Hoe laten we Legal dat broodje bedrijfscultuur eten? #legaltechtuesday

Clker-Free-Vector-Images / Pixabay

Hoewel technologie een hoop vooruit kan helpen in de juridische sector, zou het een hoop schelen als de denkwijze, de cultuur van diezelfde sector eens op de schop ging. Dat las ik bij Artificial Lawyer onlangs. Voorbeeld: een AI-tool om discovery te doen: veel sneller door bergen en bergen bewijsmateriaal heen. Leuk, maar waarom héb je dat ouderwetse proces nog, is het echt nodig in iedere juridische procedure met die berg te komen? Is elke claim een marathon die moet leiden tot een winnaar die er met de zak geld vandoor gaat?

Legal tech heeft veel last van dit probleem. “Culture eats strategy for breakfast”, aldus een quote van managementconsultant Peter Drucker. Je kunt nog zo’n mooi plan hebben bedacht, maar als de strategie niet past bij de cultuur van het kantoor dan zal deze niet werken. Ja, misschien worden voor de vorm een paar elementjes opgepakt of komt er een implementatieteam dat de boel opzet en iemand voor de interne nieuwsbrief laat poseren bij het dashboard, maar daarna moet het echt vanzelf gaan.

Deze observatie is niet nieuw, ook niet in de legal tech sector, maar hij is wel erg hardnekkig. Zoals AL verzucht:

A cultural shift toward finding a shared solution in contracts, centred around a standard, would move deals forward more rapidly. Today we have all kinds of tools to help with drafting and reviewing contracts, as well as deal management tools – and all of that software is welcome and useful, but what it can do is limited if the initial engagement between the parties is hostile, overly complex, sometimes random in direction, and where the dominant goal is to defeat the other side on every possible point.
Dit omschrijft natuurlijk mooi hoe contractsonderhandelingen vaak gepresenteerd worden, al zijn er ook vele redelijke, meedenkende en zeker niet kwaadwillende onderhandelaars (ook als advocaat, even voor de duidelijkheid). Je standpunt verdedigen is niet hetzelfde als de wederpartij in een hoek willen schoppen.

De kern is voor mij denk ik vooral dat juristerij te weinig gestructureerd is. “Stand by and let me lawyer” is een uitspraak van de 3 Geeks and a Law blog die mooi laat zien hoe veel juristen denken. Laat me met rust, ik ga dit doen, dit is moeilijk en vereist handwerk. Dát is de juridische cultuur waar je doorheen moet, die je moet veranderen om echt effectief legal tech in te zetten.

Wat ik steeds vaker zie, is een soort van tegenbeweging: organisaties die vanuit andere afdelingen met legal tech experimenteren, en zo de bedrijfsjurist “omzeilen”. Denk aan een HR-afdeling die het opzetten van arbeidscontracten automatiseert, dat is handig voor hun werk (met drie vragen het juiste contract voor de nieuwe medewerker) en je hoeft niet meer naar de jurist bij iedere variatie. Of Sales, die zelf NDA’s of inkoopvoorwaarden laat checken en pas naar Legal gaat als er gekke dingen in blijken te staan. Voor een jurist voelt dit niet helemaal de bedoeling wellicht, maar organisatorisch is het te begrijpen. Er moet iets veranderen.

Arnoud

Zijn robotlawyers nuttig of juist niet voor de rechtspraktijk?

mohamedhassan / Pixabay

Slecht nieuws voor juristen, maar goed voor hun klanten: het blijkt niet nodig om juridisch werk volledig te automatiseren voordat een robot het over kan nemen. Een deel met machine learning laten doen is al genoeg. Die stelling las ik in The Conversation, dat daarmee een onderzoek afrondde naar het automatisch zoeken naar jurisprudentie om een geschil in je voordeel te bepleiten. Op zijn minst kun je de zwaar overbelaste legal aid worker (zeg maar medewerker Juridisch Loket) daarmee een flinke hand helpen. Goed idee, of niet?

Al vaak schreef ik over legal tech, maar in de praktijk gaat dat vooral over de transactiepraktijk: het samenstellen, onderhandelen, screenen en beheren van contracten, meestal zakelijk. Hier gaat het over een ander aspect, namelijk het oplossen van geschillen via rechtspraak. Dat is waar de maatschappij als geheel het meeste aan zal hebben, zeker nu we zien dat de rechtspraak meer en meer verstopt raakt, zeker in het strafrecht. Maar gaat het er ooit van komen?

Tussen 2030 en 2040 zullen computers het merendeel van de vonnissen voor hun rekening nemen, aldus professor Jaap van den Herik in 2016. Alleen bij ingewikkelde gevallen zullen nog mensen rechtspreken. Het basisidee is dan hetzelfde als wat The Conversation had bedacht: neem een berg bestaande vonnissen of pleitnota’s, en destilleer daaruit wat in een gegeven casus het beste antwoord hoort te zijn. Dit idee had e-Court trouwens in hun robotrechter gestopt specifiek voor incassozaken. En in 2018 bleek men best aardig het Europese Hof voor de Rechten van de Mens te kunnen voorspellen.

Het is alleen dat “best aardig” (bij die laatste zaak: 79% accuraat) dat in de praktijk het probleem gaat zijn. Natuurlijk maken ook menselijke rechters fouten, daar is hoger beroep immers voor. Bij grote strafzaken gaat men in 41% van de gevallen in hoger beroep, maar ik kan geen cijfers vinden over het succespercentage (als in: Hof vernietigt uitspraak rechtbank). Ik heb echter sterk het vermoeden dat mensen een foutpercentage van zeg 20% van de strafzaken (de helft van die 41%) door menselijke rechters eerder accepteren dan een robotrechter die in 80% een rechtvaardig vonnis wijst.

Het onderzoek van The Conversation laat nog een ander probleem zien: dit soort systemen drijft eigenlijk altijd op bestaande data en kan dus die data niet overstijgen. Zoals ik in 2018 al blogde, AI rechters en het juridische novum:

Uiteindelijk is de kern echter wel dat een AI alléén afgaat op de eerdere dataset. Hij leert immers alleen daaruit hoe er recht gesproken moet worden. Een afwijking van die dataset is daarbij niet te verwachten. Computers zijn immers niet creatief, en niet gevoelig voor ongewone omstandigheden, nieuwe feiten of het overtuigendste pleidooi. Dat is ook de reden waarom robotrechters alleen voor standaardwerk ingezet moeten kunnen worden, én dat er altijd ruimte moet zijn om die ongewone omstandigheden te kunnen stellen waarna een mensenrechter er naar kijkt.
Het ontlasten van die arme legal aid workers is dus in zoverre reëel dat de standaardvragen sneller gedaan kunnen worden, waardoor standaardverzoeken minder gedoe opleveren en mensen dus eerder daarmee terecht kunnen. Maar dan help je dus alleen de standaardgevallen waarvan al bekend is dat ze succes gaan opleveren. Dat is vaak toch een beperktere groep dan je denkt, zeker wanneer de maatschappij in de tussentijd verandert en je dataset nog steeds uit 2004 is.

Het lastige daarvan is natuurlijk dat dit zelden opvalt. Mensen kunnen nu al vaak niet terecht met een rechtsvraag, dus je merkt nergens aan dat mensen wegvallen. De standaardzaken gaan goed, maar dat is geen verrassing. Het zijn de rare zaken die misgaan, maar dat merkt het systeem niet. Hoe dát op te lossen?

Arnoud

 

Legal tech is er juist niet voor de advocaten #legaltechtuesday

Vanwege de naam legal tech wordt nogal eens gedacht dat dergelijke tools ingezet moet worden door juristen, de juridische mensen. En zeker in het begin is legal tech vooral afgenomen door bedrijfsjuristen en advocatenkantoren, in de hoop daarmee efficiënter te kunnen werken. Bovendien waren er voor leveranciers van dergelijke tools grote winsten te behalen bij het leveren van technologie aan advocatenkantoren. Denk aan tools om bij een bedrijfsovername snel de gehele stape historische contracten door te nemen, of bij een rechtszaak relevante jurisprudentie op te duikelen.

Legal tech is echter breder dan alleen advocaten. Dergelijke tooling automatiseert juridische processen, en die zijn in de hele organisatie aanwezig. Niet alleen bij de juristen of bij HR (arbeidscontracten), maar ook bij bijvoorbeeld sales (leveringscontracten, offertes) en inkoop (leverancierscontracten, inkoopvoorwaarden), facility management (ook veel inkoop) en zo kan ik nog wel even doorgaan. En juist daar is de winst te halen.

Een voorbeeld. Bij een mkb-bedrijf in de ict was één zwaar overwerkte bedrijfsjurist verantwoordelijk voor alle contracten. Omdat het product (een handige app voor de agrarische sector) zeer snel liep, besloot de directeur samen met de jurist tot aanschaf van een contractmanagementtool. Daarmee zou zijn werk een stuk soepeler moeten lopen. Helaas bleek dat tegen te vallen: de steile leercurve en de tijd voor het ‘voeden’ van het systeem zorgde alleen maar voor meer vertraging bij de arme jurist.

Daarop besloot de directeur tot een rondvraag: wie zou baat hebben bij deze tool. Dat bleken de salesmedewerkers wel te hebben, en zij draaiden in een weekend hun standaard offerte met varianten voor de service level agreement in het systeem. Zo konden zij in de gewone gevallen snel een contract samenstellen, inclusief varianten die ze met de jurist afgestemd hadden. Die arme man werd vervolgens pas weer gebeld als de klanten rare dingen wilden. En zo hoort het, wat mij betreft.

Wie een legal tech kantoor wil hebben, moet dus klein beginnen. Zoek laaghangend fruit, oftewel welke afdeling zou het makkelijkst te overtuigen zijn van het nut van deze tooling én kan mooi laten zien welke voordelen het heeft. Je komt dan vaak bij facilitaire afdelingen uit, zoals personeelszaken. De mensen hier werken vaak met contracten (arbeidsovereenkomsten, reglementen, werkafspraken) maar zijn daar niet perse specialist in. Ook wijzigen de regels vaak en moeten er dan snel knopen doorgehakt worden: wat betekent dit voor lopende contracten en voor nieuwe? Dergelijke omstandigheden zijn een vruchtbare bron om een nieuwe oplossing in te voeren.

Arnoud

Hoe machine learning een bijdrage aan legal tech kan leveren #legaltechtuesday

De term die je het meest tegenkomt bij legal tech, is machine learning of ML. Vaak onder de mooie marketingterm artificial intelligence of AI. Dit belooft dan gouden bergen: perfecte herkenning van teksten, onvermoeibaar spitten in dossiers en ga zo maar door. De robot die contracten leest en alle fouten spot, hoe mooi is dat. AI of ML heeft zeker nuttige toepassingen, maar laat u niet gek maken: lang niet alle legal tech heeft AI nodig.

De gebieden waar AI of ML toegevoegde waarde heeft, zitten vooral in de big data analyse: er is een hele berg data waar geen mens structuur ik kan zien. Machine Learning algoritmes zijn ontworpen om die structuur te ontdekken, te leren wat de achterliggende patronen zijn. Die patronen helpen herkennen welke vragen bij welke antwoorden horen, welke producten samen gaan of wanneer je een bepaalde input ‘frauduleus’ of ‘verdacht’ of ‘interessant’ noemt. Daar genereert het systeem dan formules bij, die worden losgelaten op nieuwe input om zo zonder menselijke tussenkomst nieuwe output te kunnen leveren.

Een ML systeem is daarmee heel goed in het evalueren van invoer op standaardkwesties: is dit normaal of is dit apart. Dat maakt AI een geschikte kandidaat voor ondersteuning van bedrijfsprocessen. Denk aan het goedkeuren van vakantieaanvragen of reisverzoeken, maar ook projectvoorstellen of offerte-aanvragen door klanten kunnen op deze manier worden ondersteund.

Een risico bij ML is wel dat de afwijkende gevallen onder de radar kunnen verdwijnen. Een bekend voorbeeld is een betalingsfraude-detectiesysteem dat met 98% juistheid betalingen als niet-frauduleus aanmerkt. Dit omdat hij gewoon alle betalingen als niet-frauduleus aanmerkt, want het aantal fraudegevallen was slechts 2%. Dat is natuurlijk niet de bedoeling.

Inzet van AI bij advisering kan op vier niveaus de bedrijfsvoering ondersteunen:

  • Pre-screening
  • Eerste filter
  • Goedkeuren van gewone gevallen
  • Negatieve beslissingen
Het eerste niveau is een AI inzetten als een aparte pre-screening of pre-check: mensen kunnen hun aanvraag of verzoek door een AI laten bekijken, die dan zijn bevindingen geeft. Dit verandert niets aan het eigenlijke traject en is vergelijkbaar met even informeel een medewerker bellen met de vraag of je aanvraag in principe akkoord is. Het zal schelen in de kansloze aanvragen en je kunt mensen tips geven om een aanvraag sterker te maken.

Meer winst krijg je als organisatie door de AI als eerste filter in te zetten. De aanvraag of het verzoek wordt dan eerst door de AI bekeken, en de bevindingen worden dan aan de behandelend medewerker verstrekt. Deze kan dan bijvoorbeeld zien of er afwijkingen op de normaal zijn, of welke onderdelen speciale aandacht nodig hebben. Dat verkleint de doorlooptijd, want een aanvraag waar de AI niets bijzonders aan ziet, kan dan eenvoudiger worden toegewezen. Een risico is natuurlijk dat de AI iets mist en de mens daar niet meer naar kijkt.

Nog sneller gaat het wanneer je die categorie “niets bijzonders” direct goedkeurt. Met zo’n raketloket win je nog meer tijd, omdat er nu in het geheel geen mens meer zit tussen de aanvraag en de positieve beoordeling. Uiteraard zit hier kans op fouten (een vals positief) maar je kunt dan steekproefsgewijs een handmatige controle uitvoeren, of de AI een voorlopige beoordeling laten geven en toezeggen dat een mens binnen zeg 14 dagen nog kan piepen. Dat laatste haalt natuurlijk de snelheid er weer uit, want varen op een voorlopige beslissing zal niet iedereen aandurven.

Spannender wordt het als de AI ook negatieve beslissingen gaat nemen. Want een AI die met enige zekerheid kan zeggen dat iets mag, kan net zo goed zeggen dat het niet mag. En dan krijg je dus een raketloket waar je ook binnen 5 seconden hoort dat het niet mag, wat je wilt. In ieder geval geldt dat dan de AI in staat moet zijn het besluit goed te motiveren, zeker wanneer de aanvrager persoonlijk geraakt wordt. De AVG (GDPR) verbiedt immers om op basis van persoonsgegevens geautomatiseerde besluiten te nemen, zoals het afwijzen van hypotheekaanvragen of het weigeren van aankopen op krediet.

Over die laatste categorie bied ik in februari een elearning AI Compliance aan, waarbij je in de praktijk leert hoe hiermee om te gaan.

In de praktijk denk ik dat AI lange tijd vooral ingezet wordt in het voortraject. Dus als eerste filter of als directe goedkeuring van de gewone gevallen. Zo kunnen de mensen de rare dingen eruit halen en wordt hun werk interessanter: alleen nog de moeilijke gevallen, en niet meer de vele saaie, gewone dingen. Af en toe controleer je wat het filter doorlaat, zodat het beter gaat werken.

De grote paradox voor mij blijft dat je een AI juist zo veel mogelijk moet downplayen om deze geadopteerd te krijgen, terwijl het juist zo’n krachtig systeem lijkt te zijn. De inzet als autonoom systeem ligt dan snel voor de hand, maar je moet juist zo klein mogelijk beginnen. Ik denk dat dat begint bij de naam: zullen we gewoon ‘filter’ gaan zeggen of ‘prescreening’?

Arnoud

Hoe meer legal tech geadopteerd wordt, hoe meer het zal verdwijnen #legaltechtuesday

Legal tech, het was een van de grootste hypewoorden het afgelopen jaar. Zo opende ik mijn eerste column op deze plaats. Terugblikkend in deze alweer laatste column kan ik alleen maar zeggen dat de term inherent een zeker hypeniveau in zich heeft. Raar is dat niet: fundamentele transformaties vereisen een hoop aandacht alvorens mensen er energie in kunnen en willen steken. Maar het gekke is vooral: hoe meer legal tech zijn plek vindt in de organisatie, hoe meer het zal verdwijnen in het spraakgebruik.

De term legal tech is breed: alle technologie en software waarmee de juridische sector zijn voordeel kan doen. In de klassieke vorm spreken we van automatisering: het versnellen en automatisch uitvoeren van bestaande processen. Met een typemachine of tekstverwerker een document opstellen gaat nu eenmaal makkelijker en is minder foutgevoelig dan met de hand deze acties uitvoeren. Maar legal tech is meer dan dat, het gaat om transformatie, verandering van de processen zelf. Dat transformeren gaat in drie stappen:

  1. De randzaken van het juridisch werk worden geautomatiseerd.
  2. Het inhoudelijk werk zelf wordt geautomatiseerd.
  3. Het inhoudelijk werk wordt anders uitgevoerd.
Die derde stap is natuurlijk het meest fundamenteel. De randzaken automatiseren stelt weinig voor, althans zo kijken we daar nu tegenaan. Maar voor veel kantoren was van typemachine naar computer toch een redelijk grote stap. (Mijn vader vertelde me ooit hoe hij als beginnend laborant zijn eerste paper aan de dames van de typekamer mocht voorleggen. De hoofdtypiste ging er doorheen en keurde het af; zo veel taalfouten daar gingen de dames niet hun dure tijd aan verspillen. Tegenwoordig typt iedereen zelf zijn papers.)

Het automatiseren van het inhoudelijk werk, dat is waar we nu een beetje in zitten. Contracten komen uit generatoren, modellen worden steeds slimmer, jurisprudentiedatabanken zijn niet alleen meer op één trefwoord of datum te vinden en fulltext door proefschriften heen kan ook al zonder problemen. We zijn daar bijna helemaal vertrouwd mee.

Legal tech is de derde stap: verandering van het juridisch werk zelf. Het analyseren van zaken met big data bijvoorbeeld: welke strategieën zijn handig, wat weten we van deze rechter gezien eerdere uitspraken of wat hebben we bij andere klanten geleerd van deze wederpartij. Het doorspitten van dossiers op red flags of aantrekkelijke bestanden. Of het door een kunstmatige intelligentie laten analyseren van een brief van een wederpartij: zit hier iets bijzonders in, kunnen we het met standaardargumenten afdoen of hoeven we niet te reageren?

Deze stap is nog erg nieuw, vrijwel niemand heeft deze al echt genomen. Daar zijn goede redenen voor, maar daardoor blijft het wel een echt nieuw iets. En nieuwe dingen, die zijn toch een beetje bijzonder. Dit is een reden dat het een eigen term blijft houden: legal tech, de volgende stap in juridische dienstverlening. En dat houdt dan weer de cyclus in stand – het heet iets nieuws te zijn, dus zal het wel nieuwerwets zijn, dus (we zijn een conservatieve beroepsgroep) laten we nog even kijken hoe het gaat.

Eerder schreef ik al, legal tech is eigenlijk een organisatieverandering. En die zijn altijd stug om door te voeren, helemaal als je het meteen groot aanpakt. Beter is dan ook om klein te beginnen: zoek het laaghangend fruit, in het Engelse jargon, dat je kunt plukken. Zet een documentgenerator naast je oude set met templates. Voeg een knopje toe aan Word waarmee je jurisprudentie snel kunt opzoeken. gebruik tools die een specifieke klus versnellen, enzovoorts. Zo leren mensen proeven van dit soort vernieuwingen, en dat smaakt naar meer.

Daar kreeg ik in de mail reacties over: Arnoud, dat soort dingen zijn toch geen legal tech, dat is gewoon automatisering. En dat is precies wat we nodig hebben, zulke reacties. Want zodra we het ‘gewoon’ de volgende stap gaan noemen, is het bijzondere, het beangstigende (mag ik dat zeggen) eraf. Dan is dit gewoon het ding dat we hierna gaan aanschaffen. Dan is legal tech gewoon de volgende stap.

En op het moment dat we daar zijn, dat we zeggen dat we gewoon de volgende stap in de vooruitgang voor juridische dienstverleners nemen, dan gebeurt er iets geks: dan valt die term ‘legal tech’ eraf. De toekomst van legal tech is dus het verdwijnen van de term. Maar als dat de prijs is voor grootschalige adoptie, dan zou ik dat fantastisch vinden.

Arnoud

 

Hoe stap je over naar legal tech? #legaltechtuesday

Dat klinkt goed, technische tooling die juridisch werk standaardiseert, het saaie werk weghaalt bij de mensen en de kwaliteit naar een hoger plan tilt. Niet alleen maar efficiënter werken, maar op een heel nieuwe manier werken. Een prachtige belofte. Maar dit is meteen ook de grootste zwakte. Want je vraagt dan aan mensen om hun werk anders te doen. Zowel de jurist als de businessman of -vrouw. En wie legal tech invoert zonder dáár rekening mee te houden, zal gegarandeerd met een mislukking blijven zitten.

In de Franse strip Guust Flater was een veel voorkomende grap dat de heer De Mesmaeker (zie plaatje) langs zou komen om “de contracten” te tekenen. Nooit wist je waar die contracten nu precies over gingen, hoe ze onderhandeld waren of waarom het zo belangrijk was dat ze perse nu getekend moesten worden. Maar dát ze belangrijk waren, dat stond buiten kijf. (En dat het tekenen mis zou gaan door toedoen van Guust. Maar dat terzijde.)

Voor veel organisaties is contracteren een noodzakelijk kwaad. Zakendoen is afspraken maken en nakomen, en afspraken vastleggen is dan ook een verstandige stap. Lange tijd was het opstellen van het contract zelf een ietwat schimmig proces, waar slechts een paar mensen bij betrokken waren of waarvoor men de niet heel benaderbare afdeling juridische zaken nodig had. Contracten werden op die manier ook vaak als maatwerk opgesteld. Daar was vaak prima de tijd voor, net als voor overleg om tot de beste deal te komen.

Digitalisering en de explosieve groei van online zakendoen hebben deze traditionele werkwijze sterk onder druk gezet. Klanten komen online binnen, verwachten snelle resultaten en een scherpe deal. Intern zijn veel meer stakeholders betrokken bij een afspraak: niet enkel “de directeur” beslist, een hele rij afdelingen heeft wat te zeggen. Finance wil duidelijkheid over facturatie. Compliance wil borging over transparantie van inkoopprocessen. Marketing wil het persbericht vooraf inzien. De manager Innovatie moet gevraagd worden of de gevraagde exclusiviteit kan botsen met een toekomstig product. Ook zijn inkopers, verkopers en andere medewerkers steeds meer gewend geraakt om zelf dingen te regelen, zelf afspraken te maken. En niet te vergeten: iedereen wil nu alles op papier uitgeschreven, in plaats van zakendoen op basis van goed vertrouwen en een mooie offerte.

Dit alles heeft geleid tot vaak ondoorzichtige manieren van contracteren. Vele partijen in de organisatie hebben conceptteksten waarmee ze de onderhandeling in gaan, of desnoods schrijven ze zelf wel even wat. De juridische afdeling komt met standaard inkoop- of verkoopvoorwaarden, maar kan niet altijd snel genoeg reageren op verzoeken tot afwijkingen. En dan is er sinds 2018 ook nog de AVG of GDPR waardoor de privacy officer ineens óók bij contractsonderhandelingen moet worden.

Kortom, ontzettend veel partijen die op hun eigen manier tegen het contracteringsproces aankijken. En het is niet gek dat als je dan leest over veranderingen in het beroep, dat je dan denkt hoe je specialisme gewaarborgd blijft bij zulke veranderingen. Maar ik blijf het zeggen: het gaat niet om dat gespecialiseerde, het gaat juist om het standaardwerk. Hoewel ook juristen en advocaten zich veelal zien als leveranciers van uniek maatwerk (de term ‘kleermaker’ komt heel vaak langs), is een hele berg van het werk juist standaard.

Verandering hoeft niet strategisch, hoeft niet enorm en hoeft niet ineens. Verandering komt er als de cultuur daar voor open staat. Vaak is dat wel het geval bij kleine dingen. Een net iets handiger tooltje om verwijzingen te checken. Een dienst die niet alleen jurisprudentie opzoekt maar het meteen als referentie in je Word document zet (én controleert of er hoger beroep was tegen de gevonden zaak). Een knop in Word die een conceptbrief afrondt en van handtekening voorziet.

Ook kan legal tech vaak snel een ingang vinden bij grote, nieuwe projecten die men nog niet vaak heeft gedaan. Dan is er nog geen culturele opvatting in de organisatie dat het op een bepaalde manier moet, dus waarom dan niet met die nieuwe tool.

Wie meer wil, moet echt aan de slag met de cultuur op kantoor. Waarom willen mensen geen documenten uit een tool halen, maar blijven ze werken met de eigen sjablonen? Dat kan zijn dat ze de tool niet vertrouwen, of omdat ze de leercurve te pittig vinden. Of – heel stom maar het komt regelmatig voor – omdat ze niet (meer) kunnen inloggen en daarna merkten dat niemand ze daarop aansprak.

En dat aanspreken, dat is uiteindelijk ook een cultuur-ding. Want als je als leiding van zo’n organisatie wil veranderen, dan moet je een cultuur van leiden hebben. Van mensen meenemen en motiveren. En als het niet anders kan, verplichten. Maar dan moet je dus zelf ook volledig achter de keuze staan en voor lief nemen dat er dan dingen (tijdelijk) minder lopen.

Een belangrijke factor daarbij is ook hoe je mensen afrekent. Als je bijvoorbeeld stuurt op omzet per maand, dan zal niemand een nieuwe tool gaan gebruiken ook al zegt het projectteam dat je er veel efficiënter mee werkt. De maanden waarin men zich inwerkt, zullen minder productief zijn – daar gaat dus de omzetdoelstelling, en de bonus. Een leider moet dat compenseren. En wanneer de directie zegt dat documenten uit de generator moeten komen, maar vervolgens de sectiehoofden met de hand deze gaan corrigeren, dan zullen mensen ook niet graag die generator gebruiken want dat levert extra werk op.

Arnoud

Hoe maak je een product van je juridische dienstverlening? #legaltechtuesday

Het gaat langzaam, maar de trend is onvermijdelijk: juridische dienstverlening gaat naar standaardisatie toe. Klanten verwachten meer dan alleen zuiver maatwerk, met name omdat ze de prijs er niet meer voor over hebben. Alternatieve dienstverleners, van accountants tot verzekeraars, bieden dan ook meer en meer producten aan die op prijs concurreren met dat maatwerk van de traditionele juridische aanbieders. Alleen, wat is dan een product, een dagvaarding met een streepjescode voor de kassa?

Al eerder schreef ik over wat commodificatie heet. Traditioneel leverden juridisch adviseurs volledig maatwerk, net als de kleermaker van vroeger die met een rol stof voor elke klant perfect maatwerk leverde. Slimme kantoren standaardiseren het proces en leveren maatwerk op basis van standaardclausules of snel aan te passen modelcontracten. Zij hebben half-affe broeken en jasjes in de kast en knippen de stof bij voor de klant. Standaardisatie is steeds verder te trekken, en het onvermijdelijke eindpunt is het product: een volkomen standaard stukje dienstverlening, tegen een vaste prijs en bij meerdere aanbieders in vrijwel identieke vorm te krijgen.

Aha, denkt u misschien: die snap ik wel, dat is gewoon je dienst tegen een vaste prijs aanbieden. Nou is een vaste prijs wel noodzakelijk voor een product, maar het is zeker niet genoeg. Het product moet ook vastomlijnd zijn, anders is die prijs niet meer dan een schatting van het werk maal het uurtarief (met de belofte daar niet overheen te gaan).

Een juridisch product voldoet aan de volgende eisen:

  • De dienst is standaard, echt een commodity oftewel uitwisselbaar product. De dienst moet dus met geen tot nauwelijks maatwerk te leveren zijn. Een claim tot schadevergoeding vanwege vertraging met de trein is bijvoorbeeld standaard, een schadevergoeding eisen bij een misgelopen verbouwing is te zeer maatwerk.
  • De dienst moet eenvoudig toegankelijk te maken zijn, de doelgroep moet zonder moeite deze kunnen inroepen. In de praktijk betekent dat vaak een app of online dienst, waar men de benodigde gegevens invult en de resultaten direct ontvangt.
  • Levering moet schaalbaar zijn. Ongeacht het aantal klanten dat de dienst afneemt, moet de kwaliteit en snelheid hetzelfde zijn. Dat is waar het bij juridische diensten vaak misgaat: die gaan uit van een persoon die de dienst levert. Natuurlijk kun je meer juristen inzetten op dezelfde dienst (“wij hebben nu zés procesadvocaten”) maar dat kent een natuurlijke grens.
  • De prijs moet vast te bepalen zijn, of in ieder geval per onderdeel vast. Een product moet bij elke klant hetzelfde kosten. Hooguit wanneer men een optionele extra wil (niet alleen een aanvraag invullen maar ook indienen, bijvoorbeeld) mag dat een vast, extra bedrag kosten.
In de praktijk wordt een juridisch product eigenlijk altijd neergezet als een softwaredienst, zoals een app. Dit is een van de mooiere voorbeelden van legal tech: het transformeren van juridische dienstverlening met technologie. Wat is nu een meer fundamentele transformatie dan een maatwerkdienst omzetten in een standaardproduct?

Voor een juridische dienstverlener kan productizatie bedreigend voelen, en met reden. Een standaardproduct zal per stuk minder geld opleveren dan de maatwerkdienst van voorheen, en bovendien risico’s geven zoals een incomplete of inadequate dienstverlening met alle klachten van dien.

Er zijn echter diverse manieren om deze bedreiging het hoofd te bieden. De eerste manier is het product als leadgeneratie in te zetten. Het product is dan eigenlijk de eerste helft, de intake van de eigenlijke dienstverlening. Bij sommige klanten is de dienst eigenlijk niet meer nodig, want die klanten voldoen aan het standaardprofiel. Andere klanten hebben veel dienstverlening nodig, en daar tussen is ook het nodige mogelijk. Vaak is een vaste prijs voor meerwerk, zoals nalopen van alle details, goed mogelijk.

Een iets verder gaande aanpak is om de productverkoop duidelijk los neer te zetten van de maatwerkdienstverlening. Een aparte juridische entiteit, waarbij doorverwijzen (“wilt u meer?”) natuurlijk mogelijk is. Zo staat de goedkope productverkoop naast, maar duidelijk los van, de high-end dienstverlening. Dat kan natuurlijk als volledig apart merk, maar het kan ook prima naast elkaar. De Albert Heijn is er groot mee geworden: AH Basic, daarna het ‘echte’ huismerk en dan het Excellent merk.

Natuurlijk zal er in de markt altijd behoefte blijven aan zuiver maatwerk. Maar vergis u niet: die markt wordt kleiner en kleiner, want steeds meer klanten ontdekken dat een standaard product eigenlijk ook wel goed is. Net zoals veel mensen liever hun pak als confectie aanschaffen, met hooguit beperkte aanpassingen zoals uitleggen van de broekspijpen, dan dat ze naar een kleermaker gaan. De kleermaker zal zeker blijven bestaan, maar steeds meer een niche worden. Het grote marktaandeel – en dus de grote omzet – zal verplaatsen naar die confectieverkopers.

Arnoud

Gaat GPT-3 het contractenschrijven van ons overnemen? #legaltechtuesday

Opmerkelijk nieuws uit de technologiewereld: de Engelse krant The Guardian had een column gepubliceerd die geheel door een robot geschreven was. Die robot heet GPT-3, en hoewel bleek dat de column wel gewoon eindredactie had ondergaan was de tekst behoorlijk lastig te herkennen als van een robot afkomstig. GPT-3 is geschreven als algemene tekstschrijfdienst, en is daarmee in alle sectoren inzetbaar. Ook de juridische?

GPT-3, oftewel Generative Pre-trained Transformer 3, is een taalvoorspellend neuraal netwerk ontwikkeld door de Californische stichting OpenAI dat is getraind op 500 miljard tokens afkomstig van het gehele internet. In gewone taal: GPT-3 heeft internet in haar geheugen geladen en schrijft nu zinnen gebaseerd op dit onvoorstelbaar grote voorbeeld van alle mogelijke menselijke kennis.

Hiermee kun je de dienst bijvoorbeeld een vraag stellen, waarna deze een antwoord componeert dat griezelig vaak gewoon klopt. Feitelijke vragen over welk onderwerp dan ook blijken geen probleem. Maar het neuraal netwerk kan ook gedichten componeren, al dan niet in de stijl van Shakespeare, en zelfs software schrijven op basis van een omschrijving van wat de software moet doen.

Eerdere modellen in deze trant liepen vaak tegen de lamp doordat ze onzin produceerden, of niet ver van het bronmateriaal af wisten te stappen. Maar GPT-3 ontstijgt haar voorgangers fundamenteel; slechts zelden valt op dat de tekst niet door een mens geschreven is.

Dit riekt naar wat technologen general AI of artificial general intelligence noemen: de hypothetische intelligentie van een machine die de capaciteit heeft om elke intellectuele taak die een mens kan begrijpen of te leren. Als een computer iedere tekst kan schrijven die we nodig hebben, zou je die computer dan intelligent kunnen noemen?

Misschien wel. Daar staat natuurlijk tegenover dat die computer niet écht nadenkt, althans niet op de manier waarop mensen nadenken. Heel oneerbiedig naar haar ontwikkelaars toe zeg je hier dat GPT-3 herschikt en produceert wat zij eerder heeft aangetroffen. Er is geen eigen creatieve inbreng, er is alleen zó veel invoer dat het lijkt op iets nieuws. Dit is iets te kort door de bocht, want GPT-3 kijkt niet alleen maar naar voorbeeldzinnen maar ook naar thema’s en woordgebruik in de breedte. Maar er zit inderdaad nul woord- of zinsbegrip in.

Juristen produceren ook veel teksten, met name natuurlijk in contractenland. Maar ook een dagvaarding is natuurlijk een behoorlijke lap tekst. Met genoeg voorbeelden zou GPT-3 ook in staat moeten zijn om dergelijke teksten te schrijven. Moeten wij daar nu bang voor zijn, gaat deze tekstrobot ook ons werk vervangen?

Nee, dat denk ik niet. En niet omdat het opstellen van dergelijke teksten zo creatief is dat zelfs een met 500 miljard tokens  geladen Artificial Intelligence ze niet kan maken. Nee, juist omdat teksten zo standaard zijn dat dit volgens mij niet eens nodig zou moeten zijn. Waarom elke keer opnieuw dezelfde onderwerpen beschrijven met nieuwe taal? Zelfs een robot zou daar weinig trek in hebben.

Ik heb het al vaker gezegd, maar het blijft de moeite van het herhalen waard: juist door de opkomst van steeds meer van dit soort technologie zal meer standaardisatie ontstaan. Dan hoef je niet meer in detail op te schrijven welke aansprakelijkheid je uitsluit of welke eis je stelt, maar kun je simpelweg verwijzen naar variant X of model Y. En een robot weet dan wat je bedoelt en kan dat gericht aanvullen. Dat is de toekomst van juridische teksten.

Arnoud

Moet je als programmeur verstand van rechten hebben? #legaltechtuesday

Vorige week blogde ik Moet je als jurist leren programmeren? en dat gaf vele leuke reacties, waaronder via Linkedin de vraag:

Vice versa, zou je ook kunnen stellen dat software ontwikkelaars enige basiskennis van de juridische praktijk moeten hebben ?
Grappig genoeg hoor je die een stuk minder vaak. Maar de observatie is een hele scherpe, ik denk zeker wel en zelfs méér kennis dan omgekeerd juristen van het programmeerveld.

Dit omdat software steeds vaker gewoon juridische dingen oplost, denk aan het bestellen van producten, het maken van afspraken, het vastleggen van contracten etc. Vaak zie je dat het daar juridisch nét rammelt, of naar Amerikaans voorbeeld gebouwd wordt. En dat is niet alleen irritant voor juristen die het toevallig zien (ik heb tegenwoordig speciale sloffen waar mijn tenen in kunnen krommen) maar ook gewoon kostbaar voor je klant.

Simpel voorbeeld: vrijwel iedere websitebouwer die een bestelformulier of aankoopscherm bouwt, zet daar een vinkje bij waarmee de algemene voorwaarden kunnen worden aanvaardt. Doet iedereen, zal wel moeten en de documentatie legt het ook niet uit. Maar het is fout: zo’n vinkje is helemaal niet nodig om mensen aan je voorwaarden te binden.

Over de AVG en hoe dat uitpakt, daar kan ik een boek over schrijven, zo veel fouten worden daarin gemaakt. Toestemming vragen waar dat niet hoeft, privacyverklaringen laten accorderen, plugins van derden neerzetten en denken dat dat zomaar mag, zo kan ik nog wel even doorgaan. Handig om te weten.

Maar het kan ook subtieler. Denk aan een site waar mensen dingen mogen posten. Natuurlijk kun je dan claims krijgen wegens bijvoorbeeld auteursrechtinbreuk, en daar moet je dan wat mee. (Ook trouwens met privacyclaims en andere dingen.) Maar dat betekent niet dat je zomaar alles weghaalt. Je houdt rekening met de rechten van je gebruikers, zoals wanneer ze een parodie posten of een citaat gebruiken en meer niet. Weten dat dit kan, lijkt me wel het minste dat je van een developer kunt vragen.

Natuurlijk hoef je als ontwikkelaar zeker niet een mr-titel te hebben. Ik denk dat het niet goed mogelijk is om én het IT-veld én het juridische veld allebei goed bij te houden, op het niveau dat beiden eisen als je het echt goed wil doen. Maar de basiskennis, ja die moet er zijn. Programmeren doe je niet in een vacuüm waar anderen juridische lucht in pompen.

Arnoud

Moet je als jurist leren programmeren? #legaltechtuesday

Code as law. Met dat mantra is de toon gezet: steeds vaker speelt software en online dienstverlening een steeds belangrijker rol in de juridische praktijk. Software maakt beslissingen, software selecteert of wijst af. Of functioneert anderszins op onnavolgbare wijze. Ga er maar aan staan met een juridische analyse of claim: de mindset die hoort bij software en ICT ontwerpen, is een hele andere dan die hoort bij een aansprakelijkheidsstelling formuleren of een dagvaarding opstellen. Vandaar dat je steeds vaker leest dat advocaten en juristen moeten leren programmeren. Maar is dat wel echt zo nuttig?

Vooropgesteld: programmeren is gewoon leuk. Het is puzzelen, in logische volgorde instructies uitwerken en rekening houden met randgevallen waar niemand aan gedacht heeft. Wie wel eens een Lego Mindstorms robot heeft ingesteld, begrijpt meteen wat ik bedoel. (Zoekt u nog een Sint- of Kerstcadeau voor uw kind of neefje/nichtje?)

En het mooie is, programmeren lijkt ergens wel op contracteren of juridisch puzzelen. Want ook daar moeten logische stappen genomen worden, hindernissen geëlimineerd, randzaken ingeperkt en risico’s afgedekt. Dat het bij programmeren gaat om het risico dat een temperatuursensor 4000 graden aangeeft en bij contracteren dat een opdrachtnemer ziek wordt, dat is een inhoudelijk detail.

Toch zijn er ook wel verschillen. Juristen leren denken binnen het redelijke en billijke (art. 6:2 en 6:248 BW, bijvoorbeeld). Als een uitkomst al te bizar is, dan weet iedere jurist dat deze kan worden bijgesteld. Een boeteclausule die op zes ton uitkomt voor een overtreding van een half uur, dat wordt gegarandeerd gematigd. Bij de menselijke rechter inderdaad, want het contract komt op zes ton. En als je dit in software doet, dan komt daar ook gewoon spijkerhard zes ton uit. Computers zijn niet redelijk, zij rekenen alleen maar.

Deze verschillen maken dat het best interessant kan lijken om als jurist een cursus programmeren te doen. Als jurist en programmeur kan ik u vertellen: dat is ook zeker de moeite waard, alleen moet u wel vooraf bedenken wat u zou willen kunnen. Je hebt namelijk programmeren en programmeren: gaat het om het begrijpen van de basics, wilt u doorgronden hoe algoritmes (stappenplannen) opgebouwd worden en welke valkuilen daarbij komen kijken, wilt u een juridische dienst of app opzetten of iets anders? Dit zijn namelijk zeer verschillende cursussen.

Voor mij staat voorop dat de skill van het programmeren zelf niet zo heel belangrijk is. Programmeren is namelijk geen handeling op zich, zoals bijvoorbeeld schilderen of fotograferen. Het is een activiteit binnen een groter kader, namelijk applicatie- of dienstontwikkeling. Onderhoud en meegaan met nieuwe ontwikkelingen zijn essentieel. Tenzij je het dus houdt bij Mindstorms robots. Maar programmeren is niet iets dat je leert en daarna altijd onder je riem hebt; je moet het altijd bijhouden en opnieuw toepassen.

Wat je wél kunt leren van een korte cursus, zijn algemene skills en vaardigheden uit dit digitale domein. Een specifieke skill is bijvoorbeeld hoe je een groot algemeen probleem opdeelt in kleine blokjes, en daarna ieder deelprobleem oplost op een manier dat het aansluit bij het vorige en het volgende deelprobleem. Ook helpt programmeren u data beter te begrijpen – een waardevolle skill als u met zogenaamde artificial intelligence aan de slag gaat. Want u kunt wel om een verkeerde komma heen lezen in een dossier, uw robot paralegal slaat onverbiddelijk op hol van zo’n onnozele fout. Ook leert u door programmeren meer projectmatig denken, want software ontwerpen is te groot om even snel op een middag te doen.

Een alternatief dat steeds meer aan populariteit wint, is het zogeheten no-code programmeren. Hierbij hoeft de programmeur geen details van programmeertalen te kennen, maar heeft zhij een visuele interface waarmee dingen aan elkaar te knopen zijn. De computer heeft de benodigde programmeercode op de achtergrond paraat, maar valt u daar niet mee lastig.

Een heel simpel voorbeeld? Probeert u dan IFTTT (if this then dat) eens, een dienst waarmee u van alles aan elkaar kunt knopen. Van agenda’s tot e-mail tot Onenote of zelfs uw wasmachine, als die dat ondersteunt. Dat vereist enig logisch nadenken over wat u precies wilt, en vooral: omzetten naar specifieke, concrete instructies. Zo zou ik op warme dagen graag willen dat mijn zonwering op tijd dicht gaat. Vertalen naar instructies: Als de temperatuur om 13uur boven de 26 graden is, doe dan de zonwering omlaag. Tenzij in mijn agenda “afwezig” staat. Tenzij het regent. Tenzij … kijk, daar voelt u al een programmeur in uzelf omhoog komen.

Overweegt u programmeerervaring op te doen? Vraag u dan eerst af wat u eigenlijk zou willen bereiken. Koop een Mindstorms robot, puzzel met een no-code dienst zoals IFTTT en ga eens puzzelen wat uw eigen robot paralegal zou moeten doen. En beslis daarna.

Arnoud