Everlaw-CEO: KI zu ignorieren fühlt sich bald an wie der Verzicht auf die Suche

AI Deep Dive und neue Preisgestaltung angekündigt

Laut Everlaw drehte sich die Keynote um drei Themen: Kundenberichte zum Einsatz generativer KI in Rechtsstreitigkeiten, die Ankündigung der baldigen öffentlichen Veröffentlichung von Everlaw AI Deep Dive und Anpassungen bei den KI-Preisen, die die Nutzung reibungslos und die Kosten planbar machen sollen. Einen Veröffentlichungstermin oder Preisdetails nennt der Quelltext für keines von beiden.

Shankar räumte ein, dass das Publikum der KI-Berichterstattung überdrüssig sein könnte. „Ich kann nachvollziehen, dass es eine gewisse Ermüdung gibt“, sagte er. Die Aufmerksamkeit sei aber berechtigt, denn „die Technologie entwickelt sich weiter zügig fort, jedes Jahr kommen neue Fähigkeiten hinzu“. Ziel seiner Vorträge sei es nicht, die Einführung voranzutreiben: „Es geht darum, Sie zu informieren, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können, was für Sie und Ihr Unternehmen am besten ist.“

So baut Everlaw seine KI-Funktionen

Shankar sagte, generative KI unterstütze Rechtsteams bereits bei Dokumentübersetzungen, Zusammenfassungen und Stimmungsanalysen sowie bei der Erstprüfung Tausender Dokumente auf einen Schlag. Die Technologie sei inzwischen durchgängig in die Everlaw-Workflows integriert. Er prognostizierte, dass es sich „irgendwann so anfühlen wird, KI zu ignorieren, als würde man die Suche ignorieren“.

Die Entwicklungspraxis des Unternehmens beschrieb er wie folgt:

• Der gesamte Code wird intern von einem Forschungs- und Entwicklungsteam mit knapp 200 Mitarbeitenden entwickelt. Everlaw habe seine Entwicklung nie ins Ausland verlagert und nie ein anderes Unternehmen übernommen, so Shankar.
• Daten, die an Modellanbieter gesendet werden, dienen nie dem Training von deren Modellen und werden nach der Beantwortung der Anfrage nicht gespeichert.
• Um Halluzinationen zu begrenzen, verzichtet Everlaw auf das eingebaute Wissen von LLMs und gibt der KI stattdessen zum Zeitpunkt einer Frage „die vier Wände Ihrer Dokumente“ als Wahrheitsgrundlage vor.
• Nutzer können die Ergebnisse über Belege mit Bates-Nummern oder wörtliche Zitate aus dem Quellmaterial überprüfen.
• KI-Funktionen durchlaufen in der Regel einen Betatest, bei dem über viele Monate Tausende Rückmeldungen gesammelt werden. „Uns ist es viel wichtiger, der Beste zu sein als der Erste“, sagte Shankar.

Benesch: Coding Suggestions in Storybuilder verfeinern

Vertreter von Benesch, GEICO und Vorys standen gemeinsam mit Shankar auf der Bühne. Steven Delaney, Director of Litigation Support bei der Am-Law-200-Kanzlei Benesch, beschrieb, wie seine Teams die Funktion Coding Suggestions im Everlaw AI Assistant einsetzen. Laut Quelle nutzt die Funktion die Reasoning-Fähigkeiten großer Sprachmodelle, um Prüfentscheidungen zu beschleunigen, und hat eine Genauigkeit gezeigt, die der menschlicher Prüfer entspricht oder sie übertrifft.

Delaney zufolge setzt Benesch die Funktion für die Erstprüfung, zum Verständnis von Dokumentenlieferungen der Gegenseite und für die Prüfung auf Privilegierung ein. Bislang habe sie konsistenter und schneller gearbeitet als menschliche Prüfer der ersten Stufe.

Der Erfolg hänge davon ab, dass Anwälte, die den Fall kennen, die Prompts für jede Fragestellung verfeinern. Sie müssten „nur fünf bis zehn Dokumente pro Fragestellung prüfen“, sagte Delaney. Das Litigation-Support-Team arbeitet mit den Anwälten in Storybuilder Drafts, um Prompts zu überarbeiten und Entscheidungen und Ergebnisse samt Versionskontrolle zu dokumentieren. Zudem riet er Kollegen, früh zu handeln: „Im Moment kann man der Gegenseite tatsächlich einen Schritt voraus sein, wenn man diese Technologie jetzt einsetzt.“

GEICO: ein Anwendungsfall jenseits von Rechtsstreitigkeiten

Ed Valio, Director of Ediscovery and Records Management bei GEICO, schilderte einen Einsatz außerhalb von Rechtsstreitigkeiten. Sein Team musste für die Vertragsabteilung des Unternehmens eine „ungewöhnliche Frage“ beantworten und dafür innerhalb kurzer Zeit Zehntausende Verträge auswerten. Es lud 50.000 Verträge in Everlaw hoch und begann mit Custom Extractions, einer Everlaw-AI-Funktion, die Informationen wie Vertragsunterzeichner oder Kündigungsfristen in großem Umfang aus einem Dokumentenbestand zieht. Anschließend kombinierte Valio diese Daten mit besonders aussagekräftigen Suchbegriffen. Der Quelltext bricht ab, bevor der restliche Ablauf beschrieben wird.

Valio sagte, dass der gesamte Workflow in Everlaw lag, „mit KI an den richtigen Stellen zur richtigen Zeit“, habe den Prozess einfach umsetzbar gemacht und dem Team schnelles Arbeiten ermöglicht.

Was das für Rechtsteams bedeutet

Die Keynote stellte generative KI als praktischen Bestandteil der alltäglichen Prüfungs- und Ermittlungsarbeit dar, nicht als eigenständiges Zusatzangebot. Für Rechtsteams lautet Everlaws Botschaft, dass Validierungswerkzeuge wie Belege und Zitate eingebaut sind und dass frühe Anwender sich einen Vorsprung verschaffen können. Die kommende Veröffentlichung von AI Deep Dive und die Preisanpassungen sind die nächsten Schritte, die es zu beobachten gilt, auch wenn die Quelle zu beiden keine weiteren Details nennt.