Bazı hukuk büroları yapay zekâ aboneliklerini yenilemiyor; Tayvanlı avukat kullanım becerisi farkına dikkat çekti

Tayvanlı bir avukat, üretken yapay zekânın bazı hukuk belgeleri ve analiz çalışmalarını mevcut personelle yürütülen çalışmalara kıyasla 10 ila 30 kat hızlandırdığını öne sürdü.

Tayvanlı avukat Lin Shang-lun (林上倫), 13'ünde BlockTempo'da yayımlanan yazısında, “Uygulayıcılar sistemi çok beğenip yoğun biçimde kullanıyor; ancak ortaklar ya da yöneticiler abonelik yenileme zamanı geldiğinde hizmeti durduruyor” diye yazdı. Lin, sahada gözlemlediği örneklerden hareketle bireysel verimlilik kazanımlarının kurum genelinde üretkenliğe dönüşmediğini anlattı.

Lin, Tayvan'daki serbest avukatların, hukuk bürolarının ve şirketlerin hukuk ekiplerinin üretken yapay zekâ kullanımına destek verdiğini belirtti. Şirketinin ISO sertifikası almasının ardından kullanıcı sayısının belirgin biçimde arttığını da söyledi.

Dilekçe hazırlama, sözleşme inceleme, ihtarname taslağı yazma, mevzuat ve mahkeme kararı arama, Lin'in sıraladığı kullanım alanları arasında yer aldı. Avukat, belirli belgelerin ve analiz aşamalarının çok daha hızlı tamamlandığını öne sürdü.

Verdiği hız artışı rakamlarının yalnızca bazı iş aşamalarını kapsadığını belirten Lin, bunların hukuk bürolarının genel dava işleme hızını ya da sektör ortalamasını ölçen sonuçlar olmadığını kaydetti.

Lin, yapay zekânın somut faydasını gören bazı müşterilerin kullanımı genişlettiğini ve aboneliklerini büyüttüğünü yazdı. Buna karşılık, çalışanların araçları yoğun biçimde kullandığı bazı kuruluşlarda yöneticiler abonelikleri yenilemedi.

Lin'e göre bu farkın arkasında kullanıcıların yapay zekâ konusundaki beceri düzeyleri bulunuyor. Modelin sınırlarını anlayıp doğru istemler hazırlayan kişiler işe yarar taslaklar elde edebilirken, bunu yapamayanlar sonuçlardaki hataları doğrudan aracın kusuru olarak değerlendirebiliyor.

Lin, mevzuat ya da mahkeme kararlarına yapılan atıflar hatalı çıktığında bazı kullanıcıların yapay zekâ araçlarını kullanışsız bulup kullanımı bıraktığını anlattı. Bu hataların önemli bir bölümünün kullanıcıların MCP özelliğini etkinleştirmediği durumlarda ortaya çıktığını da ekledi.

Ortak eğitim verilse bile çalışanların gerçek kullanım becerileri arasındaki farkın sürebileceğini savunan Lin, birkaç deneyimli kişinin işleri hızla bitirmesinin, diğer çalışanlar eski yöntemlerle devam ediyorsa kurumun genel üretkenliğini eşit ölçüde artırmayacağını söyledi.

Lin'e göre geleneksel hukuk bürolarında ortaklar inceleme ölçütlerini ve iş akışını kontrol ediyor; eğitim de üstten alta ilerliyor. Yapay zekâ kullanımı ise uygulayıcı çalışanlardan başlayıp iş akışını aşağıdan yukarıya değiştirdiği için mevcut kurum yapısıyla çatışabiliyor.

Karmaşık toplu davalarda ekip üyeleri belgeleri ayrı ayrı hazırlarken kıdemli avukat bunları bir araya getirip inceliyor. Lin, bir avukat yapay zekâ yardımıyla taslağını günler önce bitirse bile diğer ekip üyelerinin çalışmalarındaki gecikmelerin genel inceleme sürecini uzatabileceğini belirtti.

Lin, istihdam ölçeği küçülmediği ve faturalandırılabilir süreler ya da operasyonel verimlilik kayda değer ölçüde artmadığı sürece yöneticilerin yazılım maliyetine karşılık gelen bir fayda görmesinin zor olduğunu savundu. Böyle bir durumda yapay zekâ aboneliğinin, az sayıdaki verimli çalışanın işini erken bitirmesini sağlayan bir maliyet gibi algılanabileceğini söyledi.

Lin, karşı örnek olarak birlikte çalıştığı yenilikçi bir hukuk bürosunu gösterdi. Temel dava araştırmalarını ve taslakları yapay zekâ kullanımında deneyimli yönetici avukatın üstlendiği, idari destek personelinin de en aza indirildiği bu büroda kârın ve üstlenilen iş hacminin iki katına çıktığını bildirdi.

Lin, yapay zekâ konusunda deneyimli bir avukatın kişisel çalışma kapasitesinin onlarca kişilik bir ekibinkine denk olabileceğini ve sabit maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceğini öne sürdü. Ancak bu örneğin hangi dönemi kapsadığını ya da kaç hukuk bürosuna dayandığını belirtmedi.

Lin'in “AI-native hukuk bürosu” tanımı, yapay zekâ aboneliği bulunan bir ofisten ibaret değil. Bu ifade, tüm çalışanların yapay zekânın nasıl çalıştığını ve sınırlarını anlayarak araçları işlerinde kullandığı bir kurumu anlatıyor.

Lin, teknolojinin sağladığı faydanın kurumun tamamına yayılması için çalışanların yapay zekâ kullanımına güvenmesi ve bu konuda yeterli beceriye sahip olması gerektiğini söyledi. Ayrıca çıktıların ortak ölçütlerle incelenip sonraki sorumluya aktarılabilmesi gerektiğini belirtti.