Les changements radicaux sur les business models traditionnels du droit peuvent faire peur et laisser sceptiques des professionnels qui ne sont pas prêts à faire pleinement confiance à la technologie. Il est indispensable pour ces nouvelles entreprises de comprendre les méthodes de travail traditionnelles du droit (avec une culture forte du “papier”, beaucoup de temps consacré à la lecture de documents ou la recherche juridique, des signatures en présentiel par les clients), et ainsi s'orienter ainsi vers une dématérialisation progressive de celles-ci.

Les professionnels du droit qui connaissent ces méthodes traditionnelles et leurs failles auraient donc un rôle important à jouer au sein même des LegalTech. Si l'on prend l'exemple d'une opération d'acquisition des parts d'une société, l'acquéreur - voire également le vendeur -, s'adressent à des cabinets afin de réaliser des audits juridiques. Cela passe par la constitution d'une data room qui regroupe tous les documents relatifs à la société cible.

Une fois la data room constituée, tous ces documents sont généralement imprimés et lus à plusieurs reprises. Particulièrement longs et coûteux, ces procédés peuvent être en partie remplacés par une analyse réalisée grâce à l'intelligence artificielle bien plus rapide et fiable que l'homme. Elle permet, tout comme le fait l'avocat, d'identifier les risques et opportunités, comprendre le modèle économique de la société cible et ainsi définir les clauses nécessaires à la protection des parties contre ces risques.

Ces gains d'efficacité ont une incidence sur les revenus et la rentabilité. L'efficacité de la recherche et de l'analyse peut être liée à la rentabilité et à la production de revenus de diverses façons. La réduction du temps consacré à ces activités peut influer sur le nombre d'heures facturées ou avoir une incidence sur la capacité des professionnels à prendre en charge efficacement d'autres clients et d'autres questions. Les professionnels du droit doivent donc tenir compte de leur propre situation lors de l'évaluation de l'impact potentiel d'un investissement dans un outil doté d'une intelligence artificielle.