Big Law, la sfida sull’IA si sposta sull’infrastruttura
Latham compra server Nvidia, Kirkland investe 500 milioni di dollari, Freshfields lavora con Anthropic. In Italia Chiomenti ha investito oltre 5 milioni in AsKey. Gli studi non vogliono più soltanto utilizzare l’intelligenza artificiale: vogliono controllarla, personalizzarla e incorporarla nella propria delivery. Dietro la corsa tecnologica c’è anche una nuova domanda dei clienti: più velocità, costi più prevedibili e risultati migliori.
La domanda, fino a poco tempo fa, era quali strumenti di intelligenza artificiale avrebbe adottato uno studio legale. Oggi sta rapidamente diventando un’altra: quanta parte della propria infrastruttura tecnologica uno studio deve possedere direttamente per restare competitivo?
L’ultimo segnale arriva da Latham & Watkins. Lo studio americano, secondo al mondo per fatturato con ricavi per 8,3 miliardi di dollari nell’ultimo esercizio, ha acquistato propri server equipaggiati con GPU Nvidia e sta personalizzando modelli di intelligenza artificiale open-weight attraverso un team interno di machine learning engineer e software engineer. Secondo quanto riportato dal Financial Times, si tratta del primo caso reso pubblico di una grande law firm che porta direttamente al proprio interno anche l’hardware necessario a far funzionare alcuni modelli.
La scelta è radicale soprattutto per quello che racconta sull’evoluzione del mercato. Latham continuerà a utilizzare soluzioni commerciali, ma vuole poter decidere quale modello impiegare per ciascun lavoro, conservando allo stesso tempo la possibilità di trattare le informazioni più sensibili dei clienti senza trasferirle verso infrastrutture cloud esterne. Lo studio dispone ormai di oltre 900 professionisti tecnologici.
Il punto, quindi, non è più semplicemente usare l’IA. È costruire una capacità tecnologica proprietaria.
Ed è qui che il caso Latham si inserisce in un movimento molto più ampio. Kirkland & Ellis ha destinato 500 milioni di dollari alla costruzione della propria piattaforma di intelligenza artificiale. Freshfields ha stretto una partnership con Anthropic, oltre a lavorare con Harvey, Legora e Google Cloud e a disporre di un proprio laboratorio tecnologico. Goodwin ha annunciato investimenti nell’ordine dei 25 milioni di dollari l’anno. Hogan Lovells Cadwalader sviluppa attraverso Eltemate strumenti proprietari destinati a diverse attività legali.
La strategia che sta emergendo è sostanzialmente ibrida. Gli studi continueranno ad acquistare tecnologia sul mercato, ma quelli con maggiori disponibilità finanziarie cercheranno contemporaneamente di sviluppare applicazioni, workflow e infrastrutture che i concorrenti non possano semplicemente comprare dallo stesso fornitore.
Perché uno strumento generalista può aumentare la produttività di tutti. Ma proprio per questo, da solo, difficilmente crea un vantaggio competitivo.
Dal software alla conoscenza dello studio
La vera posta in gioco diventa allora ciò che uno studio riesce a mettere sopra il modello: documenti, precedenti, metodologie, procedure, standard di revisione, esperienza accumulata nei deal e nei contenziosi.
È la stessa traiettoria che sta seguendo il mercato delle legal tech. Harvey, diventata una delle aziende simbolo della trasformazione tecnologica del settore legale, il 9 settembre ha raccolto altri 550 milioni di dollari raggiungendo una valutazione di 15,5 miliardi. La società dichiara di essere utilizzata dall’80% degli studi Am Law 100 e da cinque aziende della Fortune 10.
Ma il passaggio più significativo riguarda ancora una volta l’architettura della tecnologia. Harvey sta sviluppando modelli open-weight e strumenti che consentono alle organizzazioni di incorporare maggiormente la propria conoscenza nei sistemi utilizzati. Il valore, in altre parole, si sposta progressivamente dal semplice accesso a un grande modello alla combinazione tra dati, workflow, verifiche e know-how specifico dello studio.
Anche in Italia questa direzione comincia a essere visibile. Un caso significativo è quello di Chiomenti, che con AsKey ha scelto di non limitarsi all’adozione delle piattaforme di IA disponibili sul mercato, ma di costruire un’infrastruttura proprietaria intorno al patrimonio di conoscenze sviluppato dallo studio.
Il progetto, sul quale Chiomenti ha lavorato per circa tre anni con un investimento complessivo significativamente superiore ai 5 milioni di euro, integra milioni di documenti, library digitali, workflow e modalità operative dello studio, creando una base sulla quale possono poi lavorare differenti strumenti di intelligenza artificiale.
La logica è molto simile a quella che sta emergendo tra le grandi law firm internazionali: se tutti possono acquistare gli stessi modelli, la differenza la fa ciò che lo studio riesce a mettere dentro e intorno a quei modelli.
Come hanno spiegato a MAG, in uscita lunedì 14 settembre, i vertici di Chiomenti, la decisione di investire su AsKey è maturata proprio dalla convinzione che «il vero valore non risiede nella tecnologia in sé, ma nella capacità di combinarla con la nostra conoscenza».
C’è poi un secondo elemento strategico. Costruire e segregare una knowledge base proprietaria consente allo studio di non dipendere necessariamente da un singolo fornitore o modello. Chiomenti punta infatti a mantenere AsKey sostanzialmente «agnostica» rispetto alla competizione tra gli operatori tecnologici, potendo utilizzare strumenti differenti sul medesimo patrimonio di conoscenza.
È, su scala diversa, la stessa ricerca di flessibilità che sta dietro alla scelta di Latham di affiancare infrastruttura e modelli propri alle soluzioni disponibili sul mercato.
La partita, dunque, non sembra essere semplicemente tra buy or build. Il modello che sta emergendo è piuttosto buy and build: acquistare la migliore tecnologia disponibile, ma costruire internamente lo strato che trasforma quella tecnologia in qualcosa di specifico, difficilmente replicabile e legato al patrimonio professionale dello studio.
Perché proprio gli studi legali
Il settore legale presenta, da questo punto di vista, caratteristiche quasi ideali per l’adozione dell’intelligenza artificiale. Contratti, due diligence, memorie, ricerche, compliance e documentazione societaria producono enormi quantità di testo strutturato e ad alto valore.
Una parte consistente del tempo professionale viene ancora impiegata per cercare, confrontare, sintetizzare, verificare e produrre documenti. Sono attività nelle quali i modelli linguistici possono comprimere drasticamente i tempi di lavoro.
Ma sono anche attività nelle quali un errore può avere conseguenze concrete.
Per questo la tecnologia destinata agli avvocati non può limitarsi a produrre una risposta plausibile. Deve integrarsi con i sistemi documentali, rispettare autorizzazioni e livelli di accesso, garantire riservatezza e tracciabilità e, soprattutto, consentire al professionista di verificare il risultato.
Ed è proprio questa combinazione tra enorme potenziale di automazione ed elevato costo dell’errore a rendere il settore legale uno dei terreni più interessanti per lo sviluppo dell’IA professionale.
Cosa stanno chiedendo i clienti
Ma c’è un’altra ragione per cui gli investimenti stanno accelerando. E arriva dall’esterno degli studi: dai clienti.
La pressione più immediata riguarda tempo e costo. Se una due diligence che prima richiedeva decine o centinaia di ore può essere svolta più rapidamente attraverso strumenti di intelligenza artificiale, diventa sempre più difficile spiegare al cliente perché quella maggiore efficienza non debba riflettersi anche nel prezzo o, almeno, nella quantità e qualità del lavoro ricevuto.
Per gli studi questa dinamica tocca direttamente il modello economico tradizionale basato sulle ore fatturate.
Ma sarebbe riduttivo leggere il fenomeno soltanto come una richiesta di riduzione delle parcelle. I clienti chiedono anche risposte più rapide, maggiore copertura dei documenti, monitoraggio più continuo dei rischi e maggiore prevedibilità dei costi.
In sostanza, cominciano a chiedere che i guadagni di produttività prodotti dalla tecnologia escano dal perimetro dello studio e diventino parte del servizio ricevuto.
Allo stesso tempo chiedono sicurezza. Per un general counsel la promessa di utilizzare il modello più avanzato disponibile conta relativamente poco se non è chiaro dove finiranno i documenti dell’azienda, chi potrà accedervi, come saranno conservati i dati e quali controlli resteranno in capo allo studio.
È questa combinazione apparentemente contraddittoria — più automazione ma anche più controllo — che aiuta a spiegare investimenti come quello di Latham.
C’è infine una domanda ancora più profonda. I clienti stanno progressivamente distinguendo tra l’utilizzo dell’IA come semplice strumento interno di produttività e la capacità dello studio di ripensare davvero la propria delivery.
Risparmiare mezz’ora nella redazione di un documento interessa soprattutto allo studio. Trasformare quelle efficienze in un servizio più veloce, più trasparente, più prevedibile e più utile interessa al cliente.
Ed è qui che la trasformazione tecnologica incontra quella del lavoro professionale.
Chiomenti ritiene che l’intelligenza artificiale sia destinata a superare «larga parte del lavoro commoditized», lasciando però spazio all’attività legale di alto livello. Se la tecnologia riduce progressivamente il valore economico delle attività ripetitive, infatti, lo studio deve dimostrare il proprio valore sempre più nel giudizio professionale, nella comprensione delle esigenze del cliente, nella capacità di interpretare situazioni complesse e nell’assunzione di responsabilità.
La tecnologia, da questo punto di vista, non elimina il professionista senior. Potrebbe renderne ancora più evidente la funzione.
L’efficienza non basta
È anche per questo che la distanza tra gli studi potrebbe non essere determinata semplicemente da chi possiede il software migliore.
Nel mercato delle piattaforme si osserva già una forte differenza tra l’utilizzatore medio e quello più sofisticato. La stessa tecnologia può essere utilizzata come un chatbot evoluto oppure essere incorporata profondamente nei processi dello studio.
Il vantaggio competitivo dipenderà quindi anche dalla capacità di ridisegnare workflow, organizzazione e formazione.
AsKey offre un esempio anche su questo terreno. Per Chiomenti, un giovane professionista che entra nello studio può accedere più rapidamente a modelli, precedenti, analisi e metodologie accumulate nel tempo. Ma questo non elimina la formazione: ne cambia il baricentro.
Se la conoscenza tecnica diventa più facilmente disponibile, acquistano maggiore importanza il confronto con partner e professionisti senior, la revisione critica, la comprensione del contesto e le soft skill.
Lo stesso accade al vertice della piramide. Il valore dei professionisti più esperti tende a spostarsi verso ciò che la tecnologia replica con maggiore difficoltà: giudizio, visione strategica, gestione della complessità, relazione con il cliente e responsabilità professionale.
L’IA, in altre parole, potrebbe comprimere alcune componenti della piramide tradizionale del lavoro legale senza necessariamente comprimere il valore della consulenza. Ma per riuscirci gli studi dovranno essere capaci di trasformare efficienza tecnologica in valore percepibile dal cliente.
La nuova frontiera competitiva
La conseguenza è che l’IA sta iniziando a diventare un tema di strategia industriale per le law firm.
Fino a ieri poteva essere considerata un investimento IT. Oggi riguarda il posizionamento dello studio, l’organizzazione dei team, la formazione dei giovani, il pricing, la gestione della conoscenza, la sicurezza informatica e persino l’allocazione dei profitti.
Costruire infrastrutture proprietarie significa infatti sottrarre risorse alla distribuzione annuale degli utili ai partner e investire su un ritorno che potrebbe arrivare diversi anni dopo. Per partnership abituate a ragionare sui risultati dell’esercizio, non è un passaggio banale.
E proprio per questo gli investimenti annunciati dai grandi studi sono probabilmente il segnale più importante.
Non dicono soltanto che Big Law crede nell’intelligenza artificiale. Dicono che alcuni studi stanno cominciando a considerare la propria capacità tecnologica alla stregua di una practice, di un network internazionale o di un patrimonio di clienti: un asset strategico sul quale costruire il vantaggio competitivo futuro.
Latham arriva fino all’acquisto dell’hardware. Kirkland mette sul tavolo centinaia di milioni. Freshfields cerca un rapporto diretto con chi sviluppa i modelli. Chiomenti costruisce un’infrastruttura destinata a trasformare trent’anni di conoscenza professionale in un patrimonio digitale interrogabile e utilizzabile con differenti tecnologie.
Sono strade diverse verso lo stesso obiettivo: evitare che l’IA, rendendo disponibili a tutti strumenti sempre più potenti, renda allo stesso tempo più difficile distinguere uno studio dall’altro.
Perché quando tutti possono comprare la stessa intelligenza artificiale, il vero vantaggio competitivo torna a essere ciò che non si può comprare: la conoscenza accumulata dallo studio e la capacità di trasformarla in un servizio migliore per il cliente.
L’IA legale, insomma, sta uscendo dalla fase del chatbot. E sta entrando in quella dell’infrastruttura.
