Marketingcontent maken met juridische GenAI: wat het oplevert en waar je op moet letten

Wat als je als marketeer vanuit jouw organisatie verplicht bent alleen te werken met een specifieke AI-tool die gebouwd is voor juridische precisie en niet voor marketingcontent? Je bevindt je dagelijks in een worsteling waarin je een balans moet vinden tussen lucht en ritme en dichtgetimmerd en correct. Ik laat je zien wat de voordelen zijn en waar je op kunt letten.

Anders dan algemene taalmodellen, functioneert juridische GenAI-software (bijvoorbeeld Harvey of Legora) op basis van grote, vooraf getrainde modellen aangevuld met actuele, citeerbare bronnen. De chatfunctie in deze software leert doorgaans niet van jouw eerdere input of data die is geüpload. Hoe lang gegevens bewaard blijven en wie erbij kan, verschilt per tool en per organisatie. Dat hangt namelijk af van de licentie en de afspraken die jouw organisatie met de leverancier heeft gemaakt.

Deze specifieke functionaliteit is een vereiste voor advocaten en andere juristen die werken met vertrouwelijke cliëntinformatie of dossierstukken, maar vormt voor de marketeer beslist een uitdaging. Feedback of correcties gaan namelijk verloren zodra je sessie eindigt. Daarnaast klinkt je output generiek én onmenselijk. En laten we eerlijk zijn, op meer AI-slop zit niemand te wachten.

Dit is de winst die je er dan tóch uit kunt trekken

Simpel: de juridische juistheid. AI-hallucinaties in processtukken komen steeds vaker voor. Zo werden in februari dit jaar twee advocaten in Gelderland op AI cursus gestuurd door toezichthouders op de advocatuur vanwege het gebruik van niet-bestaande of irrelevante verwijzingen. In augustus ging de rechtbank van Amsterdam zelfs zo ver dat het gebruik van een niet-bestaand citaat werd afgestraft met een extra hoge proceskostenveroordeling vanwege de ‘nodeloze extra tijd’ die de rechtbank en de wederpartij hebben moeten besteden.

Juridische GenAI werkt alleen met geverifieerde databases: elk antwoord komt met een citeerbare bron. Dit sluit ze niet uit, maar verkleint wel het risico op dergelijke hallucinaties.

Daarnaast begrijpt de tool het belang van juridische bewoordingen. Wat marketingtechnisch pakkend en direct klinkt, kan in een juridische context de nuance verliezen of zelfs een heel andere betekenis krijgen. Je kunt hier dus flink de mist in gaan.

Ik vroeg in de chatfunctie van zowel een juridische tool (Legora) als een generieke AI-tool (Claude) om een simpele tekst over wat een rechtbank precies doet. In de output van de generieke tool werd een uitspraak van de rechtbank een “arrest” genoemd. Voor een marketeer klinkt dat waarschijnlijk als juist, maar juridisch is het een wezenlijk verschil. Een beslissing van de rechtbank is namelijk een vonnis, terwijl beslissingen van het gerechtshof en de Hoge Raad een arrest zijn.

Het juridische basisniveau van de teksten is kortom hoog, waardoor er minder correctierondes nodig zijn. Die correctierondes met juristen blijven echter wel een essentieel
onderdeel van het proces.

Instellen van een workflow: waar moet je op letten?

Eerder noemde ik al dat de chatfunctie niet in staat is om te leren van eerdere input. Dit probleem kun je echter grotendeels ondervangen door middel van een workflow. Die workflow leeft niet in de chat, maar in een vaste instructielaag daarboven: een set regels en bronbestanden die de tool bij elke nieuwe sessie automatisch toepast. Die regels en bronbestanden kun je opdelen in drie thema’s:

Juridische nauwkeurigheid

Wanneer het gaat om de inhoud van de tekst, dan gaat juridische nauwkeurigheid altijd boven creativiteit. De tool mag geen juridische informatie, claims, eisen, gevolgen of conclusies toevoegen die niet expliciet in de basistekst staan. Juridische inhoud mag niet zó sterk vereenvoudigd worden dat de strekking onjuist of misleidend wordt. Juridische termen mogen worden toegelicht, maar niet vervangen door equivalenten die de lading niet dekken.

Structuur

Dit is een combinatie van regels en data. In de regels staat beschreven hoe je een goede tekst moet opbouwen en hoe je uitnodigender en beter leesbaar kunt schrijven. Deze regels kun je natuurlijk aanpassen aan het type medium waarvoor je schrijft. En ook niet onbelangrijk: verbied je tool het gebruik van gedachtestreepjes. Deze structuur kan verder worden onderbouwd met een bestand met best practices. Dit zijn voorbeeldteksten waarvan wij met data kunnen onderbouwen dat deze goed gepresteerd hebben in het verleden. Dit document wordt regelmatig gewijzigd en aangevuld om te voorkomen dat teksten te veel op elkaar gaan lijken.

Toon

Enerzijds geef je hier mee dat een tekst leesbaar moet zijn voor een brede doelgroep, dus dat het zoveel mogelijk vakjargon moet vermijden. Anderzijds wil je er ook voor zorgen dat het bericht de tone of voice van je bedrijf of instelling aanhoudt. Dit kun je oplossen door een brand guide aan de workflow toe te voegen. Uiteraard kun je bovenstaande thema’s zelf verder specificeren naar, bijvoorbeeld, het type content dat je wil schrijven of voor welk kanaal je schrijft.

Check, check, dubbelcheck

Blijf bij iedere stap die je zet goed controleren. Nog voordat ik begon met testen met bronteksten, liet ik de AI tool zelf de instructielaag doorlopen met de vraag of het suggesties voor verbetering had. Daarna volgde een nulmeting waarbij ik een brontekst verwerkte in zowel de workflow als de reguliere chatfunctie om te kunnen zien wat de instructielaag toevoegt.

Vervolgens ga je steeds weer opnieuw testen en pas je de instructie laag aan waar nodig. Lees steeds de output altijd goed door:

• Zijn de gedachtestreepjes daadwerkelijk weggelaten?
• Sluit de toon wel goed aan bij mijn bedrijf?

De laatste stap is een jurist of andere specialist die de juridische inhoud controleert. Die ronde sla je nooit over. En zo schrijf je dus met een tool die nooit voor jou bedoeld was, alsnog een consistente, leesbare tekst die in lijn is met je organisatie.