Перевага штучного інтелекту в відкритті: як ШІ вже сприяє ефективності та захисту | EDRM – еталонна модель електронного відкриття

[author: Team Exterro]

[EDRM Editor’s Note: This article was first published here on November 4, 2025, and EDRM is grateful to Trusted Partner Exterro for permission to republish. EDRM is happy to amplify our Trusted Partners news and events.]

Штучний інтелект більше не є новою концепцією електронного відкриття — це робоча реальність. Щодня юридичні відділи та відділи відповідності використовують штучний інтелект для ефективнішого пошуку, швидшої класифікації та більшої точності.

Проте розмова навколо ШІ часто коливається між крайнощами: безмежний оптимізм і обережний скептицизм. Те, що менш обговорюється — і важливіше — це золота середина: як команди вже використовують штучний інтелект для досягнення вимірних покращень ефективності і обороноздатність.

Цього року, у День eDiscovery (4 грудня, якщо ви не знали), ми будемо копатися в реальних випадках використання штучного інтелекту під час панельної дискусії за участю Брі Мерфі, співведучої eDiscovery Chicks, Hon. Ендрю Пек (у відставці), старший радник DLA Piper, і Мігель Віллалобос, JD, старший директор з питань штучного інтелекту та електронного виявлення в Integreon.

ШІ вже трансформує процес відкриття

Відкриття завжди стосувалися швидкості, масштабу та точності. Але сучасні обсяги та формати даних роблять традиційні підходи нежиттєздатними. Лише ручний перегляд і пошук за ключовими словами не можуть встигати за сучасними вимогами.

ШІ долає цей розрив. Не футуристичний, повністю автономний штучний інтелект, який уявляють у заголовках, а практичний, перевірений тип, який уже змінює спосіб відкриття.

У різних галузях організації використовують ШІ, щоб:

• Прискорення ранньої оцінки випадку (ECA): Машинне навчання швидко визначає ймовірно адаптивні або привілейовані документи, надаючи командам змогу швидше зрозуміти обсяг і ризики.
• Автоматизувати класифікацію: Інструменти штучного інтелекту класифікують документи за категоріями конфіденційності, привілеїв або тем, зменшуючи кількість тегів вручну та покращуючи точність.
• Покращення якості огляду: Інтелектуальні моделі рецензування вчаться на рішеннях рецензентів, виявляють невідповідності та підвищують довіру до кінцевих результатів.
• Містить витрати: Зосереджуючи людську увагу там, де це найважливіше, команди скорочують обсяги оглядів і терміни проектів на двозначні відсотки.

Примітно, що ці досягнення не є спекулятивними — вони відбуваються зараз. Організації, які раніше дивилися на штучний інтелект з ваганнями, бачать у ньому спосіб посилити, а не послабити обороноздатність.

Пояснюваність: новий наріжний камінь захистного ШІ

Для команд електронного пошуку захист завжди залежав від процесу. Ви можете пояснити як ти дійшов висновку? Чи можете ви продемонструвати послідовність і контроль?

ШІ цього не змінює — він робить його ще важливішим. Ось чому зрозумілість стала наріжним каменем відповідального впровадження ШІ.

Зрозумілий штучний інтелект виходить за рамки досягнення результатів; це допомагає практикам зрозуміти чому модель досягла цих результатів. Для рецензентів це означає знати, які особливості чи шаблони вплинули на класифікацію. Для адвоката це означає можливість довести в суді чи аудиті, що кожне рішення, прийняте за допомогою штучного інтелекту, ухвалювалося задокументованим процесом, який можна перевірити.

Сучасні системи досягають цього за допомогою прозорого моделювання, звітів про перевірку та журналів аудиту, які фіксують кожну взаємодію між рецензентами та рекомендаціями ШІ. Разом вони створюють цифровий запис обґрунтованості — ключового інгредієнта виправданого відкриття.

Agentic AI: наступний крок у зрозумілій автоматизації

Новітня хвиля інновацій ШІ—агентні системи— розширює цю поясненість ще далі. На відміну від традиційних моделей, які діють лише за запитом, агентські системи можуть планувати та виконувати підключені завдання автономно, документуючи свої міркування попутно.

У контексті відкриття це означає, що агентська система може:

• Запропонуйте найефективніший робочий процес для справи на основі попередніх результатів.
• Автоматично перевіряйте створені штучним інтелектом класифікації за результатами вибірки.
• Позначити аномалії або потенційні невідповідності для перевірки персоналом.
• Записуйте кожну дію, коригування та рішення для цілей аудиту.

Така автоматизація не замінює людське судження — воно посилює його. Це гарантує, що кожна рекомендація супроводжується контекстом, підтвердженням і записуваним слідом.

Такі рішення Terror Assistпобудовані навколо цієї агентської моделі ШІ, втілюють принцип «відповідальної автоматизації». Вони поєднують адаптивне мислення з постійною можливістю пояснення, тож команди досягають швидкості та ефективності, не втрачаючи видимості чи контролю.

Це справжня інновація: ШІ, який не тільки працює швидше, але й показує свою роботу.

Баланс між ефективністю та наглядом

Сама по собі ефективність не виграє справи; обороноздатність робить. Найбільш просунуті дослідницькі групи визнають, що ці дві цілі підсилюють одна одну.

• AI посилює захист шляхом забезпечення узгодженості, усунення людського дрейфу та створення повних журналів аудиту кожного рішення.
• Захистність підвищує ефективність завдяки зміцненню довіри до технології, яка дозволяє командам автоматизувати більш впевнено та масштабувати без постійної повторної перевірки.

Результатом є цикл зворотнього зв’язку: чим надійнішим стає процес ШІ, тим більше організацій можуть покладатися на нього для підвищення ефективності.

Тому сучасні лідери відкриттів зосереджуються не просто на автоматизації, а на підтверджено автоматизація — на основі зрозумілої логіки, людського контролю та постійного тестування продуктивності.

Реальні результати, а не гіпотетичні

Організації в різних сферах бачать відчутну віддачу від цього збалансованого підходу:

• Глобальна технологічна компанія зменшення обсягу перегляду більш ніж на 60% завдяки використанню класифікації за допомогою ШІ без шкоди для точності привілеїв.
• Фінансова установа використовував штучний інтелект для оптимізації внутрішніх розслідувань, скоротивши час обробки з тижнів до днів за допомогою керованої ранньої оцінки справи.
• Установи державного сектора впроваджують зрозумілі моделі, які роблять прозорість властивістю, а не задумкою, що є важливим кроком для підзвітності уряду.

У кожному випадку успіх полягав не просто в швидших результатах — це було так надійний результати. ШІ не був швидким шляхом; це був запобіжник.

Поворотний момент для E-Discovery

Цей перехід — від теоретичного штучного інтелекту до зрозумілого агентного штучного інтелекту — змінює погляди команд дослідників на технології. Фокус перемістився з питання «Чи можемо ми це використати?» до «Як ми доведемо, що це працює?»

Оскільки системи стають більш прозорими, придатними для співпраці та готовими до аудиту, команди юристів стають гнучкішими та впевненішими. Вони можуть робити більше, з меншою невпевненістю, і демонструвати свої міркування на кожному кроці.

Це перевага штучного інтелекту у відкритті — не лише швидкість чи економія, а й здатність швидко рухатися і стійко стояти.

Вперед до E-Discovery Day

День електронних відкриттів 4 грудня відзначає прогрес у всій професії — і цього року прогрес означає штучний інтелект, який є практичним, зрозумілим і виправданим.

Читайте оригінальну статтю тут.