Thomson Reuters ha deciso di muoversi in una direzione apparentemente controcorrente rispetto al trend dominante nell’AI: non puntare semplicemente a risposte rapidissime, ma a risposte più approfondite, più precise, affidabili, adatte al mondo complesso della ricerca legale. È questa la scommessa di Deep Research, la nuova piattaforma multi-agente integrata in Westlaw, che pretende di trasformare un compito che tradizionalmente può richiedere dalle dieci alle venti ore di studio in soli dieci minuti.
La piattaforma non si limita a recuperare testi, sentenze, regolamenti o articoli teorici; opera piuttosto su dataset enormi, aggiornati, curati nel dettaglio. Vanta un archivio che supera i venti miliardi di documenti, inclusi casi giuridici, fonti normative, contenuti editoriali legali secondari, tutti ben organizzati. La particolarità sta nella modalità di funzionamento: Deep Research non si accontenta di offrire una panoramica generale, ma analizza la richiesta che gli utenti formulano, decomponendola, seguendo tracce, cercando analogie, esplorando diverse linee interpretative, sia per sostenere una tesi che per criticarla. In questo modo, l’avvocato non riceve soltanto risposte, bensì un supporto argomentativo: esempi concreti, casi in cui una legge è stata applicata con esiti contrari, condizioni che fanno pendere la bilancia da una parte piuttosto che dall’altra.
Un aspetto particolarmente interessante è che Thomson Reuters ha scelto di dare all’agente tempo per fare bene, non per essere il primo. Deep Research ha come tempo standard di risposta circa dieci minuti; sono previste versioni più rapide – sette minuti, tre minuti – e anche una modalità più estesa, venti minuti, per quei casi in cui serve un’analisi extra. La scelta non nasce solo dall’idea che “più tempo = migliori risultati”, ma anche dalla consapevolezza che per gli operatori del diritto non è la fretta l’obiettivo primario, bensì la qualità, la sostanza, la credibilità delle fonti, l’accuratezza.
Ciò che rende Deep Research realmente diverso da altri strumenti basati su modelli tipo RAG (retrieval-augmented generation) è la struttura. L’agente non si limita a recuperare documenti pertinenti, ma ragiona su quelli che emergono, verifica aggiornamenti, contrasta posizioni diverse, attinge a dottrina e giurisprudenza con profonde analogie, costruendo un percorso di ricerca che assomiglia molto al lavoro che un essere umano farebbe, ma molto più velocemente. Pur restando sotto il controllo e con la possibilità dell’utente di verificare ogni fonte, ogni citazione.
Naturalmente, questo tipo di sistema comporta costi maggiori in termini di risorse, innanzitutto per la manutenzione e l’aggiornamento continuo del database legale, per l’attività degli editor che tengono traccia delle sentenze nuove, delle norme che vengono abrogate, e per l’architettura tecnica che orchestri modelli multipli e permetta che ogni tipo di richiesta venga instradata nel modo più appropriato. Ma l’obiettivo che Thomson Reuters si è posto è chiaro: offrire qualcosa che vada oltre la semplice risposta generata da AI e avvicinarsi il più possibile al rigore, alla profondità, alla nuance che contraddistinguono la ricerca legale professionale.
Deep Research vuole essere una piattaforma che permette all’avvocato o al dipartimento legale di impiegare meno tempo nella scoperta, nel reperimento delle fonti, nella selezione critica, e più tempo nel ragionamento strategico, nell’interpretazione delle norme, nella costruzione di argomentazioni solide. È una proposta che, nel panorama dell’AI generativa, sembra voler sottrarre importanza alla velocità fine a sé stessa, in favore della credibilità, dell’affidabilità, della sostanza.
Si può dire che Thomson Reuters non cerca di essere semplicemente più veloce, cerca di essere più profondo. E in un campo come quello legale, dove le sfumature, le eccezioni, le variazioni giurisdizionali contano moltissimo e possono pesare in modo decisivo, questa scelta potrebbe rappresentare un nuovo standard.