ИИ спас компанию от «двухлетнего судебного кошмара»

В США ИИ помог компании завершить судебный процесс, который длился более двух лет, в ее пользу. Об этом рассказал основатель фирмы Calm Company Fund Тайлер Трингас и дал несколько советов по его применению.

Он заявил, что в США существует несколько проблем в судебной системе. Например, даже если компания победит, то из-за «Американского правила» не сможет возместить судебные издержки, которые могут превысить $1 млн. Поэтому в 98% случаев дело разрешается досудебными соглашениями.

Также существует правило Motion to Dismiss (Ходатайство об отклонении иска), из-за которого судьи не прекращают дела, принимая все факты иска за истину. А для упрощенного судопроизводства требуется отсутствие спорных факторов.

Трингас рассказал, что его небольшая фирма столкнулась с «нелепым» иском в Делавэре, а так как его адвокат на базировался в этом штате, то ему пришлось прибегнуть к специалистам этой местности. Такое решение привело к тратам в несколько сотен тысяч долларов, а также к рутине.

Для анализа огромного количества страниц различных документов было принято решение применить ИИ для автоматизации процессов. В результате его использовали для выявления ключевых пунктов контрактов, противоречия в показаниях, несоответствия в позиции истца. Это помогло обнаружить, что обвинения основывались на вырванных из контекста фразах.

Благодаря найденной информации Трингас смог найти письма, которые помогли опровергнуть заявление истца. Так компания могла спастись «от двухлетнего кошмара судебных разбирательств» на выгодных для себя условиях.

«Если ваш бизнес не может позволить себе тратить $500 тыс. на юристов – действуйте как основатель: ищите рычаги, а не следуйте стандартным процедурам. ИИ здесь – ваш союзник, но не "волшебная таблетка"», – сказал Трингас.

Ранее команда Racing Bulls из «Формулы-1» объявила о сотрудничестве с компанией Neural Concept, специализирующейся на технологиях искусственного интеллекта, для оптимизации процесса разработки гоночных болидов. С платформой Neural Concept Shape инженеры смогут параллельно с традиционным CFD-моделированием анализировать тысячи конструкций в условиях, близких к реальным гонкам.