Чтение публичных оферт до добра никого не доводило. Верить им или нет в эпоху больших данных, когда речь идет об операторе ИИ - вопрос риторический.
По всей видимости, это байт на покупку корпоративных подписок, в которых обещания конфиденциальности есть (и то, веры в них нет...).
По всей видимости, это байт на покупку корпоративных подписок, в которых обещания конфиденциальности есть (и то, веры в них нет...).
🔥4
Forwarded from Неискусственный интеллект (Илья Склюев)
Отечественные чат-боты превзошли американцев и китайцев... в сборе информации
Вечером среды мы внезапно поняли, что в приложениях «Алисы» и GigaChat почему-то нет простой кнопки, позволяющей отключить сбор и анализ ваших диалогов. Хотя у ChatGPT и DeepSeek настройка находится в пару кликов.
Оказывается, всё это не просто так. Отечественные компании ведут активный сбор данных, но используют их по-разному:
1️⃣ «Алиса» анализирует ваши «отдельные голосовые и текстовые сообщения» по умолчанию
Нам казалось, что отключить настройку можно через «Яндекс ID». Но в компании пояснили, что кнопка «Помогать Алисе стать лучше» действует только для умных устройств.
В сервисном соглашении «Алисы AI» в разделе про данные пользователя говорят, что «Правообладателю передается следующая информация: идентификатор Пользователя, Запросы, ответы на Запросы Пользователя, иная информация, предоставляемая и собираемая посредством пользовательского интерфейса Сервиса».
Используют их, конечно же, «в целях совершенствования в целях проведения анализа, развития и совершенствования Сервиса и его отдельных функций». А ещё для рекламы:
«Персональная информация Пользователя обрабатывается в целях предоставления функциональности Сервиса, в том числе для отображения контента, потенциально наиболее интересного Пользователю».
2️⃣ «Сбер» получает всё, но делать с этим ничего не будет
Пользуясь GigaChat, пользователь «предоставляет SDevices и Правообладателю право использования Контента Клиента <...> любыми способами, не противоречащими действующему законодательству, в том числе, указанными в п. 2 ст. 1270 Гражданского кодекса Российской Федерации, но не ограничиваясь ими».
В корпоративном соглашении и в версии для физлиц подчёркивают, что «SDevices и Правообладатель не используют предоставленный или загружаемый Контент в собственных целях, не связанных с предоставлением Сервиса». Формулировка размытая, но нам официально заявили, что в «Сбере» не используют запросы пользователей для обучения нейросетей.
При этом, как только вы что-то сгенерировали в GigaChat, то вы передаёте компании лицензию на использование контента следующими способами:
▪️ «воспроизведение, хранение и запись в память ЭВМ Правообладателя и его аффилированных лиц и на серверах, назначенных Правообладателем, если такое использование необходимо для целей предоставления Сервиса»
▪️ «использование с предварительного согласия Клиента в маркетинговых и информационных материалах Правообладателя, направленных на привлечение внимание к Сервису или информирование о возможностях Сервиса неопределенного круга лиц».
@anti_agi
Вечером среды мы внезапно поняли, что в приложениях «Алисы» и GigaChat почему-то нет простой кнопки, позволяющей отключить сбор и анализ ваших диалогов. Хотя у ChatGPT и DeepSeek настройка находится в пару кликов.
Оказывается, всё это не просто так. Отечественные компании ведут активный сбор данных, но используют их по-разному:
Нам казалось, что отключить настройку можно через «Яндекс ID». Но в компании пояснили, что кнопка «Помогать Алисе стать лучше» действует только для умных устройств.
В сервисном соглашении «Алисы AI» в разделе про данные пользователя говорят, что «Правообладателю передается следующая информация: идентификатор Пользователя, Запросы, ответы на Запросы Пользователя, иная информация, предоставляемая и собираемая посредством пользовательского интерфейса Сервиса».
Используют их, конечно же, «в целях совершенствования в целях проведения анализа, развития и совершенствования Сервиса и его отдельных функций». А ещё для рекламы:
«Персональная информация Пользователя обрабатывается в целях предоставления функциональности Сервиса, в том числе для отображения контента, потенциально наиболее интересного Пользователю».
Не очень понимаем, как с такими условиями пользоваться агентскими фичами «Алисы». Если любая информация, попавшая в поле зрения бота, будет уходить для отображения интересного контента.
Пользуясь GigaChat, пользователь «предоставляет SDevices и Правообладателю право использования Контента Клиента <...> любыми способами, не противоречащими действующему законодательству, в том числе, указанными в п. 2 ст. 1270 Гражданского кодекса Российской Федерации, но не ограничиваясь ими».
В корпоративном соглашении и в версии для физлиц подчёркивают, что «SDevices и Правообладатель не используют предоставленный или загружаемый Контент в собственных целях, не связанных с предоставлением Сервиса». Формулировка размытая, но нам официально заявили, что в «Сбере» не используют запросы пользователей для обучения нейросетей.
При этом, как только вы что-то сгенерировали в GigaChat, то вы передаёте компании лицензию на использование контента следующими способами:
@anti_agi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4
Исследование_M&A_Tech_IPO_Advisory_Board_x_ФРИИ.pdf
21.1 MB
Исследование по Tech M&A пока без GenAI-стартапов
Вчера коллеги из ФРИИ на своём закрытом мероприятии презентовали и затем опубликовали исследование по Tech M&A (без участия крупнейших экосистемных игроков) на основе своих данных. Выборка не является широкой (около 50 респондентов, имена не раскрываются), но все равно вопросы поставлены широко и заставляют задуматься о многих разумных вещах.
Согласно файлу, базовые параметры процесса в искомой части Tech M&A: рыночный «sweet spot» по выручке целей 50–800 млн, стандартный DD занимает 60–120 дней, а earn‑out обычно 12–36 месяцев с ориентацией на EBITDA и KPI.
В исследовании не отмечены отдельно GenAI-стартапы - хотела бы об этом немного поговорить отдельно.
При покупке ИИ‑стартапов следует не только задать классические вопросы, но и учесть специфику зарождающегося рынка + DeepTech сегмента: как оценить команду и IP, когда таргет не генерирует «типичную» выручку, как структурировать earn‑out под нестабильные метрики, каким образом выстроить механизм удержания, чтобы ключевые инженеры не ушли через пару месяцев после закрытия сделки.
В данном сегменте рынка, как мне представляется, будет преобладать формат acquihire. По моему опыту, в сфере AI (и аналогично в DeepTech) сделки проходят достаточно быстро, и в ДД подобного таргета на ранней стадии обращают внимание на историю грантов и проблему сохранения исключительных прав на разработки на авторами.
При этом успешность AI-продукта по сути равна успешности внедрения при коммерциализации (пользовательского опыта), а для этого у фаундеров должна быть сильная стратегическая экспертиза или хотя бы прозрачное видение того, как это возможно сделать. Proof of concept (по сути, наличие пилота и проверка гипотезы коммерциализации продукта) - неотъемлемая часть подобной сделки.
Услышала на мероприятии вчера мнение (источник уже не вспомню), что лучший способ мотивировать фаундера - это сделать equity swap (то есть, дать ему долю в компании-покупателе), об этом необходимо ещё подумать отдельно.
Тема ждёт своего исследователя. Займусь плотнее этим, тем более что есть определенный опыт сделок с ИИ-таргетами.
Вчера коллеги из ФРИИ на своём закрытом мероприятии презентовали и затем опубликовали исследование по Tech M&A (без участия крупнейших экосистемных игроков) на основе своих данных. Выборка не является широкой (около 50 респондентов, имена не раскрываются), но все равно вопросы поставлены широко и заставляют задуматься о многих разумных вещах.
Согласно файлу, базовые параметры процесса в искомой части Tech M&A: рыночный «sweet spot» по выручке целей 50–800 млн, стандартный DD занимает 60–120 дней, а earn‑out обычно 12–36 месяцев с ориентацией на EBITDA и KPI.
В исследовании не отмечены отдельно GenAI-стартапы - хотела бы об этом немного поговорить отдельно.
При покупке ИИ‑стартапов следует не только задать классические вопросы, но и учесть специфику зарождающегося рынка + DeepTech сегмента: как оценить команду и IP, когда таргет не генерирует «типичную» выручку, как структурировать earn‑out под нестабильные метрики, каким образом выстроить механизм удержания, чтобы ключевые инженеры не ушли через пару месяцев после закрытия сделки.
В данном сегменте рынка, как мне представляется, будет преобладать формат acquihire. По моему опыту, в сфере AI (и аналогично в DeepTech) сделки проходят достаточно быстро, и в ДД подобного таргета на ранней стадии обращают внимание на историю грантов и проблему сохранения исключительных прав на разработки на авторами.
При этом успешность AI-продукта по сути равна успешности внедрения при коммерциализации (пользовательского опыта), а для этого у фаундеров должна быть сильная стратегическая экспертиза или хотя бы прозрачное видение того, как это возможно сделать. Proof of concept (по сути, наличие пилота и проверка гипотезы коммерциализации продукта) - неотъемлемая часть подобной сделки.
Услышала на мероприятии вчера мнение (источник уже не вспомню), что лучший способ мотивировать фаундера - это сделать equity swap (то есть, дать ему долю в компании-покупателе), об этом необходимо ещё подумать отдельно.
Тема ждёт своего исследователя. Займусь плотнее этим, тем более что есть определенный опыт сделок с ИИ-таргетами.
👍8🔥3👀1
Forwarded from Губкин | Про AI и B2B-продукты
Карта_рынка_GenAI_red_mad_robot_2025.pdf
40.5 MB
Карта рынка GenAI в России: что происходит.
Ребята из red_mad_robot выпустили отчёт про состояние российского рынка генеративного ИИ. Получилось что-то вроде карты, которая объясняет, как устроена AI-экосистема страны: от железа и моделей до корпоративных внедрений и рынка труда.
Пролистал, местами есть интересное 👇
Итого, по состоянию на конец 2025 года можно зафиксировать: рынок ещё сырой, местами хаотичный — но именно поэтому он сейчас такой интересный.
Ребята из red_mad_robot выпустили отчёт про состояние российского рынка генеративного ИИ. Получилось что-то вроде карты, которая объясняет, как устроена AI-экосистема страны: от железа и моделей до корпоративных внедрений и рынка труда.
Пролистал, местами есть интересное 👇
1. Сегмент B2B AI взлетает — особенно там, где много рутины
Уже 70% компаний применяют GenAI.
Что внедряют быстрее всего:
• клиентская поддержка (чат-боты, ассистенты)
• корпоративные базы знаний
• HR-процессы
• генерация контента и маркетинг
Бизнес ищет быстрый возврат инвестиций, поэтому приоритет — автоматизация массовых операций.
2. Серьезный кадровый дефицит
По оценке Сбера: дефицит AI-специалистов ≈ 10 000 человек.
Количество вакансий «с AI» у hh.ru превысило 4,2 тыс., и это только верхушка.
Отсюда два вывода:
• Консалтинг и внедрение будут расти.
• Корпорации начинают строить свои R&D и Labs.
3. Рынок движется к «взрывному росту»
Ключевые факторы:
• локализация и суверенные стеки
• санкции -> окно возможностей для внутренних решений
• рост кластеров вокруг Сбера, Яндекса, Т-Банка
• быстрые внедрения в промышленности, ритейле, банках
4. Появляется новый тип сотрудника — «AI-работник»
Интересная мысль: рынок B2B SaaS пересекается с рынком интеллектуального труда.
На границе рождается новая роль — AI-сотрудник.
Он не заменяет людей полностью — но закрывает 30–60% задач там, где раньше не хватало рук.
5. Что это значит для разных сегментов
Корпорации
• строят свои R&D
• кастомизируют модели
• усиливают консалтинг и интеграцию
• конкурируют за таланты
Малый и средний бизнес
• получает доступ к инструментам уровня корпораций
• может автоматизировать маркетинг, продажи, поддержку
• не тратит миллионы на разработку — покупает готовые решения со встроенным AI
Самозанятые
• AI позволяет масштабироваться в одиночку
• порог входа на многие рынки резко падает
Итого, по состоянию на конец 2025 года можно зафиксировать: рынок ещё сырой, местами хаотичный — но именно поэтому он сейчас такой интересный.
👍3🔥3👀1
Forwarded from Неискусственный интеллект (Ruslan Dz)
Google сварил RAG'у
Корпорация бобра запустила новый сервис — File Search Tool в составе Gemini API. Такой вот рывок в рынок RAG-решений: компания фактически упаковала весь стек: от загрузки файлов и чанкинга до эмбеддингов и подстановки контекста в единый управляемый сервис. Теперь «пройтись по документам» можно без собственной инфраструктуры, без векторных баз и без ручной сборки пайплайна.
Такой шаг автоматически бьёт по десяткам стартапов, которые строили бизнес на том, чтобы предоставлять готовые RAG-платформы или продавать инструменты для интеграции поиска по документам в корпоративные процессы. Google закрывает большую часть этого «конструктора» одним продуктом, оставляя разработчикам только логику приложения и интерфейс. При этом поддерживается много форматов, есть примеры и документация, а значит даже «промПт-инженегры» справятся.
Но есть и ложка дёгтя: хранение файлов и обработка через LLM доступны только в облаке Google, локального или on-premise варианта пока не существует. Это усиливает зависимость от экосистемы Google, но не меняет факта — File Search Tool делает классический RAG менее «ремеслом» и больше Plug&Play, что и создаёт давление на рынок тех, кто пытался монетизировать эту сложность.
@anti_agi
Корпорация бобра запустила новый сервис — File Search Tool в составе Gemini API. Такой вот рывок в рынок RAG-решений: компания фактически упаковала весь стек: от загрузки файлов и чанкинга до эмбеддингов и подстановки контекста в единый управляемый сервис. Теперь «пройтись по документам» можно без собственной инфраструктуры, без векторных баз и без ручной сборки пайплайна.
Такой шаг автоматически бьёт по десяткам стартапов, которые строили бизнес на том, чтобы предоставлять готовые RAG-платформы или продавать инструменты для интеграции поиска по документам в корпоративные процессы. Google закрывает большую часть этого «конструктора» одним продуктом, оставляя разработчикам только логику приложения и интерфейс. При этом поддерживается много форматов, есть примеры и документация, а значит даже «промПт-инженегры» справятся.
Но есть и ложка дёгтя: хранение файлов и обработка через LLM доступны только в облаке Google, локального или on-premise варианта пока не существует. Это усиливает зависимость от экосистемы Google, но не меняет факта — File Search Tool делает классический RAG менее «ремеслом» и больше Plug&Play, что и создаёт давление на рынок тех, кто пытался монетизировать эту сложность.
@anti_agi
Google
Introducing the File Search Tool in Gemini API
File Search is a fully managed Retrieval Augmented Generation (RAG) system built directly into the Gemini API.
👍1
Сегодня просто день новостей в мире корпоративного ИИ, и это прекрасно!
Исследование по сделкам Tech M&A
Всем привет! O2 Consulting совместно с другими ведущими юридическими фирмами из top-tier и крупными финансовыми консультантами проводит исследование по ключевым аспектам сделок Tech M&A в 2024-2025 году.
Основной фокус исследования на вопросах IP / IT при подготовке и структурировании сделок с технологическими активами (включая AI-продукты), включая due diligence программных продуктов.
Ваша покорная слуга🌻 напишет в исследовании секцию по GenAI таргетам: как делать их due diligence, как структурировать и сопровождать сделки с такими объектами.
Исследование проводится на data-driven основе.
Поэтому мы приглашаем вас принять участие в одном из онлайн-опросов (анонимно), данные которого мы также включим в исследование, прокомментируем и поделимся с вами.
Ссылка на опрос:
ФОРМА ЗАКРЫТА
Примерное время прохождения опроса: 10 минут
Срок закрытия опроса: 20 ноября
Благодарим за участие!
Всем привет! O2 Consulting совместно с другими ведущими юридическими фирмами из top-tier и крупными финансовыми консультантами проводит исследование по ключевым аспектам сделок Tech M&A в 2024-2025 году.
Основной фокус исследования на вопросах IP / IT при подготовке и структурировании сделок с технологическими активами (включая AI-продукты), включая due diligence программных продуктов.
Ваша покорная слуга
Исследование проводится на data-driven основе.
Поэтому мы приглашаем вас принять участие в одном из онлайн-опросов (анонимно), данные которого мы также включим в исследование, прокомментируем и поделимся с вами.
Ссылка на опрос:
ФОРМА ЗАКРЫТА
Примерное время прохождения опроса: 10 минут
Срок закрытия опроса: 20 ноября
Благодарим за участие!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥4
Forwarded from Loader from SVO
Глубокий_правовой_анализ_крупные_сделки.pdf
167.2 KB
Кстати, о юридическом ИИ.
Если в начале этого года я довольно скептически отнесся к тем результатам ответов ИИ на юридические вопросы, то теперь мое отношение к ИИ сильно изменилось.
Я понял, что ключевое значение имеет не только архитектура нейросети, но и big data, к которой он обращается.
Я уже писал, что сейчас вовлечен в один стартап, связанный с созданием юридического ИИ, который был (а) не галлюцинировал и (б) давал бы профессиональные развернутые ответы на юридические вопросы.
Результат нашей работы - в приложенном файле. Тем, что у нас получается, я очень доволен.
Мы пока еще находимся на стадии альфа-тестирования, впереди еще много работы - есть масса идей, которые мы реализуем в нашем инструменте. Но контуры будущего продукта уже понятны.
Если в начале этого года я довольно скептически отнесся к тем результатам ответов ИИ на юридические вопросы, то теперь мое отношение к ИИ сильно изменилось.
Я понял, что ключевое значение имеет не только архитектура нейросети, но и big data, к которой он обращается.
Я уже писал, что сейчас вовлечен в один стартап, связанный с созданием юридического ИИ, который был (а) не галлюцинировал и (б) давал бы профессиональные развернутые ответы на юридические вопросы.
Результат нашей работы - в приложенном файле. Тем, что у нас получается, я очень доволен.
Мы пока еще находимся на стадии альфа-тестирования, впереди еще много работы - есть масса идей, которые мы реализуем в нашем инструменте. Но контуры будущего продукта уже понятны.
🔥4👍2
Google запускает Antigravity и Gemini 3 Pro: что это может значить для M&A?
Google снова опережает рынок, анонсируя Antigravity - новую платформу для "агент-ориентированной" разработки, и Gemini 3 Pro - мощнейшую модель, которая уже доступна в Google AI Studio (бесплатно, если разрешать использовать свои диалоги для обучения). Доступ открыт только с VPN.
Antigravity - попытка переосмыслить подход к написанию кода. Главное отличие Antigravity от обычных IDE (типа Cursor) в том, что агентам дан прямой доступ к редактору кода, терминалу и браузеру одновременно. Разработчик представляется архитектором, который управляет командой ИИ-агентов.Похоже на роль юриста высокого уровня в сделках, не правда ли?
Эти ИИ-агенты на базе Gemini 3 Pro должны смочь выполнять задачи в рамках длинного многоступенчатого процесса (почти) автономно. Ключевой момент: агент имеет права на действия (редактирование, запуск, доступ к инструментам), а не просто «советует», и именно это превращает его из умного поисковика в прообраз будущих цифровых сотрудников.
Что это значит для M&A?
Подлинная автоматизация due diligence. Представьте, что через 1–2 года у вас будет "агент" для проверки документов, автоматического анализа договоров и выявления рисков. Время на этап due diligence упадёт в разы, а риск ошибки снизится.
Создание ресерчей по темам. ИИ-агент сможет собрать из кучи источников информацию по компании, составить финансово-юридический профиль, выстроить сценарии интеграции в структурированный анализ.
Управление workflow. Всё, что сейчас делают менеджеры и юристы, от координации этапов до контроля сроков - может быть делегировано ИИ-агентам как "цифровым сотрудникам".Что, конечно, сделает нас еще беспомощнее перед цифровой сингулярностью
Google говорит, что будущее за ИИ-агентами. Для M&A это означает, что "белые воротнички" будут работать по-новому: не столько ручками, сколько как архитекторы и руководители "агентских команд". Возможность делегировать целые задачи, а не просто просить написать шаблон - это фундаментальный сдвиг.
Какие задачи были бы первыми на очереди автоматизации?
PS Ваша покорная слуга🌻 выступает с темой автоматизации DD на конференции по сделкам M&A 20 ноября, будет что обсудить в кулуарах.
Google снова опережает рынок, анонсируя Antigravity - новую платформу для "агент-ориентированной" разработки, и Gemini 3 Pro - мощнейшую модель, которая уже доступна в Google AI Studio (бесплатно, если разрешать использовать свои диалоги для обучения). Доступ открыт только с VPN.
Antigravity - попытка переосмыслить подход к написанию кода. Главное отличие Antigravity от обычных IDE (типа Cursor) в том, что агентам дан прямой доступ к редактору кода, терминалу и браузеру одновременно. Разработчик представляется архитектором, который управляет командой ИИ-агентов.
Эти ИИ-агенты на базе Gemini 3 Pro должны смочь выполнять задачи в рамках длинного многоступенчатого процесса (почти) автономно. Ключевой момент: агент имеет права на действия (редактирование, запуск, доступ к инструментам), а не просто «советует», и именно это превращает его из умного поисковика в прообраз будущих цифровых сотрудников.
Что это значит для M&A?
Подлинная автоматизация due diligence. Представьте, что через 1–2 года у вас будет "агент" для проверки документов, автоматического анализа договоров и выявления рисков. Время на этап due diligence упадёт в разы, а риск ошибки снизится.
Создание ресерчей по темам. ИИ-агент сможет собрать из кучи источников информацию по компании, составить финансово-юридический профиль, выстроить сценарии интеграции в структурированный анализ.
Управление workflow. Всё, что сейчас делают менеджеры и юристы, от координации этапов до контроля сроков - может быть делегировано ИИ-агентам как "цифровым сотрудникам".
Google говорит, что будущее за ИИ-агентами. Для M&A это означает, что "белые воротнички" будут работать по-новому: не столько ручками, сколько как архитекторы и руководители "агентских команд". Возможность делегировать целые задачи, а не просто просить написать шаблон - это фундаментальный сдвиг.
Какие задачи были бы первыми на очереди автоматизации?
PS Ваша покорная слуга
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🤔2😱2
Нейроюрист - В С Ё
В среду была на закрытом мероприятии Яндекса, предшествующем запуску Нейроюриста (официально вышел вчера, 20.11.2025). Спасибо большое Роме Янковскому за приглашение!
Были все известные энтузиасты рынка, было очень приятно и задорно, все в красивом антураже и с участием продуктовой команды (которую я замучила вопросами про RAG).
Действительно, у меня возникли большие сомнения и скепсис насчет того, что это решение будет эффективнее того же Perplexity, особенно на длинной дистанции. Но интерфейс и его удобство, а также уверенные ответы команды на мои заковыристые вопросы и, в конце концов, желание поддержать российскую новеллу сбивают мой скепсис почти до нуля.
Буду пользоваться и рекомендовать. Спасибо за такой большой труд Роме и всем коллегам из Яндекса!
В среду была на закрытом мероприятии Яндекса, предшествующем запуску Нейроюриста (официально вышел вчера, 20.11.2025). Спасибо большое Роме Янковскому за приглашение!
Были все известные энтузиасты рынка, было очень приятно и задорно, все в красивом антураже и с участием продуктовой команды (
ИИ-помощник отвечает как квалифицированный юрист. Он пригодится для консультаций, проведения исследований, самопроверки и не только. К примеру, если спросить его: «Может ли гендиректор работать на трёх работах по совместительству?» — он даст подробный ответ, который учитывает законодательство, судебную практику и разъяснения Минтруда России.
Ответ будет подкреплён ссылками на материалы в системе «Гарант».
Помимо «Гаранта», Нейроюрист умеет работать с файлами пользователя. Это могут быть документы, PDF-файлы, презентации, изображения, аудио- и видеозаписи. Скажем, можно показать ему макеты рекламных баннеров и попросить проверить их на предмет соответствия законодательству.
Нейроюрист разбирается в самых востребованных сферах права: трудовом, корпоративном, информационном, обязательственном и рекламном, а также даёт ответы по законодательству о защите прав потребителей и интеллектуальной собственности.
В основе помощника лежит языковая модель Alice AI LLM.
Её дообучили юристы: они предоставили образцы ответов, разметили данные и познакомили Нейроюриста со спецификой.
«Главная особенность нашего помощника — он создан юристами для юристов и максимально адаптирован для задач российских пользователей. В отличие от генеративных нейросетей общего применения, Нейроюрист знаком с иерархией источников права и учитывает её при составлении ответов. К примеру, он знает, что Постановления Пленума Верховного Суда имеют приоритет над единичным решением арбитражного суда при толковании нормы права, и при этом принимает во внимание наличие различающейся судебной практики по вопросу», — говорит директор юридического департамента Яндекса Юлия Попелышева.
Действительно, у меня возникли большие сомнения и скепсис насчет того, что это решение будет эффективнее того же Perplexity, особенно на длинной дистанции. Но интерфейс и его удобство, а также уверенные ответы команды на мои заковыристые вопросы и, в конце концов, желание поддержать российскую новеллу сбивают мой скепсис почти до нуля.
Буду пользоваться и рекомендовать. Спасибо за такой большой труд Роме и всем коллегам из Яндекса!
Telegram
Форма права • Роман Янковский
Давно ничего не писал в канал — простите, у меня была уважительная причина.
Вчера мы официально выпустили продукт, над которым я работал последние 9 месяцев. Это Нейроюрист — ИИ-система для юристов от Яндекса. Поздравляю нашу большую команду и рынок legal…
Вчера мы официально выпустили продукт, над которым я работал последние 9 месяцев. Это Нейроюрист — ИИ-система для юристов от Яндекса. Поздравляю нашу большую команду и рынок legal…
🔥11
Софья_Смирнова_Влияние_ИИ_на_Due_Diligence_и_процессы_сопровождения.pdf
756.7 KB
а вот ваша покорная слуга вчера выступала с презентацией по ИИ в due diligence 🌻
Хотите презентацию?
Добавила⬇️
Хотите презентацию?
Добавила
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19
Forwarded from Форма права • Роман Янковский
Исследование вымышленных правовых систем с помощью RAG
В науке права есть тема, которую непонятно куда отнести: это вымышленные правовые системы. То есть правовые системы, основанные на лоре несуществующих миров. Сюда относится как теоретико-правовые исследования аниме, так и, условно, работы на тему "Репрезентация американской правовой системы в сериале "Форс-мажоры". В принципе, квалификация фантазийных правоотношений — из той же серии («на каком режиме сидел Сириус в Азкабане»).
Это интересная тема не только для курсовых работ, но и для серьезных исследований. Наверное, читатели вспомнят легендарную статью "Первоначальное деликтное притязание граждан Эсгарота в лице капитана лучников Барда к Торину Оукеншильду: квалификация и оценка обоснованности в свете гражданских законов и обычаев свободных народов Средиземья". То есть тема, буквально — вправе ли были жители разрушенного Эсгарота потребовать часть сокровищ у гномов, захвативших Одинокую гору.
Эта статья на полном серьезе была выпущена в сборнике, посвященном внедоговорным обязательствам, в 2015 году. Малое число цитирований не должно вводить вас в заблуждение: она очень популярна, буквально все мои знакомые читали эту работу. В свое время это было самое интересное, что можно найти в "Консультанте" :) Кстати, статья вышла под псевдонимом и автор до сих пор публично себя не раскрыл.
Так вот. В нашем "Нейроюристе" есть продвинутая RAG-система (как NotebookLM). Пользователь может загрузить до 1000 документов и задавать вопросы по ним. Я думаю, это прекрасная возможность для исследования вымышленных правовых систем. Для примера я загрузил маленький датасет с правовыми документами вселенной "Гарри Поттера" (полтора десятка НПА, несколько меморандумов и протокол дисциплинарного слушания по делу ГП). Система довольно бодро решает кейсы по ним. Как думаете, какую вымышленную вселенную стоит еще попробовать? (в ней должен быть достаточно разработанный правовой компонент).
Полагаю, можно также использовать инструмент для исторических правовых реконструкций. Например, загрузить Дигесты и порешать задачки по римскому праву. Есть у кого-то Дигесты в текстовом формате под рукой?
В науке права есть тема, которую непонятно куда отнести: это вымышленные правовые системы. То есть правовые системы, основанные на лоре несуществующих миров. Сюда относится как теоретико-правовые исследования аниме, так и, условно, работы на тему "Репрезентация американской правовой системы в сериале "Форс-мажоры". В принципе, квалификация фантазийных правоотношений — из той же серии («на каком режиме сидел Сириус в Азкабане»).
Это интересная тема не только для курсовых работ, но и для серьезных исследований. Наверное, читатели вспомнят легендарную статью "Первоначальное деликтное притязание граждан Эсгарота в лице капитана лучников Барда к Торину Оукеншильду: квалификация и оценка обоснованности в свете гражданских законов и обычаев свободных народов Средиземья". То есть тема, буквально — вправе ли были жители разрушенного Эсгарота потребовать часть сокровищ у гномов, захвативших Одинокую гору.
Эта статья на полном серьезе была выпущена в сборнике, посвященном внедоговорным обязательствам, в 2015 году. Малое число цитирований не должно вводить вас в заблуждение: она очень популярна, буквально все мои знакомые читали эту работу. В свое время это было самое интересное, что можно найти в "Консультанте" :) Кстати, статья вышла под псевдонимом и автор до сих пор публично себя не раскрыл.
Так вот. В нашем "Нейроюристе" есть продвинутая RAG-система (как NotebookLM). Пользователь может загрузить до 1000 документов и задавать вопросы по ним. Я думаю, это прекрасная возможность для исследования вымышленных правовых систем. Для примера я загрузил маленький датасет с правовыми документами вселенной "Гарри Поттера" (полтора десятка НПА, несколько меморандумов и протокол дисциплинарного слушания по делу ГП). Система довольно бодро решает кейсы по ним. Как думаете, какую вымышленную вселенную стоит еще попробовать? (в ней должен быть достаточно разработанный правовой компонент).
Полагаю, можно также использовать инструмент для исторических правовых реконструкций. Например, загрузить Дигесты и порешать задачки по римскому праву. Есть у кого-то Дигесты в текстовом формате под рукой?
🔥6
Forwarded from Кружок Пронина
Интересная статья от Forbes про применение искусственного интеллекта в инвестициях.
И, честно говоря, она снова поднимает мой скепсис насчёт полноценного использования ИИ в этой сфере.
Что в статье заявляется?
1️⃣ Персонализированные предложения инвесторам.
ИИ умеет находить корреляции в поведении клиентов, анализировать массивы данных и предлагать персональные инвестиционные решения. Фактически — это продолжение развития машинного обучения и прогнозных моделей. Там больше высшей математики, чем реального «искусственного интеллекта».
Важно понимать: такие технологии давно работают, например, в кредитном скоринге — и да, их можно адаптировать под инвестиционные рекомендации.
2️⃣ Работа с пользователями — голосом и текстом.
Здесь тоже без «прорывов». Голосовые и текстовые интерфейсы развиваются больше десяти лет.
ИИ сегодня разговаривает с нами нормально — но это, по сути, улучшенные коммуникационные технологии, а не новый этап в индустрии.
3️⃣ И самая спорная часть — аналитика.
В статье говорится, что ИИ может заменить аналитиков.
Мы в Malina Ventures протестировали большинство популярных моделей — от Perplexity до платных версий ChatGPT — и результат однозначный: полностью заменить работу аналитика ИИ пока не способен.
Почему?
• страдает фактология: ИИ пропускает данные или выдаёт неточности;
• глубина исследований ниже — мы вручную находили больше конкретики;
• выводы часто требуют интерпретации и опыта, а здесь ИИ «плавает»;
• остаётся проблема галлюцинаций.
В итоге каждое исследование приходится перепроверять и дополнять, а значит — использовать ИИ как основной инструмент в аналитике нельзя. Он помогает в отдельных задачах, но не закрывает весь цикл.
Что действительно понравилось?
ИИ периодически формулирует нестандартные вопросы и сценарии, которые заставляют шире взглянуть на проект.
Вот здесь — да — он работает как хороший дополнительный инструмент, который даёт новый угол зрения.
Вывод.
ИИ уже давно полезен в рутинной аналитике, коммуникациях и в работе с массивами данных, но до замены инвестаналитиков ему далеко. Скорее, это сильный вспомогательный механизм в руках опытной команды, чем самостоятельный игрок.
И, честно говоря, она снова поднимает мой скепсис насчёт полноценного использования ИИ в этой сфере.
Что в статье заявляется?
1️⃣ Персонализированные предложения инвесторам.
ИИ умеет находить корреляции в поведении клиентов, анализировать массивы данных и предлагать персональные инвестиционные решения. Фактически — это продолжение развития машинного обучения и прогнозных моделей. Там больше высшей математики, чем реального «искусственного интеллекта».
Важно понимать: такие технологии давно работают, например, в кредитном скоринге — и да, их можно адаптировать под инвестиционные рекомендации.
2️⃣ Работа с пользователями — голосом и текстом.
Здесь тоже без «прорывов». Голосовые и текстовые интерфейсы развиваются больше десяти лет.
ИИ сегодня разговаривает с нами нормально — но это, по сути, улучшенные коммуникационные технологии, а не новый этап в индустрии.
3️⃣ И самая спорная часть — аналитика.
В статье говорится, что ИИ может заменить аналитиков.
Мы в Malina Ventures протестировали большинство популярных моделей — от Perplexity до платных версий ChatGPT — и результат однозначный: полностью заменить работу аналитика ИИ пока не способен.
Почему?
• страдает фактология: ИИ пропускает данные или выдаёт неточности;
• глубина исследований ниже — мы вручную находили больше конкретики;
• выводы часто требуют интерпретации и опыта, а здесь ИИ «плавает»;
• остаётся проблема галлюцинаций.
В итоге каждое исследование приходится перепроверять и дополнять, а значит — использовать ИИ как основной инструмент в аналитике нельзя. Он помогает в отдельных задачах, но не закрывает весь цикл.
Что действительно понравилось?
ИИ периодически формулирует нестандартные вопросы и сценарии, которые заставляют шире взглянуть на проект.
Вот здесь — да — он работает как хороший дополнительный инструмент, который даёт новый угол зрения.
Вывод.
ИИ уже давно полезен в рутинной аналитике, коммуникациях и в работе с массивами данных, но до замены инвестаналитиков ему далеко. Скорее, это сильный вспомогательный механизм в руках опытной команды, чем самостоятельный игрок.
Forbes.ru
Молодой ленивый сотрудник: как используют ИИ инвестиционные компании и брокеры
Искусственный интеллект все больше проникает в финансовую сферу. По данным Банка России, ИИ применяет в своей работе каждая пятая финансовая организация в России. Еще треть компаний планирует внедрить искусственный интеллект в свои бизнес-процессы в
Целью этого канала как раз вижу внедрение ИИ в области нашего с вами профессионального труда там, где это может быть максимально эффективно.
С ИИ лучшие становятся еще лучше, а отстающим становится еще тяжелее догонять.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥3
Немного пятничный, но очень важный с точки зрения трендов пост:
Призываю гуру RAG Екатерину @delay_RAG в комментарии!
Проблема: обычный RAG — это две не связанные системы (поиск + ответ), контекст растет квадратично → дорого
Решение: CLaRa делает поиск дифференцируемым, сжимает контекст до 16x, объединяет обе системы. HSA же решает проблему с квадратичным вниманием на достаточном для доверия уровне.
Для юристов: due diligence за дни вместо месяцев, 95%+ точность, стоимость вычислений падает в сотни раз.
Для клиентов: due diligence будет стоить в сотни раз меньше при лучшем качестве.
Для инвестбанков: конкурент, который внедрит эти технологии раньше, будет закрывать сделки качественнее и быстрее.
Когда: в 2026 году такие системы могут стать стандартом в Legal Tech, если попадут в продакшн
🔗(R)retriever и (G)generator говорят на разных языках
У RAG есть одна проблема - система поиска и система ответов работают в разных логиках.
Ретривер
Это называется "проблема разрыва градиента", и она долго считалась неизбежной.
Команда исследователей (Microsoft, DeepMind) представила решение: сделать поиск дифференцируемым.
Ключевой механизм: Straight-Through Estimator (STE) - это "мягкая линза", которая:
Результат? Ретривер
📈Цифры и почему это важно для масштаба?
Помните квадратичную стоимость внимания моделей (один из "стеклянных потолков" технологии)?
Например, "стандартные" 8,000 токенов = 64M операций внимания (8²). Это очень много.
При условной тысяче запросов в день и облачных вычислениях с популярными моделями - это сумма затрат, исчисляемая в сотнях тысяч долларов в год на одни только токены.
⚖️ Почему Клара - это круто именно для юристов
Клара - это очередной буст обработки документов.
Продолжение ниже
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Продолжение поста
⚙️HSA-UltraLong и архитектурное решение квадратичной стоимости внимания моделей
Уважаемые китайские друзья написали еще одну свежайшую статью. Актуально для локальных моделек, которые сейчас используют примерно все.
Что авторы натренировали:
🟣 8B-параметров Mixture-of-Experts модель
🟣 На 8 триллионах токенов (!!)
🟣 С контекстным окном 4K на начальном этапе, затем расширено до 32K, а потом 16M
Это ключевой результат: модель не знает про 16M токенов во время обучения, но обобщает на них.
На практике (дальше много научного текста):
Слой 1: Sliding-Window Attention (4K токенов). Каждый токен видит только соседей в окне 4K (типичное "локальное внимание", как у вас с соседним абзацем договора).
Слой 2: На top-k выбранных summary-токенах (из каждого chunk'а) применяется иерархическое внимание, которое может перемещаться.
Результат: Вместо O(N²) = O(16M²) = 256 триллионов операций получаете O(N log N) ≈ O(16M × 24) ≈ 384 миллионов операций. Это в миллион раз быстрее.
Что происходит в гипотетическом пайплайне:
➡️ CLaRa компрессирует 50K контрактов в semantic memory tokens (вместо трансформирования всего текста)
➡️ HSA обрабатывает эту сжатую информацию с логарифмической сложностью
➡️ Ретривер и генератор обучены единой loss function → нет разрыва между поиском и ответом
И если вдруг появятся еще стотыщ документов, система должна работать без переобучения.
🔮 Открытые вопросы (что дальше)
HSA-UltraLong не идеален. Авторы честно говорят об ограничениях:
💫 Некоторые токены "поглощают" внимание и не пропускают информацию дальше
💫 Важная информация в середине документа может теряться
💫 Очень длинный контекст заставляет модель "размазывать" внимание
Но это open problems, которые решаются. Вероятно, в 2026 году выйдут улучшения HSA v2.
🚀 Практическое применение в 2026
Ожидаю, что:
*️⃣ Специализированные юридические RAG начнут встраивать дифференцируемый поиск
*️⃣ Стоимость облачных вычислений для due diligence упадет (меньше контекст = меньше GPU)
*️⃣ Меньше галлюцинаций — система учится не просто "соответствовать запросу", а "выбирать источники, которые ведут к правильному ответу". См. мой предыдущий пост про Gemini Image Understanding ⬆️
Оптимизация RAG потенциально улучшает в М&А процессах точность с 74% до 95%. CLaRa+HSA cделает такую оптимизацию систематической, а не ручной.
⚙️HSA-UltraLong и архитектурное решение квадратичной стоимости внимания моделей
Уважаемые китайские друзья написали еще одну свежайшую статью. Актуально для локальных моделек, которые сейчас используют примерно все.
Что авторы натренировали:
Это ключевой результат: модель не знает про 16M токенов во время обучения, но обобщает на них.
На практике (дальше много научного текста):
Слой 1: Sliding-Window Attention (4K токенов). Каждый токен видит только соседей в окне 4K (типичное "локальное внимание", как у вас с соседним абзацем договора).
Слой 2: На top-k выбранных summary-токенах (из каждого chunk'а) применяется иерархическое внимание, которое может перемещаться.
Результат: Вместо O(N²) = O(16M²) = 256 триллионов операций получаете O(N log N) ≈ O(16M × 24) ≈ 384 миллионов операций. Это в миллион раз быстрее.
Что происходит в гипотетическом пайплайне:
И если вдруг появятся еще стотыщ документов, система должна работать без переобучения.
🔮 Открытые вопросы (что дальше)
HSA-UltraLong не идеален. Авторы честно говорят об ограничениях:
Но это open problems, которые решаются. Вероятно, в 2026 году выйдут улучшения HSA v2.
Ожидаю, что:
Оптимизация RAG потенциально улучшает в М&А процессах точность с 74% до 95%. CLaRa+HSA cделает такую оптимизацию систематической, а не ручной.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Технологии для юриста
Мы сделали игру про юристов
(С Днем юриста!)
К празднику мы решили сделать кое-что особенное. Шутку, мем, чтобы вы немного расслабились, посмеялись и отдохнули.
В общем, сделали игру про нас - юристов.
🕹PIXEL LAWYER RUN
Это классический «бесконечный раннер»
Здесь 4 карьерных трека:
• инхаус
• консалтинг
• госслужба
• частная практика
У каждого своя сложность, препятствия и своя система наград, как в жизни.
👾 Уникальная сложность: Каждая ветка отличается скоростью игры и частотой препятствий.
🪙 Система наград:
Чем сложнее путь вы выбрали, тем чаще на вашем пути встречается «гонорар» в виде монеток.
Мы спрятали много пасхалок, в которых вы точно узнаете свои рабочие будни.
Причина «Game Over» (считайте - увольнение) генерируется случайно. От «Выгорел» в консалтинге до... а дальше увидите сами.
Делали на энтузиазме. Если где-то тормозит - считайте это затягиванием судебного процесса)
🦖 ССЫЛКА НА БОТА С ИГРОЙ
P.S. Кидайте в комменты скрины с очками и тем, как вас "уволили" (свои уже выложили)
С праздником, коллеги!
Технологии для юриста. Подпишись.
(С Днем юриста!)
К празднику мы решили сделать кое-что особенное. Шутку, мем, чтобы вы немного расслабились, посмеялись и отдохнули.
В общем, сделали игру про нас - юристов.
🕹PIXEL LAWYER RUN
Это классический «бесконечный раннер»
Здесь 4 карьерных трека:
• инхаус
• консалтинг
• госслужба
• частная практика
У каждого своя сложность, препятствия и своя система наград, как в жизни.
Чем сложнее путь вы выбрали, тем чаще на вашем пути встречается «гонорар» в виде монеток.
Мы спрятали много пасхалок, в которых вы точно узнаете свои рабочие будни.
Причина «Game Over» (считайте - увольнение) генерируется случайно. От «Выгорел» в консалтинге до... а дальше увидите сами.
Делали на энтузиазме. Если где-то тормозит - считайте это затягиванием судебного процесса)
P.S. Кидайте в комменты скрины с очками и тем, как вас "уволили" (свои уже выложили)
С праздником, коллеги!
Технологии для юриста. Подпишись.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👀3👍2
LegalOps и при чем тут AI в M&A
Уважаемая коллега завела канал, в котором собраны вводные вещи, о которых действительно стоит задуматься, прежде чем внедрять ИИ в какие бы то ни было процессы, в том числе в такие сложные процессы, как M&A (и DD).
От себя хочется добавить следующее:
🟣 Любой автоматизации предшествует отрисовка бизнес-процессов и определение ответственных лиц. Без этого автоматизация не случится или, если случится, закрепит существующие неэффективности.
🟣 На автоматизацию нужен человеческий ресурс. Никакой новомодный ИИ не сможет заменить думающего и квалифицированного человека, способного сходить ножками в офис и опросить коллег, чтобы собрать нужную информацию, а также привести ее в машиночитаемоудобоваримый вид.
🟣 Будущее - за симбиозом человека и ИИ, и никак иначе.
🟣 Очень многим техникам проектного управления стоит поучиться у разработчиков ПО. Юристы - несколько ригидные люди в части управления собственными методами работы (по многим причинам, включая финансовые), а юридическое сообщество закрыто от посторонних (почти как каста), ввиду чего юристы относительно поздно начали перенимать технологии (когда ChatGPT буквально зашел в каждый второй телефон на Земле, разработчики ПО уже давно использовали машинное обучение). Поэтому прежде всего важно менять майндсет, а уже потом внедрять технологии.
🟣 Полностью перестроить работу быстро не получится. Это не тактическая задача (внедрение ИИ в работу), а стратегическая, и подходить к ней нужно со всей серьезностью стратегического плана (в том числе определять и ставить KPI).
Желаю нам в новом году достичь новых высот❤️
Уважаемая коллега завела канал, в котором собраны вводные вещи, о которых действительно стоит задуматься, прежде чем внедрять ИИ в какие бы то ни было процессы, в том числе в такие сложные процессы, как M&A (и DD).
От себя хочется добавить следующее:
Желаю нам в новом году достичь новых высот
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Диванный LegalOps
Юридические задачи редко выполняются линейно. Одни ждут ответов от бизнеса, другие параллельно согласования, третьи просто теряются в почте. При этом у большинства юрфункций нет визуальной картины происходящего: где каждая задача, кто её ведёт, на каком этапе…
Ничего особенного, просто ваш малыш уже такой большой... 🥹
P.S. Написала организаторам, что не могу я быть на 4 месте, на 4 месте Азиза Гензер - и они понизили меня с 4 места до 32... Вот и пиши им)
P.S. Написала организаторам, что не могу я быть на 4 месте, на 4 месте Азиза Гензер - и они понизили меня с 4 места до 32... Вот и пиши им)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥4
Почему консультант должен пользоваться ИИ
Вышел большой материал на Право.ру о том, как юрфирмы и инхаусы внедряют технологии — от DMS до ИИ-агентов, с громким названием: "Что предпринять уже сегодня, чтобы остаться на рынке завтра".
На мой взгляд, получился точный обзор текущей ситуации у юридических фирм. Забавно, что даже полгода назад все замалчивали ситуацию либо же говорили, что это секрет фирмы. Наконец-то лед тронулся.
Я поделилась опытом O2 Consulting. Отрадно, что моя оценка эффективности работы сотрудников с использованием ИИ (от 20 до 40%) стала референсом для статьи.
В материале — также опыт ККМП, АЛРУД, «Т-Банка» и других.
Во-первых, очевидно, что именно генеративный ИИ подтолкнул юристов к изменениям майндсета. Хотя нейросетевые технологии были доступны и раньше, немногие прибегали к ним для повышения эффективности.
Во-вторых, генИИ-технологии проникли во все традиционные области юридической работы и юрбизнеса: от работы с документами до клиентских продаж и биллинга времени. В статье много примеров такого использования.
Мы, например, сейчас работаем над внутренней базой знаний по накопленному опыту ведения проектов — это качественно новый уровень управления знаниями.
Считаю, что в ближайшие 3 года LegalTech ждет взрывной рост. Юридический бизнес станет более прозрачным и автоматизированным, юридическое знание откроется большему количеству людей. А значит, ценность квалифицированных юристов станет еще выше, чем сегодня.
Интеграция LegalTech в профессию повлечет также укрупнение рынка и новый виток ужесточения конкурентной борьбы.
Думаю, что в 2026 году нас ждёт переход от изолированных решений к комплексным экосистемам с интеграцией всех IT-инструментов.
Вышел большой материал на Право.ру о том, как юрфирмы и инхаусы внедряют технологии — от DMS до ИИ-агентов, с громким названием: "Что предпринять уже сегодня, чтобы остаться на рынке завтра".
На мой взгляд, получился точный обзор текущей ситуации у юридических фирм. Забавно, что даже полгода назад все замалчивали ситуацию либо же говорили, что это секрет фирмы. Наконец-то лед тронулся.
Я поделилась опытом O2 Consulting. Отрадно, что моя оценка эффективности работы сотрудников с использованием ИИ (от 20 до 40%) стала референсом для статьи.
В материале — также опыт ККМП, АЛРУД, «Т-Банка» и других.
Во-первых, очевидно, что именно генеративный ИИ подтолкнул юристов к изменениям майндсета. Хотя нейросетевые технологии были доступны и раньше, немногие прибегали к ним для повышения эффективности.
Во-вторых, генИИ-технологии проникли во все традиционные области юридической работы и юрбизнеса: от работы с документами до клиентских продаж и биллинга времени. В статье много примеров такого использования.
Мы, например, сейчас работаем над внутренней базой знаний по накопленному опыту ведения проектов — это качественно новый уровень управления знаниями.
Считаю, что в ближайшие 3 года LegalTech ждет взрывной рост. Юридический бизнес станет более прозрачным и автоматизированным, юридическое знание откроется большему количеству людей. А значит, ценность квалифицированных юристов станет еще выше, чем сегодня.
Интеграция LegalTech в профессию повлечет также укрупнение рынка и новый виток ужесточения конкурентной борьбы.
Думаю, что в 2026 году нас ждёт переход от изолированных решений к комплексным экосистемам с интеграцией всех IT-инструментов.
ПРАВО.Ru
Юристы и LegalTech: что предпринять уже сегодня, чтобы остаться на рынке завтра
Внедрение технологий в юрфирмах уже дает измеримый эффект. ИИ-боты ускоряют обработку клиентских запросов в шесть раз, автоматизация сокращает время согласования документов с двух недель до двух дней, а эффективность сотрудников растет на 20–40%. Системы…
👍8👀2🔥1