Legora olyan AI-ügynököt fejlesztett ügyvédek számára, amelynek munkafolyamatairól a cég maga nem tud közvetlen nyomokat olvasni: az adatok az ügyvédi irodák ügyfeleihez tartoznak. Jacob Lauritzen, a Legora technológiai igazgatója arról beszélt, hogyan lehet építeni, tesztelni és működtetni egy ilyen ügynököt, ha maga a szolgáltató nem fér hozzá a kliensadatokhoz.
A vállalat rövid története és képességei
A Legora a stockholmi pincében indult: a csapat ChatGPT-vel, svéd jogi anyagokkal és keresőeszközzel kezdett dolgozni. Ma a rendszer lehetővé teszi, hogy egy ügyvéd Word-dokumentumokat készítsen és szerkesszen, 10 000 szerződést áttekintsen egyetlen táblázatban (Tabular Review), vagy kötelezettségvizsgálatot (due diligence) fusson le. Az ügynök koordinálja a munkát ügyvédek, kliensek és más ügynökök között; a Legora saját akvizíciói esetén is az ügynököt használták a diligence folyamathoz.
Legora jelenleg mérnököket keres New Yorkban, Stockholmban és Londonban.
Mely modelleket használják, és miért lett végül modellválasztó
A beszélgetésben Lauritzen elmondta, hogy a Legora évekig ellenállt annak, hogy a felhasználóknak modellepítőt adjon, majd végül mégis beépített egyet. A pontos modelleket a cikk nem részletezi, de említésre kerül, hogy a cég azért futtat mindent Azure-on, részben adatvédelmi okokból, és nem használ bizonyos beszédmodelleket (például említik, hogy nem használnak ElevenLabs-ot a transzkripciós feladatokra).
Lauritzen úgy becsüli, hogy a ma elérhető modellek nagyjából a jogi munkák 60%-át jól elvégzik, míg az összetettebb 40%-hoz „okosabb” modellek vagy más rendszerszintű megoldások kellenek.
Tesztelés: szimulált "világok", evals csapat és 10 000 fájlos adathelyiségek
A Legora tesztelési megközelítése három mérnök és három ügyvéd közös munkájára épül: ügyfélmunkán alapuló, ügyfelekhez hasonló „világokat” építenek, ahogy a megerősítéses tanulás (reinforcement learning) közösségében is tesznek. Ezekben a tesztkörnyezetekben valós munkafolyamatokat modelleznek, beleértve 10 000 fájlból álló adathelyiségeket is.
A cégnek van egy evals (értékelési) csapata és körülbelül 100 jogi mérnöke. Egy érdekes esetben a hivatkozási (citation) probléma megoldása során a modell teljesítménye egy kiadás után 70%-ról 99%-ra ugrott anélkül, hogy a Legora változtatott volna a rendszeren — azaz a modelljavulás a modelloldali frissítés következménye volt.
Termékek és működés: Tabular Review, intake és listák
A Tabular Review egy olyan, millió cellával mérhető táblázatos áttekintés, amelyet az iparág lemásolt egészen a névig. Ezzel az ügyvédek gyorsan láthatnak mintázatokat és hibákat a szerződéseken: az első tíz sorból sok esetben sokat megtudnak.
Az ügyfélintake Slacken keresztül történő botokkal megy, az ügynökök listákat hoznak létre, és ezek a listák képesek újabb ügynököket indítani. A Legora termékében van Word-bővítmény, projektek rendszere, és az ügynök különféle komponensek összehangolására is használható.
Felépítés: jogi mérnökök és forward-deployed mérnökök
A Legora külön kezeli a "legal engineers" és a "forward-deployed engineers" szerepét: az utóbbiak közvetlenül nagy ügyfelek bevezetésén dolgoznak, míg a jogi mérnökök a termék és a rendszerek fejlesztésére koncentrálnak. A nagy ügyfél bevezetésekor mindkét csapat együtt dolgozik az onboardingon.
Lauritzen emlékeztetett egy korábbi prezentációs diára, ahol 300 spártai harcost ábrázolt — az eredeti terv szerint 20 mérnök elégnek tűnt "örökké", mára azonban a csapat megduplázódott: most nagyjából 100 mérnök dolgozik a cégnél, és ő még így is hiánynak érzi a létszámot.
Végletek: tervezett és valós használat, a billable hour jövője
A beszélgetés érintette a jogi praxis lehetséges átalakulását 5–10 év alatt: mi lesz a partnerségi modellel, a számlázható órával és a junior ügyvédek/paralegálok szerepével. A Legora tapasztalatai szerint a korábbi jogi technológiák többnyire azért buktak el, mert nem oldották meg a valós, napi munkafolyamatokhoz való integrációt — ebben különbséget jelent az, hogy az ügynökök hogyan végzik a keresést és a tervezést.
Lauritzen megosztotta, hogy miért tartja fontosnak a keresésre épülő megközelítést: a hosszú szerződések megírása és a részletek feltérképezése alapvetően keresési probléma, nem csak szabad szöveges generálás.
Adatvédelem, anonimizálás és platformválasztás
A Legora adatvédelmi okokból mindent Azure-on futtat. A cég elmondása szerint a data privacy miatt döntöttek így, és emiatt nem használnak bizonyos harmadik fél modelleket vagy transzkripciós szolgáltatásokat. Felmerült az anonim példák begyűjtése és az ötlet, hogy "megvenni egy ügyvédi irodát az adatért", de a beszélgetésben Lauritzen óva intett bizonyos standard megközelítésektől, például az embeddingek alapértelmezett használatától.
Egyéb termékdöntések és technikai vitapontok
- A Legora sokáig ellenállt API-k építésének, és felmerült a kérdés, hogy maga az ügynök lehet-e az API.
- Felmerült a post-training open-weight modellek használata jogi kutatásokhoz és a modellek „arbitrázsa” (open-weight modellek és modellválasztás kérdése).
- A cégnél megvitatták, hogy a transzkripciós modellek közül miért nem az ElevenLabs a választott, és miért preferálnak tömörebb, kevésbé „beszédes” modellkimeneteket szerződéstervezéshez (például Astra-t részesíti előnyben a túl sok szó helyett).
Fejezetek és műsorstruktúra
A beszélgetés részletes, pontos időkódokkal tagolt, többek között a következő témaköröket fedi le: indulás Stockholmban, az asszisztensről ügynökké válás, modellválasztó kérdése, hogy a modellek mire képesek ma, tesztkörnyezeti megoldások, Tabular Review működése, intake és listakezelés, Wexler felvásárlás, a forward-deployed csapat szerepe, miért ódzkodtak az API-któl, a 300 spártai dia és az eredeti 20 mérnökös terv, valamint karrier- és oktatási következmények a jogi és informatikai képzés számára.
Összegzés
A Legora példája azt mutatja, hogy lehet üzleti szinten működő jogi ügynököt építeni anélkül, hogy a szolgáltató közvetlen hozzáféréssel élne az ügyféladatokhoz: a megközelítés kombinálja a zárt futtatási környezetet (Azure), ügyfélhoz hasonló szimulált tesztvilágokat, egy nagy evals és jogi mérnök csapatot, valamint termékfejlesztési döntéseket (például Tabular Review és Word-bővítmény). A technológia és a szervezeti döntések együttesen formálhatják át a jogi munka jövőjét, miközben felvetik a partnerségi modellek, a számlázható óra és a fiatal jogi szakemberek szerepének újragondolását.
