Операционные риски, созданные фрагментированным использованием инструментов ИИ внутри юридических фирм

Юридические фирмы быстро переходят на использование ИИ, но способ, которым это происходит, создает новые операционные проблемы вместо решения существующих.

Большинство фирм не подходят к ИИ как к единой системе. Они принимают его по одному инструменту за раз. Один для приема, другой для резюме документов, другой для открытия и другой для составления. Каждый из них вводится для решения конкретной задачи, но никто не шагает назад, чтобы посмотреть, как все это соединяется.

Юридическая работа – это непрерывный процесс. Дело переходит от приема к сбору документов, анализу, составлению и, в конечном итоге, решению. Когда каждая стадия обрабатывается разным инструментом, который не соединен с другими, то рабочий процесс нарушается.

Эта закономерность уже наблюдается в том, как фирмы принимают ИИ в целом. Отчет Американской ассоциации юристов о юридической отрасли за 2025 год показал, что только 21% юридических фирм сообщают о использовании генеративного ИИ на уровне фирмы, в то время как 31% отдельных специалистов уже используют его самостоятельно.

Этот разрыв показывает вам точно, что происходит. Люди внутри фирм экспериментируют с ИИ, но фирма сама не имеет структурированного подхода. Вместо того, чтобы функционировать как интегрированная система, ИИ используется в изолированных частях, что ограничивает его влияние на более широкую операционную инфраструктуру.

Когда рабочий процесс нарушается, эффективность исчезает

Юридическая работа зависит от последовательности на каждой стадии дела. Когда этот поток нарушается из-за отключенных систем, эффективность быстро исчезает. Вместо оптимизации работы команды вынуждены выполнять дополнительные шаги, которые замедляют прогресс и усложняют выполнение.

Нет сомнений, что ИИ может создать реальные выгоды в эффективности. На практике задачи, которые ранее требовали часов ручного труда, теперь могут быть выполнены намного быстрее, и процессы, которые ранее занимали дни, могут быть значительно сжаты. Эти выгоды реальны. Однако проблема заключается не в том, что ИИ может сделать в изоляции. Проблема заключается в том, что происходит, когда системы накладываются друг на друга без четкой операционной основы.

Недавние отраслевые данные подтверждают этот разрыв. Отчет за 2026 год о состоянии юридического рынка США подчеркивает, что фирмы быстро увеличивают расходы на технологии и ИИ, одновременно полагаясь на устаревшие операционные модели и рабочие процессы. Это создает структурное напряжение, где инновации накладываются на системы, которые никогда не были разработаны для поддержки их.

По мере того, как команды переходят между системами и управляют несоответствующими выходами, добавленная сложность замедляет работу, а не ускоряет ее, ограничивая общую отдачу от инвестиций и делая более трудным увеличение дохода.

Самые большие проблемы редко возникают из самих систем, но из того, как они не работают вместе. Со временем эти пробелы создают дополнительные шаги, которые снижают выгоды в эффективности, которые ИИ должен обеспечить.

Эта закономерность не уникальна для юридической сферы. Harvard Business Review обнаружил, что хотя использование ИИ широко распространено, многие организации все еще экспериментируют с инструментами, а не интегрируют их в основные рабочие процессы, что ограничивает реальные выгоды в производительности.

На практике это проявляется как время, потраченное на передачу информации между системами и проверку выходов, вместо продвижения дела самого по себе. Это не ограничение ИИ. Это результат того, как он реализуется.

Другая проблема, которая развивается со временем, – это несоответствие данных. Когда системы не соединены, разные версии одного и того же дела начинают существовать на разных платформах. Резюме может быть обновлено в одной системе, но не отражено в другой. Примечания могут быть добавлены в одном месте, но не синхронизированы в другом. В конечном итоге нет ясного источника правды.

Фрагментированные системы широко признаны как основная причина операционных ошибок в различных отраслях. В юридической работе, где точность имеет решающее значение, эти несоответствия могут иметь реальные последствия.

Бремя смещается на команду

Человеческая сторона этого часто упускается из виду. Каждый инструмент ИИ требует обучения, ввода в эксплуатацию и постоянного управления. Когда фирмы вводят несколько инструментов одновременно, они просят свои команды учиться и работать с несколькими системами одновременно. Некоторые инструменты используются недостаточно, другие используются неправильно, и общая ценность инвестиций снижается.

Уже существует разрыв в том, как юристы обучаются ИИ. Большинство программ юридического образования все еще больше фокусируются на теории, чем на практической реализации, оставляя фирмам закрыть этот разрыв внутренне. В то же время профессия начинает осознавать эту проблему. Калифорния рассматривает возможность обязательного обучения ИИ для студентов-юристов, с 89% опрошенных школ, согласившихся с тем, что студенты должны быть обучены ИИ.

Этот сдвиг важен, но он также подчеркивает реальность, с которой фирмы сталкиваются сегодня. Обучение все еще отстает от технологий. Пока этот разрыв не будет закрыт, фирмы, вводящие несколько систем ИИ одновременно, создают дополнительную сложность для команд, которые все еще учатся использовать эти инструменты эффективно. Это то место, где обученная поддержка операций становится важной для обеспечения последовательности и надежности рабочих процессов.

Соблюдение требований и безопасность данных становятся более трудными для контроля

Есть также измерение соблюдения требований и безопасности данных, которое нельзя игнорировать. Каждый инструмент ИИ имеет свои собственные политики данных, практики хранения и стандарты безопасности. Когда фирмы полагаются на несколько поставщиков, они вводят несколько точек уязвимости. Во многих случаях фирмы не имеют полной видимости того, где обрабатываются их данные или как они обрабатываются. В профессии, построенной на конфиденциальности, это создает риск.

Есть растущее внимание к этой проблеме по мере расширения принятия ИИ. Фрагментированное использование ИИ может подвергнуть фирмы риску нарушения конфиденциальности и соблюдения требований, когда управление не централизовано. Точность также является частью этого. Когда разные системы производят разные выходы, ответственность за проверку этой информации становится менее ясной.

Проблема стоимости не только в программном обеспечении

Многие фирмы принимают ИИ, чтобы снизить расходы, но когда инструменты реализуются без координации, расходы могут увеличиться.

Согласно Отчету за 2025 год о генеративном ИИ в профессиональных услугах, более половины организаций не измеряют ROI своих инструментов ИИ, что затрудняет определение того, действительно ли эти технологии улучшают производительность или просто добавляют расходы.

Фирмы платят за несколько платформ с перекрывающимися функциями, инвестируют время в обучение и управление, и поглощают неэффективности, созданные отключенными рабочими процессами. В некоторых случаях операционные неэффективности уже существуют внутри моделей штатного расписания. Фирмы могут быть перештатными или недоштатными по отношению к их нагрузке, что еще больше усложняет введение ИИ. Технология сама по себе не решает эту проблему. Структура решает.

Фирмы, которые все это правильно сделают, будут выглядеть очень по-другому

Фирмы, которые наиболее выиграют от ИИ, – это не те, которые используют больше всего инструментов. Это те, которые используют ИИ как часть связанной операционной системы. Это означает рассмотрение полного жизненного цикла дела и создание современных юридических рабочих процессов, которые последовательны от начала до конца. Это также означает упрощение опыта для людей, которые выполняют работу.

Долгосрочное влияние правильного подхода к этому значимо. Фирмы будут работать с более тонкими командами, поддерживаемыми распределенными ресурсами, где ИИ обрабатывает повторяющуюся работу, а юристы фокусируются на стратегии, отношениях с клиентами и высокоценных юридических решениях. Это становится точкой дифференциации, позволяющей фирмам масштабироваться более эффективно и увеличивать доход без пропорционального увеличения штата.

Сейчас многие фирмы добавляют сложность, где они ожидают эффективность. Реальная возможность заключается не только в принятии ИИ, но и в реализации его таким образом, чтобы улучшить то, как фирма работает.