Modelli di intelligenza artificiale nel legal tech: il futuro degli studi legali è su misura

L’idea che l’intelligenza artificiale debba necessariamente crescere in dimensioni per diventare più potente sta lasciando spazio a una nuova visione: quella dei modelli di intelligenza artificiale piccoli, efficienti e specializzati. L’articolo esplora come questa tendenza stia ridefinendo il modo in cui le aziende – e in particolare gli studi legali – approcciano la tecnologia, puntando su soluzioni più sostenibili, economiche e realmente aderenti alle proprie esigenze operative.

Attraverso esempi concreti come quelli di Meta, DeepSeek e Alibaba, si analizza come i modelli ridotti possano garantire risultati comparabili, se non superiori, ai grandi sistemi, grazie a un addestramento mirato e a un uso più intelligente delle risorse. Per il settore legale, questo significa poter contare su strumenti che migliorano la gestione dei documenti, l’analisi delle sentenze e il controllo della compliance, senza i costi e la complessità delle piattaforme più imponenti.

Infine, l’articolo evidenzia come Lanpartners accompagni gli studi legali in questo processo di innovazione, aiutandoli a scegliere e integrare modelli di intelligenza artificiale adeguati, sicuri e conformi alle normative, con l’obiettivo di coniugare tecnologia, efficienza e valore professionale.

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Fin dalle prime fasi di progettazione, lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale è sempre stato percepito come una corsa alla grandezza, con la continua ricerca di nuovi parametri, di una maggiore potenza di calcolo e di una capacità di analisi dei dati sempre più grande. Proprio a questo scopo, le principali aziende tecnologiche hanno investito (e continuano a investire) miliardi di dollari per addestrare modelli sempre più complessi, capaci di gestire linguaggi, immagini e ragionamenti con un’estensione mai vista prima. Con la crescita della consapevolezza degli utenti, tuttavia, anche la logica che ha guidato questa ascesa inizia a mostrare i propri limiti: i costi aumentano in modo esponenziale, i miglioramenti diventano marginali e la sostenibilità economica di tali progetti è messa sempre più in discussione.

In questo scenario, sta iniziando a emergere una tendenza controintuitiva, che tuttavia rischia di cambiare le regole: il futuro dell’IA, infatti, potrebbe non appartenere ai giganti della categoria, ma ai modelli di intelligenza artificiale più piccoli, più efficienti e soprattutto più specializzati.

Questa inversione di prospettiva fa parte di una riflessione più ampia su come l’IA possa essere realmente utile alle imprese. Per quanto riguarda il caso specifico degli studi legali, in cui contano precisione, sicurezza dei dati e affidabilità, un modello più grande non garantisce necessariamente l’ottenimento di un risultato migliore.

Lanpartners osserva da vicino questo cambio di paradigma: la scelta del modello giusto non dipende più dalla quantità di parametri, ma dalla sua capacità di integrarsi nei processi aziendali, generare valore e garantire sostenibilità economica e infrastrutturale nel lungo periodo.

La fine dell’era dei giganti

L’epoca dei grandi modelli universali sta mostrando le sue crepe e rischia di crollare sotto il peso di una realtà fin troppo concreta, quella economica. Addestrare un modello di intelligenza artificiale da miliardi di parametri richiede, infatti, infrastrutture imponenti, grandi quantità di energia e investimenti che possono superare facilmente i cento milioni di dollari. A fronte di questa spesa, però, i progressi ottenuti dalle ultime generazioni di IA generative si sono rivelati meno rivoluzionari di quanto la maggior parte degli addetti ai lavori avessero sperato.

Questo è confermato dall’accoglienza prudente che la comunità legal tech ha riservato a GPT-5. Molti studi legali, anche di grandi dimensioni, non hanno ritenuto conveniente migrare ai nuovi modelli poiché il salto tecnologico non è apparso proporzionato ai costi aggiuntivi e alla maggiore lentezza e complessità di utilizzo. In altre parole, i guadagni sono diventati lineari, ma gli investimenti restano esponenziali.

Questo dimostra che non sempre un modello più grande genera risultati migliori, soprattutto in contesti che danno la priorità alla precisione, all’affidabilità e alla sicurezza dei dati.

Un piccolo modello di intelligenza artificiale, ben addestrato su dati pertinenti, integrato in modo sicuro nell’infrastruttura IT e utilizzato da personale formato può, infatti, risolvere attività complesse e specifiche (dall’analisi documentale alla ricerca giurisprudenziale) con rapidità, risparmio di risorse e minori rischi operativi.

Lanpartners, attraverso la propria esperienza nella consulenza e nel supporto IT e digitale agli studi legali, incoraggia un approccio più strategico, accompagnando le imprese in questa fase di selezione e integrazione, aiutandole a comprendere quale tipo di modello serva davvero ai loro processi e come implementarlo in modo efficace e sicuro.

Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale più piccoli: i casi Meta, DeepSeek e Alibaba

La direzione del cambiamento è chiara, e i grandi protagonisti dell’industria tecnologica lo confermano. Tre esempi recenti mostrano infatti come l’innovazione si stia spostando dai modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni verso soluzioni più compatte, intelligenti e sostenibili.

Meta 

Meta ha inaugurato questa nuova stagione con lo sviluppo del suo “small reasoning model”, un piccolo modello di ragionamento progettato per risolvere compiti logici e interpretativi con una struttura più snella. Ovviamente, l’obiettivo non è competere sul volume dei parametri, ma sulla qualità della comprensione e sulla rapidità di risposta.

Il risultato è un sistema capace di fornire risposte argomentate e coerenti con un consumo energetico e un costo computazionale drasticamente ridotti rispetto al passato. Per settori come quello legale, dove il tempo e l’accuratezza sono risorse chiave, questa efficienza può trasformarsi in un vantaggio competitivo non indifferente.

DeepSeek

DeepSeek, un progetto accademico nato con risorse limitate, ha ulteriormente dimostrato la validità di questo approccio. Il suo modello, sviluppato con un investimento di appena 290.000 dollari (una cifra minuscola rispetto ai miliardi richiesti dai giganti americani) ha raggiunto prestazioni comparabili in molti test di benchmark.

Questo risultato mette in discussione l’idea stessa che la potenza dell’IA sia direttamente proporzionale ai costi di addestramento. DeepSeek evidenzia appunto come un modello di intelligenza artificiale ben progettato, con dati selezionati e ottimizzati, possa essere non solo più economico, ma anche più mirato e preciso.

Alibaba 

Anche Alibaba ha presentato il suo “small agent model”, una soluzione specializzata che consente di eseguire compiti complessi con una capacità di ragionamento paragonabile a quella di modelli molto più grandi. L’approccio, in questo caso, è modulare: invece di un’unica intelligenza enorme, si utilizzano una serie di modelli di intelligenza artificiale più piccoli, ciascuno addestrato su funzioni specifiche (analisi di contratti, interpretazione di documenti, gestione di flussi di comunicazione) che operano in modo coordinato.

Per le aziende e gli studi legali, ciò significa maggiore controllo, minori costi di gestione e la possibilità di aggiornare o sostituire singoli moduli senza dover ricostruire l’intera infrastruttura.

La lezione di Meta, DeepSeek e Alibaba è chiara: l’efficienza e la specializzazione possono battere la grandezza fine a sé stessa. È dunque possibile che il futuro dell’IA sarà definito da modelli di intelligenza artificiale più piccoli, agili e personalizzabili, capaci di rispondere meglio alle reali esigenze operative di ogni settore.

L’efficienza come leva strategica per gli studi legali

L’integrazione di modelli di intelligenza artificiale più piccoli e specializzati può dunque cambiare profondamente il funzionamento degli studi legali, ambienti in cui la precisione è fondamentale e la gestione dei dati è delicata. Strumenti agili e mirati permettono infatti di affrontare compiti complessi e ripetitivi in modo più rapido e affidabile, liberando tempo prezioso per le attività che richiedono competenza e giudizio umano.

I vantaggi sono molteplici e concreti:

• Riduzione dei costi di implementazione e mantenimento: modelli più leggeri richiedono meno risorse di calcolo e possono essere gestiti su infrastrutture già esistenti.
• Aggiornamenti rapidi e scalabilità dinamica: una struttura modulare permette di adattare il modello a nuove normative o nuovi casi d’uso senza ricominciare da zero.
• Maggior controllo dei dati e conformità normativa: i piccoli modelli possono essere addestrati su dataset proprietari e risiedere in ambienti sicuri, garantendo la protezione delle informazioni riservate.
• Efficienza energetica e sostenibilità: consumano meno energia e generano meno emissioni; ciò è di particolare interesse per le aziende, che sono chiamate sempre più spesso a rispondere su temi legati alla responsabilità ambientale. 

Immaginiamo, ad esempio, uno studio legale che utilizza un modello di intelligenza artificiale specializzato nella classificazione dei contratti. Invece di affidarsi a un sistema generico e costoso, lo studio può implementare un modello di piccola scala, allenato sui propri documenti e adattato alla propria terminologia.

ROI e sostenibilità: il valore dei modelli di intelligenza artificiale mirati

Come abbiamo spiegato, c’è una logica economica chiara dietro questa tendenza. Oggi, ottenere un miglioramento minimo dai grandi modelli di intelligenza artificiale richiede investimenti significativi, con un ritorno sull’investimento sempre più basso. I piccoli modelli, invece, sembrano offrire un equilibrio virtuoso tra prestazioni e costi: rapidi da addestrare, risultano più facili da mantenere e perfettamente adattabili a contesti specifici. Per uno studio legale, questo si traduce in maggiore prevedibilità nei costi e risultati immediati.

Non serve un modello che conosca l’intero contenuto del web per riassumere una deposizione o per generare una bozza contrattuale: serve, piuttosto, un modello che capisca veramente il linguaggio giuridico e che sia stato istruito sui documenti dello studio stesso.

Come recita un’analogia efficace:

“Alla fine, per riassumere una deposizione, non avrà alcuna importanza che il tuo modello non sia stato addestrato su un post di un blog di GeoCities sul birdwatching di 20 anni fa.”

La qualità, in settori così specifici e regolamentati, non dipende dalla quantità dei dati, ma dalla loro pertinenza. È questo il principio che guiderà l’evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale nei prossimi anni.

Lanpartners e e modelli di intelligenza artificiale: l’approccio consulenziale all’IA legale

Come partner digitale per aziende, professionisti e PMI, il ruolo di Lanpartners è quello di aiutare e supportare i clienti nella selezione e nell’integrazione del modello di intelligenza artificiale più adatto alle specifiche esigenze del settore, garantendo sempre sicurezza, efficienza e conformità normativa.

Come consulenti digitali di alto livello da oltre vent’anni, il nostro compito è:

• Valutare la maturità digitale e la prontezza dei propri sistemi a ospitare modelli di IA.
• Progettare soluzioni basate su modelli di intelligenza artificiale piccoli e specializzati, integrati con infrastrutture cloud sicure.
• Garantire la conformità alle direttive europee e alle normative in materia di privacy e cybersecurity, come la NIS2.

Il futuro dell’IA non sarà necessariamente più grande, ma sarà più intelligente, più economico e più vicino alle esigenze reali delle aziende.

Per gli studi legali, questa è un’occasione per coniugare innovazione e sostenibilità, costruendo strumenti di lavoro realmente al servizio dell’efficienza e della competenza professionale. Affidati a Lanpartners per integrare modelli di intelligenza artificiale efficaci e costruire uno studio legale digitale di ultima generazione.