Юротдел, но с багами


Гео и язык канала: не указан, не указан
Категория: не указана


Сериал об оптимизации судебки в крупном бигтехе от лица лида

Связанные каналы

Гео и язык канала
не указан, не указан
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Результаты курса, которые видны не на слайдах, а в работе

Пару недель назад закончил обучение «Менеджмент судебной функцией» у команды Юридического менеджмента. Вообще там обширный курс, который состоит из нескольких блоков, но я взял только судебку, потому что она для меня актуальнее. Удобная, кстати, штука, когда можешь выбрать только нужный модуль!

Про обучение пишу с задержкой намеренно. Чтобы посмотреть, что из изученного останется в голове и что смогу внедрить на практике. Ведь это ж самое ключевое в обучении. Какая разница, сколько и чего ты перечитал и переслушал, если через пару недель не можешь ничего вспомнить или ничего не применяешь на практике?

Но это как раз то обучение, которое пошло не в стол, а в работу. Что я забрал из него и внедрил на практике?

1/ Библиотека шаблонных позиций

Мы начали создавать библиотеку шаблонных позиций и методики работы по типовым кейсам. Про них рассказывал Сергей Завьялов из ПСБ.

У нас и раньше были шаблоны по отдельным категориям дел, но они были разрозненными и не систематизированными. Плюс не было единой методологии работы по разным категориям дел. Нигде не было закреплено: «в ситуации А ссылайся на аргументы X и Y, а в ситуации B - на N и M». Все держалось на мастерстве конкретного юриста.

Необходимость создания единой методологии с общим для всех юристов алгоритмом работы по разным категориям дел зрела уже давно. Но почему-то мы её в упор не замечали. Ну вот теперь, получается, созрела.

Потом на базе этой библиотеки сделаем второго робота. На основании иска и первички он будет определять, какие аргументы надо использовать по конкретному делу, и давать их текстовки.

2/ Модель швейцарского сыра

Владимир Ефремов рассказал про концепцию швейцарского сыра. Это концепция риск-менеджмента, в которой защита от ошибки строится из нескольких слоёв контроля: каждый слой имеет «дыры» (недостатки), но они редко совпадают. Аварии и провалы происходят тогда, когда дыры во всех слоях выстраиваются в одну линию и риск проходит через систему насквозь.

У себя мы тоже начали искать такие «дыры» и заранее стелить под них соломку:

1/ берём наши самые массовые кейсы,
2/ смотрим, где может что-то пойти не так,
3/ анализируем, как мы можем либо устранить саму возможность «пойти не так», либо минимизировать эффект.


Удивительно, но обучение попало точно в момент, когда мы начали перестраивать судебку от «мастерства отдельных юристов» к «системности». Сейчас у меня идеальный шторм: процессы, библиотека позиций, робот-ассистент и жажда автоматизировать всё, что движется.

Работа идет, дальше буду рассказывать, как пилю этого нового робота.


День 8–9–10

На три дня меня забрала операционка. Поэтому по стратегическим задачам у меня пока не густо. Итоги трех дней - завершили с командой матрицу документов для робота. Теперь он полностью готов к выпуску в прод.

Продолжаю делать робота по проверке приложений к отзывам. Он готов и работает, но в лайт-версии: пока я научил его определять необходимость и наличие самых базовых документов.

Это был MVP, чтобы понять, тема рабочая или нет. Какой смысл упарываться и расписывать абсолютно все возможные доки, если есть риск того, что этот ассистент не заработает? А вдруг выяснится, что описывать надо вообще по-другому? Тогда весь талмуд переписывать придется?

Лучше сначала понять, может ли он в принципе выполнять свои задачи на нескольких документах. И если все ок, то уже можно масштабироваться и прописать все оставшиеся документы.

Кстати, в целом понял, что начинать с MVP = топ. Позволяет сэкономить время и не тратить его на нежизнеспособные гипотезы.


Робот оказался рабочей темой, зашел команде и шефам, поэтому мы перешли на этап масштабирования. Сделали 30-минутный бреншторм и зафиналили матрицу документов.

Матрица состоит из двух столбцов:
1/ Наименование документа. Самая изёвая часть, тут никаких подводных камней нет.
2/ Перечень случаев, при наличии которых данный документ должен быть приложен. Тут надо хорошо и понятно описать, что должно быть указано в отзыве, чтобы ИИ сделал вывод о том, что нужно прикладывать определенный документ. Чем точнее описание - тем точнее результат.

Пример того, как описывал я:

Селфи клиента - если в отзыве указано, что банк запросил селфи для подтверждения операции или авторизации.


Такой степени детализации было достаточно и робот достаточно точно определял, есть ли основания для добавления определенного дока или нет. В идеале рекомендуют прям вставлять цитаты из отзыва, чтобы ИИ еще точнее понял, что нужно искать. Но я решил так не упарываться: и без цитат все гуд работало.

Вот такие дела. Так что завтра запускаем все в продакшн. Было прикольно, интересно и познавательно.

Думаю, не отходя от кассы, сразу приступить к созданию следующего робота. Но уже для чуть более интеллектуальных задач. В следующих постах обязательно расскажу про него.

Но перед этим - про обучение по юридическому менеджменту.


День 7. Успел впритык!

Вчера я жаловался, что робот делает всё по-своему. Итог 7 дня - перешёл на новую модель ИИ, и он начал четко следовать правилам!

Продолжаю пилить робота по проверке приложений к отзывам. В целом всё шло хорошо, кроме того, что он любил отклоняться от инструкций. Я просил считать документ приложенным только если он прямо указан в списке приложений. А он почему-то упорно учитывал «подразумеваемое» наличие. В стиле:

«Раз на документ ссылаются в отзыве, значит, наверное, он приложен!»


Каждый раз он признавал ошибку и рекомендовал, как изменить промпт. Но каждый раз повторял её заново.

И тут я подумал: может, дело не в промпте? Я уже менял его кучу раз, а ошибка всё равно повторяется. Может, проблема в модели?

Я решил поменять модель. Вместо Gemma-3 (она заведена к нам в контур, и данные остаются внутри банка) попробовал нашу модель T-Pro 2. Это reasoning-модель, которая всегда объясняет свои рассуждения перед тем, как выдать ответ. В духе:

Так, меня попросили проверить наличие определённой позиции в списке. Мне сказали, что список приведён после фразы «Приложения». Поэтому я иду туда и смотрю, упоминается ли там этот документ или нет.


Мне показалось, что, проговаривая правила проверки, новая модель будет чётче им следовать. А это убережёт её от учёта «подразумеваемого»наличия, которое прямо запрещено. Вот такая гипотеза.

И всё полетело! Робот теперь хорошо определяет, какие документы должны быть приложены к отзыву, и какие из них действительно приложены.

Следующий этап - обогатить матрицу документов. Пока я загрузил в неё около 15 основных документов по одной категории дел. А вариативность, на самом деле, сильно больше.

Сегодня, кстати, у меня отчётная встреча с шефами. Буду рассказывать, как у нас успехи по судам. Как раз покажу им этого робота. Очень рад, что успел!


День 6. Робот хулиганит и делает всё по-своему

Итог дня - робот научился определять, какие документы должны быть приложены к иску. Но очень плохо проверяет, какие из них приложены, а какие - нет.

Продолжаю делать робота по проверке приложений к отзывам. Он уже научился определять категорию дел. Вчера я учил его непосредственно проверять приложения.

Люблю декомпозировать, поэтому разбил эту задачу на два этапа:

1/ определить, какие документы должны быть приложены к отзыву с учётом всей фактуры;
2/ проверить, указаны ли они в списке приложений.

Я думал, что первый этап будет сложнее, чем второй. Там нужно учесть много нюансов и выше риск ошибки. А второй выглядел достаточно простым: проверь, указан ли соответствующий документ в списке приложений или нет. Изи-катка же.

А нифига! Он достаточно хорошо понимает, какие документы должны быть приложены к отзыву, но отвратительно проверяет их наличие.

В чём проблема? Даже при пустом списке приложений он отмечает некоторые документы как приложенные. На вопрос «как так?» он отвечает в духе:

Упс! Сорри, я действительно ошибся. Да, ты сказал, что наличие документа определяется тем, указан ли он в разделе “Приложения”. Но я почему-то проанализировал весь отзыв и подумал, что раз на документ ссылаются в тексте, то он приложен. Ты прямо сказал, что так нельзя, но я почему-то сделал. Учту на будущее.


Что я сделал? Я начал спрашивать у него, как мне нужно изменить промпт, чтобы он не допускал таких ошибок. В итоге, спустя несколько итераций, он показал правильный результат.

Насколько это был воспроизводимый результат, я пока не проверил. Займусь этим завтра.

Так как я пишу с задержкой на день, то завтра уже наступило, и я могу сразу заспойлерить:

Это был невоспроизводимый результат, и он продолжал делать ту же ошибку. Но я потом разобрался, в чём проблема, и всё пофиксил.

Дальше расскажу, что было не так и это полечилось. Спойлер: оказалось достаточно просто.


Саботаж от мозга: “Делай по-старому!”

Вчера задумался, что робот отнимает много сил. Я потратил на него уже часов шесть, а он пока так и не заработал. А когда заработает, первое время за ним нужно будет перепроверять. И получится, что времени на проверку отзывов будет тратиться примерно столько же.

Так может, оставить всё как есть? Ну пусть юристы проверяют отзывы по-старинке, ручками. Проведём разъяснительную беседу с паралигалами, чтобы они не косячили. Всё, проблема решена. Раньше же так и жили. И ничего.

Но я вспомнил одну концепцию, которую услышал от Павла Мищенко на вебинаре про юрфункцию будущего. Он рассказал очень простую, но точную модель, описывающую переход со старых рельс на новые.

Когда появляется новый способ решать задачу, он почти всегда поначалу:
1/ дольше,
2/ дороже,
3/ неудобнее.

Но со временем он становится быстрее, дешевле и удобнее.

А старый способ, наоборот, идёт по траектории удорожания и усложнения. Он вроде привычнее, но постепенно перестаёт справляться и эффективно решать проблему.

И вот в какой-то момент наступает точка бифуркации:

затраты на решение задачи «по-новому»
≈
затраты на решение «по-старому».


В этот момент и происходит переход со старых рельс на новые.

После вебинара я понял, что на локальном уровне своего отдела я как раз подхожу к этой точке бифуркации.

Старый ручной способ уже перестаёт справляться: ребята говорят, что зашиваются проверять отзывы вручную. А новый пока не самый удобный и быстрый, но когда заработает, точно будет быстрее и удобнее ручной проверки.

В конце концов, давай мыслить стратегически. Как там говорилось: это маленький шаг для человека, но гигантский скачок для человечества? Научить ИИшку проверять комплектность документов, приложенных к отзыву, - не то чтобы рокет саенс. Но это будет хорошей историей успеха и зачином для дальнейшей автоматизации. Скорее всего, за ним у нас появится ещё какой-нибудь робот.

С разрешения Павла я взял один график из его презентации с того вебинара. Он хорошо показывает момент перехода.

Если вы сейчас решаете - вкладываться в новую технологию или остаться как есть - попробуйте честно оценить, где вы на этой кривой перехода. Упражнение простое, но очень отрезвляющее.

У Павла есть курс по нейросетям для юристов - целюсь на следующий поток. Кажется логичным шагом. Чтобы построить такой космолет, что аж ух!

701 1 14 5 35

День 5. Уставший читинг

Итог дня - запряг ИИ писать промпт, по которому будет работать ИИ.

Напомню, что я хочу сделать робота, который проверяет комплектность документов, приложенных к отзыву. Кавалерийским наскоком взять эту крепость не получилось, поэтому я разбил задачу на шажки:
1/ сначала - научить робота правильно определять категорию спора
2/ потом - проверять приложения с учётом всей фактуры.

Первый этап я прошёл, и сегодня хотел приступить ко второму.

Но сегодня я смог сесть за робота только вечером: полдня проторчал в суде, потом было пару встреч. Да и к вечеру я уже был как лимон. Продуктивность - ближе к нулю.

Но очень хотелось что-то сделать по роботу. Хоть маленький шажок.

Поэтому я подумал, что для написания промпта на вторую часть можно использовать ИИ!

Вот что я сделал:

1/ задал ему роль - «представь, что ты супер-мега промпт-инженер» (ну не прям так, но похоже)
2/ дал текущий промпт
3/ сказал, что к нему нужно сделать надстройку, которая будет определять комплектность приложений с учётом фактуры конкретного кейса
4/ матрицу я напишу позднее - оставь в промпте место для неё
5/ описал, в каком виде нужно подавать результаты анализа


И он написал эту самую надстройку! Я оставил ему пару комментов, чтобы дотюнить промпт, но глобально всё было ок.

Теперь у меня есть «рыба» промпта, в которую нужно вставить матрицу, по которой робот будет определять, в каких случаях какие документы должны быть.

Маленькими шагами идём к цели! Дальше расскажу, как описывал матрицу. И у меня есть подозрение, что я снова попрошу ИИ помочь.

Потому что кто я такой, чтобы не потакать свой лени


День 4. Че там по метрикам?

Итог дня - по боту я не сделал почти ничего: готовился к отчётной встрече. Отчасти это тоже стратегическая задача, если не относиться к этому как к тупому сбору статы, а хотя бы чуть включить рефлексию. Не просто смотреть «ну чё там с деньгами?», а понять, почему именно так и куда идти дальше.

Поэтому сегодня немного про то, как мы внутри измеряем эффективность судебки. Всего три метрики: одна - главная, две - вспомогательные.

Метрика северной звезды

Наша самая главная. По ней мы определяем, всё у нас норм или нет. Если не норм - надо лезть глубже и разбираться. Она показывает соотношение сумм удовлетворённых требований к предъявленным.

Как считаем:

1/ Берём решения, вынесенные в отчётном периоде
2/ Считаем сумму удовлетворённых требований
3/ Считаем сумму предъявленных требований
4/ Делим удовлетворённые на предъявленные


Процент выигранных дел по мошенничеству

Кто-то справедливо скажет, что «северная звезда» не учитывает нематериальные требования - верно. Поэтому у нас есть вторая метрика, специально для них.

Почему считаем только мошенничество, а не все нематериальные?

1/ Это бьётся со стратегией компании: экосистемная защита клиентов - приоритет
2/ Это основная категория неимущественных споров - покрываем большую часть массива

Соблюдение SLA по подготовке процессуальных документов

У нас есть чёткие сроки:
1/ Отзыв должен быть готов не позже чем за 5 рабочих дней до первого заседания
2/ Апелляция/кассация — за 5 дней до истечения срока на обжалование.

Мы считаем, в каком количестве кейсов эти сроки соблюдены.

Это помогает понять, не рвёмся ли мы от нагрузки. Ну и есть небольшая корреляци между соблюдением SLA и процентом выигрышей. Если начинаем пропускать SLA, выигрываем реже; если соблюдаем SLA - чаще.

Вот такие дела.

Завтра почти весь день буду в суде, но контента точно поднавалю. Если есть пожелания - гоу в комменты!


День 3. Он живой!

Маленькая победа перед праздниками, о которой я обещал рассказать подробнее. Робот наконец-то научился правильно определять категорию спора. Теперь осталось прикрутить список приложений под каждый сценарий.

В прошлых сериях я рассказывал, что робот неправильно определял категорию спора. Из-за этого он неверно проверял, какие документы должны быть приложены к отзыву.

Я решил начать всё сначала, но предварительно декомпозировав задачу: 1/ Сначала - научить робота правильно определять категорию спора. 2/ Потом - проверять приложения в зависимости от разных сценариев.

Поэтому я начал писать робота чисто под классификацию спора.

Чтобы понять, с той ли стороны я подхожу к задаче, решил сначала научить его определять только одну, самую массовую категорию споров. Если ему попадается что-то, что не подходит под эти признаки, он скажет, что не смог установить категорию.

Для описания признаков категории я придумал такой фрейм:
1/ Общая суть дела.
2/ Аргументы, которые могут встречаться в отзыве.
3/ Ключевые слова.


ИИшке такой фрейм зашёл, и она достаточно точно начала определять эту категорию.

Но без нюансов, конечно, не обошлось. Робот нормально работал только если вставлять текст отзыва прямо в тело сообщения. Если прикреплять отзыв файлом, он его почему-то не видит.

В целом, кажется, что это не критично. Было бы, конечно, круто, чтобы он умел читать прикреплённые файлы, но если нет - штош. Скопировать и вставить текст в тело сообщения - не такое уж большое усложнение клиентского пути. Конечно, хорошо бы это пофиксить, но сейчас это не первый приоритет.

Следующий шаг - научить робота определять, какие документы должны быть приложены к отзыву с учётом фактуры конкретного кейса, и проверять их фактическое наличие. Но к этому я смогу приступить только на следующей неделе - надо разобраться с рутиной и подготовиться к отчётной встрече.

Но верю в лучшее, что даже в эти пару дней среди рутины получится выделить время на стратегические задачи.


Заработал! Ну все, теперь со спокойной душой и чувством хорошей работы можно уходить на ноябрьские.

Чуть попозже напишу детали)


День 2. Этот пёс не заработал

Вчера я писал, как начинал делать робота. Сегодня - результаты. И они... такие себе. Робот не заработал - и я бешусь.

Что произошло? Если вкратце, то он очень сильно фантазирует относительно того, что написано в документе. Из-за этого неправильно определяется категория дела. А это ведет к тому, что он начинает проверять приложения по неправильному списку.

Теперь чуть подробнее. Для разных категорий дел у нас разные списки приложений. Поэтому я описал, какие категории дел у нас бывают и какие документы по ним должны быть.

Перед тем как робот проверит комплектность приложений, он должен:
1/ определить категорию дела;
2/ проверить, есть ли для этой категории дел списки приложений;
3/ если есть - проверить по этим критериям, если нет - сказать, что на этом его полномочия всё.

Чё делает этот штрих?

Я загружаю в него отзыв по незаконной рассылке рекламы. А он такой:

Отлично! Это отзыв по делу о мошенничестве!


Думаете, я просто плохо описал категории, и он запутался? Я тоже так сначала подумал. Но нет! Он просто перевирает то, что написано в документе.

У меня модель, которая показывает логику своих рассуждений. Поэтому я могу посмотреть, где происходит ошибка. И она пишет примерно следующее:

«Этот отзыв относится к категории “мошенничество”, потому что тут клиент пытается оспорить кредит, который он взял под влиянием мошенников.»


Но там нет ничего похожего на это. Весь отзыв построен на том, что мы доказываем законность рассылки рекламы. Там даже слово «кредит» не используется.

Я подумал: может, у него сложности с распознаванием текста в файле? И начал вставлять текст отзыва прямо в запрос. Нифига — результат тот же.

Пару раз он правильно угадал категорию, но результат нестабильный. В прод такое отдавать нельзя.

Короче, пока робот не заработал.

Бесит, но ничего страшного (тяу-тяу-тяу-тяу). Главное - есть идеи, что можно предпринять, чтобы заработало. И у меня горят глаза. А значит, рано или поздно всё получится.

Делаем выводы, пробуем по-другому и не унываем. У робота нет шансов не заработать - я упрямее.

P.S. Если у кого-то есть идея как это можно пофиксить - буду очень рад, если поделитесь!


🤬👿😤


Зачем итерационно? Может лучше сразу сделать конфетку?

А тут все просто. Чтобы сократить time to market и сделать так, чтобы робот начал помогать быстрее. Пока я его допилю до полной версии, пройдёт много времени. А так - я сделаю то, что решает основную боль, и отдам ребятам. Пока я допиливаю второй этап, они уже пользуются. Заодно дадут обратную связь, что исправить.


День 1. Без внятного ТЗ - результат ХЗ

Начинаем пилить робота, а с чего начать? Я его никогда не делал, поэтому не знаю.

Но, кажется, что сначала нужно чётко понять, что он должен делать.

«Проверять отзывы» - ни о чём. На предмет чего? Из такой формулировки ничего не понятно. Пару раз сталкивался с ТЗ такого уровня:

— Хочу, чтобы всё свистопердело!
— Понял. А свистопердело — это как?
— Нууу… я хз.


С таким ТЗ и результат ХЗ, че еще сказать. Нужна конкретика и четкое понимание того, что именно хочешь получить в итоге. Иначе получишь фигню, которая тебе не помогает.

Выяснил, что большинство косяков связано с отсутствием нужных приложений. Паралигалы ссылаются на какой-то факт, но не прикладывают доказательств этого факта. Ну и ещё иногда забывают использовать какой-то аргумент.

Поэтому робот, в первую очередь, должен решать именно эту боль - проверять, все ли приложения на месте.

Но действовать будем итерационно.

1/ Сначала запустим облегчённую версию, которая будет делать это верхнеуровнево, не заглядывая внутрь приложений.
То есть робот должен прочитать отзыв, понять, какие документы должны быть приложены к отзыву, и проверить, указаны ли они в списке приложений.
2/ На втором этапе научим его анализировать файлы, чтобы он ещё и проверял, есть ли в них нужная инфа. А то вдруг там не тот файл.
3/ Потом научим его проверять, все ли аргументы использованы в отзыве.

Дальше расскажу, как писал промпт (уже написал) и заработал ли робот на этом промте (пока не тестил). Если заработает - будет пост с фанфарами. Если нет - с фейспалмом.


Чтобы эффективно внедрить ИИ в работу юристов, нужно всего лишь…

чтобы у них подгорела жопа. Причём системно. И чем сильнее она полыхает, тем эффективней пройдёт внедрение.

Не, я серьёзно. Можно долго рассуждать, как лучше начать внедрять ИИ - сверху или снизу. Да если честно, хоть сбоку. Главное, чтобы была дикая боль, которую нужно решить. А пока её нет, призывы к использованию ИИ в работе будут восприниматься как рассказы о том, как космические корабли бороздят просторы Большого театра.

- В будущем юристы, которые не используют нейросети, проиграют и потеряют работу!
- Да-да. Это когда будет? А сейчас че? Позови, когда начнут проигрывать.


Причём важно, чтобы эта боль была не на уровне «вот было бы хорошо, если…», а на уровне «либо я это сейчас автоматизирую, либо прям тут сейчас умру».

- За счёт использования ИИ ты сможешь экономить пару часов в день на рутине!
- Прикольно! Надо будет попробовать как-нибудь. Но не сейчас, сейчас я занят.
(Пройдет год, а он так ничего и не попробует)


Покажу на примере, чтобы было понятнее, о чём я вообще.

У нас в команде есть паралигалы, которые готовят относительно простые отзывы на исковые. Но за ними всё равно нужна проверка взрослым юристом. Так мы жили достаточно долго, и всё было норм.
А потом количество дел начало увеличиваться. И в один день мои юристы мне выдали: «Кирюх, мы зашиваемся с проверкой отзывов, там капец. Их стало много и на проверку и корректировку уходит много времени».

На той встрече я чё-то пыжился и пытался придумать какие-то организационные меры или что-то такое. Помню, что лицо у меня тогда было очень серьезным и деловым.

А потом понял, что всё это херня и решения уровня «приложи подорожник к рваной ране». Мою проблему решит робот, который будет проверять отзывы по простому чек-листу самых частых ошибок. Иначе у меня ребята будут только и заниматься тем, что проверять и исправлять отзывы, а на свои дела у них не останется времени.

Поэтому сегодня пойду писать промпт для будущего робота и, надеюсь, начну уже учить нашу внутреннюю нейросетку. Отпишусь, что как пройдёт.

P.S. Мне нужно успеть сделать этого робота до праздников. Почти сразу после праздников у нас будет отчётная встреча с руководством. Будет круто, если я смогу на ней показать этого робота. Успею или нет?)


Просчитался, но где?

Вот я завел канал для того, чтобы избавиться от прокрастинации. А сейчас подумал, вдруг ведение канала это способ прокрастинации?

Ведь прокрастинация это же когда ты придумываешь себе какое-то дело, чтобы не заниматься чем-то более нужным. Тупо ничего не делать как-то стремно. А тут есть объяснение:

«Я хотел, честно! Но не успел, потому что были другие задачи».


Тут прям видны параллели с моей ситуацией. У меня есть куча дел, которые могут приблизить меня к моим целям. Но я не знаю как к ним подступиться, поэтому решил завести канал. Ну, чтобы для себя найти оправдание, почему прямо сейчас я не пишу промт. А потому что я был занят! Написанием этого поста.

Интересная, конечно, мысль. Но тут есть очень простая проверка - решает ли канал поставленную перед ним задачу или нет? Если не решает, выходит, это действительно прокрастинация. Решает - все хорошо, выдыхай.

Вот и посмотрим на результаты. Если начну действовать активней, значит канал выполняет свою задачу. Не начну - тогда буду завязывать с этим (каналом, не оптимизацией)

P.S. Получается обманул? Обещал в следующем посте про эффективную стратегию внедрения ИИ. А написал про другое. Выходит так( Но следующий пост точно будет про ту самую эффективную стратегию.


Кажется, я наконец-то уволил самого бесполезного коллегу.

Это я сейчас про прокрастинацию. Она - мой самый лояльный, но самый бесполезный коллега. Поэтому пора ее уволить.

Привет! Меня зовут Кирилл, я руковожу судебным отделом в крупном финтехе. А это - текстовый сериал о том, как мы с ребятами оптимизируем свою работу.

Преимущественно тут будет про LegalTech и выстраивание процессов. Но не только. И про тайм-менеджмент тут тоже, походу, будет. Короче, если что-то потенциально помогает достичь целей нашего отдела — это будет тут.

По факту это сериал о рабочих буднях лида судебки: с чем я сталкиваюсь и как это всё решаю. Но только не приторно-ванильно, а AS IS — со всеми взлётами и промахами. Мы не в Смузиленде, тут всё по-настоящему.

«Кирюх, а нафига это всё?» - так меня пока никто не спрашивал, но я всё равно отвечу.


Тут можно было бы рассказать про желание поделиться опытом с другими. Это, безусловно, да.
Но цимес в другом. Мы же тут за честность?

А если честно, я задолбался.

1/ Я задолбался, что операционка побеждает стратегические задачи.
2/ Я задолбался от прокрастинации.
3/ Я задолбался, что есть куча классных идей и возможностей для их реализации, но они неделями (если не месяцами) лежат нетронутыми. Хотя всё время занят.

И этот сериал я воспринимаю как пендель самому себе. Это мой способ пройти «долину смерти», через которую проходит любой продолжительный проект.
Вот так вот, публично подписался - и уже пути назад нет. Не хочется также публично сесть в лужу.

Да и вообще, контент сам себя не сделает. Чтобы что-то написать, нужно, чтобы было о чём писать. Поэтому, раз я тут собираюсь регулярно писать про оптимизацию отдела, мне нужно что-то регулярно делать для этого.

Вот такие дела. Посмотрим, что получится.

Кстати, я тут для себя нашел самую эффективную стратегию внедрения ИИ в работу юристов. В следующем посте расскажу.

Показано 16 последних публикаций.

178

подписчиков
Статистика канала