أنت بصدد التعامل مع مجموعة من عقود البرمجيات كخدمة (SaaS) التي يجب إنجاز تجديدها هذا الأسبوع؛ خمسون عقداً، وفريق عمل صغير، وعميل يطلب رؤية موحدة للمخاطر عبر جميع الاتفاقيات. وهنا تبرز أهمية الذكاء الاصطناعي؛ إذ يمكنه تقديم ملخصات للبنود، واستخراج الالتزامات، وتحديد مؤشرات المخاطر لبنود محددة. كما يمكنه إصدار “درجة مخاطر” (Risk Score) لترتيب الاتفاقيات حسب أولوية المراجعة. وتتمثل مهمتك في تحويل هذه المخرجات إلى قائمة تصنيف منطقية ومبررة، وإعداد خطة جاهزة للعرض على العميل تحدد العقود التي تستوجب اهتمام المحامي أولاً.
في هذه الدورة، نتعامل مع الذكاء الاصطناعي كأداة أولية لتصنيف المهام (أداة فرز). فدرجة المخاطر التي يحددها الذكاء الاصطناعي لا تعادل تقييماً قانونياً للمخاطر؛ فهي تعكس معايير تقبل المخاطر الخاصة بجهة أخرى ما لم تقم أنت بضبطها لتلائم العميل، وسياق الصفقة، ونوع العقد. إن مسار العمل الذي سنقوم برسمه هو مسار عملي: يتم إدخال الاتفاقيات، والحصول على مؤشرات للمخاطر على مستوى البنود ودرجة مخاطر إجمالية، ثم إجراء الضبط اللازم، وتصعيد المهام وفقاً للمستويات المحددة. تكمن ميزة الذكاء الاصطناعي في تسريع العمل والتعامل مع كميات كبيرة من البيانات، بينما يظل حكم المحامي ضرورياً لتحديد الجوانب المهمة لهذا العميل، وفي هذه الولاية القضائية، ووفقاً لتوقعات السوق الحالية، وللتمييز بين ما يتطلب قوة تفاوضية وما يمكن قبوله كما هو. وسنستعرض بعد ذلك نموذجاً لمخرجات لوحة معلومات المخاطر.
في سياق تجديد العقود، عادةً ما تركز مخرجات الذكاء الاصطناعي على بنود محددة. إذ يقوم مؤشر المخاطر في الذكاء الاصطناعي بتحديد بند معين وتوضيح سبب كونه غير قياسي؛ وتشمل الأمثلة الشائعة في عقود البرمجيات كخدمة (SaaS): المسؤولية غير المحدودة، والتعويض غير المقيد بسقف مالي، وإنهاء العقد من طرف واحد، والتنازل الواسع عن حقوق الملكية الفكرية. كما يقارن مؤشر الانحراف في الذكاء الاصطناعي صياغة العقد بنموذج مرجعي (دليل قواعد) ويحدد أي خروج عن هذا المعيار. وتعمل خاصية استخراج الالتزامات على رصد تواريخ إخطار التجديد، ومستويات الخدمة، وحقوق التدقيق، والالتزامات الأمنية، مما يتيح لك توجيه المهام التشغيلية؛ ولا تكون أي من هذه المخرجات مفيدة إلا إذا دُمجت في سير عمل ينتهي بقرار يتخذه المحامي المسؤول.
يتطلب نظام تصنيف المهام (أو قائمة الانتظار) الفعال إطاراً لتصعيد الحالات؛ إذ يمكن توجيه البنود منخفضة المخاطر نحو استخدام صياغة بديلة قياسية والحصول على تأكيد من الجانب التجاري، بينما تُحال البنود متوسطة المخاطر إلى محامٍ لإجراء تعديلات محددة ووضع خطة تفاوض. أما البنود عالية المخاطر فتستدعي اهتماماً فورياً نظراً لقدرتها على تغيير مستوى التعرض للمخاطر بما يتجاوز قدرة العميل على التحمل. وتكمن معضلة المعايرة في الربط بين درجة المخاطر التي يحددها الذكاء الاصطناعي وبين نظام التصنيف؛ فإذا لم يتم ربط هذه الدرجة بمدى تقبل العميل للمخاطر، يتحول تصنيف النموذج إلى مجرد “ضجيج” أو - والأسوأ من ذلك - إلى أداة تؤدي إلى ترتيب خاطئ للأولويات. وسنواصل العودة إلى هذه النقطة المحورية طوال الدورة التدريبية، لأنها تمثل المرحلة التي تتحول فيها مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى نتاج عمل قانوني قابل للاستخدام.
يُغير تصنيف المهام المدعوم بالذكاء الاصطناعي آلية تدفق العمل داخل الفريق، لكنه لا يغير الالتزامات المستحقة عليك تجاه العميل. فواجب الكفاءة يقتضي منك فهم طبيعة مخرجات الذكاء الاصطناعي وحدودها، والإشراف على كيفية استخدامها قبل أن تؤثر على المشورة القانونية أو مواقف التفاوض. ويعني واجب السرية أن تتحكم في البيانات التي تُدخلها في أداة الذكاء الاصطناعي ومسارها اللاحق. أما واجب الإشراف فيعني وضع ضوابط للمراجعة وقواعد للتصعيد لضمان عدم تعامل المساعدين والمحامين المبتدئين مع مخرجات الذكاء الاصطناعي باعتبارها نهائية. ومن الناحية العملية، تتحول هذه الواجبات إلى متطلبات تشغيلية؛ حيث تتولى أنت تحديد الأدوات المعتمدة، والمدخلات المسموح بها، ومستوى المراجعة المطلوب قبل خروج أي عمل من الشركة. وسيتطلب منك السيناريو التالي اتخاذ قرار بهذا الشأن في موقف عملي واقعي.