פלטפורמת ה-eDiscovery Everlaw משנה את הדרך שבה היא גובה על AI: שלושה כלים שעד עכשיו נמדדו בקרדיטים, Review Assistant לסקירת מסמך בודד, Writing Assistant ו-Deposition Analyzer, נכללים מעכשיו בתעריף הליבה לכל ג'יגה בייט, והחברה אומרת שהתעריף עצמו לא עולה. לצד זה היא הכריזה על Deep Dive, כלי לשאלות בשפה חופשית על פני תיק ראיות שלם.
ההכרזות נמסרו בכנס הלקוחות השנתי של החברה, Everlaw Summit בסן פרנסיסקו, בהרצאה של המייסד והמנכ"ל AJ Shankar ב-22 באוקטובר. הודעת החברה פורסמה באותו יום, ו-LawSites פרסם ב-3 בנובמבר סיקור מפורט של שינויי התמחור.
מה נכנס למחיר הבסיס
לפי LawSites, החל מגרסת אוקטובר של המערכת עוברים לתעריף הליבה לכל ג'יגה בייט שלושה כלים: עוזר הסקירה למסמך בודד, עוזר הכתיבה שבתוך Story Builder, סביבת בניית התיק של Everlaw, ומנתח העדויות לתמלילי חקירות מוקדמות (Depositions). המהלך מחליף את שיטת הקרדיטים שבה החברה גבתה עד עכשיו על שימוש ב-AI.
בפועל הכלים האלה מכסים תרגומים, סיכומים, חילוץ נתונים, ניתוח סנטימנט, שאלות ותשובות על מסמך, כתיבת מזכרים, בניית ראשי פרקים וניתוח עדויות. על הצעות הקידוד בכמויות (Coding Suggestions), כלי שמציע סיווג רלוונטיות למסמכים רבים בבת אחת, החברה מודיעה על הוזלה של 40%. Shankar הסביר בכנס, כפי שדווח ב-LawSites, שהחברה מבינה כמה קשה למשרדים להטמיע כלים כאלה כשכל שימוש נמדד בנפרד.
Deep Dive: שאלה אחת על כל הקורפוס
Deep Dive מאפשר לשאול שאלות בשפה טבעית על אוסף מסמכים שלם, גם בהיקף של טרה בייטים ובסוגי קבצים מעורבים. לפי החברה, הכלי מחפש תשובות רק בתוך המסמכים שבתיק ולא בידע הכללי של המודל, מדרג את התשובות לפי רמת ביטחון, ומצרף רשימת עובדות ומקורות שאפשר להפנות אליהם. כשאין בתיק ראיות מספיקות, הוא אמור לומר זאת במפורש. Everlaw מציגה את זה כמנגנון להפחתת הזיות, וזו טענה של החברה.
הכלי עבר בטא של כשמונה חודשים, ולפי LawSites הוצג לראשונה בכנס ILTACON באוגוסט. בבטא הוא נבדק, לפי החברה, על אלפי שאילתות, על מאגרים של כ-166 אלף מסמכים בממוצע ועל תיק אחד של עשרות מיליוני מסמכים. החברה מסרה שהזמינות הכללית תגיע לפני סוף 2025. התמחור של Deep Dive שונה מזה של שאר הכלים: דמי קליטה חד פעמיים לכל ג'יגה בייט, ואחריהם מספר שאלות בלתי מוגבל לכל חיי התיק.
מה סיפרו המשתמשים
LawSites מביא שתי דוגמאות ממשתמשי הבטא. משרד Vorys הפעיל את Deep Dive על כ-2 מיליון מסמכים, עם מועד הפקה של שבוע, כבדיקת בקרת איכות לאיתור מסמכים שהוחמצו. ב-Geico נדרשה סקירה של עשרות אלפי חוזים בתוך 48 שעות, והצוות שילב חילוצים מותאמים, הצעות קידוד וקידוד חזוי (Predictive Coding) עד שאיתר חוזה רלוונטי אחד מתוך כ-50 אלף.
החברה הציגה גם תצוגה מוקדמת של Workflow Builder, כלי לתזמור תהליכי עבודה על מסמכים עם טריגרים אוטומטיים, הסתעפויות ושלבי אישור אנושיים, והזכירה כלים בדרך לשאלות חוצות עדויות ולניסוח תיאורי חיסיון. לפי החברה, יותר מ-250 לקוחות כבר משתמשים בכלי ה-AI הגנרטיביים שלה.
למה זה מעניין מעבר ל-Everlaw
השינוי נוגע בשאלה שמטרידה משרדים ומחלקות משפטיות: איך מתמחרים AI בתוך תיק, ואיך מגלגלים את העלות ללקוח. מודל של קרדיטים יוצר חיכוך בכל שימוש, ואילו מחיר כולל לג'יגה בייט הופך את השימוש לחלק מעלות האחסון הקיימת. הרקע ידוע: סקר של Everlaw ואיגוד היועצים המשפטיים בחברות (ACC) שפורסם ב-14 באוקטובר מצא ש-64% מהיועצים המשפטיים הפנימיים מצפים ש-AI גנרטיבי יקטין את התלות שלהם במשרדים חיצוניים. על ממצא אחר באותו סקר, שלפיו רוב היועצים עוד לא ראו חיסכון מהשימוש של המשרדים החיצוניים בטכנולוגיה, כתבנו כאן. כשהלקוחות מצפים לעבודה מהירה וזולה יותר, ספקי הליטיגציה מתחרים גם על המחיר ולא רק על היכולות. גם Relativity הודיעה באוקטובר שכלי ה-AI שלה לסקירת מסמכים ולסקירת חיסיון ייכללו בתמחור הסטנדרטי, כפי שדיווחנו.
עוד בנושא
- Relativity מכניסה את כלי ה-AI לסקירה ולחיסיון לחבילה הבסיסית ומציגה את aiR Assist
- סקר ACC ו-Everlaw: מחלקות משפטיות מאמצות AI, אבל לא רואות חיסכון מהמשרדים החיצוניים