夜雨聆风
Legalweek 2026 会议回顾
核心要点： 与其他技术相比，AI 在总体拥有成本（TCO）和投资回报率（ROI）的评估上，需要采用更加精细和多维度的分析方法。在 Legalweek 2026 开幕论坛上，与会嘉宾讨论了为何 AI 的部署成本通常高于其他技术工具，以及在实践中应重点关注哪些因素，以尽可能加快实现良好的投资回报。
随着 AI 和先进技术持续重塑法律运营体系，总体拥有成本（TCO）也正在从一种静态成本模型，转变为一个动态的价值衡量框架。法律部门和律师事务所正在积极探索，如何更有效地评估隐藏成本、投资回报率（ROI）以及技术带来的战略影响，从而做出更加明智的技术投资决策。上述问题正是 Legalweek 2026 法律运营专题研讨会的核心议题之一。本场由 Epiq 主办的专题会议——《Measuring Total Cost of Ownership in AI Driven Legal Operations》——重点围绕 AI 驱动环境下的 TCO 评估展开讨论。该论坛由 Epiq 产品管理高级总监 Jon Lavinder 主持，参与讨论的嘉宾包括：
Sandra Metallo Barragan，Proskauer 电子证据开示法律顾问
Clinton Sanko，Baker Donelson 业务优化与电子证据开示负责人
Amy Sellars，Gunster 律所顾问律师
An Trotter，Hearst 总法律顾问办公室运营高级总监
AI 采用所需的思维转变
Jon 在会议开场指出，与其他 IT 工具相比，AI 的成本计算并不简单透明。除采购、实施、运营和培训等显性成本外，AI 还涉及大量“水面之下”的隐性成本，包括治理、对影子 AI的管控、试点投入、风险与误差预留，以及为避免供应商锁定所需的灵活性投入。此外，AI 的培训成本也远高于其他技术。
在培训成本方面，多位嘉宾进一步强调，要真正发挥 AI 的价值，关键不在于“会用工具”，而在于建立全新的认知方式。正如 Amy 所指出：“学会如何使用工具，并不如改变我们对工具未来演进方式的理解重要，更关键的是教会人们如何思考 AI。” An 也对此表示认同，并强调从概念层面理解 AI 运作机制的重要性。这进一步推高了培训成本，因为熟练掌握 AI 并非一次性过程，而是需要通过持续迭代，逐步建立能力。
此外，AI 的试点实践至关重要。An 提到，企业内部举办的“agent builder day”等实操活动，能够有效帮助用户形成关键的“顿悟时刻（aha moment）”，真正理解 AI 的能力边界与潜力。
同时，AI 培训绝非一次性投入。正如 Amy 所强调，识别 AI 能创造价值的唯一方式，是不断动手尝试与探索。因此，律师团队需要具备充足的时间与空间，在反复试验、失败和调整的过程中不断迭代学习。Sandra 则补充指出，这一过程无法被压缩或强行推进——用户对 AI 的初期体验，将直接影响其是否愿意真正接受并持续使用这一工具。
衡量总体拥有成本与投资回报的挑战
在探讨投资回报率时，与会嘉宾明确区分了成本（即投入）与价值（即回报）。要实现理想的 ROI，法律机构不仅需要降低总体拥有成本（TCO），还需聚焦那些能够创造最大价值的应用场景。
Clinton 指出，降低 AI TCO 的关键一步在于识别那些能够对最多律师产生最大影响的用例。不同业务领域的需求各不相同，但要真正释放价值，必须优先关注那些现有工具无法有效满足的应用场景。
然而，ROI 的衡量依然充满挑战。正如 Jon 所提到，在电子证据开示等场景中，AI 所带来的价值相对容易量化。但正如 Sandra 所解释的，在其他类型法律工作中，AI 的“价值实现周期”（time‑to‑value）目前仍多依赖经验性判断，缺乏系统化衡量。Clinton 进一步强调，对 AI ROI 的分析应当放在一组具有相似特征的项目组合中进行。这样才能更清晰地识别• 哪些用例能够以最低成本为最多律师带来最大收益 以及如何在风险控制与快速为客户创造价值之间取得平衡。
超越总体拥有成本
与会嘉宾一致认为，撇开对 TCO 和 ROI 的严格量化衡量不谈，还有一系列难以量化的战略性业务因素同样至关重要。随着法学院开始教授学生如何在法律实践中应用 AI 工具，年轻一代律师不仅期望律所提供 AI 工具，更期待看到其具有创新性和实际影响力的应用方式。与此同时，这批熟悉 AI 的新生代也能够在一线实践中帮助资深律师更快适应技术，从而迅速创造价值。这使得 AI 的部署不仅是技术选择，更成为吸引和留住优质法律人才的竞争性要求。
与此同时，客户的期望也在发生变化。随着 2025 年有大量 AI 工具涌现，市场对快速部署这些技术的压力显著增加。客户不仅期待律所使用 AI，还希望看到响应速度的显著提升。Sandra 提醒，在面对不断提高的预期时，律师团队可能需要合理管理客户期望，明确 AI 在响应速度和能力边界方面的实际情况。
总体来看，AI 的 TCO 与 ROI 仍将是一个复杂问题。数据治理、合规保障机制、AI 工具的快速演进，以及针对具体应用场景的 ROI 评估能力提升，都将持续影响整体成本结构与投资回报。但有一点已经非常明确：AI 在法律领域的价值已无需争论。问题不再是“是否应用 AI”，而是“如何应用 AI”。
本文内容仅用于提供一般性信息，不构成任何法律意见或建议。
