कोई दूसरी पार्टी अचानक ‘सॉफ़्टवेयर एज़ ए सर्विस मास्टर सर्विस एग्रीमेंट’ (SaaS MSA) भेजती है, और कल आपकी बातचीत (नेगोशिएशन कॉल) है। आपको अभी भी वैसा ही प्रोफ़ेशनल काम करके देना है जैसा आप हमेशा करते हैं—यानी डील के आर्थिक पहलुओं, रिस्क की स्थिति, और उन सटीक ‘रेडलाइन्स’ (अस्वीकार्य शर्तों) और ‘फ़ॉलबैक भाषा’ (वैकल्पिक शर्तों) की साफ़ समझ, जिन्हें आप भेजने के लिए तैयार हैं। इस कोर्स में AI का इस्तेमाल उस काम के शुरुआती चरण (फ़र्स्ट पास) को तेज़ करने के लिए किया जाता है, ताकि आप फ़ैसले लेने और बातचीत के ज़रिए समझौते करने पर ज़्यादा समय दे सकें।
इस वर्कफ़्लो में, AI आपके पढ़ने और समझने की जगह नहीं लेता। यह ठोस और उपयोगी जानकारी (इंटरमीडिएट आउटपुट) देता है जिनका इस्तेमाल करके आप तेज़ी से काम कर सकते हैं। इनमें शामिल हैं: मुख्य शर्तों का AI डील स्नैपशॉट; उन सेक्शन का AI क्लॉज़ सारांश जिनके बारे में आपको अंदरूनी तौर पर जानकारी देनी है; AI रिस्क फ़्लैग सेट जो आपको संभावित गैर-मानक शर्तों की ओर इशारा करता है; और AI वैकल्पिक क्लॉज़ ड्राफ़्ट जिसे आप अपने क्लाइंट की ज़रूरतों के हिसाब से बदल सकते हैं। हर आउटपुट काम का होता है क्योंकि इसे आसानी से पढ़ा और रिव्यू किया जा सकता है, ताकि कुछ भी बाहर भेजने से पहले आप तय कर सकें कि क्या स्वीकार करना है, क्या बदलना है, और किस बात को आगे बढ़ाना (एस्केलेट) है।
यहाँ एक उदाहरण दिया गया है कि कोर्स आपको किस तरह के शुरुआती आउटपुट (फ़र्स्ट-पास डिलीवरेबल) तैयार करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षित करेगा, जिसमें ड्राफ़्टिंग वेरिएबल के तौर पर गवर्निंग ज्यूरिस्डिक्शन (लागू होने वाला अधिकार क्षेत्र) पहले से तय होता है। आइए देखें कि एक डील स्नैपशॉट आउटपुट में एक ही स्क्रीन पर क्या-क्या जानकारी हो सकती है।
किसी असल मामले में, सबसे ज़्यादा फ़ायदा तब होता है जब AI को छोटे-छोटे, खास आउटपुट की एक पाइपलाइन के तौर पर देखा जाता है। यह तरीका वैसे ही काम करता है जैसे ट्रांज़ैक्शनल वकील समय के दबाव में पहले से काम करते हैं। आप शुरुआत ‘इनटेक’ (जानकारी इकट्ठा करने) से करते हैं, जिसमें लागू होने वाले कानून, डॉक्यूमेंट का सेट और आपके क्लाइंट का बातचीत का नज़रिया तय किया जाता है। फिर आप शर्तों का आसानी से समझने लायक मैप बनाने के लिए AI समराइज़ेशन का इस्तेमाल करते हैं, और यह तय करने के लिए कि आपका समय कहाँ लगना चाहिए, AI रिस्क फ़्लैगिंग का इस्तेमाल करते हैं। आप उन फ़्लैग्स को मुद्दों की एक लिस्ट में बदलते हैं, और उसके बाद ही ड्राफ़्टिंग में मदद मांगते हैं, जैसे कि लायबिलिटी की सीमा (limitation of liability), हर्जाना (indemnities), इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी असाइनमेंट, या डेटा सुरक्षा से जुड़े डॉक्यूमेंट के लिए विकल्प। आखिर में आप वकील के साइन-ऑफ़ (मंज़ूरी) का चरण पूरा करते हैं, जो रेडलाइन (बदलावों) को आपके क्लाइंट के निर्देशों और आपकी अंदरूनी रिव्यू प्रक्रियाओं के साथ मिलाता है।
इसे सही और तर्कसंगत बनाए रखने का एक व्यावहारिक तरीका यह है कि हर चरण का नाम उसके आउटपुट और चेकपॉइंट के आधार पर रखा जाए। उदाहरण के लिए, जब आप किसी वैकल्पिक क्लॉज़ का ड्राफ़्ट मांगते हैं, तो आप मार्केट स्टैंडर्ड और अधिकार क्षेत्र (jurisdiction) को साफ़ इनपुट मानते हैं, न कि अनुमान। यहाँ मार्केट स्टैंडर्ड का मतलब प्रावधान के आधार पर तीन अलग-अलग चीज़ें हो सकता है। यह कोई ज़रूरी कानूनी आवश्यकता, बाज़ार की आम उम्मीद, या समझदारी भरी ड्राफ़्टिंग प्रक्रिया हो सकती है। यह कोर्स उन श्रेणियों को अलग-अलग रखेगा ताकि आप तय कर सकें कि आप क्या छोड़ने को तैयार हैं, आपको क्या चाहिए, और आपकी डील में किन चीज़ों पर बातचीत हो सकती है।
‘फ़ोर्स मेज्योर’ (force majeure) इस बात का सबसे साफ़ उदाहरण है कि स्पष्टता क्यों ज़रूरी है। 2020 के बाद की ड्राफ़्टिंग प्रक्रिया में अक्सर महामारी के समय के जोखिम का बंटवारा, नोटिस और नुकसान कम करने की उम्मीदें, और ऐसी छूट (carveouts) दिखाई देती हैं जो पुराने उदाहरणों में नहीं मिलतीं। AI इस्तेमाल के लायक शुरुआती क्लॉज़ बना सकता है, लेकिन दूसरी पार्टी को भाषा भेजने से पहले आपके वर्कफ़्लो में मार्केट-स्टैंडर्ड चेकपॉइंट ज़रूर होना चाहिए, जो लागू होने वाले अधिकार क्षेत्र और मौजूदा डील के संदर्भ के हिसाब से हो।
वर्कफ़्लो मैप का मकसद और चरण जोड़ना नहीं है। इसका मकसद AI आउटपुट को अनुमान लगाने लायक और रिव्यू करने में आसान बनाकर दोबारा काम (rework) करने की ज़रूरत को खत्म करना है। इसके बाद हम पूरी तरह से मैनुअल रिव्यू और AI-सपोर्टेड पाइपलाइन की तुलना उन पहलुओं के आधार पर करेंगे जो आपकी रोज़मर्रा की प्रैक्टिस को बदलते हैं।