Hai chiếc đồng hồ

Năng lực AI đã đi trước các tổ chức được thiết kế để sử dụng nó hàng năm trời. Công việc của thập kỷ tới là thu hẹp khoảng cách đó.

Trong vài tháng qua, tôi đã ngồi với các đối tác tại một số hãng luật lớn nhất cả nước và yêu cầu họ cho tôi xem những gì họ thực sự đã thử làm với AI.

Mô hình này rất nhất quán một cách đáng chú ý. Một luật sư dày dạn kinh nghiệm, với hai mươi hoặc ba mươi năm kinh nghiệm, sẽ tải lên một tài liệu và yêu cầu mô hình "xem xét thỏa thuận này và đánh dấu các vấn đề." Mô hình sẽ trả về một câu trả lời có năng lực, chung chung, và hầu như vô dụng. Luật sư sẽ gật đầu, bởi vì câu trả lời đã xác nhận nghi ngờ mà ông ta đã mang vào. Một công cụ thú vị. Tốt cho việc tóm tắt. Chưa sẵn sàng cho công việc thực sự.

Đây là bản năng tự nhiên đầu tiên, vì hộp thoại trông giống như một thanh tìm kiếm mời gọi một truy vấn dài một đến ba câu.

Nhưng sau đó chúng tôi đã xây dựng lại hướng dẫn.

Chúng tôi không thêm những từ thần kỳ. Chúng tôi đã làm những gì một luật sư cấp cao sẽ làm trước khi giao nhiệm vụ cho một cộng sự giỏi. Chúng tôi giải thích bối cảnh về khách hàng, tư thế, mục tiêu kinh doanh, động lực của bên đối tác, các điều khoản thường quan trọng, các vấn đề trông có vẻ pháp lý nhưng thực chất là thương mại, những lập luận không nên đưa ra, mức độ tự tin mà luật sư sẵn sàng bảo vệ, định dạng mà khách hàng thực sự sẽ đọc, và các kiểm tra mà AI phải thực hiện trước khi câu trả lời được đưa ra.

Cùng một mô hình. Cùng một tài liệu. Hướng dẫn khác.

Đầu ra sẽ thay đổi nhiều đến nỗi bầu không khí trong phòng thường thay đổi theo nó.

Đó là khoảng cách mà mọi người đang bỏ lỡ. Mô hình không quá yếu. Tổ chức đã không học cách tiếp nhận nó.

Trong vài tháng qua, tôi đã làm việc lặng lẽ với hai trong số những hãng luật lớn nhất và lâu đời nhất tại Hoa Kỳ, giúp họ tiếp nhận AI vào công việc hàng ngày của các nhóm hành nghề của họ. Đây là những hãng luật có mọi lý do cấu trúc để di chuyển chậm: lợi nhuận khổng lồ, các nhóm nội bộ quyền lực, quy trình làm việc ăn sâu, khách hàng vẫn thanh toán hóa đơn. Và ngay cả ở đó, cuộc trò chuyện nghiêm túc đã thay đổi.

Câu hỏi không còn là liệu luật sư có thể sử dụng AI để tóm tắt tài liệu hay không. Đó là làm thế nào để xây dựng lại công việc pháp lý thực tế xung quanh các mô hình tiên tiến.

Hai chiếc đồng hồ đang chạy, và chúng đã mất đồng bộ.

Chiếc đầu tiên đo lường sự tiến bộ của công nghệ. Nó tích tắc về phía trước vài tuần một lần: một mô hình thông minh hơn, một cửa sổ ngữ cảnh dài hơn, một tác nhân tốt hơn, một hệ thống có thể lấy một tập hợp tệp lộn xộn và trả về sản phẩm công việc mà trước đây cần cả một nhóm. Chiếc thứ hai theo dõi các tổ chức được thiết kế để sử dụng công nghệ, và nó di chuyển theo cách các tổ chức luôn di chuyển: thông qua các ủy ban, phê duyệt, thử nghiệm, chính sách, đào tạo, nhóm chỉ đạo, và hy vọng thầm lặng rằng không có gì cơ bản phải thay đổi trước chu kỳ bồi thường tiếp theo.

Khoảng cách giữa những chiếc đồng hồ đó là thực tế quan trọng nhất trong kinh doanh ngay bây giờ.

Cuộc tranh luận công khai về AI hầu như bỏ lỡ khoảng cách này bởi vì nó gần như hoàn toàn là một cuộc tranh luận về chiếc đồng hồ đầu tiên. Một bên nghĩ rằng AI sắp nuốt chửng toàn bộ nền kinh tế. Bên kia nghĩ rằng nó chỉ là một công cụ tự động hoàn thành quá đắt đỏ và bị thổi phồng quá mức. Cả hai lập luận đều quá tập trung vào máy móc. Câu chuyện quan trọng hơn vào giữa năm 2026 là mọi thứ xung quanh cỗ máy: các động lực, thói quen, định giá, công việc của con người trong việc thay đổi cách một tổ chức thực hiện công việc của mình.

Nút thắt cổ chai đã di chuyển. Nó không còn là trí thông minh nữa. Đó là sự tiếp nhận nó.

Các công ty xây dựng công nghệ đã huy động được số tiền khổng lồ với lời hứa rằng nó sẽ làm lại nền kinh tế (và nhanh chóng), và bây giờ họ phải chứng minh sự làm lại đó là có thật. Các công ty được thiết kế để sử dụng nó phải đối mặt với những khách hàng đòi hỏi khoản tiết kiệm mà mọi người liên tục hứa hẹn và các đối thủ "bản địa AI" mới đang bắt đầu giành lấy công việc của họ. Cả hai bên đều cần cùng một thứ, và nó đang thiếu hụt trầm trọng: năng lực thực sự, được tiếp nhận vào cách công việc cổ trắng được hoàn thành.

Sự tiếp nhận đó là cơ hội kinh doanh lớn nhất trong các dịch vụ chuyên nghiệp.

Chiếc Đồng Hồ Nhanh

Trong thời gian một công ty lớn lên lịch một cuộc họp ủy ban về AI, hai thế hệ mô hình tiên tiến mới đã được phát hành. Mỗi thế hệ có vẻ như chỉ là một bước tiến nhỏ đối với công ty vì nó đến trong cùng một hộp thoại trò chuyện như thế hệ trước. Giao diện hầu như không thay đổi, vì vậy mọi người bỏ lỡ quy mô của những gì đã thay đổi bên dưới.

Một luật sư vào năm 2016 sẽ coi các mô hình AI tiên tiến hiện tại là khoa học viễn tưởng. Một mô hình có thể đọc một hồ sơ, chia một vấn đề khó thành các phần nhỏ, giải quyết các phần nhỏ đó song song, tìm kiếm trong một tập hợp tệp, thao tác tài liệu, viết mã, chạy mã đó, kiểm tra trích dẫn, và trả về sản phẩm công việc hoàn chỉnh mà không cần bất kỳ sự tham gia nào của con người ngoài lời nhắc ban đầu. Cho một luật sư mười năm trước xem điều đó và buổi trình diễn sẽ kết thúc trong một cuộc họp khẩn cấp của ban điều hành. Cho một luật sư ngày nay xem và anh ta hỏi liệu bộ phận CNTT của công ty đã phê duyệt công cụ hay chưa.

Ngành công nghiệp phần mềm là nơi dễ nhất để thấy chiếc đồng hồ nhanh hoạt động vì mã hoặc là chạy hoặc là không. Bên trong Anthropic, Claude hiện viết hơn tám mươi phần trăm mã được đưa vào sản xuất, và nhà nghiên cứu trung bình, được khảo sát vào tháng Ba, cho biết năng suất của anh ta cao gấp bốn lần so với khi không có AI.¹ Clive Thompson đã phỏng vấn khoảng bảy mươi kỹ sư tại Google, Amazon, Microsoft, và Apple và thấy cùng một hình dạng ở khắp mọi nơi: người cấp cao viết ít hơn, chỉ đạo nhiều hơn, và đưa ra sản phẩm nhiều hơn trước đây.² Đơn vị công việc đã chuyển từ sản xuất sang dàn dựng. Con người vẫn chịu trách nhiệm, nhưng con người không còn gõ từng (hoặc hầu như bất kỳ) dòng mã bằng tay nữa.

Nhưng luật không có trình biên dịch. Một hợp đồng sai không bị sập. Nó nằm trong ngăn kéo, có vẻ ổn, cho đến ngày một bên đối tác thực hiện quyền đồng ý mà không ai xem xét đầy đủ, hoặc một điều khoản bồi thường tạo ra trách nhiệm pháp lý không giới hạn cho một khách hàng không nghi ngờ. Điều đó làm cho AI pháp lý khó đánh giá hơn AI lập trình, nhưng tôi có thể nói với bạn trực tiếp rằng nó không kém phần mạnh mẽ.³

Bạn bè kỹ sư của tôi đi trước phần còn lại của công việc cổ trắng từ sáu tháng đến một năm về mức độ nghiêm túc họ sử dụng các công cụ này, và phần lớn những gì tôi hiện dạy cho luật sư, tôi đã học được bằng cách quan sát họ. Trong thực hành của riêng tôi và trong công việc tư vấn của mình, tôi đã chứng kiến sự chuyển dịch mà ngành công nghệ vừa trải qua bắt đầu trong các nhóm nhỏ của nghề luật. Một luật sư tranh tụng biến một ngày nghiên cứu thành hai mươi phút. Một nhóm giao dịch nén một tuần xem xét tài liệu thành một buổi chiều. Một luật sư hành nghề độc lập nhận công việc mà trước đây cần cả một tầng cộng sự bên dưới cô ấy.

Một số luật sư này ngồi trong các công ty lớn nhất thế giới, xây dựng những thứ mà các đối tác của chính họ chưa nhận thấy và sẽ không tin. Nhiều người đang ở trong các hành nghề nhỏ hơn không có ủy ban nào để hỏi: những người hành nghề độc lập phá bỏ quy trình làm việc của họ đến tận gốc rễ, các công ty chuyên biệt được xây dựng xung quanh các công cụ này ngay từ đầu, những luật sư có thể thay đổi công việc vì họ không cần sự cho phép từ tổ chức mà công việc đó đe dọa.

Chiếc đồng hồ nhanh không chờ đợi chiếc đồng hồ chậm.

Chiếc Đồng Hồ Chậm

Đi dọc hành lang của một công ty AmLaw 50 tiêu chuẩn và bạn sẽ không, phần lớn, tìm thấy các luật sư đang điều hành hoạt động hành nghề của họ thông qua các mô hình tiên tiến.

Bạn sẽ tìm thấy các đăng ký AI pháp lý đắt tiền. Các công cụ đã được phê duyệt. Các khóa đào tạo từ nhà cung cấp. Các chính sách sử dụng có trách nhiệm. Các giải thưởng đổi mới. Các hội thảo tại hội nghị đối tác nơi mọi người đồng ý rằng AI rất quan trọng và không ai nói chính xác quy trình làm việc nào nên thay đổi.

Hãy hỏi các luật sư bên trong một công ty lớn xem họ đang sử dụng AI cho việc gì hôm nay, và bạn sẽ chủ yếu thấy họ sử dụng một số công nghệ mạnh mẽ nhất từng được xây dựng để dọn dẹp các mục nhập thời gian, tóm tắt các tài liệu không ai có kế hoạch đọc, và soạn thảo email lên lịch cho cuộc họp tiếp theo của họ. Những cách sử dụng tầm thường của một công cụ nghiêm túc.

Các khả năng thực sự quan trọng, những khả năng mà các mô hình đã phát triển, vẫn chưa được thử nghiệm: ủy quyền thực chất, hướng dẫn mô hình như bạn sẽ hướng dẫn một cộng sự giỏi, bối cảnh và các tiêu chuẩn và phán đoán được nêu rõ, và nhận lại sản phẩm công việc đẳng cấp mà trước đây sẽ mất nhiều ngày.

Việc sử dụng còn rụt rè ngay cả khi năng lực thì không.

Cái Bẫy Động Lực

Sự chậm chạp là có thể hiểu được, điều này không giống như có thể bào chữa.

Lợi nhuận của một công ty luật lớn dựa trên hai trụ cột: giờ tính phí, tính phí cho thời gian, và đòn bẩy, xếp chồng các luật sư cấp dưới bên dưới mỗi đối tác và tính phí giờ của họ với giá cao hơn. AI đe dọa cả hai. Mỗi giờ nó tiết kiệm được là một giờ không thể tính phí theo cách cũ. Công việc nó làm tốt nhất, soạn thảo bản đầu tiên, thẩm định, xem xét tài liệu, kiểm tra trích dẫn, tóm tắt, so sánh, định dạng, chính xác là công việc mà kim tự tháp BigLaw tồn tại để bán.

Vì vậy, đối tác hợp lý thử nghiệm một cách riêng tư. Công ty hợp lý di chuyển chậm. Cả hai đều đang bảo vệ một điều gì đó có thật.

Đó là tình thế tiến thoái lưỡng nan của nhà đổi mới ở dạng thuần khiết nhất. Các công ty có nhiều thứ để đạt được nhất từ việc xây dựng lại là những công ty mà nền kinh tế hiện tại làm cho việc xây dựng lại trở nên đau đớn nhất. Họ chờ đợi, và sự chờ đợi là hợp lý cho đến khi nó trở nên chết người.

Những người có thể buộc sự thay đổi thường có ít lý do nhất để làm điều đó. Một công ty luật trả hết lợi nhuận của mình mỗi năm. Khoản thu nhập của một đối tác là một phần của những gì công ty kiếm được trong năm nay, không phải là một yêu cầu đối với mười năm tới. Một CEO của công ty đại chúng, người chuyển đổi doanh nghiệp của mình, được trả bằng cổ phiếu, định giá thu nhập trong tương lai ngay khi thị trường tin vào câu chuyện. Một đối tác quản lý (đôi khi kiếm được mười đến hai mươi lăm triệu đô la tiền lương mỗi năm, năm năm trước khi kết thúc một sự nghiệp dài) người chuyển đổi công ty của mình sẽ nhận được sự gián đoạn ngay bây giờ, một cuộc chiến bồi thường ngay bây giờ, khối lượng giờ tính phí thấp hơn ngay bây giờ, và một khoản thanh toán có thể đến sau khi ông ta ra đi. Chạy theo thời gian có lợi cho ông ta. Sửa chữa nó có lợi cho những người kế nhiệm.

Chiếc đồng hồ chậm cũng chạy trên nỗi sợ hãi.

Đầu tiên là nỗi sợ bất đối xứng về việc trở thành câu chuyện cảnh báo. Đối tác lặng lẽ xây dựng lại một quy trình làm việc nhận được một cái gật đầu lịch sự. Đối tác có hồ sơ AI trích dẫn các vụ án giả mạo nhận được một tiêu đề sẽ theo anh ta suốt phần còn lại của sự nghiệp. Sullivan & Cromwell đã học được điều đó vào mùa xuân này, khi một kiến nghị khẩn cấp trong một vụ phá sản được đưa ra với một loạt lỗi trích dẫn do AI tạo ra.⁴ S&C không phải là một công ty bất cẩn trong suy nghĩ của bất kỳ ai. Đó là vấn đề. Uy tín không ngăn chặn được thất bại này. Quy trình mới làm được.

Cũng có một nỗi sợ thầm lặng hơn, nỗi sợ mà mọi luật sư đã lướt qua hàng trăm tiêu đề về, rằng AI sắp thay thế họ hoàn toàn. Nỗi sợ không phải là phi lý, vì các luật sư liên tục nghe câu chuyện này từ những người xây dựng công nghệ. Dario Amodei, giám đốc điều hành của Anthropic, đã lên tiếng vào năm ngoái cảnh báo rằng AI có thể xóa sổ một nửa số công việc cổ trắng mới vào nghề, bao gồm cả trong ngành luật, trong vòng năm năm.⁵ Tôi nghĩ ông ấy sai về các luật sư, và tôi sẽ quay lại lý do tại sao. Nhưng một đối tác không cần phải tin vào dự đoán để cảm nhận được sức hút của nó. Nhìn từ bên trong một công ty lớn, mọi cách sử dụng nghiêm túc của mô hình đều có thể giống như một buổi diễn tập cho sự thay thế của chính bạn: dạy máy móc công việc và bạn đã dạy nó công việc của bạn.

Vì vậy, các công ty, nói chung, rút lui vào sân khấu AI. Một lực lượng đặc nhiệm. Một chính sách. Một thử nghiệm. Một nhà cung cấp. Một bài phát biểu về "đổi mới có trách nhiệm." Hơn một lần trong vài tháng qua, tôi đã có cơ hội thuyết trình trên các hội thảo cùng với các nhà lãnh đạo của các công ty luật hàng đầu, những người gọi các chương trình AI của họ là "tốt nhất trong ngành" và sau đó không có câu trả lời mạch lạc cho những câu hỏi duy nhất quan trọng: quy trình làm việc nào đã thay đổi, chúng nhanh hơn bao nhiêu, điều gì đã được cải thiện cho khách hàng, và công ty hiện làm gì khác đi trong một vụ việc thực tế?

Sự chung chung luôn là dấu hiệu. Một công ty đã xây dựng lại một quy trình làm việc sẽ nói về quy trình làm việc đó.

Trục Truyền Động

Tất cả điều này đã xảy ra trước đây. Khi điện thay thế hơi nước trong nhà máy, các chủ nhà máy đã làm điều hiển nhiên: họ rút động cơ hơi nước ra, đặt một động cơ điện vào vị trí của nó, và chạy các máy móc từ cùng một trục truyền động dài trung tâm. Trong gần ba mươi năm, các nhà máy vẫn giữ bố trí đó, như thể năng lượng vẫn đến từ một lò nung trong tầng hầm.

Những lợi ích năng suất mà các nhà kinh tế học liên tục chờ đợi chỉ đến khi, một thế hệ sau, các chủ nhà máy xé toang sàn nhà và xây dựng lại dây chuyền lắp ráp xung quanh nguồn năng lượng mới, đặt một động cơ nhỏ trên mỗi máy và để dây chuyền đi theo nhiệm vụ thay vì trục truyền động.

Vấn đề không phải là điện không bị thổi phồng quá mức; vấn đề là một công nghệ có mục đích chung chỉ mang lại lợi ích khi ai đó thiết kế lại công việc xung quanh nó, và việc thiết kế lại có thể chậm hơn một thế hệ so với phát minh.⁶

AI hiện đang ở giai đoạn đó. Động cơ mới, tốt nhất, chỉ được bắt vít vào trục truyền động cũ, và sàn nhà bên dưới nó vẫn là sàn được xây dựng cho hơi nước.

Coca-Cola, Không Phải General Electric

Khi máy làm lạnh cơ học trở nên rẻ và đáng tin cậy vào đầu thế kỷ XX, cược hiển nhiên là các công ty chế tạo máy làm lạnh: General Electric, Westinghouse, Frigidaire. Nhưng người chiến thắng lớn nhất không phải là ai trong số họ.

Đó là Coca-Cola, một công ty siro pha chế khu vực từ Atlanta, dưới thời Robert Woodruff đã đặt mục tiêu vào những năm 1920 để đưa sản phẩm của mình, theo cách nói của ông, trong tầm tay của khát khao, ở mọi thị trấn trên trái đất.⁷

Coca-Cola chưa bao giờ chế tạo một chiếc tủ lạnh. Nó đã hiểu, sớm hơn và đầy đủ hơn bất kỳ ai khác, những gì làm lạnh rẻ tiền có thể làm được, và xây dựng lại chính mình xung quanh sự hiểu biết đó cho đến khi một lon Coke lạnh trở thành một vật cố định vĩnh viễn của cuộc sống con người.

Các phòng thí nghiệm tiên phong là General Electric của thời điểm này. Thứ họ tạo ra, trí thông minh thô, đang trở nên rẻ hơn với tốc độ có ít tiền lệ; so với số giờ lao động mà một đơn vị của nó thay thế, nó gần như là một sai số làm tròn cho mỗi nhiệm vụ.

Nhưng tài sản của Coca-Cola sẽ thuộc về bất kỳ ai tìm ra, trước bất kỳ ai khác, "cái lạnh" dùng để làm gì, và xây dựng một thứ gì đó trên nó mà không thể có được ở bất kỳ mức giá nào vào năm trước. Làn đường đó đang rộng mở ngay bây giờ, ở mọi ngành công nghiệp cùng một lúc.

Cược Của Kirkland

Kirkland & Ellis đã công bố vào tháng Năm rằng họ sẽ chi 500 triệu đô la trong ba hoặc bốn năm để xây dựng nền tảng AI của riêng mình.⁸

Con số đó (đã thu hút tất cả các tiêu đề) ít quan trọng hơn những gì nó tiết lộ. Công ty luật có doanh thu cao nhất thế giới đã kết luận rằng việc thuê các công cụ giống nhau (ví dụ: Harvey, Legora, v.v.) như mọi người khác không thể bảo vệ những gì họ đã xây dựng. Thật khó để tranh luận. Một đăng ký có sẵn cho mọi công ty không thể là thứ tạo nên sự khác biệt cho một công ty, và sự thay đổi đang diễn ra trong hành nghề luật quá lớn để có thể đáp ứng bằng một khóa cấp phép.

Kirkland cũng dễ bị tổn thương hơn hầu hết, và sự dễ bị tổn thương đến từ cùng một nơi với lợi nhuận. Năm ngoái, công ty đã đạt 10,5 tỷ đô la doanh thu và 11,1 triệu đô la lợi nhuận trên mỗi đối tác vốn, cả hai đều là kỷ lục.⁹ Những lợi nhuận đó phụ thuộc không cân xứng vào cổ phần tư nhân, cơ sở khách hàng sai lầm khi sản xuất trở nên rẻ. Các nhà tài trợ chạy các cấu trúc giao dịch giống nhau hàng chục lần một năm, theo dõi chi tiêu pháp lý đến từng điểm cơ bản, và đã bắt đầu hỏi tại sao công việc mà máy móc có thể soạn thảo vẫn được tính phí theo tỷ lệ cộng sự. Công việc lặp đi lặp lại là công việc mà mô hình AI học nhanh nhất. Ngay cả Blackstone, mối quan hệ chủ chốt, cũng đã bắt đầu trả cho công ty ít hơn.¹⁰

Cổ phần tư nhân cũng đang siết chặt từ phía bên kia. Tiền của Blackstone và Bain Capital hiện đứng sau Norm Law, một nền tảng pháp lý bản địa AI đã tuyển dụng cựu chủ tịch ủy ban điều hành của Sidley Austin làm chủ tịch của mình.¹¹ Ngành công nghiệp đã làm cho Kirkland trở thành công ty luật có lợi nhuận cao nhất trong lịch sử đã bắt đầu tài trợ cho những kẻ thách thức nó. Kirkland có thể đọc thị trường của chính mình. Sản phẩm đầu tiên từ chương trình nửa tỷ đô la đã đến một tuần sau thông báo, một công cụ thành lập quỹ cho các khách hàng cổ phần tư nhân của công ty.¹²

Nhưng quy mô của tấm séc sẽ không quyết định kết quả.

Một nền tảng độc quyền có giá trị chính xác bằng với hoạt động hành nghề đã thay đổi mà nó được kết nối. Nếu Kirkland chi nửa tỷ đô la và xây dựng lại cách các luật sư của họ thực sự làm việc, khoản đầu tư có thể trở thành một con hào mà không đối thủ cạnh tranh nào có thể thuê được. Nếu nó chi nửa tỷ đô la và để nguyên các quy trình làm việc, nó sẽ lắp một động cơ rất đắt tiền vào trục truyền động cũ.

Câu hỏi khó không phải là liệu Kirkland có thể xây dựng hoặc mua công nghệ mạnh mẽ hay không. Rõ ràng là nó có thể, nhưng mua sắm không giống như tiếp nhận. Câu hỏi khó là liệu một công ty có lợi nhuận như vậy có thể buộc mình thay đổi công việc đã làm cho nó có lợi nhuận ngay từ đầu hay không. Đó là câu hỏi mà mọi công ty đương nhiệm phải đối mặt.

Ngành Kinh Doanh Tiếp Nhận

Nếu tiếp nhận là ràng buộc, tài sản có giá trị nhất trên thị trường là bất cứ thứ gì di chuyển năng lực từ chiếc đồng hồ nhanh sang chiếc đồng hồ chậm mà không làm vỡ tổ chức trên đường đi. Một ngày nào đó, đó có thể là một sản phẩm. Hôm nay, nó thường chỉ là một người: một người biết công việc đủ rõ để làm theo cách cũ và các công cụ đủ rõ để xây dựng lại theo cách mới, ngồi bên trong công ty trong khi quá trình xây dựng lại diễn ra. Hầu như không ai đang làm công việc này, và hầu như mọi người sắp cần nó.

Ngành công nghiệp công nghệ đã có một chức danh công việc cho người này. Palantir đã phát minh ra nó hai mươi năm trước và gọi nó là "kỹ sư triển khai tiền phương," một người di chuyển vào hoạt động của khách hàng và xây dựng lại công việc xung quanh phần mềm, bởi vì phần mềm không bao giờ tự triển khai. Trong phần lớn thời gian đó, vai trò này trông giống như một sự lập dị của Palantir. Mùa xuân này, nó đã trở thành vị trí mà mọi người có tiền đều sao chép. OpenAI đã dựng lên toàn bộ một công ty triển khai xung quanh nó vào tháng Năm với hơn bốn tỷ đô la phía sau. Anthropic đã ra mắt một công ty dịch vụ bản địa AI với Blackstone, Goldman Sachs, và Hellman & Friedman để nhúng các kỹ sư của mình vào bên trong các công ty khách hàng. Những người bán trí thông minh đã kết luận rằng năng lực mà không có tiếp nhận thì chẳng tạo ra gì, và tiếp nhận là công việc của một con người.

Nhưng hãy để ý người đó làm việc cho ai. Một kỹ sư triển khai tiền phương làm việc cho nhà cung cấp. Đối với hầu hết các doanh nghiệp, đó là một sự đánh đổi tốt. Một nhà máy có thể chạy hậu cần của mình trên cùng một nền tảng nhà cung cấp như mọi đối thủ cạnh tranh, bởi vì hậu cần chưa bao giờ là lợi thế; các sản phẩm mới là. Một công ty luật không có sản phẩm. Công việc của nó chạy trên sự tin tưởng của khách hàng. Nền tảng bên dưới công việc là nền tảng mà mọi đối thủ cạnh tranh có thể thuê. Và các thủ tục của nó mã hóa phương pháp riêng của công ty. Để các kỹ sư của phòng thí nghiệm viết phương pháp đó trên đường ray của phòng thí nghiệm và nó có xu hướng di chuyển vào sản phẩm của phòng thí nghiệm, nơi công ty bên cạnh có thể đăng ký sử dụng nó. Đối với một công ty luật, người đó nên làm việc cho tổ chức thay vì nhà cung cấp, và càng sớm càng tốt.

Không điều này có nghĩa là các nhà cung cấp không có vai trò gì. Anthropic, Palantir, Snowflake, và các đồng nghiệp của họ có thể sẽ kết thúc việc xây dựng kiến trúc dữ liệu mà việc xây dựng lại của một công ty chạy trên đó. Nhưng công việc phía trên hệ thống ống nước thuộc về các luật sư, bởi vì một công ty phần mềm không có ý tưởng gì hơn bất kỳ ai khác bên ngoài công ty về cách xây dựng các lời nhắc và quy trình làm việc mã hóa bí quyết tích lũy đó của chính hoạt động hành nghề. Một tuần trước khi bài luận này được xuất bản, chính giám đốc điều hành của Palantir, Alex Karp, đã dành một cuộc phỏng vấn trên CNBC để nói với các doanh nghiệp hãy sở hữu "tư liệu sản xuất" đằng sau AI của họ thay vì thuê chúng. Ông ấy đang bán một thứ gì đó, tất nhiên. Nhưng ông ấy cũng đúng.

Đó là lý do tại sao quản lý thay đổi, cụm từ kém hấp dẫn nhất trong kinh doanh, sắp trở thành một trong những loại công việc có giá trị nhất hiện có. Không phải loại quản lý thay đổi cũ tạo ra bản đồ các bên liên quan và bảng điều khiển áp dụng, mà là một loại mới biến phán đoán chuyên gia thành các quy trình tự động mà máy móc có thể chạy và một tổ chức có thể tin tưởng. Mỗi quy trình làm việc được xây dựng lại làm cho quy trình tiếp theo rẻ hơn để xây dựng lại, mỗi đối tác được chuyển đổi sẽ chuyển đổi những người khác, và công ty bắt đầu sớm hơn mười tám tháng, vào thời điểm bất kỳ ai nhận ra, đã trở thành một loại công ty khác.

Trong một thế kỷ, một tổ chức biết mình phải thay đổi đã gọi các nhà tư vấn quản lý, thành lập một ủy ban chỉ đạo, và đặt hàng lộ trình. Các công ty đang chạy kịch bản đó về AI ngay bây giờ, và đó là kịch bản sai. Nó đã hiệu quả, khi nó hiệu quả, bởi vì những thay đổi nó quản lý là về tổ chức: các đường báo cáo, cấu trúc chi phí, bộ phận nào để bán. Một chuyên gia tổng quát thông minh từ McKinsey có thể lập bản đồ tất cả điều đó từ bên kia bàn hội nghị.

Nhưng sự thay đổi mà mọi người muốn từ AI không phải là "tổ chức." Nó nằm sâu trong chính hoạt động hành nghề, trong hàng ngàn quyết định nhỏ tạo nên một vụ việc duy nhất: mô hình có tạo ra bản đánh dấu đầu tiên hay chỉ một danh sách các vấn đề; nó cần biết gì về cơ sở vay của khách hàng trước khi chạm vào các giao ước; trích dẫn vụ án nào của nó được một con người kéo lại và trích dẫn nào được kiểm tra ngẫu nhiên; khi nào đối tác đọc từng chữ, và khi nào cô ấy đọc bản ghi nhớ ngoại lệ và về nhà. Một công ty tư vấn quản lý không thể trả lời những câu hỏi đó bởi vì bản thân các câu trả lời tạo nên những gì đang nhanh chóng trở thành phiên bản của thế kỷ 21 về hành nghề luật. Chỉ những người làm công việc pháp lý mới có thể thiết kế lại công việc đó một cách đúng đắn.

Nó vẫn cần một cú đẩy từ cấp trên. Một đối tác sẽ không dành một tuần khó khăn để xây dựng lại cách anh ta hành nghề trừ khi công ty đã nói rõ rằng đây là một mệnh lệnh chiến lược, không phải là một sở thích. Nhưng cú đẩy chỉ đặt ra hướng đi. Việc xây dựng lại xảy ra tại bàn làm việc của từng luật sư, từng quy trình làm việc một, và nó trông không giống một chương trình "đổi mới" nào cả.

Hội Thảo Thực Hành

Đây là những gì ngành kinh doanh tiếp nhận trông như thế nào.

Một đối tác mang vào loại nhiệm vụ đã lấp đầy tuần của anh ta: một hợp đồng cần xem xét dựa trên sở thích kinh doanh của khách hàng, một bảng điều khoản và bảng vốn hóa cần trở thành tài liệu tài chính, một câu hỏi nghiên cứu nơi luật pháp chưa được giải quyết và mức độ tin cậy quan trọng, một bản đánh dấu đỏ từ luật sư đối phương mà anh ta phải giải thích cho khách hàng bằng tiếng Anh đơn giản mà không làm phẳng những gì các thay đổi làm cho thỏa thuận.

Hầu hết các luật sư đưa cho mô hình một tài liệu và một lệnh đơn giản. Tóm tắt cái này. Xem xét cái này. Nghiên cứu cái này. Sửa cái này. Sau đó, họ nhìn vào câu trả lời chung chung có thể dự đoán được và kết luận rằng bản thân công cụ là chung chung. Nhưng mô hình đã làm những gì họ yêu cầu. Luật sư đã giao cho nó nhiệm vụ và giữ lại mọi thứ có thể cho phép nó thực hiện tốt: bối cảnh, chi tiết, tư thế, phán đoán.

Một hướng dẫn nghiêm túc mang theo những gì một luật sư giỏi sẽ nói với một cộng sự giỏi: điều gì quan trọng, điều gì không, khách hàng lo lắng về điều gì, khán giả sẽ nhận thấy điều gì, câu trả lời không được giả định điều gì, mức độ không chắc chắn nào có thể chấp nhận được, và điều gì cần xác minh trước khi sản phẩm công việc rời khỏi tòa nhà.

Trong các hội thảo của mình, tôi dạy điều đó như một giải phẫu học: nhiệm vụ, bối cảnh, phán đoán, ràng buộc, sản phẩm bàn giao, xác minh. Một khi các luật sư thấy giải phẫu học, họ nhận ra thất bại trong các lời nhắc của chính họ. Họ yêu cầu một "bản tóm tắt" khi họ cần một lời giải thích sẵn sàng cho khách hàng về những gì đã thay đổi trong bản đánh dấu đỏ, những gì giữ nguyên, và những gì vẫn cần một quyết định. Họ yêu cầu "nghiên cứu" khi họ cần một bản ghi nhớ kết luận trước ngăn cách luật đã được giải quyết khỏi các câu hỏi mở và xác minh độc lập mọi trích dẫn. Họ yêu cầu "xem xét hợp đồng" khi họ cần một danh sách xếp hạng các điều khoản thay đổi tư thế đàm phán, với ngôn ngữ đối đề xuất cho mỗi điều khoản.

Hãy để ý những gì giải phẫu học đó không chứa: bất cứ điều gì kỹ thuật. Không có mã, không có cú pháp, không có cài đặt. Mọi từ của một hướng dẫn nghiêm túc đều là tiếng Anh đơn giản, cùng một tiếng Anh mà một đối tác đã sử dụng qua bàn với một cộng sự. Đây là một tư duy, không phải là một kỹ năng phần mềm: đối xử với mô hình như một cộng sự mới xuất sắc đã đọc mọi thứ và không biết gì về khách hàng của bạn, và hướng dẫn nó cho phù hợp. Các luật sư tiếp thu điều này nhanh nhất hiếm khi là người trẻ nhất hoặc có kỹ thuật nhất. Họ thường là những người ủy quyền giỏi nhất, những người đã dành cả sự nghiệp để học cách chuyển phán đoán xuống bàn.

Đó là lớp lời nhắc. Nó quan trọng bởi vì nó chứng minh công cụ có thể làm công việc thực sự khi luật sư đưa ra hướng dẫn thực sự. Nhưng đối với một công ty, lớp lời nhắc chỉ là sự khởi đầu.

Câu hỏi là làm thế nào một tổ chức được xây dựng xung quanh lao động con người tiếp nhận một công nghệ sẽ làm cho một phần ngày càng tăng của lao động đó trở nên rẻ, nhanh và dồi dào.

Một công ty không thể giải quyết vấn đề đó chỉ bằng cách dạy từng luật sư viết prompt tốt hơn và hy vọng sự thay đổi sẽ lan tỏa. Công việc phải chuyển từ hướng dẫn cá nhân sang năng lực thể chế.

Đó là lúc các prompt trở thành quy trình làm việc tự động.

Một prompt yêu cầu mô hình làm gì trong vụ việc này. Một quy trình làm việc là một thủ tục hướng dẫn mô hình cách một luật sư cụ thể, một nhóm hành nghề, hoặc một công ty thực hiện loại công việc đó. Trong thực tế, không có gì xa lạ về điều này. Một quy trình làm việc là một kịch bản bằng tiếng Anh đơn giản mà mô hình đọc trước khi bắt đầu, giống như chỉ dẫn thường trực mà một partner đưa cho một cộng sự mới vào ngày đầu tiên, ngoại trừ việc mô hình tuân theo chúng trong mọi vụ việc, mọi lúc, mà không cần nhắc nhở. Một số thủ tục mang tính cơ học: cách đánh dấu tài liệu Word mà không làm hỏng nó, cách chạy xác minh trích dẫn như một bước riêng biệt, cách xác thực định dạng trước khi bất cứ thứ gì được gửi đi. Những thủ tục có giá trị hơn là mang tính nội dung: cách một luật sư cụ thể xem xét hợp đồng, những điều khoản nào cô ấy luôn kiểm tra, khi nào cô ấy yêu cầu thêm sự kiện, khi nào cô ấy đề xuất ngôn ngữ đối lập, khi nào cô ấy bác bỏ tiền đề vì hồ sơ không hỗ trợ nó, nơi cô ấy chậm lại vì kinh nghiệm đã dạy cô ấy rằng đây là nơi sai sót ẩn náu.

Đó là cốt lõi của những gì hầu hết các sản phẩm pháp lý-AI vẫn còn thiếu. Họ đóng gói một mô hình trong một giao diện pháp lý và yêu cầu luật sư tuân theo quy trình làm việc của sản phẩm. Cách tiếp cận tốt hơn đi theo hướng ngược lại: làm cho mô hình tuân theo phương thức hành nghề của luật sư. Tài sản bền vững không phải là lớp vỏ bọc. Đó chính là phương pháp riêng của công ty, được viết ra đủ chính xác để mô hình có thể làm theo, luật sư có thể giám sát nó, và thể chế có thể cải thiện nó theo thời gian. Đó chính xác là lý do tại sao nó không nên sống bên trong sản phẩm của người khác.

Một quy trình xem xét hợp đồng tốt không phải là một mẫu. Đó là trình tự xem xét của partner: chấm dứt, giới hạn trách nhiệm, bồi thường, tiêu chuẩn quyết định, sở hữu trí tuệ, thời hạn hiệu lực, các khuyến nghị theo từng vấn đề, ngôn ngữ đối lập thực tế, và một bước cuối cùng tự hỏi điều gì sẽ làm luật sư xấu hổ nếu khách hàng nhìn thấy nó. Một tệp bài học kinh nghiệm không phải là một màn kịch quản lý tri thức. Nó là cơ chế tích lũy. Mô hình bỏ sót điều gì đó, luật sư sửa nó, và sự sửa chữa trở thành một phần của lần chạy tiếp theo.

Phần khó không phải là kỹ thuật. Các tệp hầu hết là văn bản thuần túy. Phần khó là khiến các luật sư cấp cao ngoại hóa những điều họ làm gần như vô thức: câu họ không tin tưởng, vụ án họ không bao giờ trích dẫn mà không kiểm tra, điều khoản họ đọc hai lần vì nó từng khiến khách hàng mất tiền, điểm thương mại quan trọng mặc dù nó không phải là điểm thú vị về mặt học thuyết. Không điều nào trong số đó xuất hiện rõ ràng trong sản phẩm công việc cuối cùng. Nó phải được trích xuất trong khi công việc đang diễn ra.

Đó là lý do tại sao các công ty nghiêm túc nhất về việc áp dụng AI không coi đây là một điều mới lạ. Làn sóng AI sẽ không dừng lại ở các bản tóm tắt tốt hơn. Nó sẽ tác động đến việc bố trí nhân sự, định giá, đào tạo, kiểm soát chất lượng, kỳ vọng của khách hàng, và sự phân bổ quyền lực nội bộ giữa những người có thể làm việc theo cách này và những người không thể. Các công ty đang tiến hành nghiêm túc đang cố gắng biến bản năng của các luật sư giỏi nhất của họ thành cơ sở hạ tầng trước khi áp lực đó ập đến cùng một lúc.

Đó là sự phân chia thị trường mà tôi đang thấy tận mắt. Một số công ty vẫn đang phê duyệt phần mềm. Những công ty khác đang chuẩn bị hấp thụ một chức năng sản xuất mới vào hoạt động hành nghề luật.

Nhóm thứ hai sẽ rất khó để bắt kịp.

Dù Thế Nào Đi Nữa

Ngoài lề, không có gì trong bài luận này đòi hỏi đồng hồ tốc độ phải tiếp tục tích tắc ở tốc độ hiện tại. Ngay cả khi, như những người hoài nghi gợi ý, chúng ta đang ở giữa một bong bóng AI khổng lồ và sự tiến bộ dừng lại vào ngày mai (mà, xin nói rõ, không phải là những gì nó trông như thế từ đây), các mô hình ở cấp độ Opus 4.8 và Fable 5 đã là quá đủ để biến đổi cách luật được hành nghề, và các thể chế sẽ phải hấp thụ khả năng đó để theo kịp bất kể điều gì. Và nếu đồng hồ vẫn tiếp tục tích tắc, câu hỏi chỉ càng trở nên sắc bén hơn: khi máy móc có thể sản xuất hầu hết mọi thứ, điều gì còn lại cho các luật sư?

Câu trả lời của tôi là phân khúc cao cấp của ngành luật sẽ không bị hàng hóa hóa, và các luật sư của nó sẽ không bị thay thế. Như tôi đã viết ở nơi khác, phí bảo hiểm sẽ chuyển từ thực thi sang phán xét, và đồng hồ chạy càng nhanh, phí bảo hiểm đó càng lớn.¹⁶

Sự Hư Cấu Của Hóa Đơn

Vào cuối tất cả sự chuyển đổi này, phần con người sẽ tồn tại là quyết định phán xét.

Không phải "phán xét" như một lời khen chuyên môn mà các luật sư tự tặng cho mình. Mà là quyết định thực tế: rủi ro nào quan trọng, cuộc chiến nào đáng để có, sự nhượng bộ nào có vẻ vô hại nhưng sẽ gây hại sau này, lập luận nào tòa án có thể chấp nhận, điểm nào khách hàng nghĩ là pháp lý nhưng thực ra là thương mại. Cuối cùng, điều này là về việc ra quyết định dưới áp lực và sự không chắc chắn.

Đó là những gì khách hàng đã cố gắng "mua" từ các luật sư ưu tú từ trước đến nay.

Tuy nhiên, hóa đơn đã khiến điều đó khó thấy.

Trong một thế kỷ, các công ty luật đã tính phí cho công việc có thể nhìn thấy và định lượng được: nghiên cứu, soạn thảo, thẩm định, kiểm tra trích dẫn, đánh dấu đỏ, trang chữ ký, bộ hồ sơ kết thúc. Một số công việc đó đòi hỏi kỹ năng thực sự. Phần lớn là công việc vất vả. Tất cả đều tốn thời gian, và thời gian rất dễ đo lường, vì vậy thời gian trở thành đơn vị mà ngành nghề này bán.

Đơn vị đó có một logic. Công việc phải được thực hiện bởi con người. Các cộng sự cấp dưới làm việc đó đã học bằng cách làm nó. Các partner giám sát nó đã chuyển đổi thời gian của cộng sự thành lợi nhuận. Khách hàng trả tiền vì không có cách nào khác để hoàn tất thương vụ, nộp bản tóm tắt, hoàn thành thẩm định, hoặc xem xét hồ sơ.

Nhưng giờ tính phí cũng làm mờ đi sự khác biệt giữa sản xuất và ra quyết định. Sản xuất là công việc có kỹ năng thu thập, soạn thảo, so sánh, tóm tắt, định dạng, kiểm tra và tổ chức. Ra quyết định là khoảnh khắc khi một luật sư lấy tất cả tài liệu đó và nói cho khách hàng biết phải làm gì.

Khách hàng trả tiền cho cả hai, nhưng họ quan tâm nhất đến điều thứ hai.

Một hội đồng quản trị không thuê partner thương vụ ưu tú vì muốn nhiều giờ thẩm định hơn. Họ thuê cô ấy vì cô ấy đã thấy đủ các thương vụ để biết thương vụ này có thể hỏng ở đâu. Một bị cáo không thuê luật sư xét xử giỏi vì muốn dành nhiều thời gian hơn cho việc khám phá bằng chứng theo thủ tục. Anh ta thuê anh ta vì muốn một người có thể quyết định ba điểm nào quan trọng và làm thế nào để chúng có sức nặng. Một người sáng lập không thuê luật sư để ngưỡng mộ một bản đánh dấu. Cô ấy thuê luật sư để nói: nhượng bộ cái này, đấu tranh cái kia, và đừng để họ lấy điều khoản này vì nó sẽ quan trọng sau này.

AI thay đổi kinh tế học vì nó tấn công sản xuất trước tiên. Nó soạn thảo bản nháp đầu tiên. Nó so sánh các tài liệu. Nó tóm tắt hồ sơ. Nó kiểm tra các trích dẫn. Nó làm cho phù hợp các khối chữ ký. Nó chạy quy trình xem xét tẻ nhạt từng biện minh cho một phần lớn hóa đơn. Một cách không hoàn hảo, và không phải không có sự giám sát, nhưng đủ nhanh và đủ tốt để mối quan hệ cũ giữa thời gian và giá trị không còn có thể đứng vững.

Khi sản xuất còn đắt đỏ, hóa đơn của khách hàng đầy chi phí sản xuất. Khi sản xuất trở nên rẻ hơn, đầu vào khan hiếm là người biết cách chỉ đạo máy móc, kiểm tra câu trả lời, hiểu mục tiêu của khách hàng, và đưa ra khuyến nghị khi câu trả lời khó khăn. Giá trị chuyển dịch về phía trách nhiệm: con người có đủ kinh nghiệm để biết điều gì quan trọng và đủ trách nhiệm để đứng sau lời khuyên.

Đây là nơi những dự đoán rằng AI sẽ "thay thế" các luật sư đi sai hướng. Với những gì tôi đang thấy các luật sư làm với những công cụ này, và với phán xét là đầu vào giữ được giá trị của nó, phép tính có vẻ hợp lý hơn là một nửa của mỗi công việc luật sư bị thay thế, trái ngược với việc một nửa số công việc luật sư bị thay thế hoàn toàn. Máy móc lấy phần sản xuất. Phần mà mọi người thực sự đến trường luật để làm vẫn ở lại, và ở phân khúc cao cấp, công việc trở nên tốt hơn, mặc dù căng thẳng hơn, vì nhiều thời gian trong tuần hơn được dành cho công việc nhận thức khó khăn vốn luôn là mục đích chính. Phân khúc thấp của thị trường dịch vụ pháp lý là một câu chuyện khác: nơi rủi ro thấp và công việc đơn điệu, các dịch vụ pháp lý có thể thực sự bị hàng hóa hóa, và lợi nhuận sẽ bị nén về phía giá của các token xử lý yêu cầu của khách hàng. Nhưng đối với các công ty luật ưu tú nhất, giống như những công ty tôi đang làm việc cùng bây giờ, phán xét sẽ vẫn có giá trị và công việc sẽ không bị hàng hóa hóa.

Quá trình chuyển đổi sẽ khó khăn cho các cộng sự cấp dưới vì công việc vất vả không chỉ là thứ các công ty bán. Nó cũng là cách các luật sư học hỏi. Nghiên cứu bản nháp đầu tiên, soạn thảo bản nháp đầu tiên, xem xét bản nháp đầu tiên, thẩm định, danh sách kiểm tra, và cơ chế kết thúc không hào nhoáng, nhưng chúng tạo ra sự tiếp xúc lặp đi lặp lại với các nguyên liệu thô của phán xét. Nếu AI nén công việc đó, các công ty không thể giả vờ rằng chế độ học việc cũ sẽ tiếp tục hoạt động một cách tự nhiên. Họ sẽ phải thiết kế việc đào tạo xoay quanh việc ra quyết định một cách có chủ đích.

Các cộng sự giỏi nhất sẽ tiến bộ nhanh hơn bao giờ hết. Họ có thể yêu cầu mô hình giải thích toàn bộ thương vụ thay vì vật lộn với phần việc của họ trong bóng tối. Họ có thể thấy cấu trúc, kiểm tra bản năng của mình, so sánh các lựa chọn thay thế, và đến gần hơn với lý luận cấp partner sớm hơn. Những người yếu hơn sẽ mất đi lớp ngụy trang mà khối lượng công việc từng cung cấp.

Tuyển dụng sẽ cần phản ánh thực tế mới này. Trong nhiều thập kỷ, các công ty đã tuyển dụng dựa trên điểm số trường luật và tư cách thành viên tạp chí luật, bằng chứng cho thấy một ứng viên có thể làm theo hướng dẫn và sống sót qua những giờ làm việc khắc nghiệt, bởi vì kim tự tháp chạy trên khối lượng và khối lượng phải có thể sống sót được. Nhưng hãy lưu ý rằng điều này không giống với (hoặc thậm chí không nhất thiết có tương quan chặt chẽ với) việc trở thành một luật sư giỏi. Cộng sự đáng thuê bây giờ trông khác: các dấu hiệu sớm về phán xét, tính chủ động, sự nhạy bén thương mại, và kỹ năng con người. Một công việc thư ký tòa án, nơi một luật sư trẻ dành một năm để xem một thẩm phán đưa ra các quyết định khó khăn. Thời gian (trong một năng lực phi pháp lý) bên trong một ngân hàng hoặc một công ty Fortune 500, nơi một luật sư thương vụ tương lai học cách khách hàng nói chuyện và những gì họ thực sự cố gắng mua. Các lớp học sẽ trở nên nhỏ hơn. Thanh sẽ di chuyển. Các cộng sự vượt qua nó có thể nhận được điều mà những người tiền nhiệm của họ hiếm khi có: một chế độ học việc trực tiếp hơn trong việc ra quyết định, với nhiều công việc vất vả hơn được ủy thác cho một cỗ máy không bao giờ muốn có một ngày cuối tuần anyway.

Lùi lại và sự hư cấu hiện ra rõ ràng. Những gì các công ty tính phí ngày nay, số giờ của cộng sự cấp dưới và cấp trung làm công việc chân tay, chưa bao giờ là thứ khách hàng thực sự coi trọng từ các công ty hàng đầu. Số giờ là cách công ty chọn để lập hóa đơn cho những gì khách hàng thực sự muốn mua, đó là phán xét và ra quyết định từ partner ký lời khuyên. Vì vậy, các luật sư lo lắng rằng AI ngày càng mạnh mẽ sẽ rút cạn giá trị khỏi ngành luật đã hiểu sai. Giá trị luôn nằm, một cách nghịch lý, ở một thứ mà hóa đơn không bao giờ liệt kê chi tiết, và thứ đó sẽ không đi đâu cả. Phán xét tập trung là một tài sản, các công ty tốt nhất sở hữu nhiều hơn bất kỳ ai, và phản ứng trưởng thành với công nghệ này là bảo vệ tài sản đó và cuối cùng định giá nó, trong khi máy móc hàng hóa hóa phần hóa đơn vốn luôn chỉ là bao bì.

Xé Bỏ Sàn Nhà

Mọi thứ trong bài luận này đều chỉ đến cùng một kết luận không mấy hào nhoáng. Quản lý thay đổi, được thực hiện ở cấp độ hành nghề, hiện là khoản đầu tư quan trọng nhất có sẵn cho bất kỳ công ty luật nào (hoặc doanh nghiệp lớn, vấn đề đó), lớn hơn bất kỳ vụ tuyển dụng luật sư nào, bất kỳ sự ra mắt lĩnh vực hành nghề nào, bất kỳ lần mở văn phòng nào. Lợi ích của việc làm đúng là một lợi thế tích lũy được tính bằng năm. Bất lợi của việc làm sai là mang tính hiện sinh: một thập kỷ bảo vệ hóa đơn theo giờ cho công việc mà khách hàng có thể mua rẻ hơn ở nơi khác, trong khi các đối thủ cạnh tranh bản địa AI, được tài trợ một phần bởi chính những khách hàng đó, lấy đi công việc từng lĩnh vực hành nghề một.

Đã đến lúc phải đối mặt với nó ngay bây giờ, trong khi nó vẫn còn là một sự lựa chọn. Các thể chế thay đổi theo một trong hai lịch trình, một cách có chủ đích hoặc trong trường hợp khẩn cấp, và mọi thứ về một trường hợp khẩn cấp làm cho việc xây dựng lại tồi tệ hơn. Nhân tài đang rời đi, khách hàng đang đàm phán lại, và ủy ban điều hành đang họp về một thông báo của đối thủ cạnh tranh thay vì kế hoạch của chính mình. Các công ty bắt đầu ngay bây giờ có thể xây dựng lại trong khi doanh thu vẫn đang lập kỷ lục. Các công ty chờ đợi sẽ làm cùng một công việc sau đó, dưới áp lực, với ít hơn mọi thứ.

Đầu tư vào việc xây dựng lại có nghĩa là những gì nó có nghĩa trong các nhà máy một thế kỷ trước. Những người chiến thắng không dừng lại ở việc thay thế động cơ hơi nước bằng động cơ điện. Họ đặt một động cơ trên mọi máy móc và để dây chuyền theo nhiệm vụ. Phiên bản pháp lý là sự thay đổi ở cấp độ của chính hoạt động hành nghề: phán xét được viết ra nơi máy móc có thể chạy nó và luật sư có thể giám sát nó, từng quy trình làm việc, từng nhóm. Công việc chậm, mang tính cá nhân, và vô hình từ sơ đồ tổ chức, và nó là loại chi tiêu AI duy nhất thay đổi những gì một công ty thực sự làm.

Đối với các công ty có thể làm được điều này, phần thưởng cuối cùng là tài sản của Coca-Cola. Sản xuất công việc pháp lý xuất sắc luôn có nghĩa là trả tiền cho các tầng cộng sự, và chi phí đó đang sụp đổ. Một công ty rời khỏi mô hình tính phí theo giờ và thiết lập lại những gì khách hàng mong đợi phải trả sẽ giữ lại thứ khách hàng sẽ luôn muốn mua (phán xét, ra quyết định) và loại bỏ hầu hết chi phí tạo ra nó. Lợi nhuận ở phân khúc cao cấp sẽ được cải thiện đáng kể. Woodruff muốn một lon Coke trong tầm tay của mong muốn. Các công ty xé bỏ sàn nhà trước tiên sẽ đặt phán xét pháp lý ưu tú trong tầm tay của mọi quyết định khó khăn trong mọi doanh nghiệp trên thế giới.

Chú Thích

1. Anthropic Institute, "When AI Builds Itself" (Marina Favaro và Jack Clark, ngày 4 tháng 6 năm 2026), báo cáo rằng hơn 80 phần trăm mã được hợp nhất vào codebase sản xuất của Anthropic tính đến tháng 5 năm 2026 được viết bởi Claude, tăng từ mức một con số thấp trước khi Claude Code ra mắt vào tháng 2 năm 2025. Con số gấp bốn lần đến từ cuộc thăm dò nội bộ tháng 3 năm 2026 của báo cáo với khoảng 130 nhân viên nghiên cứu, trong đó người trả lời trung vị ước tính sản lượng của họ gấp khoảng bốn lần so với khi không có AI; bản thân báo cáo lưu ý rằng các ước tính tự đánh giá loại này có xu hướng cao.

1. Clive Thompson, "Coding After Coders: The End of Computer Programming as We Know It," The New York Times Magazine, tháng 3 năm 2026. Thompson đã phỏng vấn hơn bảy mươi nhà phát triển phần mềm tại Google, Amazon, Microsoft, Apple và các nơi khác về cách các tác nhân AI đã thay đổi công việc.

1. Zack Shapiro, "The Claude-Native Law Firm," đăng trên X, ngày 27 tháng 2 năm 2026: một tường thuật trực tiếp về việc điều hành một hoạt động hành nghề hai luật sư được xây dựng lại xoay quanh các mô hình tiên tiến.

1. Thư từ Andrew Dietderich của Sullivan & Cromwell gửi Thẩm phán trưởng Martin Glenn, Tòa án Phá sản Hoa Kỳ cho Quận phía Nam New York (ngày 18 tháng 4 năm 2026), trong thủ tục chương 15 của Prince Group, xin lỗi về một kiến nghị khẩn cấp đã nộp ngày 9 tháng 4 năm 2026 có chứa hàng tá trích dẫn không chính xác và các lỗi khác, bao gồm cả ảo giác AI. Các lỗi đã được chỉ ra bởi luật sư đối lập tại Boies Schiller Flexner và được đưa tin rộng rãi, bao gồm bởi Bloomberg Law và Reuters.

1. Dario Amodei đã đưa ra dự đoán trong một cuộc phỏng vấn ngày 28 tháng 5 năm 2025 với Jim VandeHei và Mike Allen của Axios: AI có thể loại bỏ một nửa số công việc cổ trắng đầu vào và đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên 10 đến 20 phần trăm trong vòng một đến năm năm. Amodei kể từ đó đã tìm đến các lý thuyết kinh tế nhẹ nhàng hơn, viện dẫn nghịch lý Jevons (tự động hóa hầu hết một công việc và nhu cầu cho phần còn lại của con người có thể tăng lên) trên sân khấu với Jamie Dimon của JPMorgan tại một cuộc họp giao ban dịch vụ tài chính của Anthropic (Fortune, ngày 5 tháng 5 năm 2026).

1. Câu chuyện về điện khí hóa được kể trong Paul A. David, "The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox," American Economic Review 80, số 2 (1990), và Warren D. Devine, Jr., "From Shafts to Wires: Historical Perspective on Electrification," Journal of Economic History 43, số 2 (1983). Các nhà máy bắt đầu điện khí hóa vào khoảng năm 1900; lợi ích năng suất đo lường được đến vào những năm 1920, một khi động cơ truyền động đơn vị cho phép các nhà máy từ bỏ bố trí trục trung tâm.

1. Cụm từ này là của Robert Woodruff, chủ tịch lâu năm của Coca-Cola, người đã đặt mục tiêu của công ty vào những năm 1920 là đặt một lon Coke "trong tầm tay của mong muốn." Câu nói được trích dẫn trong lịch sử công ty của chính họ và trong Mark Pendergrast, For God, Country and Coca-Cola (1993).

1. Kế hoạch của Kirkland & Ellis, lần đầu tiên được Financial Times đưa tin và được Bloomberg Law xác nhận vào cuối tháng 5 năm 2026, cam kết khoảng 500 triệu đô la trong ba đến bốn năm, bắt đầu với khoảng 100 triệu đô la vào năm 2026. Kirkland báo cáo doanh thu năm 2025 là 10,56 tỷ đô la, cao nhất trong số các công ty luật.

1. Kết quả năm 2025 của Kirkland, lần đầu tiên được The American Lawyer đưa tin vào tháng 3 năm 2026: tổng doanh thu 10,56 tỷ đô la, tăng 20 phần trăm, và lợi nhuận trung bình trên mỗi partner vốn chủ sở hữu là 11,1 triệu đô la, cũng tăng 20 phần trăm, trên 595 partner vốn chủ sở hữu. Kirkland là công ty đầu tiên vượt 10 tỷ đô la doanh thu và là công ty đầu tiên vượt 11 triệu đô la lợi nhuận trung bình của partner.

1. Bloomberg Law và Law.com, ngày 27 tháng 2 năm 2026, đưa tin từ hồ sơ chứng khoán thường niên của Blackstone: Blackstone đã trả cho Kirkland 87,8 triệu đô la phí pháp lý vào năm 2025, giảm từ mức kỷ lục 101,3 triệu đô la vào năm 2024, ngay cả khi tổng doanh thu của Kirkland tăng 20 phần trăm. Blackstone tiết lộ các khoản thanh toán vì một partner của Kirkland ngồi trong hội đồng quản trị của họ.

1. Norm Law ra mắt vào tháng 11 năm 2025 cùng với khoản đầu tư 50 triệu đô la từ Blackstone vào công ty mẹ của nó, Norm Ai, có các nhà hậu thuẫn bao gồm Bain Capital, Blackstone và Vanguard; vào tháng 1 năm 2026, nó đã bổ nhiệm Michael Schmidtberger, người từng chủ trì ủy ban điều hành của Sidley Austin trong bảy năm, làm chủ tịch của nó (Bloomberg Law, ngày 22 tháng 1 năm 2026). Tài trợ mạo hiểm cho các công ty luật bản địa AI đã theo cùng một khuôn mẫu: Crosby đã huy động được hơn 85 triệu đô la từ Sequoia, Index và Lux, và Eudia đã huy động được Series A lên tới 105 triệu đô la trước khi ra mắt một công ty luật tăng cường AI ở Arizona.

1. Kirkland & Ellis và Palantir Technologies đã công bố nền tảng này vào ngày 4 tháng 6 năm 2026, một tuần sau khi Financial Times lần đầu tiên đưa tin về cam kết 500 triệu đô la của công ty. Công cụ tạo lập quỹ, độc quyền cho Kirkland, được xây dựng để xử lý tài liệu quỹ, thư phụ, theo dõi nghĩa vụ và kết thúc trong suốt vòng đời huy động vốn cổ phần tư nhân cho hơn 1.000 luật sư trong lĩnh vực hành nghề quỹ đầu tư của công ty. Kirkland cho biết kiến trúc của nền tảng là độc lập với mô hình, được thiết kế để công ty không bị khóa vào bất kỳ nhà cung cấp AI đơn lẻ nào.

1. OpenAI đã công bố OpenAI Deployment Company vào ngày 11 tháng 5 năm 2026, một đơn vị độc lập với hơn 4 tỷ đô la vốn cam kết do TPG dẫn đầu, ra mắt cùng với việc mua lại Tomoro, một công ty tư vấn AI ứng dụng đã mang lại khoảng 150 kỹ sư triển khai tiền phương vào ngày đầu tiên. Anthropic, Blackstone, Hellman & Friedman và Goldman Sachs đã công bố công ty dịch vụ doanh nghiệp bản địa AI của họ vào ngày 4 tháng 5 năm 2026, được báo cáo vốn hóa khoảng 1,5 tỷ đô la (CNBC, ngày 4 tháng 5 năm 2026), với các kỹ sư AI ứng dụng của Anthropic được nhúng vào các nhóm của nó. Cuộc chạy đua này diễn ra sau một năm bằng chứng cho thấy chỉ riêng khả năng là không đủ để chuyển đổi; các nhà nghiên cứu của MIT đã báo cáo vào năm 2025 rằng, bất chấp hàng chục tỷ đô la chi tiêu của doanh nghiệp, 95 phần trăm tổ chức không thấy lợi tức đầu tư có thể đo lường được từ AI tạo sinh.

1. Alex Karp, phỏng vấn trên CNBC, ngày 1 tháng 7 năm 2026, được đưa ra cùng với thông báo về quan hệ đối tác AI có chủ quyền của Palantir với Nvidia. Karp nói rằng khách hàng doanh nghiệp muốn sở hữu tư liệu sản xuất đằng sau AI của họ, sức mạnh tính toán, mô hình, dữ liệu và lợi thế cạnh tranh của họ, và bác bỏ các dự án triển khai của nhà cung cấp như những thỏa thuận chuyển lợi thế đó cho bên thứ ba.

1. Zack Shapiro, "The Input Layer," đăng trên X, ngày 25 tháng 3 năm 2026, về lý do tại sao đầu ra của mô hình chỉ tốt bằng bản tóm tắt nó nhận được.

1. Zack Shapiro, "The Judgment Premium," đăng trên X, ngày 2 tháng 3 năm 2026. Lập luận: khi AI hấp thụ sản xuất có kỹ năng, phí bảo hiểm trí tuệ bay hơi và phí bảo hiểm chuyên nghiệp di cư đến phán xét, lớp nơi một người quyết định phải làm gì khi câu trả lời không rõ ràng và đặt danh tiếng vào quyết định đó.