AI एजेंटिक फ्लो के साथ कानून कैसे बदल रहा है

एक याचिका जिसे तैयार करने में पूरी दोपहर लग जाती थी, अब मिनटों में हो जाती है।

मैं ChatGPT में एक सामान्य प्रॉम्प्ट कॉपी-पेस्ट करके पहला जवाब स्वीकार करने की बात नहीं कर रहा हूँ। वह खतरनाक है, खासकर कानूनी क्षेत्र में।

मैं कुछ और ही बात कर रहा हूँ।

एक सामान्य स्थिति की कल्पना करें: क्लाइंट कुछ PDF, एक Word अनुबंध, बिखरे हुए स्क्रीनशॉट, एक पिछला निर्णय, एक ईमेल एक्सचेंज और एक भ्रामक ऑडियो स्पष्टीकरण भेजता है। कानूनी समस्या मौजूद है, लेकिन अभी तक संगठित नहीं है।

पहले, मेहनत का काम लगभग हमेशा एक ही तरह से शुरू होता था: एक-एक करके दस्तावेज़ खोलना, तथ्यों को अलग करना, प्रासंगिक तिथियों की पहचान करना, खंडों की जांच करना, एक टाइमलाइन बनाना, संभावित अनुरोधों का पता लगाना, आधारों की खोज करना, एक पुराने टेम्पलेट को ढालना, लेख की समीक्षा करना, अतिरिक्त चीज़ों को काटना, फिर से दस्तावेज़ों की जांच करना, और उम्मीद करना कि किसी कोने में कोई विरोधाभास न छिपा रह गया हो। संगठनात्मक कार्य के घंटों।

मामले के आधार पर, लेख लिखना शुरू होने से पहले ही इसमें 4, 5 या 6 घंटे लग जाते थे।

आज, एक सुनियोजित फ्लो के साथ, पहला संरचित ड्राफ्ट मिनटों में सामने आ सकता है।

मुद्दा यह नहीं है कि AI “याचिका बनाता है”।

मुद्दा यह है कि वकील AI को एक टेक्स्ट बॉक्स के रूप में उपयोग करना बंद कर देता है और AI को एक कार्य प्रणाली के रूप में उपयोग करना शुरू कर देता है।

यही, मेरे लिए, एक प्रॉम्प्ट का उपयोग करने और एक एजेंटिक फ्लो बनाने के बीच का मुख्य अंतर है।

प्रॉम्प्ट एक पृथक निर्देश है।

एजेंटिक फ्लो कार्यों, संदर्भ, फ़ाइलों, मानदंडों, टेम्पलेट्स, समीक्षाओं और निर्णयों का एक संगठित अनुक्रम है।

एक प्रॉम्प्ट में, आप पूछते हैं: "इस बारे में एक याचिका बनाओ।"

एक फ्लो में, आप एजेंट को सिखाते हैं कि कैसे काम करना है।

आप दिखाते हैं कि दस्तावेज़ कहाँ हैं। आप बताते हैं कि उसे पहले कौन सी फ़ाइलें पढ़नी चाहिए। आप परिभाषित करते हैं कि तथ्य कैसे निकालने हैं। आप टाइमलाइन फ़ॉर्मेट समझाते हैं। आप अपने याचिका टेम्पलेट प्रदान करते हैं। आप आधारों को व्यवस्थित करने का अपना तरीका बताते हैं। आप परिभाषित करते हैं कि लिखने से पहले उसे क्या जाँचना चाहिए। आप निर्धारित करते हैं कि उसे कभी क्या नहीं गढ़ना चाहिए। आप संदेहों की एक सूची मांगते हैं। आप एक जोखिम मैट्रिक्स मांगते हैं। तब जाकर आप प्रारूपण का आदेश देते हैं।

व्यावहारिक अंतर बहुत बड़ा है।

AI के साथ एक अच्छा कानूनी फ्लो मोटे तौर पर इस तर्क का पालन कर सकता है:

1. केस के दस्तावेज़ पढ़ें।
2. प्रासंगिक तथ्य निकालें।
3. दस्तावेज़ों को साक्ष्य कार्य के अनुसार अलग करें।
4. एक टाइमलाइन बनाएं।
5. विवादित बिंदुओं की पहचान करें।
6. तथ्यों को संभावित अनुरोधों से संबंधित करें।
7. मामले की तुलना पिछले टेम्पलेट्स से करें।
8. एक लेख योजना बनाएं।
9. अनुभागों के अनुसार प्रारूप तैयार करें।
10. सुसंगति, चूक और जोखिमों की समीक्षा करें।
11. Word में अंतिम संस्करण तैयार करें।
12. मानव समीक्षा के लिए एक चेकलिस्ट तैयार करें।

यह कानूनी तर्क को प्रतिस्थापित नहीं करता है।

वास्तव में, इसके लिए अधिक कानूनी तर्क की आवश्यकता होती है, क्योंकि वकील को प्रक्रिया को डिज़ाइन करना आता होना चाहिए।

AI अपने आप नहीं जानता कि आपकी रणनीति क्या है, आप किस थीसिस को प्राथमिकता देते हैं, कौन सा जोखिम लेने लायक है, कौन सा तर्क कमज़ोर है, किस तथ्य के लिए प्रमाण की आवश्यकता है, किस दस्तावेज़ का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए, कौन सा अनुरोध लागत उत्पन्न कर सकता है, या उस अदालत के लिए कौन सी भाषा उपयुक्त है।

लेकिन यह दस्तावेज़ों के इनपुट और लेख के पहले उपयोगी संस्करण के बीच के यांत्रिक कार्य को बहुत कम कर सकता है।

यहाँ LLMs की भूमिका आती है।

LLM का अर्थ large language model (बड़ा भाषा मॉडल) है। व्यवहार में, यह उस प्रकार का मॉडल है जो संदर्भ से टेक्स्ट को पढ़, व्याख्या, सारांशित, तुलना, वर्गीकृत, पुनर्लेखन, संरचित और उत्पन्न कर सकता है।

लेकिन एक LLM, अकेला, अभी भी सिर्फ इंजन है।

काम को बदलने वाली चीज़ एक ऑपरेशन के भीतर का इंजन है।

एक ही मॉडल का उपयोग बुरी तरह या शानदार ढंग से किया जा सकता है।

यदि आप बिखरे हुए दस्तावेज़ फेंक देते हैं और एक पूरी याचिका मांगते हैं, तो यह तथ्यों को मिला सकता है, आधारों को बढ़ा-चढ़ा सकता है, बारीकियों को खो सकता है, और एक सुंदर लेकिन असुरक्षित लेख दे सकता है।

यदि आप फ्लो को व्यवस्थित करते हैं, चरणों को अलग करते हैं, टेम्पलेट प्रदान करते हैं, औचित्य मांगते हैं, ट्रेसेबिलिटी की मांग करते हैं, और मानव समीक्षा शामिल करते हैं, तो परिणाम स्वभाव में बदल जाता है।

वकील "एक AI टेक्स्ट" प्राप्त करना बंद कर देता है और एक कार्य पैकेज प्राप्त करना शुरू कर देता है: निकाले गए तथ्य, कालक्रम, तर्कपूर्ण संरचना, प्रारूप, संदेहों की सूची, ध्यान देने योग्य बिंदु और एक सत्यापन चेकलिस्ट।

यही वह चीज़ है जिसमें मेरी दिलचस्पी है।

Codex और Claude जैसे उपकरण इसलिए दिलचस्प हैं क्योंकि वे पृथक प्रॉम्प्ट से आगे बढ़ने की अनुमति देते हैं।

दोनों में, तर्क फ़ाइलों, निर्देशों, टर्मिनल, स्क्रिप्ट, टेम्पलेट्स और प्रोजेक्ट संरचना वाले वातावरण में काम करने का है।

यह कानूनी पेशे के लिए एक बहुत ही ठोस संभावना खोलता है: प्रत्येक मामले को एक संगठित कार्य फ़ोल्डर के रूप में मानना।

वकीलों के लिए प्रति मामला फ़ोल्डर का सरल उदाहरण:

/केस-क्लाइंट-एक्स

/दस्तावेज़

/टेम्पलेट्स

/ड्राफ्ट्स

/टाइमलाइन्स

/चेकलिस्ट्स

/आउटपुट्स

/केस-निर्देश.md

/documents के अंदर, PDF, अनुबंध, निर्णय, पॉवर ऑफ अटॉर्नी, निर्यात किए गए ईमेल, रिपोर्ट, स्प्रेडशीट और जो कुछ भी प्रासंगिक है, वह जाता है।

/templates के अंदर, आपकी पिछली याचिकाएँ, स्वीकृत संरचनाएँ, संदर्भ लेख और फर्म के आंतरिक मानक जाते हैं।

निर्देश फ़ाइल में, आप समझाते हैं कि एजेंट को उस प्रकार की मांग पर कैसे काम करना चाहिए।

कुछ इस तरह:

*“पहले मुख्य दस्तावेज़ पढ़ें।” “तथ्यों को तिथि, स्रोत और मूल दस्तावेज़ के साथ निकालें।” “बिना यह बताए कि सत्यापन की आवश्यकता है, कोई कानूनी आधार न बनाएं।” “मेरे याचिका टेम्पलेट को संरचना के रूप में उपयोग करें, लेकिन इसे मामले के अनुसार ढालें।” “प्रारूपण से पहले, एक योजना प्रस्तुत करें।” “प्रारूप के बाद, एक समीक्षा चेकलिस्ट तैयार करें।” “उन बिंदुओं को हाइलाइट करें जो वकील की पुष्टि पर निर्भर हैं।”*

यह सरल लगता है, लेकिन यह सब कुछ बदल देता है।

Codex और Claude दोनों विशेष रूप से तब उपयोगी हो सकते हैं जब काम में फ़ाइलें शामिल हों। वे फ़ोल्डरों में काम कर सकते हैं, सामग्री पढ़ सकते हैं, दस्तावेज़ों को व्यवस्थित कर सकते हैं, स्क्रिप्ट चला सकते हैं, जानकारी को परिवर्तित कर सकते हैं, संरचित आउटपुट बना सकते हैं, और उन सामग्रियों के साथ काम कर सकते हैं जो एक सामान्य बातचीत में अच्छी तरह से फिट नहीं होती हैं।

यदि PDF हैं, उदाहरण के लिए, फ्लो में टेक्स्ट निष्कर्षण, प्रासंगिक पृष्ठों की पहचान, प्रति दस्तावेज़ सारांश, अनुलग्नकों की सूची, और तथ्य और साक्ष्य के बीच लिंकिंग शामिल हो सकती है।

यदि Word फ़ाइलें हैं, तो फ्लो .docx टेम्पलेट का उपयोग कर सकता है, संस्करणों की तुलना कर सकता है, एक नया ड्राफ्ट तैयार कर सकता है, संरचनाओं, फुटर और हेडर को संरक्षित कर सकता है, आपके लेटरहेड को खराब किए बिना, साथ ही शीर्षकों की समीक्षा कर सकता है और मानव संपादन के लिए एक अंतिम फ़ाइल तैयार कर सकता है।

यह "एक बचाव करो" पूछने से बहुत अलग है।

एक बेहतर फ्लो होगा:

*“1. documents फ़ोल्डर में PDF पढ़ें; 2. तथ्य, तिथि, दस्तावेज़ और पृष्ठ के साथ एक तालिका बनाएं; 3. कानूनी रूप से प्रासंगिक तथ्यों की पहचान करें; 4. templates फ़ोल्डर में बचाव टेम्पलेट से तुलना करें; 5. एक बचाव योजना बनाएं; 6. प्रारूपण से पहले संदेहों की सूची बनाएं; 7. एक बार योजना स्वीकृत हो जाने पर, Word में एक ड्राफ्ट तैयार करें; 8. विरोधाभासों, निराधार अनुरोधों और बिना साक्ष्य वाले तथ्यों की तलाश में दूसरी समीक्षा करें।”*

इस बिंदु पर, मिनटों में याचिका एक खाली वादा नहीं रह जाती है।

यह संगठन का परिणाम बन जाती है।

वकील अभी भी समीक्षा करता है।

वकील अभी भी निर्णय लेता है।

वकील अभी भी उत्तर देता है।

लेकिन उन्हें फ़ाइल दर फ़ाइल खोलने और उन चरणों को मैन्युअल रूप से दोहराने में उतनी ऊर्जा खर्च करने की आवश्यकता नहीं है जिन्हें एक प्रक्रिया में बदला जा सकता है।

Claude, इस विशिष्ट संदर्भ में, आमतौर पर पढ़ने, संश्लेषण, लंबे लेखन, भाषा समीक्षा, तर्क संरचना और व्यापक संदर्भ के साथ काम करने के लिए बहुत मजबूत है। कानूनी फ्लो में, यह भ्रामक सामग्री को संगठित तर्क में बदलने के लिए उपयोगी हो सकता है।

Claude Code के साथ, तर्क प्रोजेक्ट्स और फ़ाइलों में एजेंटिक निष्पादन के करीब आता है, जिसमें निर्देश, कौशल, कमांड, विशेषज्ञ एजेंट और श्रृंखलाबद्ध कार्य होते हैं।

Claude Cowork के साथ, यह तर्क डेस्कटॉप पर ज्ञान कार्य तक जाता है: स्थानीय फ़ाइलें, एप्लिकेशन, फ़ोल्डर, दोहराए जाने वाले कार्य, कार्यालय सामग्री और डिलीवरेबल जो जरूरी नहीं कि कोड हों।

एक वकील के लिए, यह बहुत प्रासंगिक है।

क्योंकि कानूनी कार्य का एक बड़ा हिस्सा सिर्फ "लिखना" नहीं है।

यह सूचना का समन्वय करना है।

यह बिखरे हुए दस्तावेज़ों को एक थीसिस में बदलना है।

यह एक थीसिस को एक लेख में बदलना है।

यह एक लेख को एक समीक्षित संस्करण में बदलना है।

यह एक समीक्षा को एक चेकलिस्ट में बदलना है।

यह सीखने को एक पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट में बदलना है।

Claude Cowork को ज्ञान कार्यों के लिए एक निष्पादन सहायक के रूप में सोचा जा सकता है: एक फ़ोल्डर को व्यवस्थित करना, दस्तावेज़ों की समीक्षा करना, संस्करणों की तुलना करना, एक रिपोर्ट तैयार करना, एक ड्राफ्ट को संरचित करना, Word, Excel, PowerPoint और अन्य कार्य वातावरणों में मदद करना, हमेशा उपयोगकर्ता की निगरानी और अनुमति के साथ।

लाभ एक शुरुआत, मध्य और अंत वाले कार्यों को सौंपने में है।

नहीं: "इस मामले में मेरी मदद करो।"

बल्कि:

"इस केस फ़ोल्डर को खोलो, मुख्य दस्तावेज़ पढ़ो, एक तालिका में टाइमलाइन तैयार करो, साक्ष्य में कमियों की पहचान करो, और समीक्षा के लिए एक पहला ड्राफ्ट रिपोर्ट तैयार करो।"

या:

"इस ड्राफ्ट की तुलना फर्म के मानक टेम्पलेट से करो, प्रासंगिक अंतर बताओ, लापता खंडों को हाइलाइट करो, और अधिक वस्तुनिष्ठ भाषा में एक संशोधित संस्करण तैयार करो।"

या:

"इन दस्तावेज़ों को पढ़ो, अलग करो कि तथ्य क्या है, आरोप क्या है, साक्ष्य क्या है, और अभी भी क्या पुष्टि करने की आवश्यकता है।"

कमांड में यह बदलाव सतह पर छोटा है, लेकिन संचालन में गहरा है।

एजेंट की गुणवत्ता उस कार्य की गुणवत्ता पर निर्भर करती है जो आप सिखाते हैं।

यहाँ कौशल (Skills) की भूमिका आती है।

एक कौशल, सरल शब्दों में, निर्देशों, संदर्भों और कभी-कभी स्क्रिप्ट या टेम्पलेट्स का एक पैकेज है, जो एजेंट को एक विशिष्ट प्रकार का काम करना सिखाता है।

कानूनी क्षेत्र में, यह बहुत शक्तिशाली बन सकता है।

आपके पास इसके लिए एक कौशल हो सकता है:

• एक उपभोक्ता प्रारंभिक याचिका का प्रारूपण करना;
• एक सेवा प्रावधान अनुबंध की समीक्षा करना;
• एक प्रक्रियात्मक टाइमलाइन बनाना;
• साक्ष्य दस्तावेज़ों का विश्लेषण करना;
• एक ग्राहक के लिए एक कार्यकारी रिपोर्ट तैयार करना;
• सुसंगति और जोखिम पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक लेख की समीक्षा करना;
• एक न्यायिक निर्णय को एक रणनीतिक सारांश में बदलना;
• एक दाखिल करने की चेकलिस्ट बनाना;
• एक फर्म टेम्पलेट को एक विशिष्ट मामले में ढालना।

कौशल में सिर्फ एक "सुंदर प्रॉम्प्ट" होना जरूरी नहीं है।

इसमें विधि हो सकती है।

यह कह सकता है:

*“प्रारूपण से पहले, हमेशा एक योजना बनाएं।”

“तथ्यों को तर्कों से अलग करें।”

“कभी भी कोई केस नंबर, न्यायशास्त्र या दस्तावेज़ न गढ़ें।”

“जब कोई साक्ष्य न हो, तो इसे लंबित के रूप में चिह्नित करें।”

“स्पष्ट और तकनीकी भाषा का उपयोग करें।”

“फर्म टेम्पलेट की संरचना को संरक्षित करें।”

“एक अंतिम चेकलिस्ट तैयार करें।”

“उन बिंदुओं को इंगित करें जिन्हें मानव सत्यापन की आवश्यकता है।”*

समय के साथ, फर्म आशुरचना पर निर्भर रहना बंद कर देती है।

यह बुद्धिमान प्रक्रियाओं का एक पुस्तकालय बनाना शुरू कर देती है।

यह Codex पर लागू होता है।

Claude पर लागू होता है।

API समाधानों पर लागू होता है।

सदस्यता योजनाओं पर लागू होता है, जब उपकरण पहले से ही एक तैयार इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

यह समझना भी महत्वपूर्ण है कि "मॉडल" सब एक जैसा नहीं है।

एक सामान्य गलती AI को चुनना है जैसे कि केवल एक ही विकल्प हो: सबसे प्रसिद्ध, सबसे महंगा या सबसे चर्चित मॉडल।

व्यवहार में, कानूनी फ्लो विभिन्न कार्यों के लिए विभिन्न मॉडलों का उपयोग कर सकता है।

• एक तेज़ मॉडल दस्तावेज़ों को वर्गीकृत कर सकता है, सरल डेटा निकाल सकता है, या नाम, तिथियाँ और मान व्यवस्थित कर सकता है।
• बेहतर तर्क वाला मॉडल थीसिस का विश्लेषण कर सकता है, जोखिमों की पहचान कर सकता है, एक लेख योजना बना सकता है और विरोधाभासों की समीक्षा कर सकता है।
• बड़े संदर्भ वाला मॉडल एक साथ कई दस्तावेज़ पढ़ सकता है।
• लेखन में अधिक मजबूत मॉडल योजना को एक स्पष्ट प्रारूप में बदल सकता है।
• फ़ाइलों तक पहुँच वाला एजेंट Word दस्तावेज़ तैयार कर सकता है, संस्करणों की तुलना कर सकता है और फ़ोल्डर को व्यवस्थित कर सकता है।

परिचालन रहस्य हर चीज़ को एक एकल AI कॉल के रूप में न मानने में निहित है।

फ्लो को विभाजित किया जा सकता है:

1. पहले, निष्कर्षण।
2. फिर, संगठन।
3. फिर, विश्लेषण।
4. फिर, योजना।
5. फिर, प्रारूपण।
6. फिर, समीक्षा।
7. फिर, फ़ॉर्मेटिंग।
8. फिर, चेकलिस्ट।

प्रत्येक चरण का एक कार्य होता है।

और प्रत्येक चरण के अपने मानदंड हो सकते हैं।

यह भ्रम (हैलुसिनेशन) को कम करता है।

पुन: कार्य को कम करता है।

ट्रेसेबिलिटी बढ़ाता है।

और मानव समीक्षा को बहुत अधिक वस्तुनिष्ठ बनाता है।

प्रारंभिक याचिका के लिए एक फ्लो का व्यावहारिक उदाहरण हो सकता है:

1. दस्तावेज़ों का इनपुट।

वकील एक केस फ़ोल्डर बनाता है और उसमें अनुबंध, बातचीत, रसीदें, नोटिस, पिछले निर्णय, पॉवर ऑफ अटॉर्नी, व्यक्तिगत दस्तावेज़ और क्लाइंट की टिप्पणियाँ रखता है।

2. पढ़ना और सूचीकरण।

एजेंट सभी दस्तावेज़ों को सूचीबद्ध करता है, प्रकार, तिथि, शामिल पक्षों और संभावित प्रासंगिकता की पहचान करता है।

3. टाइमलाइन।

एजेंट तिथि, तथ्य, स्रोत दस्तावेज़ और साक्ष्य के बारे में अवलोकन के साथ एक कालक्रम बनाता है।

4. कानूनी समस्याएँ।

एजेंट संभावित आधारों को अलग करता है लेकिन चिह्नित करता है कि किसे सत्यापन की आवश्यकता है।

5. वकील के लिए संदेह।

प्रारूपण से पहले, एजेंट पूछता है कि क्या गायब है: मूल्य, अनुरोध, साक्ष्य, अधिकारिता, सीमाओं का क़ानून, निपटान प्रयास, प्रक्रियात्मक जोखिम।

6. लेख योजना।

एजेंट एक संरचना बनाता है: तथ्य, आधार, अनुरोध, साक्ष्य, निषेधाज्ञा, मामले का मूल्य, संलग्न दस्तावेज़।

7. टेम्पलेट में अनुकूलन।

एजेंट एक फर्म टेम्पलेट का उपयोग करता है, शैली, संरचना और भाषा को संरक्षित करता है, लेकिन इसे मामले के अनुसार ढालता है।

8. प्रारूप।

एजेंट पहला संस्करण तैयार करता है।

9. तकनीकी समीक्षा।

एजेंट समीक्षा करता है कि क्या सभी अनुरोधों का एक आधार है, क्या सभी महत्वपूर्ण तथ्यों के पास एक दस्तावेज़ है, क्या कोई विरोधाभास है, और क्या कोई अंश बहुत सामान्य है।

10. Word में आउटपुट।

एजेंट एक संपादन योग्य संस्करण तैयार करता है, जिसमें शीर्षक, विषय और संरचना वकील की अंतिम समीक्षा के लिए तैयार होती है।

11. चेकलिस्ट।

एजेंट दाखिल करने से पहले एक सत्यापन सूची प्रदान करता है।

इस परिदृश्य में, पहला ड्राफ्ट मिनटों में आ सकता है।

लेकिन यह शून्य से पैदा नहीं होता है।

यह एक सिस्टम से पैदा होता है।

और यह सिस्टम तीन चीज़ों पर निर्भर करता है: अच्छे इनपुट, अच्छे निर्देश और अच्छी समीक्षा।

इसके बिना, AI केवल अव्यवस्था को गति देता है।

एक फर्म जो परिपक्वता के साथ AI का उपयोग करना चाहती है, उसे कुछ आंतरिक संपत्ति बनाने की आवश्यकता है।

वे हैं:

यह वह जगह है जहाँ बातचीत शासन पर वापस आती है।

कानूनी पेशे में AI को उत्पादकता के खिलौने के रूप में नहीं माना जा सकता है।

यह गोपनीयता, रणनीति, पेशेवर जिम्मेदारी, व्यक्तिगत डेटा, संवेदनशील दस्तावेज़, प्रक्रियात्मक जोखिम और ग्राहक विश्वास को प्रभावित करता है।

इसलिए, वकील को तकनीक की न्यूनतम समझ होनी चाहिए।

इंजीनियर बनने के लिए नहीं। बल्कि यह जानने के लिए कि वे क्या सौंप रहे हैं।

एक एजेंट सूचना को व्यवस्थित करने में उत्कृष्ट हो सकता है, लेकिन यह पेशेवर जिम्मेदारी नहीं लेता है।

एक LLM बहुत अच्छी तरह से प्रारूप तैयार कर सकता है, लेकिन यह नहीं जानता कि क्या वह थीसिस उस ग्राहक के लिए सबसे अच्छी है।

एक फ्लो लेख को गति दे सकता है, लेकिन यह कानूनी रणनीति को प्रतिस्थापित नहीं करता है।

परिपक्वता यह जानने में निहित है कि AI कहाँ प्रवेश करता है और कहाँ रुकता है।

मेरे लिए, कानूनी पेशा वास्तव में तब बदलना शुरू होता है जब वकील समझता है कि वे अपने स्वयं के काम के आसपास एक छोटा AI संचालन बना सकते हैं।

इसे बड़ा शुरू करने की आवश्यकता नहीं है।

यह एक फ़ोल्डर, तीन टेम्पलेट, एक अच्छी तरह से लिखा गया निर्देश और एक सरल फ्लो से शुरू हो सकता है:

“पढ़ो, व्यवस्थित करो, पूछो, योजना बनाओ, प्रारूप तैयार करो, समीक्षा करो।”

उसके बाद, इसमें सुधार करें।

कौशल बनाएं।

चेकलिस्ट बनाएं।

आउटपुट मानक बनाएं।

टेम्पलेट बैंक बनाएं।

Word के लिए फ्लो बनाएं।

PDF के लिए फ्लो बनाएं।

API के माध्यम से एकीकरण बनाएं।

शासन बनाएं।

समय के साथ, वकील कोई ऐसा व्यक्ति नहीं रह जाता जो सिर्फ AI से बात करता है।

वे एजेंटों को संचालित करना शुरू करते हैं।

और यह एक गहरा बदलाव है।

क्योंकि जो लोग एजेंटों को संचालित करना सीखते हैं, वे कानूनी ज्ञान को एक पुन: प्रयोज्य प्रक्रिया में बदल सकते हैं।

वे एक टेम्पलेट ले सकते हैं जो पहले से मौजूद है और एजेंट से उसे विशिष्ट मामले पर लागू करवा सकते हैं।

वे अव्यवस्थित दस्तावेज़ों को संरचना में बदल सकते हैं।

वे स्क्रीनिंग के घंटों को समीक्षा के मिनटों में बदल सकते हैं।

वे "इस याचिका में मेरी मदद करो" से "मेरे टेम्पलेट, मेरे मानदंड और मेरी चेकलिस्ट का उपयोग करके इस प्रारूपण फ्लो को निष्पादित करो" पर जा सकते हैं।

यही बात है।

जब वकील एजेंट को अपनी विधि के भीतर काम करना सिखाता है, तो AI सिर्फ एक प्रारूपण उपकरण नहीं रह जाता है और फर्म के एक परिचालन स्तर के रूप में कार्य करना शुरू कर देता है।

मिनटों में याचिका सिर्फ दिखाई देने वाला हिस्सा है।

इसके पीछे प्रदर्शनों की सूची, अच्छी तरह से बनाए गए टेम्पलेट, संगठित फ़ाइलें, स्पष्ट निर्देश, LLM का उपयुक्त चयन, मानव समीक्षा और शासन निहित है।

यह वह बिंदु है जिसे बहुत से लोग अभी भी कम आंकते हैं।

वास्तविक परिवर्तन अधिक टेक्स्ट तैयार करने में नहीं है। यह कानूनी ज्ञान को एक पुन: प्रयोज्य प्रक्रिया में बदलने में है।

एक फर्म जो यह सीखती है, वह संगति प्राप्त करना शुरू कर देती है।

स्क्रीनिंग में सुधार होता है।

समीक्षा अधिक वस्तुनिष्ठ हो जाती है।

टेम्पलेट पुराने फ़ोल्डरों में भूल जाना बंद हो जाते हैं।

संचित ज्ञान स्पष्ट फ्लो के भीतर प्रसारित होने लगता है।

और वकील को वह चीज़ मिलती है जो कानूनी अभ्यास में हमेशा दुर्लभ रही है: बेहतर सोचने के लिए योग्य समय।

अंत में, AI कानूनी कार्य को कम तकनीकी नहीं बनाता है।

इसके लिए अधिक विधि की आवश्यकता होती है।

और जो लोग इस विधि का निर्माण करना जानते हैं, वे एक ऐसे लाभ के साथ काम करेंगे जिसे नज़रअंदाज़ करना कठिन है।