L'intelligenza artificiale (IA) si sta rapidamente diffondendo nella professione legale, diventando sempre più parte integrante del lavoro quotidiano. Secondo recenti sondaggi, il 62% degli avvocati utilizza almeno settimanalmente uno strumento di IA generativa, e il 51% si affida ad esso quotidianamente. Di seguito esaminiamo le soluzioni di IA attualmente più adatte per studi legali e consulenti legali, presentando in modo professionale e obiettivo quale strumento è più efficace per ciascun compito legale. Trattiamo la ricerca di giurisprudenza e normativa, la redazione di contratti e documenti, la due diligence contrattuale, l'automazione dell'amministrazione d'ufficio e i chatbot di IA utilizzati nella comunicazione con i clienti. In ogni categoria menzioniamo prodotti e servizi specifici – come Harvey AI, Casetext CoCounsel, Spellbook, Luminance, Kira, LawGeex, Ironclad, DoNotPay, Lega, Henchman, Microsoft 365 Copilot – con una breve descrizione, disponibilità e suggerimenti pratici per l'implementazione.

La ricerca legale – trovare sentenze, normative, precedenti – è tradizionalmente un compito che richiede molto tempo. I nuovi strumenti di IA generativa offrono supporto anche in questo campo agli avvocati: i modelli linguistici esaminano rapidamente grandi quantità di testo e rispondono alle nostre domande in linguaggio naturale basandosi su fonti legali.

Casetext CoCounsel – ora un prodotto di Thomson Reuters – è un assistente IA completo che combina ricerca normativa e giurisprudenziale, redazione di bozze/documenti e analisi dei documenti su una piattaformat. CoCounsel si basa sul modello GPT-4 di OpenAI, ma è stato ulteriormente addestrato con dati legali (es. decisioni di casi, spiegazioni) ed è quindi in grado di generare risposte a domande legali complesse. Ad esempio, con CoCounsel possiamo cercare precedenti per un caso specifico, far redigere un riassunto di una decisione giudiziaria o persino generare un memorandum legale che faccia riferimento alla giurisprudenza rilevante. Thomson Reuters ha integrato CoCounsel con i contenuti di Westlaw e Practical Law, quindi il sistema lavora su database “ufficiali” e spesso allega riferimenti alle fonti nelle risposte generate (es. decisioni giudiziarie, articoli di legge) per garantire l'affidabilità. È importante sottolineare che CoCounsel è uno strumento professionale che lavora principalmente con materiali legali in lingua inglese e ha un costo significativo: secondo una valutazione indipendente, il costo iniziale è di circa 225 USD per utente al mese, quindi è più adatto per studi legali più grandi o pratiche internazionali.

Harvey AI è un'altra promettente piattaforma IA progettata specificamente per il lavoro legale. Anche Harvey si basa sulla tecnologia di OpenAI (ChatGPT/GPT-4), ulteriormente addestrata su una vasta quantità di testi legali. Il sistema è diventato noto nella rete globale di PwC dopo aver stretto una collaborazione esclusiva con gli sviluppatori. La particolarità di Harvey è che al momento dell'implementazione viene personalizzato con la conoscenza dello studio legale: viene addestrato sui casi precedenti dell'azienda, sui modelli di documenti e sul database interno, quindi viene “onboardato” in modo simile a un nuovo collega avvocato. Grazie a ciò, può lavorare in molte lingue e sistemi legali, poiché il modello è stato addestrato anche su corpora legali multilingue (quindi potrebbe essere utilizzabile in una certa misura anche per documenti in lingua ungherese in casi internazionali). Harvey è un assistente legale IA di uso generale che aiuta nella redazione di contratti, analisi contrattuale, ricerca legale, scoperta dei fatti e controlli di conformità, quindi è molto versatile. Secondo un comunicato stampa di PwC Ungheria, la piattaforma Harvey automatizza e supporta diverse aree del lavoro legale attraverso la combinazione di elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico e analisi dei dati, aiutando a comprendere le connessioni e a sviluppare suggerimenti elaborando grandi quantità di dati – ma i risultati ottenuti vengono naturalmente sempre rivisti dagli esperti. Harvey è già utilizzato dai consulenti fiscali e legali di PwC per l'analisi dei contratti, il controllo della conformità normativa, la due diligence e molte altre aree di consulenza legale, combinando l'esperienza umana con la tecnologia avanzata. Attualmente Harvey è principalmente disponibile per grandi studi internazionali (es. aziende Big4), ma gli sviluppatori hanno annunciato nel 2025 che stanno lavorando su versioni commerciali più accessibili anche per studi più piccoli.

Naturalmente, si stanno formando anche altre soluzioni di IA per la ricerca legale: LexisNexis sta integrando l'IA nella piattaforma Lexis+ (es. sotto il nome di Lexis+ AI), e il sistema spagnolo-internazionale vLex con l'assistente Vincent AI è in grado di cercare in database legali multilingue. La caratteristica comune di queste soluzioni è che riducendo il tempo di ricerca e riassumendo l'essenziale – ma il risultato finale è sempre filtrato dall'avvocato. Nella pratica, questi strumenti sono utili in quanto l'avvocato riceve rapidamente un punto di partenza (es. elenco di casi rilevanti o un riassunto analitico), che poi verifica e integra con la propria esperienza. Poiché il materiale legale ungherese e i precedenti non fanno ancora parte della conoscenza dei grandi modelli linguistici, gli avvocati ungheresi possono utilizzare questi strumenti di IA principalmente per ricerca legale anglosassone o esplorazione di materiali normativi dell'UE. Tuttavia, è previsto che nel tempo anche i contenuti localizzati (come le decisioni giudiziarie ungheresi) saranno inclusi – o i fornitori locali offriranno un proprio motore di ricerca basato su IA per questo scopo.

Anche nella redazione e modifica di contratti e documenti legali, l'IA offre un aiuto significativo, in particolare i modelli di generazione di testo. Questi sono in grado di creare bozze complete di contratti basate su modelli o di suggerire formulazioni per clausole specifiche. Tuttavia, è importante che questi siano sempre rivisti professionalmente – l'IA non sostituisce il lavoro accurato dell'avvocato, ma può accelerarlo.

Spellbook – un prodotto della società Rally – è stato il primo “copilota” di IA generativa progettato specificamente per gli avvocati, ed è oggi uno dei set di strumenti IA più completi per gli avvocati transazionali. Spellbook funziona come un plug-in di Microsoft Word, fornendo suggerimenti e controlli direttamente nel testo di Word. Con il suo aiuto, gli avvocati possono redigere e revisionare contratti fino a dieci volte più velocemente. Cosa offre concretamente Spellbook? Innanzitutto, genera bozze di testo complete da modelli di contratto o da pochi parametri (funzione “Draft”), in secondo luogo, evidenzia le clausole potenzialmente rischiose e propone correzioni (modalità “Review”) – tutto questo in Word, sotto forma di correzioni in rosso. Inoltre, è possibile porre domande sul testo (“Ask”), o confrontare il contratto con standard di settore (“Benchmarks”). Ad esempio, se si sta scrivendo un NDA, Spellbook può avvisare se manca una definizione di riservatezza comune, o se una clausola di non concorrenza è troppo generica – e può offrire testi alternativi. Il sistema, con la sua funzione Clause Library, può anche integrare clausole salvate da contratti precedenti. È importante che Spellbook dia grande importanza alla protezione dei dati: secondo il loro impegno, operano secondo il principio del Zero Data Retention, cioè non conservano né utilizzano i documenti caricati per l'ulteriore addestramento del modello. In questo modo, Spellbook cerca di eliminare il rischio che dati riservati degli avvocati finiscano nel cloud. Lo strumento è attualmente forte principalmente in inglese (ed è stato addestrato su contratti di common law), ma poiché tecnicamente può leggere testi scritti in qualsiasi lingua, con un addestramento adeguato può essere applicato anche in altre lingue. La sua tariffazione è flessibile: offre una prova gratuita di 7 giorni, dopodiché addebita un canone di abbonamento in base alla dimensione del team (in base a un accordo personalizzato). Secondo le informazioni di mercato, un accesso completo a Spellbook costa circa 150–180 USD al mese per avvocato – un costo che gli studi legali più grandi possono facilmente sostenere, mentre le pratiche più piccole tendono ad acquistare alcune licenze per i compiti contrattuali più comuni.

Henchman è uno strumento altrettanto pratico per la redazione di contratti, particolarmente utile se lo studio dispone già di una significativa raccolta di precedenti. Anche Henchman è un componente aggiuntivo di Word, che si collega automaticamente all'archivio documenti del team legale e recupera le clausole precedentemente redatte. Essenzialmente è un “cercatore di modelli” intelligente: se l'avvocato vuole inserire un certo tipo di clausola, Henchman mostra rapidamente come è stata formulata nei contratti precedenti. È possibile cercare frammenti di testo specifici, esplorare ispirazioni tra clausole simili, o confrontare le varianti in più documenti. In questo modo, l'avvocato risparmia tempo e aumenta la coerenza, poiché può riutilizzare testi collaudati e verificati. Il grande vantaggio di Henchman è che è indipendente dal sistema e dalla lingua – è in grado di estrarre e gestire testi da contratti di qualsiasi lingua e formato, poiché lavora sul nostro database. Nel 2023, LexisNexis ha stretto una partnership strategica con gli sviluppatori di Henchman e ha reso disponibile la funzione come parte dell'editor di documenti Lexis Create+. Ciò significa che, ad esempio, gli utenti di Lexis+ ottengono la capacità di estrazione delle clausole di Henchman integrata in Word, integrata con la ricerca normativa e giurisprudenziale nel database Lexis. Henchman (o Lexis Create+) supporta fortemente il flusso di lavoro basato su Word e fornisce modifica basata su precedenti e link di ricerca rapida. È ideale per studi che dispongono già di molti modelli contrattuali propri e desiderano riutilizzarli in modo uniforme e rapido nella creazione di nuovi documenti.

In un contesto aziendale, dove la redazione contrattuale è strettamente collegata alla gestione contrattuale, piattaforme di Contract Lifecycle Management (CLM) come Ironclad offrono supporto IA integrato. La funzione Ironclad AI Assist funziona sia nel browser che in Word: il sistema genera le prime bozze di contratto utilizzando modelli e questionari, quindi evidenzia automaticamente le deviazioni e propone modifiche in base al playbook (linee guida legali). Poiché Ironclad CLM copre l'intero processo dalla generazione all'approvazione, i suggerimenti fatti dall'IA si integrano direttamente nel flusso di lavoro – ad esempio, il sistema esegue immediatamente le regole stabilite dal team legale (clausole standard, alternative) in tutti i nuovi contratti. Questo è estremamente efficace per contratti di grande volume e di routine (es. un'azienda che unifica tutti i contratti con i fornitori). Lo svantaggio è che l'IA di Ironclad si concentra meno sulla giustificazione linguistica sofisticata o sui riferimenti di ricerca legale esterni – serve più per la coerenza interna e la scalabilità, quindi le modifiche suggerite non sempre sono accompagnate da spiegazioni o giustificazioni legali. Ironclad si rivolge principalmente a clienti aziendali di grandi dimensioni che già utilizzano Ironclad CLM; per loro, l'IA di drafting è un modulo aggiuntivo nel sistema. La sua tariffazione è basata su accordi personalizzati, tipicamente con abbonamento annuale alla piattaforma – piuttosto costosa, ma molte aziende la scelgono per la sua capacità “end-to-end” se vogliono digitalizzare ogni elemento del processo contrattuale.

Naturalmente, le IA generative possono anche aiutare nella redazione contrattuale in forma più semplice. Molti avvocati sperimentano modelli generali come OpenAI ChatGPT o i Copilot basati su Azure/OpenAI per creare una prima bozza di un documento. Ad esempio, un contratto semplice può essere abbozzato con ChatGPT, o si possono chiedere idee per la formulazione di alcune parti di un documento complesso. Queste sono alternative gratuite o a basso costo, ma c'è un alto rischio di imprecisione e di rischio per la privacy dei dati (vedi avvertenze sotto). Anche il Microsoft 365 Copilot – che trattiamo in un capitolo separato – è in grado, ad esempio, di redigere un contratto o una lettera in Word basandosi su una lista di punti fornita. Tuttavia, in tutti questi casi, è fondamentale una revisione approfondita da parte dell'avvocato: l'IA generativa può “allucinare” (fare riferimento a normative inesistenti, confondere i concetti), e lo stile deve essere adattato a quello desiderato. Complessivamente, nel campo della redazione contrattuale, l'IA può essere vista come un collega junior che raccoglie modelli, propone testi, ma la rifinitura finale e la responsabilità rimangono all'avvocato.

La due diligence e revisione dei contratti – ad esempio, esaminare centinaia di contratti durante un'acquisizione aziendale, o controllare la conformità di un portafoglio contrattuale di un grande cliente – è tipicamente un'area in cui l'IA può portare un notevole aumento di efficienza. I software di IA specializzati in questo campo sono in grado di identificare rapidamente clausole rischiose, lacune, formulazioni divergenti in enormi quantità di documenti e di preparare rapporti riassuntivi sui risultati. Tali strumenti sono stati utilizzati anche in passato dai grandi studi legali – ad esempio, estrattori di clausole basati su machine learning – ma la nuova generazione combina già l'analisi con modelli generativi, offrendo funzionalità più interattive e intelligenti.

Luminance – una piattaforma sviluppata da esperti di IA di Cambridge – è considerata pioniera nell'IA per la due diligence. Luminance è diventata famosa inizialmente per i suoi algoritmi di riconoscimento dei modelli che trovavano “anomalie” nei pacchetti di contratti di vendita, cioè indicavano in quali documenti le clausole standard differivano (ad esempio, dove mancava una garanzia comune, o dove c'era un periodo di preavviso insolitamente lungo). Oggi Luminance è cresciuta fino a diventare un sistema IA completo per la gestione dei contratti: offre contemporaneamente supporto alla generazione di contratti, supporto alla negoziazione, archivio documenti intelligente e chatbot. Luminance funziona indipendentemente dalla lingua, può essere utilizzata in più lingue nei progetti globali, ed è utilizzata da oltre 700 organizzazioni in tutto il mondo, principalmente studi legali e dipartimenti legali di grandi aziende. La tecnologia “Panel of Judges” della piattaforma combina molti modelli diversi per valutare il testo secondo vari criteri, e trae il risultato finale dal consenso di questi, garantendo così un'accuratezza “a livello di avvocato”. Funzioni pratiche: Luminance funziona come un controllore di contratti basato su IA che analizza immediatamente qualsiasi contratto caricato e indica visivamente quali punti differiscono dai testi precedentemente accettati – è quasi come se fosse un “controllo ortografico legale” nel documento. Con un clic, possiamo allineare a uno standard aureo un contratto inviato da una terza parte, poiché il sistema sa qual è il testo preferito dalla nostra azienda e lo inserisce automaticamente al suo posto. Se qualcosa non è conforme alla policy interna, la barra laterale di Word offre immediatamente un testo di precedenti approvato o una soluzione di fallback che può essere inserita con un clic. Inoltre, Luminance costruisce un archivio contrattuale intelligente: estrae dati chiave da tutti i contratti caricati o elaborati (riconosce oltre 1000 tipi di concetti legali, es. durata del contratto, clausole incluse, legge applicabile, ecc.). Così, è possibile chiedere in qualsiasi momento: ad esempio, “abbiamo contratti attivi che prevedono la legge di New York e sono validi anche dopo il 2025?”, e il sistema li elenca in un attimo. Il chatbot integrato di Luminance, “Ask Lumi”, consente di porre domande in linguaggio naturale sui documenti e di ricevere risposte immediate. Ad esempio, possiamo chiedere: “Riepiloga questo contratto di fornitura di 30 pagine in 5 punti” – Lumi prepara un riassunto conciso in pochi secondi. Lo stesso chatbot può essere incaricato di riscrivere una clausola specifica: es. “Suggerisci una clausola di limitazione di responsabilità che corrisponda al nostro standard, ma sia un compromesso accettabile rispetto alla proposta del partner” – Luminance genera un testo modificato che è una soluzione intermedia tra le due versioni. Queste funzioni sono particolarmente utili in transazioni transfrontaliere, dove spesso è necessario esaminare materiali di più sistemi legali e lingue con una visione unificata: Luminance è sensitive alla giurisdizione (tiene conto di quale legge nazionale è stato redatto il contratto) e svolge anche una mappatura della conformità – ad esempio, dal punto di vista del GDPR segnala immediatamente se mancano disposizioni sulla protezione dei dati. Va menzionato che l'implementazione di Luminance non è un compito banale: per sfruttare appieno le sue potenzialità è necessario un addestramento approfondito e una personalizzazione, e il software stesso rappresenta un investimento significativo (il produttore applica una tariffazione personalizzata in base alla dimensione del progetto). Inoltre, attualmente non è integrato nativamente con Microsoft 365 (funziona come applicazione separata, anche se dispone di plug-in per Word/Outlook), il che può richiedere un po' di adattamento. È consigliato principalmente a grandi studi legali internazionali o aziende con un complesso portafoglio contrattuale multilingue, dove l'individuazione delle anomalie e l'analisi approfondita dell'IA possono essere sfruttate.

Kira Systems – ora parte di Litera – è tra i veterani nell'analisi contrattuale basata su machine learning. Kira è una tecnologia utilizzata da anni nella due diligence M&A: i suoi moduli addestrati con machine learning riconoscono centinaia di tipi di clausole contrattuali nei documenti caricati ed estraggono il loro contenuto (es. clausole di aumento del canone nei contratti di locazione, covenant nei contratti di prestito, ecc.). La forza di Kira è l'estrazione precisa del testo in grandi quantità – può esaminare migliaia di contratti e raccogliere in una tabella cosa contengono. Questo è di grande aiuto, ad esempio, durante una due diligence aziendale: l'AI completa in poche ore il lavoro di spunta che richiederebbe giorni ai giovani avvocati, e l'avvocato può concentrarsi sui dati estratti. Tuttavia, Kira non è specializzata nella redline o nella proposta di correzioni testuali, e non include l'anonimizzazione integrata – è uno strumento di analisi “grezzo”, che richiede agli avvocati di interpretare manualmente le informazioni estratte. Litera ha recentemente annunciato lo sviluppo di Kira + GenAI, indicando l'integrazione del modello generativo con la conoscenza di Kira – ciò probabilmente significa che i dati riconosciuti da Kira saranno utilizzati anche da un chatbot IA in modalità Q&A. Kira è tipicamente uno strumento per studi legali più grandi e team M&A, dove è necessaria la due diligence di routine di molti contratti simili. La sua tariffazione è basata su licenza, generalmente con canone annuale – è considerata una soluzione IA di fascia media in termini di costi.

LawGeex è un altro leader di mercato nell'automazione della revisione contrattuale, progettato specificamente per le esigenze dei consulenti legali aziendali. LawGeex è noto per essere stato uno dei primi startup IA a offrire l'approvazione automatica di NDA e altri contratti comuni, più velocemente e a un costo inferiore rispetto agli avvocati. La piattaforma funziona caricando una bozza di contratto in arrivo (es. un accordo di riservatezza da un partner commerciale) e LawGeex restituisce in pochi minuti una versione con numerose modifiche suggerite (redline) che si adattano alle regole interne della nostra azienda. Quindi, non solo evidenzia le parti problematiche, ma le riscrive concretamente secondo la policy fornita – come se un nostro avvocato esperto avesse corretto il documento con una penna rossa. L'IA di LawGeex comprende il contesto del testo e le preferenze dell'azienda, non si limita a spuntare parole chiave. Ad esempio, se la policy aziendale richiede che ogni NDA includa un obbligo di conservazione dei dati, e l'NDA ricevuto non lo contiene, non solo lo annota, ma inserisce una clausola suggerita a riguardo. Tuttavia, se è presente ma non è formulato correttamente, lo riscrive secondo il playbook digitale dell'azienda. LawGeex è quindi come un braccio esteso del nostro team di consulenti legali: pre-seleziona i contratti di routine e li corregge con precisione chirurgica prima che l'avvocato li esamini. Secondo l'azienda, con questa soluzione è possibile ottenere un risparmio di tempo fino all'80% nei cicli di revisione contrattuale e consente di concludere affari 3 volte più velocemente. LawGeex funziona come un servizio cloud, tipicamente con tariffazione basata sul numero di contratti (es. un certo numero di revisioni contrattuali mensili è incluso nell'abbonamento, oltre a un costo aggiuntivo). Non comunicano un prezzo specifico pubblicamente, ma forniscono un'offerta personalizzata in base alla dimensione e alle esigenze dell'azienda. Potrebbe essere accessibile anche a dipartimenti legali più piccoli (calcolano spesso un rapido ROI: uno studio di Forrester menziona un ROI del 209% per un'implementazione di LawGeex). Durante l'implementazione è importante che l'azienda definisca le proprie regole del gioco (playbook), che LawGeex rappresenta digitalmente – questo richiede un po' di lavoro iniziale da parte degli avvocati, ma poi il sistema le applica automaticamente.

Oltre a quelli sopra menzionati, esistono numerose altre soluzioni IA per la revisione contrattuale: ad esempio, LegalOn (di origine giapponese, forte nel risk flagging), ContractPodAI (con l'assistente MI Leah, correzioni redline guidate dal playbook), o Juro (che funziona anche come CLM completo, con segnalazioni di rischio integrate basate su IA). È evidente che l'arsenale di strumenti IA per la due diligence contrattuale si sta rapidamente ampliando, ma in ogni caso è vero che i punti “red flag” segnalati dall'IA devono essere infine validati da un avvocato. L'IA non considera il contesto commerciale o il margine di manovra negoziale delle controparti – questo è ancora deciso dall'avvocato umano, che valuta se il rischio trovato è accettabile o se deve essere rinegoziato. Tuttavia, l'esperienza mostra che questi strumenti riducano drasticamente il lavoro di controllo monotono (spesso riportano un risparmio di tempo >50-70%) e rendono più uniforme il controllo di qualità, poiché non trascurano piccole cose che un occhio umano stanco potrebbe perdere.

Il lavoro legale non consiste solo in compiti puramente legali, ma comporta anche un'enorme quantità di oneri amministrativi: gestione del calendario, verbalizzazione delle riunioni, monitoraggio delle scadenze, registrazione del tempo impiegato, preparazione delle fatture, formazione interna, gestione della conoscenza, ecc. In queste aree, l'IA generativa può essere un utile aiuto, principalmente riassumendo le informazioni e avviando compiti al posto dell'uomo.

L'esempio più ovvio è il Microsoft 365 Copilot, che dal 2024 è stato reso progressivamente disponibile agli utenti aziendali. Copilot è un assistente IA integrato nelle applicazioni Microsoft Office (Word, Outlook, Excel, PowerPoint, Teams, ecc.), che si presenta, ad esempio, durante le riunioni su Teams o mentre si scrive un'email su Outlook, offrendo il suo aiuto. In uno studio legale, può essere utilizzato per compiti come: preparare automaticamente un promemoria da una registrazione di una riunione su Teams, evidenziando le decisioni importanti e gli action item (compiti da svolgere); o fornire un riassunto breve di una lunga catena di email, in modo da non dover leggere tutte le 20 email. Copilot è in grado di rispondere a domande basate sul nostro calendario, email, chat (chiamato Business Chat): es. possiamo chiedere “qual è lo stato del progetto XY?”, e l'IA raccoglie le informazioni rilevanti dalle nostre email, documenti e fornisce un riassunto. Può anche aiutare nella registrazione del tempo: se l'avvocato vuole registrare le ore di lavoro della settimana precedente, Copilot (basandosi sulle voci del calendario e sulle modifiche ai documenti) può suggerire quanto tempo è stato dedicato a ciascun progetto – anche se questa è ancora una funzione sperimentale, alcuni software legali (es. Time by Ping) offrono già il tracciamento automatico del tempo con l'IA. Molto utile è anche la capacità di riassunto di testo e scrittura di lettere di Copilot: ad esempio, può preparare un breve estratto da una lunga sentenza (anche in ungherese, poiché Copilot funziona in più lingue grazie ai modelli linguistici), o redigere una lettera di risposta a un'email di un cliente, includendo cortesemente il contenuto della discussione precedente. Naturalmente, l'avvocato perfeziona e invia il tutto, ma la generazione della bozza rappresenta un notevole risparmio di tempo.

Attualmente, Microsoft 365 Copilot è disponibile con un abbonamento separato nei pacchetti aziendali: dall'inizio del 2024 è disponibile anche per piccole e medie imprese al costo di 30 USD/mese per utente (oltre ai pacchetti Enterprise E3/E5). Non è economico, ma se si considera che un avvocato costoso può risparmiare 1-2 ore al giorno grazie all'IA nell'amministrazione monotona, può ripagarsi. È importante sottolineare che Copilot funziona nell'ambito della protezione dei dati aziendali: Microsoft garantisce che l'elaborazione dei dati rimanga all'interno del locatario, non apprende dai materiali di altri clienti (a differenza di ChatGPT pubblico). Quindi, un verbale di riunione interna o una corrispondenza di uno studio legale può essere utilizzata con Copilot relativamente in sicurezza – naturalmente con una regolamentazione interna adeguata.

Microsoft non è l'unica in questo campo: anche Google ha lanciato il Duet AI per gli utenti di Google Workspace (Gmail, Google Docs, ecc.), con funzionalità simili. Inoltre, numerose startup offrono assistenti IA specifici per l'ufficio. Esistono anche soluzioni che si concentrano specificamente sul dominio legale, come la funzione di creazione di timeline di Casetext CoCounsel per casi legali (crea una cronologia basata sui documenti), o la capacità di automazione del flusso di lavoro di Harvey AI (collega compiti ripetitivi). Tutto ciò serve a consentire agli avvocati e ai loro assistenti di concentrarsi sui compiti che creano valore anziché su quelli meccanici.

In generale, l'IA nel lavoro amministrativo assume un ruolo di assistente segretario: non prende decisioni legali, ma ricorda, ricorda, prepara, organizza. Durante l'implementazione, è importante che i colleghi imparino a usarlo efficacemente (es. dare buone istruzioni a Copilot) e che controllino l'output – poiché anche un promemoria di riunione automatico può contenere malintesi se la registrazione audio non era chiara. Con un controllo adeguato, tuttavia, l'IA può alleviare notevolmente la pressione del tempo e ridurre il rischio di errori umani (es. non dimentica una scadenza, non perde di vista un'email importante).

Nella pratica legale, la comunicazione con i clienti è fondamentale – e anche qui l'IA sta iniziando a fare la sua comparsa. Sebbene il consiglio legale diretto rimanga sempre un'attività umana fiduciaria, ci sono interazioni standardizzabili in cui un chatbot IA può alleggerire il carico dello studio. Ad esempio, la prima informazione ai clienti sul sito web (chatbot FAQ), la gestione automatica degli appuntamenti, o la risposta a domande semplici dei clienti (es. “Quando sarà pronto il mio contratto?” domande di stato).

Un esempio ampiamente noto è DoNotPay, che si pubblicizza come il primo “avvocato robot” al mondo. DoNotPay è iniziato originariamente come un semplice chatbot che aiutava a contestare le multe per parcheggio – l'app guidava l'utente attraverso alcune domande, quindi generava una lettera ufficiale per l'autorità. Successivamente si è ampliato a molti altri piccoli problemi legali-procedurali: es. cancellazione di abbonamenti, presentazione di reclami per ritardi a compagnie aeree, piccoli reclami dei consumatori, ecc. Attualmente, DoNotPay è in grado di gestire automaticamente oltre 200 tipi di “casi” tramite un'interfaccia mobile semplice. Il suo modello di business è rivolto ai clienti al dettaglio: circa 36 dollari ogni due mesi per l'abbonamento (cioè ~18 USD/mese) per l'uso illimitato, che è insignificante rispetto a una tariffa oraria di un avvocato. Naturalmente, DoNotPay non è adatto per casi legali complessi, ma il suo scopo è proprio quello di fornire una soluzione automatizzata ed economica a problemi legali semplici, per i quali le persone non si rivolgerebbero comunque a un avvocato. Qui l'IA genera documenti: compila modelli con i dati forniti dall'utente e utilizza un modello linguistico per rendere le lettere più naturali. È interessante notare che DoNotPay aveva anche pianificato di far argomentare un'IA in un'udienza giudiziaria reale tramite un auricolare dell'imputato – questo è stato infine annullato a causa degli avvertimenti delle associazioni forensi, ma dimostra bene in quale direzione stanno sperimentando (il caso ha evidenziato i limiti etici e normativi, vedi sotto).

Dal punto di vista degli studi legali, DoNotPay è più un esempio di sensibilizzazione, ma non un concorrente diretto – anzi, si può convivere con soluzioni simili, ad esempio offrendo sul sito web dello studio un chatbot di helpdesk automatizzato gratuito per casi semplici, mentre i casi più complessi sono comunque gestiti da un avvocato. Diversi grandi studi internazionali stanno sperimentando lo sviluppo di un proprio chatbot IA che risponda a domande frequenti sul sito web (tariffe, aree di specializzazione, “come posso intentare una causa?” ecc.), o che aiuti a compilare moduli sul portale clienti. Questi chatbot spesso si basano sul modello GPT-4, ma sono finemente sintonizzati con i materiali dell'azienda e operano entro limiti ristretti (per non fornire consigli legali indesiderati).

Un altro campo di applicazione è la preparazione delle memorie dei clienti. Ad esempio, pensiamo a un grande caso di diritto dei consumatori: molti clienti devono presentare ricorsi simili (come in una causa collettiva, ma separatamente). Per questo, una soluzione IA può creare un'interfaccia web in cui il cliente compila semplicemente alcuni dati, quindi l'IA genera la memoria personalizzata in background. Questo è stato fatto, ad esempio, negli Stati Uniti per le multe per parcheggio o per i risarcimenti per ritardi aerei. Anche qui l'IA utilizza la combinazione di modulo+sistema generativo: c'è un modello approvato da un avvocato, che viene adattato ai dati individuali in linguaggio naturale.

Per quanto riguarda il linguaggio della comunicazione con i clienti, il grande vantaggio dell'IA è che può comunicare in qualsiasi lingua (i modelli moderni funzionano in dozzine di lingue). Quindi, un avvocato ungherese può tenere una chat con un cliente che non parla inglese tramite un'IA, che traduce e genera risposte in tempo reale. Naturalmente, la sicurezza dei dati è critica anche qui: tali soluzioni devono essere utilizzate solo con adeguate garanzie di crittografia e gestione dei dati, altrimenti le informazioni sensibili dei clienti possono facilmente trapelare.

Protezione dei dati e riservatezza: Nell'uso degli strumenti IA, la protezione dei dati riservati è fondamentale. Come studio legale, non possiamo caricare dati dei clienti su servizi IA pubblici (es. versione pubblica di ChatGPT), poiché non sappiamo chi ha accesso ai dati in background, e il GDPR e la riservatezza legale lo vietano. Pertanto, è consigliabile scegliere soluzioni che garantiscano la sicurezza dei dati a livello aziendale: ad esempio, Microsoft 365 Copilot versione aziendale, Azure OpenAI per sviluppi personalizzati, o strumenti specifici per il legale come Spellbook, che stabiliscono contrattualmente il principio del zero-data-retention. È importante anche l'anonimizzazione: se lo strumento IA scelto non anonimizza automaticamente, sviluppiamo internamente una procedura per farlo (es. un praticante oscura i nomi nei contratti prima di caricarli nell'IA). Inoltre, esaminiamo i termini e condizioni del fornitore: molti servizi IA per i consumatori stabiliscono che possono utilizzare i dati inseriti per l'ulteriore addestramento del modello – questo non è consentito per i dati legali. Scegliamo piuttosto una piattaforma IA legale che fornisca anche un audit trail (registra chi ha inviato quali dati all'IA e cosa ha ricevuto in cambio), e consenta di blacklistare determinati dati (es. il nome del cliente non deve apparire nel prompt). In questo campo stanno nascendo nuove soluzioni: ad esempio, Lega.ai è una piattaforma che si propone di consentire alle organizzazioni legali di sperimentare in modo sicuro con l'IA generativa – offre un'interfaccia di amministrazione centrale per gestire gli accessi degli utenti, impostare checkpoint per la conformità, e auditare l'uso. In un tale framework, uno studio legale può introdurre uno strumento basato su ChatGPT, ad esempio, rispettando le proprie regole di sicurezza dei dati.

Precisione e “allucinazione”: I modelli di IA generativa possono essere inclini a inventare informazioni apparentemente credibili ma errate se non sono adeguatamente limitati. Questo è particolarmente pericoloso nel campo legale – pensiamo solo al famoso caso in cui un avvocato americano ha citato casi giudiziari inesistenti creati da ChatGPT nel suo atto, perché non pensava che l'IA potesse dare una risposta falsa con tanta sicurezza. Per evitare tali casi, non affidiamoci mai ciecamente al testo generato dall'IA. La “verifica dei fatti” rimane compito dell'avvocato: ogni riferimento a sentenze o normative deve essere verificato nella fonte ufficiale. Allo stesso modo, anche nella bozza di contratto, è necessario leggere attentamente se dice davvero ciò che vogliamo e se non ci sono contraddizioni. Fortunatamente, alcuni strumenti IA legali offrono soluzioni integrate per questo: ad esempio, Thomson Reuters CoCounsel fornisce riferimenti integrati a Westlaw, mentre la piattaforma LegalFly aggiunge spiegazioni in linguaggio comune a ogni modifica suggerita dall'IA – questo rende trasparente ciò che l'IA suggerisce e perché. La migliore pratica è incorporare un doppio controllo: l'avvocato che utilizza l'IA esamina e corregge prima il risultato, e se il documento è importante, un altro collega lo esamina. In questo modo, l'IA accelera, ma la probabilità di errori è ridotta al minimo.

Responsabilità legale ed etica: Dal punto di vista legale, è importante chiarire che l'uso dell'IA non riduce la responsabilità dell'avvocato per il lavoro svolto. Se un'IA dovesse dare un cattivo consiglio e agissimo di conseguenza, saremmo comunque responsabili dei danni nei confronti del cliente, non “l'IA”. Pertanto, le associazioni forensi di tutto il mondo sottolineano il principio dell'uso competente: puoi usare l'IA, ma come faresti con qualsiasi assistente o fonte – devi sapere cosa stai facendo e controllare il risultato. Alcune linee guida etiche stanno emergendo: ad esempio, è consigliabile dichiarare se è stata utilizzata l'IA in un lavoro (trasparenza), soprattutto se un contenuto è stato generato da essa. In alcune aree sensibili (es. diritto penale, diritti della personalità), alcune organizzazioni forensi possono persino vietare l'uso dell'IA aperta a causa della riservatezza – informati sempre sulle regole locali. Il regolamento IA proposto dall'UE (AI Act) affronterà anche le applicazioni IA “ad alto rischio”, che possono includere l'uso legale, quindi entro pochi anni sarà necessario esaminare anche la conformità normativa in questo campo. Dal lato del cliente, possiamo aspettarci che i clienti più consapevoli chiedano: “Non è che un robot ha redatto il mio contratto?”. È bene preparare in anticipo la comunicazione: spieghiamo che sì, utilizziamo strumenti moderni per aumentare l'efficienza, ma ogni output è approvato da un avvocato, e l'IA aiuta solo nel lavoro di routine. Anzi, l'uso dell'IA spesso serve proprio l'interesse del cliente, poiché può portare a un servizio più rapido e a tariffe orarie più basse per alcuni compiti.

Strategia di implementazione: È consigliabile iniziare in piccolo con l'implementazione – ad esempio, in un progetto pilota. Selezioniamo uno o due strumenti e compiti specifici (es. Spellbook per la revisione degli accordi di riservatezza, o Copilot per i verbali delle riunioni), e un piccolo team li prova in uso reale per alcuni mesi. Misuriamo l'efficienza (risparmio di tempo, tasso di errore) e raccogliamo il feedback degli utenti. La formazione è importante: gli avvocati devono imparare a “promptare” – cioè come dare istruzioni precise all'IA per ottenere i migliori risultati. Oggi ci sono corsi di formazione specifici per questo, ma i colleghi possono anche condividere le loro esperienze internamente. Sulla base dei risultati del pilota, lo studio può decidere di implementare su scala più ampia. All'inizio, è utile creare anche una linea guida interna sull'uso dell'IA: es. in quali tipi di casi è consentito, quali dati possono essere inseriti, se è necessario informare il cliente, ecc. Queste regole possono essere affinate nel tempo, ma è meglio avere un punto di riferimento.

Infine, non dimentichiamo che l'IA non è una bacchetta magica, ma un altro strumento nelle mani dell'avvocato. Come un tempo i programmi di elaborazione testi o le banche dati legali online hanno rivoluzionato il lavoro, ora l'IA fa il passo successivo. Gli studi legali che si avvicinano apertamente e criticamente – cioè sfruttano i suoi vantaggi, ma sono consapevoli dei suoi limiti – possono ottenere un notevole vantaggio competitivo. L'obiettivo non è che l'IA sostituisca l'avvocato, ma che liberi il tempo dell'avvocato per lavori professionali di livello superiore, mentre la macchina svolge i compiti monotoni o facilmente automatizzabili. In questo modo, anche il cliente ne beneficia: riceve un servizio legale di qualità più rapidamente e a un costo inferiore, mentre l'avvocato, con il supporto del suo “assistente meccanico”, può concentrarsi sul ruolo di consulente più importante.