peste arhiva de documente, în loc să conecteze efectiv procesele de lucru. Adăugarea AI peste un sistem fragmentat înseamnă doar acces mai rapid la haos.

Companiile care au petrecut ani de zile construind o infrastructură reală de date și punându-și sistemele în ordine înainte de apariția AI sunt cele care beneficiază deja de pe urma acesteia. În esență, despre asta este vorba. Nu poți extinde utilizarea agenților pe baza unor sisteme de gestionare a contractelor, instrumente de gestionare a dosarelor, foi de calcul și arhive de e-mail neconectate între ele și să te aștepți la rezultate fiabile. Mai întâi trebuie să existe o bază solidă: sisteme conectate, controale clare ale accesului și limite bine definite de toleranță la risc. Abia apoi te poți gândi să extinzi utilizarea AI.

Pe măsură ce companiile evaluează dacă să-și dezvolte propriile aplicații AI, să cumpere platforme AI specializate sau să conecteze modele de uz general la sistemele existente, cum ar trebui să abordeze liderii din domeniul tehnologiei decizia de a dezvolta, a cumpăra sau a integra?

Dezvoltarea sau cumpărarea pare o decizie tehnologică. Din experiența mea, este, de fapt, o chestiune de maturitate a operațiunilor juridice. Totul ține de măsura în care o echipă juridică se consideră o funcție în sine, cu propriile fluxuri de lucru, date și model operațional. Dacă nivelul de maturitate este cel potrivit, strategia AI juridică adecvată tinde să se contureze de la sine.

În ceea ce privește dezvoltarea: pentru puținele echipe care au resursele necesare să funcționeze ca o companie de software, aceasta poate fi o opțiune potrivită. Modelele evoluează, infrastructura se schimbă, iar munca nu se termină cu adevărat niciodată. Pentru majoritatea echipelor, provocarea nu este să dezvolte soluția o singură dată, ci să o întrețină la nesfârșit.

În ceea ce privește cumpărarea: majoritatea echipelor aleg această variantă, dar „a cumpăra” nu înseamnă o singură opțiune. Sunt cel puțin trei lucruri diferite pe care oamenii le includ în aceeași categorie. Inteligența artificială generalistă, precum ChatGPT, Copilot și Claude, este puternică, dar nu înțelege în mod inerent structura dosarelor, procesul de primire a solicitărilor sau fluxurile de aprobare. AI conectată la o singură soluție punctuală, printr-un mecanism precum MCP, reprezintă un pas important înainte, dar perspectiva sa rămâne limitată la ceea ce există în acel sistem.

O oportunitate mai mare o reprezintă AI care înțelege cum se conectează activitățile juridice în cadrul întregii funcții, nu doar ce se întâmplă într-un anumit instrument. Când procesul de primire a solicitărilor, dosarele, contractele, cheltuielile și cunoștințele sunt reunite, AI poate analiza imaginea de ansamblu, nu doar o singură parte a acesteia.

Ați ocupat atât funcția de director tehnic, cât și pe cea de director operațional la LawVu, având responsabilități în domeniul tehnologiei, operațiunilor, securității și implementării produselor. Cum v-a influențat această combinație abordarea echilibrării inovării rapide în domeniul AI cu securitatea, conformitatea, fiabilitatea și riscurile la nivel de companie?

M-am alăturat companiei LawVu în 2015, în funcția de director tehnic, iar în 2020 am preluat și rolul de director operațional, așa că de peste un deceniu mă ocup atât de tehnologie, cât și de operațiuni.

Această combinație schimbă modul în care privești inovația în domeniul IA în raport cu securitatea și conformitatea, pentru că nu le percepi ca pe teme separate. Faptul că gestionez intern guvernanța, riscurile și conformitatea și, în același timp, construiesc o platformă care îi ajută pe clienți să gestioneze aceleași funcții înseamnă că nu pot trata inovația și securitatea ca pe etape succesive: una nu o urmează pe cealaltă; ele se întâmplă simultan sau nu se întâmplă deloc. Încă din prima zi, fiecare client a trecut printr-o evaluare completă a securității, iar de fiecare dată când adaugi un instrument nou în ecosistemul tău, sporești riscurile asociate datelor respective. Acest lucru este la fel de valabil pentru noi, la nivel intern, ca și pentru clienții noștri. Prin urmare, faptul că construiești platforma și răspunzi de modul în care este guvernată te obligă să ții cont de ambele aspecte în același timp.

Privind spre viitor, cum credeți că va schimba IA agentică rolul echipelor juridice din companii? Credeți că departamentele juridice vor folosi IA în principal pentru a spori productivitatea sau ar putea ajunge, în cele din urmă, să supravegheze fluxuri de lucru în mare măsură autonome, care se desfășoară la nivelul întregii întreprinderi?

IA generativă a mutat discuția de la creșterea treptată a eficienței la regândirea fundamentală a modului în care se desfășoară activitatea juridică și a modelului operațional necesar într-o lume care se îndreaptă rapid către capabilități agentice. Nu privesc IA agentică drept un simplu entuziasm de moment, ci ca pe un strat de execuție care poate ajuta departamentele juridice să treacă de la gestionarea activității la executarea ei propriu-zisă, cu controalele și măsurile de protecție adecvate.

În prezent, în organizații are loc o schimbare către un „punct de intrare” unic: utilizatorii din departamentele de business încep tot mai des prin a folosi instrumente precum Microsoft Copilot sau Claude, iar întrebarea este cum se asigură departamentul juridic că aceste interacțiuni sunt conectate la sistemele, datele și fluxurile de lucru potrivite.

Așadar, nu văd lucrurile ca pe o alegere între un instrument pentru creșterea productivității și un rol de supraveghere, ci ca pe o evoluție. La început, departamentul juridic folosește IA pentru a îndeplini mai rapid sarcini individuale, însă, pe măsură ce capabilitățile agentice se maturizează, adevărata oportunitate constă în asumarea de către departamentul juridic a controlului asupra stratului de execuție, astfel încât să execute activitatea prin sisteme guvernate, în loc să producă doar prime versiuni mai rapid.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să descopere operațiunile juridice conectate și fluxurile de lucru guvernate bazate pe IA pot vizita LawVu.