Geen enkel Nederlands kantoor heeft een antwoord op de AI-investering van Kirkland & Ellis

In dit artikel:

Nederlandse advocatenkantoren voeren het gebruik van AI-tools als Harvey en Legora snel op, maar volgens Rad Parvin van Valliance leveren die platforms op zichzelf geen blijvende concurrentievoorsprong op. Omdat veel kantoren dezelfde software kunnen inkopen, bieden ze vooral efficiëntie en routineondersteuning, geen unieke kennispositie.

Kirkland & Ellis kiest volgens Parvin voor een fundamenteler model. Het kantoor kondigde eind mei een meerjarig partnerschap met Palantir aan en investeert 500 miljoen dollar in een eigen AI-platform. Het doel is niet alleen een nieuwe tool bouwen, maar een zogenoemde ontologie: een digitale structuur die het institutionele geheugen van het kantoor vastlegt. Daarin komen niet alleen documenten en standaardprocedures terecht, maar ook uitzonderingen, onderhandelingskeuzes en de redenen achter eerdere beslissingen.

Dat onderscheid is volgens Parvin vooral belangrijk in gespecialiseerde praktijken, waar cruciale kennis vaak verborgen zit in dossiers, mailboxen en de ervaring van partners. In de Nederlandse fondsenpraktijk gaat het bijvoorbeeld om afwijkende clausules, side letters en eerdere onderhandelingsposities. Een ontologie kan die kennis en de bijbehorende besluitvorming toegankelijk maken voor AI, waardoor ook een auditspoor ontstaat en de technologie beter kan beoordelen wanneer een precedent wel of niet toepasbaar is.

In Nederland werken onder meer Houthoff, CMS en Loyens & Loeff met Harvey, terwijl Linklaters en NautaDutilh Legora gebruiken; HVG Law ontwikkelde met Zeno een eigen variant. Volgens Parvin zijn dit vooral puntoplossingen. Een eigen kennislaag wordt daarentegen waardevoller naarmate meer dossiers erin worden verwerkt en is moeilijker te kopiëren dan een abonnement op dezelfde standaardsoftware.

De investering van Kirkland is voor de meeste kantoren onhaalbaar, maar Parvin vindt dat zij wel nu moeten beginnen met het inventariseren en vastleggen van cruciale, nog ongedocumenteerde kennis. Volgens hem ontstaat zo een cumulatieve voorsprong: betere AI-modellen worden steeds krachtiger doordat ze kunnen werken met een rijker, eigen kennisbestand.