Je kunt er inmiddels echt niet meer omheen; de populariteit van Artificial Intelligence (AI) is exponentieel aan het groeien, maar doet daardoor ook een hoop stof opwaaien. Ook als het gaat om menig legal tech-oplossing heeft AI zijn intrede gemaakt en in de markt zijn dan ook interessante ontwikkelingen te zien. Zo ook wat betreft Contract Lifecycle Management (CLM) software. Wat is de rol van AI in CLM en welke voor- en nadelen brengt het teweeg?
Welke ontwikkelingen kennen we al?
In tegenstelling tot wat veel mensen denken, is AI zeker niet alleen iets van de laatste tijd. Kunstmatige intelligentie (de Nederlandse vertaling van AI) ontwikkelt zich geruime tijd en zit ook al jarenlang verweven in allerlei technologieën, waar men dankbaar gebruik van maakt. Denk bijvoorbeeld aan zoiets gewoons als het inscannen van papieren contracten en Optical Character Recognition (OCR). Dit laatste is kortgezegd een techniek waarbij gegevens, zoals cijfers, letters en leestekens, automatisch worden gelezen en herkend. Deze technologieën zijn inmiddels zodanig ingeburgerd dat men er niet meer gek van opkijkt. Nu AI zich echter in sneltreinvaart ontwikkelt, het ook als zodanig genoemd wordt en de ene na de andere chabot zich ontpopt, heerst er – net als bij alle vroegere uitvindingen overigens – ook een zeker scepticisme. Dat scepticisme is echter niet verkeerd, want het zorgt ook voor een kritische blik op AI in het algemeen en zo ook op de rol van AI in CLM.
AI in CLM
AI vinden we inmiddels al terug in iedere stap van de zogenoemde contract lifecycle. Dus van de precontractuele fase tot en met de postcontractuele fase. Welke AI-toepassingen vinden we hierin precies terug en nog belangrijker wat zijn de voor- en nadelen van die toepassingen?
Documentgeneratie
Al direct aan het begin van de levenscyclus van een contract kan AI veel betekenen. Het opstellen van documenten kan immers een behoorlijk tijdrovende klus zijn. Daarnaast spelen compliance en consistentie een belangrijke rol. Zeker als het om juridische documenten of in dit geval meer specifiek om contracten gaat, is het van belang dat deze consistent en juist worden opgesteld. Niet alleen alle geldende wet- en regelgeving en de gemaakte afspraken tussen partijen spelen bijvoorbeeld een rol, maar ook de interne afspraken en maatstaven van een organisatie zijn van belang bij het genereren van een contract. Het opstellen van een goed contract gaat dan ook niet over één nacht ijs.
Er zijn echter diverse AI-toepassingen die sterk bijdragen aan de efficiëntie van documentgeneratie. Zo zien we technieken waarbij er door AI specifieke aanbevelingen en suggesties voor eerder goedgekeurde clausules en definities gedaan kunnen worden. Op die manier kun je gewoonweg beginnen met typen en aan de hand van de woorden die je typt, worden er middels AI handige aanbevelingen en suggesties gedaan en kun je zodoende een contract samenstellen. Daarbij kan door middel van AI getoond worden welke clausules en definities vaak gebruikt worden binnen de organisatie. Dit kan het selecteren van een bepaalde clausule of definitie nog voor de hand liggender maken en de documentgeneratie een stuk sneller.
Naast dat het voorgaande een heleboel tijd kan schelen, zorgt het ook voor betere compliance en meer consistentie. Als het ware kan er immers gekozen worden uit een vooraf goedgekeurde clausulebibliotheek en hoeven clausules en definities niet iedere keer opnieuw te worden opgesteld. Als een contract letterlijk wordt uitgetypt, dan sluipt een foutje er immers gauw in. Zo hoeven contracten bovendien niet uitsluitend door senior juristen te worden opgesteld, maar kan een junior jurist hier ook prima mee uit de voeten.
Onderhandelen en contract review
Ook in de volgende fase van de levenscyclus van contracten kan AI ondersteuning bieden. AI wordt bijvoorbeeld al ingezet voor het reviewen van de inhoud van contracten. Dit draagt niet alleen bij aan contract review an sich, maar ook aan het gehele onderhandelingsproces. Denk hierbij aan het in kaart brengen van risico’s, het vergelijken van verschillende versies en het doen van aanbevelingen en suggesties voor wijzigingen.
Het gebruik van review op basis van AI kan gebaseerd zijn op door de organisatie opgestelde regels. Denk hierbij aan afgebakende aansprakelijkheid, maximale boetebedingen, toepasselijk recht en dergelijke. Hoewel deze AI nog niet perfect is, scheelt het wel veel tijd voor de jurist en vormt het op zijn minst een handig hulpmiddel.
Metadata extractie
Het extraheren van metadata uit contracten is misschien wel het meest belangrijke onderdeel als het gaat om CLM. Het gaat hier immers om de volledige levenscyclus van contracten en de metadata speelt eigenlijk in iedere stap van de cyclus wel een rol. Zo is metadata van belang bij onder meer het opstellen van een contract, het onderhandelen over een contract en het uitvoeren dan wel managen van een contract. Het is immers belangrijk informatie te hebben omtrent de partijen, wanneer het contract ingaat, wat de duur van het contract is en of het contract al dan niet automatisch verlengd wordt. Als dit niet goed en overzichtelijk is geregeld, kan dat financiële en andere vervelende gevolgen hebben voor organisaties.
Ook op dit vlak kan AI echter een hoop betekenen. Zo wordt metadata niet alleen automatisch uit contracten geëxtraheerd, maar kunnen daar middels AI ook automatische herinneringen en taken aan worden gekoppeld. Op die manier mis je bijvoorbeeld nooit meer een einddatum van een contract, omdat je daar tijdig aan herinnerd wordt met de taak het betreffende contract opnieuw te beoordelen en al dan niet te verlengen.
Voordelen en kanttekeningen
Zoals eerder aangegeven, groeit de populariteit rondom AI de laatste tijd fors en wordt er dan ook veel aandacht aan besteed. Vanzelfsprekend biedt dit behalve voordelen ook de nodige ruimte voor kanttekeningen, al is een kritische blik mijns inziens alleen maar goed.
Zo is een van de kanttekeningen dat CLM-oplossingen die AI aanbieden meestal in het hogere prijssegment vallen. Dit heeft tot gevolg dat zo een systeem relatief duur is om aan te schaffen en dergelijke software nog niet voor alle organisaties een optie is. Daarnaast kan er momenteel nog niet blind worden vertrouwd op de capaciteiten van AI. Er zal dus nog altijd een menselijk oog naar moeten kijken, al is het alleen maar om de uitkomsten na te kijken die voortkomen uit AI.
De voordelen van AI in CLM zijn echter dusdanig dat de kanttekeningen in veel gevallen en voor zover mogelijk voor lief worden genomen. Met AI wordt er immers ook veel tijd bespaard, waardoor er meer werk verricht kan worden en organisaties meer omzet kunnen draaien. Daarnaast zorgt AI voor minder kans op menselijke fouten, wat de kwaliteit van het werk verbetert en de waarde verhoogt.
Al met al heeft AI inmiddels een duidelijke en efficiënte rol in CLM, maar is er tegelijkertijd nog meer dan genoeg ruimte voor ontwikkeling.
