Projektując rozwiązania LegalTech pamiętaj o tym, że każde, nawet najmniejsze usprawnienie pracy prawnika, ochrony praw człowieka, czy poprawa użyteczności może być dużym krokiem w przyspieszeniu pracy, optymalizacji procesów, czy generowaniu oszczędności. Poniżej znajdziesz przykłady procesów, narzędzi i użyteczności, w których jest jeszcze dużo do zrobienia.
Wyzwania Legal Hackathonu oparliśmy na poniższych filarach:
1. Procesy
Realne zadania i praca realizowana w kancelariach, działach prawnych, sądach ale również przez odbiorców usług prawnych czyli konsumentów. Optymalizacja i wzmocnienie efektywności.
- Zarządzanie dokumentami/dokumentacją: Technologie takie jak systemy zarządzania dokumentami (DMS) oraz narzędzia do automatyki spraw pomagają prawnikom uporządkować, wyszukiwać i zarządzać plikami i dokumentami, co znacznie przyspiesza procesy przeglądania i redagowania. Są jednak z nami od lat, wydaje się że wszystko już zostało wymyślone – jednak tutaj należy poszukiwać innowacji.
- Due diligence: Machine learning i NLP mogą być stosowane do szybszego przeglądu i analizy dużych zbiorów danych, identyfikując kluczowe ryzyka i zagadnienia w procesach przeglądu due diligence przed transakcjami. Dzisiaj te rozwiązania są dostępne głównie dla dużych firm, są drogie i wymagają zorganizowanego użycia – czy można dostarczyć narzędzia, które będą bardziej dostępne?
- E-discovery: Automatyzacja procesów e-discovery pozwala na filtrację, kategoryzację i przeglądanie dużych zbiorów danych elektronicznych, co jest pomocne przy gromadzeniu materiału dowodowego w działaniach prawnych i śledztwach. Podobnie jak w due diligence sądzimy, że jest tutaj duże pole to optymalizacji.
- Zarządzanie sprawami: Systemy zarządzania sprawami (CMS) wykorzystują bazę danych i AI do śledzenia postępów w sprawach, terminów, zadań i komunikacji z klientami, co ułatwia organizację i prowadzenie pracy prawniczej.
- Predykcja wyników spraw sądowych: Analiza danych i algorytmy predykcyjne mogą być wykorzystywane do przewidywania prawdopodobieństwa określonych wyników spraw, co może inicjować strategię i decyzje klientów.
- Automatyzacja umów: Narzędzia do generowania umów oraz zarządzania cyklem życia umów (CLM) automatyzują tworzenie, negocjowanie, monitorowanie i odnawianie umów sprawiając, że cały proces jest bardziej wydajny.
- Robotyzacja procesów prawnych (RPA): Roboty software'owe mogą automatyzować powtarzalne procesy, takie jak wprowadzanie danych, zarządzanie zadaniami czy rutynową komunikację, uwalniając prawników od codziennych zadań administracyjnych.
- Analiza ryzyka i compliance: Systemy do zarządzania zgodnością prawną (compliance) mogą monitorować zmiany w przepisach i oceniać zdolność firmy do ich przestrzegania, pomagając w unikaniu ryzyk prawnych i finansowych.
- Rozwiązywanie sporów online (ODR): Platformy ODR umożliwiają mediację, negocjacje i arbitraże przez internet, co pomaga rozstrzygać spory bez konieczności angażowania sądów.
- Obsługa klienta i konsultacje: Systemy chatbotów i wirtualnych asystentów mogą odpowiadać na często zadawane pytania klientów i oferować podstawowe porady prawne, co usprawnia obsługę klienta i może zmniejszać obciążenie kancelarii.
2. Użyteczność
Bez względu na to, jak zaawansowana jest technologia, jeśli użytkownicy nie mogą łatwo i skutecznie korzystać z danego produktu lub usługi, prawdopodobnie nie będą z niego zadowoleni, co ostatecznie wpływa na zakres ich wdrożenia i praktyczne zastosowanie.
- Intuicyjność interfejsu: Niezależnie od skomplikowania technologii, interfejs użytkownika powinien być intuicyjny, prosty w nawigacji i zaprojektowany z myślą o wygodzie użytkownika.
- Dostępność: Technologia powinna być dostępna i użyteczna dla jak najszerszego grona odbiorców, w tym osób z różnymi poziomami umiejętności technicznych oraz osób z niepełnosprawnościami.
- Dostosowanie do potrzeb: Rozwiązanie powinno skutecznie rozwiązywać problemy rzeczywiste, z którymi borykają się użytkownicy i dostarczać wartościowe funkcje, które odpowiadają ich potrzebom.
- Wydajność: Systemy powinny działać szybko i efektywnie, minimalizując czasy oczekiwania i zwiększając ogólną produktywność użytkowników.
- Stabilność i niezawodność: Technologia powinna być wolna od błędów i awarii, co zapewnia użytkownikom poczucie zaufania i bezpieczeństwa.
- Personalizacja: Możliwość dostosowania technologii do indywidualnych potrzeb i preferencji użytkowników poprawia ich doświadczenie i satysfakcję.
- Szkolenie i edukacja: Zapewnienie odpowiednich szkoleń i materiałów edukacyjnych może znacząco poprawić użyteczność i umożliwi użytkownikom pełne wykorzystanie wachlarza nowoczesnej technologii.
- Bezpieczeństwo: W miarę rosnącej świadomości na temat cyberbezpieczeństwa, użytkownicy oczekują, że technologie będą gwarantować ochronę ich danych.
- Skalowalność: Rozwiązania technologiczne powinny być skalowalne, umożliwiające wzrost i adaptację do zmieniających się potrzeb użytkowników.
3. Technologia
Zestaw aktualnych i najnowszych narzędzi, które mogą znacząco wesprzeć zarówno procesy jak i ich użyteczność.
- Sztuczna Inteligencja (AI) i Machine Learning (ML): Używanie bibliotek ML, takich jak TensorFlow, PyTorch oraz platform typu Machine Learning as a Service (MLaaS), takich jak Google AI Platform, AWS SageMaker czy Microsoft Azure ML, do budowania modeli predykcyjnych, systemów rekomendacji i automatyzacji.
- Natural Language Processing (NLP): Wykorzystanie narzędzi analizy języka naturalnego do budowy chatbotów, analizy sentymentu i przetwarzania tekstów prawnych. Modele takie jak GPT-3 od OpenAI mogą być wykorzystywane jako podstawa do tworzenia zaawansowanych aplikacji językowych.
- Blockchain i Smart Contracts: Zastosowanie technologii blockchain do tworzenia niezmiennych rejesrtów, zautomatyzowanego wykonywania umów (smart contracts) i rozproszonych aplikacji (DApps), szczególnie istotne w sektorach takich jak prawa własności intelektualnej, notariusze czy rejestracje ziemskie.
- Internet rzeczy (IoT): Integracja urządzeń IoT do zbierania danych w czasie rzeczywistym, które mogą być użyte w aplikacjach dla prawa środowiskowego, monitoringu aktywów czy logistyki procesów sądowych.
- Big Data i Analytics: Wykorzystanie narzędzi do dużych zbiorów danych i analityki, jak Apache Hadoop czy Spark, do przetwarzania i analizowania danych sądowych, prawnych czy innych baz danych, aby wydobyć kluczowe wnioski i wzorce.
- Rozpoznawanie Obrazów i Przetwarzanie: Wykorzystanie bibliotek do rozpoznawania obrazów, takich jak OpenCV, w aplikacjach prawniczych np. do analizowania materiałów dowodowych czy wizualizacji danych.
- Cloud Computing Platforms: Wykorzystanie platform przetwarzania w chmurze, takich jak AWS, Microsoft Azure czy Google Cloud, do szybkiego skalowania aplikacji i usług bez potrzeby inwestowania w własną infrastrukturę IT.
- Cyberbezpieczeństwo: Wykorzystanie narzędzi do bezpieczeństwa informacji, testowania penetracyjnego i oceny podatności, takich jak OWASP ZAP lub Metasploit, aby zapewnić bezpieczeństwo tworzonych rozwiązań.
- No-Code/Low-Code Development Platforms: Użytkowanie platform do tworzenia aplikacji bez kodowania lub z minimalnym kodowaniem, takich jak Bubble, Mendix czy Microsoft PowerApps, które umożliwiają szybsze prototypowanie pomysłów.
Apteczka Prawna 2.0 / AI
Apteczka Prawna to poradnik dla młodzieży o prawie i granicach wolności. Uczy zrozumienia przepisów, które dotyczyć mogą każdego wchodzącego w dorosłość. Obecnie dostępna w postaci książki lub e-booka, ale kto dziś jeszcze czyta papierowe książki? Młodzi ludzie nie chodzą do banku, logują się w aplikacji. Młodzi ludzie częściej niż kino wybierają streaming, nie mają już aparatów-lustrzanek, robią zdjęcia smartfonami.
Czego oczekujemy?
Pomysłów na Apteczkę w wersji 2.0, może wspartej sztuczną inteligencją. Sprawiającą by młodzi ludzie chcieli mieć ją zawsze przy sobie, by pomagała w budowaniu świadomości prawnej oraz pomagała w rzeczywistych problemach, z którymi się zmagają. Czego potrzebujemy by odpowiadało to bieżącym czasom? Quizów, filmów czy czytnika tekstu? To zadanie z pogranicza legal-design, edukacji i technologii.
Co otrzymasz w wyzwaniu?
Zawartość, treść apteczki prawnej w formie tekstu, który może być przetwarzany przez narzędzia technologiczne, w tym AI. Asystę mentorów, autorów książki, służących pomocą w trakcie Hackathonu, by zweryfikować pomysły, przetestować możliwe scenariusze, dopytać o merytoryczną stronę projektu.