AI & de toekomst van legal

Een juridische AI-assistent combineert een taalmodel met toegang tot wetgeving, rechtspraak en vakliteratuur, en soms ook met de dossiers en de kennisbank van het eigen kantoor. De jurist stelt een vraag in gewone taal en krijgt een antwoord met verwijzingen naar de artikelen en uitspraken waarop het steunt. Zo heeft hij sneller een eerste overzicht, vaak met uitspraken die met losse zoekwoorden lastig te vinden waren. De volgende stap is een assistent die zelf meeleest met het dossier, en ongevraagd meldt dat een nieuwe uitspraak het standpunt van de cliënt raakt.

AI legt een overeenkomst naast de eigen standaard of het afgesproken onderhandelingsbeleid, en markeert waar de tekst afwijkt of iets ontbreekt, bijvoorbeeld bij aansprakelijkheid, opzegtermijnen of het toepasselijk recht. Interessanter is wat daarna komt. AI bewaakt een portefeuille van duizenden overeenkomsten doorlopend: termijnen die verlopen, indexaties, en contracten die door een wetswijziging niet meer kloppen. In een onderhandeling voorspelt het op basis van eerdere deals welke clausules de wederpartij waarschijnlijk accepteert en waar de ruimte zit. De jurist houdt de afweging welk risico de organisatie wil dragen. Verder vooruit onderhandelen agents binnen een mandaat zelf een contract uit, zoals bij Agents sluiten de deal.

AI doorzoekt de duizenden documenten in een dataroom en verzamelt per contract dezelfde gegevens, zoals looptijd, boeteclausules en wat er gebeurt bij een overname, in één overzicht. Afwijkingen vallen zo sneller op, en het team onderzoekt alle stukken in plaats van een steekproef. Kantoren oefenen dit inmiddels met complete transacties, waarbij tientallen juristen op één dag testen hoeveel van het voorbereidende werk AI kan dragen. De advocaat beoordeelt wat een bevinding betekent voor de prijs en de garanties. De volgende stap is due diligence die dagen kost in plaats van weken, en die niet stopt bij de closing, maar na de overname doorloopt als bewaking van contracten, vergunningen en geschillen.

Bij grote geschillen en onderzoeken gaat het al snel om miljoenen mails, chats en documenten die moeten worden verzameld, doorzocht en beoordeeld. AI leert van documenten die juristen als relevant of irrelevant markeren, en selecteert daarmee andere stukken voor beoordeling. Dat kan veel leeswerk besparen. Rechters hebben deze vorm van documentselectie in concrete zaken toegestaan, met aandacht voor de betrouwbaarheid van het proces. Nieuwere systemen maken ook tijdlijnen, zodat een team sneller ziet wie wat wist en wanneer. De volgende stap is bewijs dat al bij het ontstaan ondertekende herkomstgegevens krijgt, waarmee een rechtbank de vastgelegde bewerkingen sinds de ondertekening kan controleren.

AI verplaatst de eerste beantwoording van terugkerende juridische vragen naar de plek waar ze ontstaan: bij de collega die een overeenkomst voorbereidt, gegevens verwerkt of voorwaarden beoordeelt. Een AI-assistent, gekoppeld aan het eigen beleid en de standaardcontracten, beantwoordt de eenvoudige vragen direct en zet de rest met een samenvatting door naar de juiste jurist. De bedrijfsjurist krijgt meer tijd voor strategisch advies, onderhandelingen en de lastige afwegingen. Straks kijkt de juridische afdeling met agents mee in de processen van inkoop, HR en verkoop, en ziet ze een risico ontstaan voordat iemand er een vraag over stelt.

AI kan een gewijzigde drempelwaarde of een nieuwe uitspraak van een toezichthouder koppelen aan de contracten en processen die erdoor worden geraakt, ook als afdelingen daar verschillende termen voor gebruiken. Het systeem volgt nieuwe regels in meerdere landen en sectoren en geeft aan welke afdelingen ermee te maken krijgen. Een volgende stap is doorlopende toetsing: het systeem legt beleid en contracten naast de actuele regels en signaleert waar iets niet meer klopt. Verder vooruit verschijnen regels rechtstreeks in een vorm die machines kunnen lezen, en verwerken systemen een wetswijziging op de dag dat die wordt gepubliceerd.

Een juridische agent is AI die een opdracht in meerdere stappen afwerkt en daarbij zelf bepaalt welke systemen en bronnen hij raadpleegt. Een agent kan bijvoorbeeld de stukken in een zaak verzamelen, een chronologie opstellen, relevante rechtspraak zoeken en een concept-processtuk schrijven. In het notariaat kan een agent gegevens uit registers halen en een akte klaarzetten voor controle. Kantoren gebruiken en beproeven zulke agents in afgebakende processen, met vaste controlemomenten. Waar een jurist eerst zelf elke stap zette, regisseert hij nu een reeks stappen die de agent voorbereidt.

Juridische taal is voor veel mensen en kleine ondernemers moeilijk te volgen: een opzegbrief, een huurcontract, een aanmaning met een termijn. Een juridische AI-assistent is een taalmodel dat is ingericht op wetten, regels en juridische bronnen. Hij legt in gewone taal uit wat er staat en welke regels gelden bij een ontslag, een huurgeschil of een onbetaalde factuur. De gebruiker kan doorvragen over een onbekend begrip of een lastige passage. Juridische dienstverleners bieden zulke assistenten al aan als eerste stap, voordat een jurist meekijkt. De uitleg helpt een brief of contract te begrijpen, maar kan fouten bevatten en vervangt het oordeel van een jurist niet.

Stukken indienen, dossiers inzien en communiceren met de rechtbank gaat steeds vaker digitaal, en afhankelijk van de procedure kunnen zittingen op afstand plaatsvinden. Op die basis kan AI de griffie en de rechter ondersteunen: stukken ordenen, een tijdlijn maken en uitspraken omzetten in begrijpelijke taal. Sommige gerechten gebruiken dat al. AI die rechters inhoudelijk ondersteunt bij feitenonderzoek, rechtsuitleg en de toepassing op een concrete zaak, geldt volgens de Europese AI-wet als hoog risico; voor zuiver administratieve hulp geldt dat niet automatisch. De volgende stap is een rechtbank waar AI tijdens de zitting live transcribeert en vertaalt, en waar een partij haar dossier op elk moment in begrijpelijke taal kan volgen.

De oprichting van een bv kan al volledig op afstand, via een beveiligde videoverbinding en met een digitale identiteit, en het notariaat werkt aan wettelijke ruimte voor andere akten. Zo ontstaat een praktijk waarin passeren aan tafel en passeren op afstand naast elkaar bestaan. Achter de schermen worden AI-toepassingen beproefd die de notaris helpen bij de voorbereiding. Ze halen gegevens uit registers, vergelijken die met de concept-akte, controleren volmachten en wijzen mogelijke tegenstrijdigheden aan. Zo gaat de tijd van de notaris minder naar het nalopen van gegevens en meer naar het gesprek met de cliënt.

Bij AI komen productveiligheid, grondrechten en beroepsaansprakelijkheid samen in dossiers waarin ook het gedrag van AI juridisch wordt beoordeeld. De Europese AI-wet deelt AI-systemen in naar risico, met verboden toepassingen en strenge eisen voor bijvoorbeeld AI bij sollicitaties, kredietverlening of in de zorg. Daar komen vragen over privacy, auteursrecht, productaansprakelijkheid en contracten met leveranciers bij. Organisaties willen weten welke systemen ze gebruiken, in welke risicoklasse die vallen en wat ze moeten documenteren. Zo ontstaat een eigen praktijk, waarin juristen samenwerken met technici en ethici. Voor kantoren is het een groeimarkt, voor bedrijfsjuristen een nieuw deel van hun taak. De regels worden de komende jaren verder uitgewerkt en aangevuld.

Generatieve AI roept twee auteursrechtelijke vragen op. De eerste gaat over de invoer: mogen AI-bedrijven boeken, artikelen, muziek en beelden gebruiken om hun modellen te trainen, en moeten ze daarvoor betalen? Rechtbanken in verschillende landen geven daar nu de eerste antwoorden op, en uitgevers en makers sluiten licentieovereenkomsten met AI-bedrijven. De tweede vraag gaat over de uitvoer: is een tekst of beeld dat AI maakt beschermd, en zo ja, van wie? In veel rechtsstelsels vereist auteursrecht een menselijke schepping. Verder vooruit ligt een wereldwijde markt voor licenties op trainingsdata, waarin makers per gebruik worden betaald en herkomstgegevens standaard meereizen met elk beeld en elke tekst.

Zoekwerk, eerste analyses, concepten, de vergelijking met eerder werk en de voorspelling van een uitkomst: in een AI-first kantoor ligt dat werk steeds vaker bij AI, zodat juristen het niet zelf hoeven te doen. Professionals besteden meer tijd aan gesprekken met klanten, het wegen van risico's, de strategie en de onderhandeling. De organisatie onderscheidt zich op de kwaliteit van haar oordeel. Over tien jaar kunnen agents een groot deel van het uitvoerende werk doen, en kan ook het aantal instapfuncties afnemen. De vraag is dan niet meer waar AI helpt, maar waar een mens het verschil maakt.

Een legal engineer vertaalt juridische kennis naar systemen: sjablonen, beslisbomen en werkstromen waarmee AI en juristen samenwerken. Een kennisjurist bewaakt de kennisbank waaruit de AI put. Die rollen bestaan al. Over vijf tot tien jaar wegen andere zwaarder. De jurist die mandaten voor agents schrijft en bewaakt: wat mag een agent namens de cliënt toezeggen, tekenen of betalen? De productmanager van een juridisch abonnement, die kennis verkoopt als dienst. De specialist in neuro- en AI-recht. En de jurist die met modellen de uitkomst van zaken voorspelt voor procesfinanciers. Het instapwerk van jonge juristen verandert mee: minder dagen documenten doorlezen, eerder meedenken over de inhoud.

Bij steeds meer dossiers werken juristen en AI samen, ieder met een eigen deel. AI verzamelt de feiten, zoekt rechtspraak, vergelijkt contracten en levert het concept van een memo of processtuk. De jurist stelt de juiste vragen, controleert wat AI aanlevert, maakt de afweging en spreekt met de cliënt en de wederpartij. AI neemt het herhalende en het diep analytische werk: duizenden pagina's lezen, patronen in rechtspraak vinden, varianten doorrekenen. De jurist doet waar mensen goed in zijn: oordelen, kiezen, overtuigen en met mensen werken.

Met een toekomstacademie leidt een organisatie haar eigen mensen op voor het werk dat eraan komt, zonder te wachten tot opleidingen hun programma's hebben aangepast. De medewerkers die er nu werken, leren er hoe AI en nieuwe technologie hun werk veranderen en hoe ze de uitkomsten van AI kritisch beoordelen. Nieuwe collega's leren er het vak zoals het straks wordt uitgeoefend, niet zoals het vroeger ging. Leiders leren er sturen op een organisatie in verandering. De organisatie past de lessen aan zodra taken en toepassingen veranderen.

Een organisatie maakt AI zelden alleen bruikbaar. Ze ontwikkelt nieuwe toepassingen samen met techbedrijven en start-ups, onderzoekt met wetenschappers hoe betrouwbaar die zijn en bespreekt met vakgenoten wat goed werk met AI is. Overheden maken wetgeving en uitspraken beschikbaar als open data en werken mee aan proeven. Dat ecosysteem is internationaal: partners in verschillende landen werken met dezelfde systemen en delen hun ervaringen. Wat op het ene continent wordt beproefd, kan via partners ook elders worden getest, zodat vernieuwing sneller de praktijk bereikt.

Een deel van het advies dat een kantoor steeds opnieuw geeft, laat zich vastleggen: een toets of een contract aan de huisregels voldoet, een overzicht van regels per land, een beslisboom voor een veelvoorkomende vraag. Kantoren verpakken die kennis in tools die cliënten zelf gebruiken, vaak met een abonnement. Zo'n product ontstaat niet in een praktijkgroep alleen. Advocaten werken er samen met ontwerpers, ontwikkelaars en productmanagers, en de bedrijfsjurist van de cliënt test mee. Een product is nooit af: het wordt bijgewerkt als de wet verandert, en het heeft een eigen budget en een eigen eigenaar. Binnen het kantoor ontstaat zo een tweede soort vakmanschap, naast het dossier.