Как ИИ трансформирует юридическую функцию

Блиц-интервью с руководителями юридических департаментов

Искусственный интеллект уже проник в юридические департаменты крупнейших компаний. Вопрос в том, решает ли он главные проблемы руководителей юрдепов — бесконечный поток рутины, кадровый голод и регуляторный хаос — и не создает ли новые риски, которые требуют еще больше контроля? Руководители юридических и комплаенс-подразделений из «Х5», «Авито», ВЭБ. РФ, «Газпромнефть Экспертные решения», «ИТ-холдинга Т1», «Стройресурса», «Хэдхантера» и «Яндекса» честно рассказали, где ИИ уже незаменим, где пока бесполезен и где даже опасен, а также поделились мнением по поводу того, доверили бы они решение стратегических задач AI native law firms и требуют ли скидок от консультантов, использующих нейросети.

L.I.: Решает ли внедрение ИИ самые острые проблемы вашего департамента, такие как рост нагрузки, ускоряющуюся регуляторную среду, валидацию больших объемов данных? Создает ли ИИ почти столько же новых проблем, сколько решает старых?

Ольга Юкова, «X5»: ИИ эффективен, когда в компании создан технологический контур, объединяющий вычислительную инфраструктуру, инструменты управления моделями, механизмы тестирования и оценки решений, работу с ИИ-агентами, доступ к различным языковым моделям и прикладные сервисы для бизнеса. В «Х5» созданы многофункциональные платформы для максимально большой аудитории пользователей и базы верифицированными и унифицированными данными. В прокачанном технологическом контуре использовать ИИ для решения каждодневных задач просто и удобно, для юристов это действительно эффективный помощник для анализа больших объемов данных, текста, поиска ответов на вопросы на базе законодательных актов, создания проектов документов и презентаций, перевода на другой язык и пр. ИИ-инструменты находятся у юриста и менеджера компании под рукой, встроены в удобные платформы, при пользовании ими не нужно отделять документы с коммерческой тайной и персональными данными. Эти инструменты работают внутри контура компании. Мы считаем рациональным использование ИИ в первую очередь для решения рутинных юридических задач, когда результат работы нейросети не уступает по эффективности результату работы юриста. ИИ помогает юридической функции «Х5» справиться с ростом нагрузки при ограничении роста штата, работать с большим объемом данных и в целом принимать решения на основе данных.

Анастасия Соболева, «Газпромнефть Экспертные решения»: Не могу сказать, что доступные сегодня ИИ-решения способны в одночасье решить проблемы, с которыми сталкивается правовая служба компании, но убеждена, что их аккуратное, взвешенное и планомерное внедрение приносит пользу и облегчает работу юристов. Владимир Лавренов, «ИТ-холдинг Т1»: Мы внедряем инструменты на базе ИИ аккуратно — пока рано говорить о работе ИИ как самостоятельного младшего юриста. Проверка результатов анализа также занимает время, однако следует признать, что, например, при первоначальной проверке объемного документа на предмет рисков трудозатраты юристов существенно сокращаются. Если использовать свои внутренние решения и при этом адаптировать LLM, ограничив работу модели внутренней сетью, строгими правилами и алгоритмами, риск возникновения существенных дополнительных проблем сводится к минимуму.

Александр Смирнов, «Авито»: Проблема участия юристов в рутинных (стандартных) бизнес-процессах по-прежнему является для нас одной из самых острых. Мы видим три наиболее перспективные области использования ИИ-агентов для облегчения этой боли: автоматизацию ответов на запросы госорганов, проверку договоров и автоматизированный контентный комплаенс. Сейчас вместе с коллегами из технологического блока мы заканчиваем разработку и начинаем тестирование продуктов в этих трех областях. Результаты получим ближе к концу года и тогда поймем, снимут ли агенты значимую часть нагрузки с наших юристов.

Владимир Любин, ВЭБ.РФ: На наш взгляд, искусственный интеллект уже сегодня способен существенно повысить эффективность юридической и комплаенс-функции, однако было бы преждевременно рассматривать его как универсальное решение всех накопившихся проблем. Мы изучаем возможности ИИ через развитие технологий внутреннего контура. На текущем этапе основной акцент сделан на формировании компетенций, обучении и построении моделей для последующего масштабирования наиболее успешных сценариев.

В настоящий момент рассматривается потенциал применения ИИ в таких направлениях, как мониторинг нормативных изменений, повышение осведомленности сотрудников о комплаенс-рисках посредством специализированных внутренних ИИ-ассистентов, подготовка обучающих материалов. Кроме того, значительный интерес представляет сочетание ИИ и low-code технологий для автоматизации рутинных операций, обработки документов и подготовки типовых аналитических материалов. Эффект от ИИ представляется существенно более значимым, чем потенциальные издержки, однако его внедрение требует зрелой системы управления и контроля, включая защиту конфиденциальной информации.

Анна Степанищева, «Стройресурс»: Внедрение ИИ уже позволило нам снять значительную часть нагрузки, связанную с обработкой и систематизацией больших массивов документов. Эффект особенно заметен тогда, когда необходимо быстро привести в порядок разрозненные договоры, претензии, деловую переписку, акты и иные материалы, а затем восстановить хронологию событий и увидеть общую картину по проекту или спору. Работа, которая раньше занимала у юриста несколько часов или даже дней, с применением ИИ может быть выполнена гораздо быстрее.

ИИ также эффективно используется при первичной проверке договоров. При условии правильной постановки задачи и предоставления необходимого контекста он помогает выявлять противоречия, невыгодные условия, несогласованность сроков и ответственности сторон, а также формировать чек-листы и протоколы разногласий. Специализированные сервисы ускоряют анализ документов, однако их выводы в любом случае требуют профессиональной проверки со стороны юриста.

Еще одно полезное направление — автоматизация повторяющихся задач: подготовка однотипных претензий, уведомлений, сопроводительных писем, реестров и аналитических таблиц. В результате такой автоматизации высвобождается объем рабочего времени, сопоставимый с нагрузкой одного-двух младших юристов. При этом речь идет не столько о сокращении сотрудников, сколько о возможности перераспределить их время с технической работы на более сложные задачи, требующие правовой оценки, переговоров и выработки стратегии.

Вместе с тем внедрение ИИ действительно создает новые риски, такие как вероятность фактических и правовых ошибок, использование недостоверной судебной практики, утечка конфиденциальной информации, чрезмерное доверие по отношению к убедительно сформулированному, но неверному результату. Кроме того, первоначальная настройка системы требует времени: необходимо разработать качественные промпты, создать специализированные роли и навыки, определить правила работы с данными и порядок проверки результатов.

Таким образом, ИИ не отменяет юридическую экспертизу и не заменяет ответственность специалиста. Он меняет организацию работы: машина выполняет первичный анализ, систематизирует материалы и предлагает варианты, а юрист проверяет выводы, оценивает риски и принимает решение. При правильно выстроенных процессах ИИ решает значительно больше проблем, чем создает. Однако экономия времени возникает не за счет отказа от контроля, а за счет того, что проверить качественно подготовленный результат обычно получается гораздо быстрее, чем создать его с нуля.

Юрий Донников, «Хэдхантер»: ИИ приносит ощутимую пользу в повседневной управленческой работе. Он помогает анализировать сильные и слабые стороны сотрудников, формировать для них индивидуальные планы развития, поддерживать обратную связь и оценивать готовность к повышению. Не менее ценна роль ИИ при анализе нагрузки: раньше выявление перегруженных специалистов и узких мест требовало многочасовой работы с формулами в Excel или изучения дашбордов, а теперь нужные выводы формируются за секунды. Кроме того, ИИ позволяет оптимизировать юридические бизнес-процессы — он выявляет повторяющиеся потери времени, лишние согласования, дублирование действий и неэффективные этапы, например в договорной или претензионной работе. Еще одно направление использования ИИ — сопоставление реальных задач сотрудников с утвержденной ролевой моделью: с его помощью удается вовремя заметить организационные перекосы. Наконец, ИИ становится надежным инструментом сценарного анализа при принятии управленческих решений — помогает оценить риски разных вариантов, будь то открытие новой ставки, перераспределение задач или поиск кандидата на рынке. Благодаря этому руководитель может опираться не только на интуицию, но и на структурированный анализ данных. Но важно всегда перепроверять рекомендации ИИ: финальное решение и ответственность за его принятие остаются за руководителем.

Дмитрий Марченко, «Яндекс»: Внедрение ИИ действительно стало адекватным ответом на хронические «боли» современных юридических департаментов. Нельзя сказать, что ИИ создает новые проблемы, скорее, он меняет характер нашей работы — переводит фокус с рутины на контроль качества и стратегию. ИИ забирает на себя львиную долю механической работы. Сегодня алгоритмы отлично справляются с первичным анализом договоров, проверкой рекламных материалов, подготовкой ответов на типовые претензии и извлечением сущностей из объемных документов. Это позволяет нам масштабировать производительность без расширения команды.

Динамика изменения законодательства такова, что физически сложно за ней угнаться. При этом ИИ помогает оперативно оценить влияние нового регулирования на деятельность компании, подсветить имеющиеся риски. Кроме того, за счет интеграции ИИ со справочной правовой системой, можно быть уверенным в том, что в своих ответах модель будет опираться на актуальное законодательство и учитывать внесенные в него изменения.

Валидация массивов данных: в задачах, где человеческий глаз замыливается (проверка корректности заполнения множества форм, поиск аномалий в документах, кросс-сверка данных из разных источников), ИИ показывает себя безупречно.

То есть ИИ не решает за нас сложные концептуальные задачи, но это мощный инструмент, который освобождает главный ресурс юриста — время на «подумать».

L.I.: Могут ли большие языковые модели (LLM, такие как GPT, GigaChat, YandexGPT) полностью заменить существующие в вашем департаменте классические LegalTech-решения, например, конструкторы документов, СПС? И видите ли вы в этом экономический смысл?

Александр Смирнов: На данном этапе развития технологий экономического смысла в данной замене я не вижу. Полагаю, что смысл есть в совместном использовании LLM и классических решений по автоматизации юридических бизнес-процессов.

Анастасия Соболева: Языковые модели не могут заменить привычные инструменты юриста, но на их базе можно создать специализированные решения, которые возьмут на себя рутинные операции. Мы уже двигаемся по этому пути: «Газпромнефть Экспертные решения» и «Сбер Лигал» недавно подписали соглашение о создании первого в России юридического ИИ-ассистента в недропользовании.

Ольга Юкова: Зачастую новые технологии используются для решения тех же задач и являются развитием существующих продуктов. Так, если первые конструкторы оперировали исключительно заранее зашитыми формулировками, то нейросети могут предлагать наиболее подходящие варианты, отступающие от предустановленных. Это не отменяет потребность в конструкторе, но существенно расширяет возможности его применения, например для ведения претензионной работы или деловой переписки. Для задач, где ранее не было LegalTech-решений, мы сами активно создаем новые инструменты и отслеживаем на рынке инновации, интегрируя их в существующие многофункциональные платформы.

Владимир Лавренов: На наш взгляд, LLM пока не могут полностью заменить существующие LegalTech-решения, однако могут повысить их качество и эффективность, работая в синергии. Это обусловлено не только стадией развития LLM, которые с каждым днем становятся все более умными, но и концептуальным отличием (работа со смыслом и формой). С учетом различных подходов к работе эти механизмы могут прекрасно дополнить друг друга, но, если в компании уже внедрены классические LegalTech-решения, которые доказали свою эффективность и окупают себя, нужно понять, какой именно эффект ожидается от внедрения ИИ и насколько это действительно необходимо, чтобы отделить модные тенденции от реальных бизнес-потребностей. Возможно, для некоторых сценариев ИИ и не нужен — с задачами справляются конструкторы документов и иные средства автоматизации.

Владимир Любин: В обозримой перспективе мы не ожидаем полного вытеснения традиционных LegalTech-решений большими языковыми моделями. Скорее речь идет о формировании гибридной технологической среды, в которой различные инструменты будут выполнять взаимодополняющие функции. LLM демонстрируют хорошие результаты в работе с неструктурированной информацией, поиске смысловых связей, подготовке черновиков документов, аналитических материалов и ответов на запросы. Однако специализированные системы сохраняют важные преимущества в части надежности, структурированности данных, нормативной актуальности и юридической верифицируемости результатов.

Анна Степанищева: В нашем департаменте большие языковые модели уже способны заменить значительную часть классических LegalTech-решений, прежде всего примитивные конструкторы документов и сервисы, работающие по жестко заданным шаблонам. Наша компания активно развивается, задачи усложняются, поэтому стандартного набора формулировок и возможности подставить реквизиты в готовый документ нам уже недостаточно.

При грамотной настройке нейросеть не просто формирует документ по шаблону, а анализирует конкретную ситуацию, изучает договоры, переписку и иные материалы, учитывает позицию сторон, выявляет риски и предлагает несколько вариантов решения. Например, на основе одного массива документов она может подготовить претензию, аналитическую справку, хронологию событий, расчет требований и чек-лист дальнейших действий. Обычный конструктор документов такими возможностями не обладает.

При этом полностью заменить собой справочно-правовые системы языковые модели пока не могут. Юристу необходимо иметь доступ к актуальной редакции нормативных актов, официальным текстам судебных решений и проверяемым источникам. Нейросеть может допустить ошибку, сослаться на несуществующую норму или представить устаревшую информацию как действующую. В связи с этим наиболее эффективной представляется не полная замена СПС, а их интеграция с ИИ: нейросеть проводит анализ и готовит результат, используя проверенную правовую базу, а юрист контролирует источники и делает окончательные выводы.

Экономический смысл в таком переходе, безусловно, есть. Использование LLM позволяет отказаться от части узкоспециализированных сервисов, сократить затраты на рутинные операции и существенно повысить производительность юридического департамента. Эффект особенно заметен при работе с большим объемом документов и решении нестандартных задач, для чего приобретение отдельного программного продукта было бы экономически нецелесообразным.

Возможности нейросетей постоянно расширяются. При изучении одного инструмента или способа его применения обнаруживается следующий пласт возможностей, более сложный и глубокий. Поэтому сегодня вопрос заключается уже не в том, заменят ли LLM отдельные LegalTech-решения, а в том, насколько быстро юридические департаменты смогут перестроить свои процессы и научиться использовать новые инструменты системно.

Юрий Донников («Хэдхантер»): Полностью заменить классические LegalTech-решения большие языковые модели пока не могут. Отдельные ИТ-решения, которые давно существуют на рынке, удобнее и дешевле.

Дмитрий Марченко: Будущее LegalTech — не в каннибализации старых решений новыми, а в их глубокой синергии. Максимальной эффективности можно достигнуть комбинацией классических систем и больших языковых моделей. Например, справочная правовая система должна выступать фундаментом (якорем) для ответов генеративной модели, чтобы они базировались исключительно на актуальном законодательстве и релевантной судебной практике. Классические конструкторы документов обеспечивают строгую юридическую логику, вариативность и интеграцию с внутренними IT-системами компании, в то время как LLM может служить умным интерфейсом (например, заполнять этот конструктор на основе общения с внутренним заказчиком).

L.I.: Настаиваете ли вы на том, чтобы внешние консультанты раскрывали факт использования ИИ при выполнении ваших задач: подготовки меморандумов, анализа due diligence, составления исков? Если да, то аргументируете ли вы это требованием снизить цену за счет сокращения реальных трудозатрат юристов?

Александр Смирнов: Мы на этом не настаиваем. Нам неважно, какие инструменты повышения эффективности собственных бизнес-процессов использовал консультант в том или ином проекте. Главный принцип предоставления юридических услуг, как внешнему заказчику, так и внутреннему, остается неизменным — за конечный результат отвечает человек.

Анастасия Соболева: Да, в обязательном порядке, причем не только от юридических консультантов, но и от других подрядчиков, результатом выполнения работ которыми являются объекты интеллектуальной собственности.

Ольга Юкова: Мы приходим к консультантам со сложными узкоспециализированными задачами, требующими человеческой экспертизы, тонкого взвешивания рисков и преимуществ. ИИ в этом не всегда способен помочь. Также нужно иметь в виду, что консультанты не вправе передавать наши данные открытым моделям. Предполагаю, что немногие консультанты на российском рынке имеют локализованный ИИ. До сих пор мы не требовали от консультантов раскрытия факта использования ИИ, но теперь, получив этот вопрос от Legal Insight, пожалуй, задумаемся о дополнительных формулировках в контрактах с консультантами.

Владимир Лавренов: Таких специальных условий в договорах с внешними консультантами у нас нет. Консультанты несут ответственность за представляемые ими заключения и рекомендации, поэтому процесс подготовки материалов не так важен, как результат. Если консультанты используют ИИ для повышения качества работы и сокращения сроков ее выполнения без увеличения рисков, то мы только поддерживаем это. Что касается снижения стоимости услуг при использовании ИИ, то нам это кажется лишним и тем более сложно контролируемым на стороне заказчиков. При приемке оказанных услуг мы в любом случае анализируем биллинг и задаем возникшие вопросы.

Анна Степанищева: Мы не требуем от внешних консультантов обязательного раскрытия факта использования ИИ при выполнении наших задач. Для нас принципиально важны не инструменты, которыми пользовался юрист, а качество, достоверность и практическая применимость полученного результата. Если консультант инвестирует время и средства в собственное развитие, осваивает современные технологии и благодаря этому выполняет работу быстрее и качественнее, то это скорее его конкурентное преимущество. Прогрессивный юрист или продвинутая юридическая компания, которые постоянно ищут способы совершенствования своей деятельности, вызывают больше доверия, нежели консультанты, продолжающие выполнять все задачи исключительно традиционными методами.

При этом использование ИИ не должно снижать уровень профессиональной ответственности консультанта. Именно юрист обязан проверить подготовленный материал, убедиться в достоверности правовых выводов и судебной практики, а также обеспечить сохранность переданных ему конфиденциальных документов. Независимо от того, были ли меморандум, иск или отчет due diligence подготовлены вручную либо с применением ИИ, ответственность за конечный результат несет консультант.

Сам по себе факт использования ИИ также не является для нас безусловным основанием для снижения стоимости услуг. Если консультант работает по фиксированной цене и представляет качественный результат в согласованный срок, экономия его внутренних трудозатрат является следствием эффективной организации работы. Клиент оплачивает не количество часов, проведенных юристом за компьютером, а проделанную им экспертизу, правильную постановку задачи, оценку рисков и предложенное работоспособное решение.

Анастасия Соболева: Да, в обязательном порядке, причем не только от юридических консультантов, но и от других подрядчиков, в особенности тех, результатом выполнения работ которыми являются объекты интеллектуальной собственности.

Юрий Донников: Такого требования у нас нет.

Дмитрий Макаров: Мы выступаем за полную прозрачность в отношениях с консультантами. Сам по себе факт применения ИИ мы воспринимаем исключительно позитивно: если технология позволяет партнеру решить нашу задачу быстрее и качественнее, это можно только приветствовать. При этом есть пара важных моментов, которые мы жестко контролируем: использование надежных on-premise (локальных) решений внутри контура и соблюдение строгих протоколов безопасности. Кроме того, как бы глубоко ни был интегрирован ИИ в процесс подготовки меморандума или due diligence, финальную валидацию текста проводит человек, и 100% юридической и репутационной ответственности несет консалтинговая фирма.

Что касается давления на цену — это частое заблуждение. Мы понимаем, что снижение трудозатрат «в часах» с лихвой компенсируется затратами консультантов на интеграцию ИИ, подписку на корпоративные решения, обучение моделей и верификацию результатов. Ждать пропорционального дисконта наивно. Инновации стоят денег. Вместо механического срезания затрат мы предпочитаем отказываться от устаревшего биллинга за часы в пользу гибких моделей ценообразования — например, фиксированной ставки за понятный и быстрый результат.

L.I.: Готовы ли вы работать с юридическими фирмами, в которых все процессы выстроены вокруг ИИ (AI-native law firms) — без привычного биллинга за часы, без младших юристов, но с алгоритмическими рисками? Доверили бы вы таким стартапам решение стратегических задач?

Александр Смирнов: Не вижу никаких проблем для работы с такими фирмами. Наоборот, любопытно попробовать. Реализацию же стратегических задач, думаю, я не доверил бы никакому стартапу: ни с массированным использованием ИИ, ни без такового. Для решения подобного рода задач критически важны репутация фирмы, многолетний подтвержденный опыт успешной реализации аналогичных проектов, наработанные личные связи с конкретными партнерами в фирме.

Ольга Юкова: Для нас выстраивание внутренних процессов юридической фирмы вокруг ИИ — абсолютная норма, мы делаем так же. Использование юридическими фирмами ИИ при создании результата для нас это вопрос предоставления качественного, интересного, инновационного результата. В чем-то ИИ — великий усреднитель, а нам интересны инновации и свежий взгляд консультанта, поможет ли с этим ИИ — большой вопрос. Стратегические задачи часто бывают связаны с аналитикой большого объема данных, а для крупной компании результаты такой аналитики представляют собой коммерческую ценность. Мы не отдаем значимый объем своих данных на сторону, чтобы не создавать риск их утечки и возможность перепродажи коммерческой ценности дальше на рынок. Собственные ИИ-инструменты позволяют нам самостоятельно проводить базовую аналитику.

Владимир Лавренов: В целом предвзятого отношения к юридическим фирмам, активно использующим ИИ, у нас нет. Тем не менее можно условно выделить два направления консалтинга: по типовым и простым вопросам; по сложным сделкам и проектам. В первом случае таким компаниям можно доверить сопровождение вопросов с низкой стоимостью риска. Во втором случае имеют значение не используемая LLM, а конкретные специалисты, команда с релевантным опытом и нужным подходом. При этом цена ошибки — сорванный проект, существенные убытки и репутационные риски. Если речь идет именно о стратегических задачах, то для их решения мы выбираем команды из второй группы.

Анастасия Соболева: Многое зависит от того, каков уровень контроля со стороны партнеров за качеством результатов, полученных при помощи ИИ. Для решения стратегических задач таких консультантов выбирать бы не стала.

Анна Степанищева: Я готова работать с юридическими фирмами, в которых процессы выстроены вокруг ИИ, но только при условии проверки итогового результата компетентным юристом с необходимой специализацией, несущим профессиональную ответственность.

Если работа полностью автоматизирована, а выводы алгоритма не проходят содержательной юридической проверки, я бы не доверила такой фирме решение стратегической задачи. Используя ИИ в собственной работе, я регулярно сталкиваюсь с ошибками, нерелевантной судебной практикой, неточными формулировками и выводами, которые, на первый взгляд, выглядят убедительно, но не учитывают важных обстоятельств конкретного дела. Я считаю, что практически любой результат, полученный с помощью нейросети, требует проверки.

Отсутствие младших юристов и традиционного почасового биллинга само по себе не является недостатком. Напротив, автоматизация может сделать предоставление юридических услуг более быстрым, прозрачным и экономически эффективным. Однако меня интересует не только технологичность фирмы, но и кто отвечает за конечный результат, каким образом проверяются выводы ИИ, как обеспечивается конфиденциальность данных и что происходит в случае ошибки.

Стратегические задачи — формирование судебной позиции, оценку перспектив спора, структурирование сделки или принятие решения с существенными финансовыми последствиями — я бы передавала только после проверки компетенций фирмы на менее рискованных проектах. На сегодняшний день ИИ может быть сильным помощником юриста, но не самостоятельным носителем юридической ответственности.

Дмитрий Макаров: Мы открыты к инновациям и видим потенциал в AI native фирмах, но подходим к сотрудничеству с прагматичной осторожностью. Плюсами работы с такими фирмами могут быть беспрецедентная скорость, высокая масштабируемость технологичных процессов под любые объемы данных, прозрачное ценообразование и снижение издержек. Вместе с тем, нельзя игнорировать и алгоритмические риски. Алгоритмы могут упускать неочевидные правовые нюансы и смысловые оттенки, особенно в многосоставных сложных кейсах, а также не всегда учитывать контекст. Стратегические решения требуют в числе прочего интуиции, способности брать на себя просчитанный риск и понимания широкого бизнес-контекста. ИИ в таких задачах — это блестящий ассистент. Но писать саму стратегию и принимать финальные ключевые решения должен человек с глубокой юридической и человеческой экспертизой.