AI legale che non lascia
uscire un kB dei tuoi dati.
AI per studi legali italiani: analisi documenti automatica, ricerca giurisprudenza, redazione contratti tipo, chat su precedenti dello studio. LLM self-hosted on-premise per riservatezza assoluta.
- LLM self-hosted on-premise (zero data egress)
- Compliance GDPR + segreto professionale
- Analisi 500+ sentenze in poche ore
- Knowledge base studio interrogabile
Lo studio legale italiano + AI: i rischi reali
Per uno studio legale, usare ChatGPT come strumento di lavoro è pratico ma rischioso: ogni testo incollato passa attraverso server OpenAI, viene potenzialmente usato per training, e — soprattutto — viola il segreto professionale ex art. 622 c.p. e il codice deontologico forense.
La soluzione SOS AI per studi legali è progettata diversamente: LLM open-source self-hosted (Llama 3.3 70B, Mistral Large) installato sul server dello studio o cloud privato UE. Zero connessioni esterne. Audit trail completo. Compatibile con GDPR + segreto professionale.
Use case rodati: analisi pre-udienza di sentenze precedenti, redazione bozza contratto da template + variabili caso, ricerca su corpus interno dello studio (chat sui documenti dei tuoi case storici).
Architettura on-premise tipica
Per uno studio legale tipo (10-30 professionisti) il setup è:
- Server locale con GPU (NVIDIA RTX 4090 o RTX 6000 Ada) o cloud privato Hetzner UE
- Llama 3.3 70B Instruct quantized 4-bit (gira su 1-2 GPU consumer)
- Vector store on-premise: Qdrant o Weaviate
- Frontend chat web app interna autenticata SSO con il vostro AD
- Ingestion documenti con OCR (Tesseract / Mistral OCR self-hosted) per PDF scannerizzati
- Audit log completo: chi ha consultato cosa, quando, con quale query
Costo infrastruttura tipico: 2-4k€ una tantum hardware (o 200-400 €/mese cloud privato), nessun costo API ricorrente.
Caso studio · Studio legale Milano
Cliente: studio civilistico milanese, 12 professionisti, focus su contenzioso commerciale e diritto societario.
Problema: per un caso complesso, dovevano analizzare ~500 sentenze di Cassazione su un tema specifico per costruire la memoria difensiva. Stima manuale: 5 giorni di lavoro full-time di un avvocato senior.
Implementato: RAG aziendale on-premise con Llama 3.3 self-hosted, indicizzato il corpus sentenze + memoria interna dello studio. Interfaccia chat per ricerca + sintesi precedenti.
Risultato: 500 sentenze analizzate e sintetizzate in 2 ore. Recall validato dall'avvocato senior: 96% degli argomenti rilevanti coperti. Tempo case-prep ridotto del 70%. Investimento (15k€) ripagato al primo caso significativo.
FAQ AI studi legali
È compatibile con il codice deontologico forense?
Sì, perché lavoriamo on-premise: i dati cliente non escono mai dallo studio. Il segreto professionale è preservato. Il CNF nel 2024 ha pubblicato linee guida su uso AI da parte avvocati: la nostra implementazione le rispetta integralmente.
Quanto costa un setup AI per studio legale?
Setup on-premise tipico: 18-35k€ (LLM + RAG + frontend + integration). Cloud privato: 12-22k€ + 200-500 €/mese hosting. ROI in 6-12 mesi via tempo recuperato dei senior.
Quanto tempo serve per andare in produzione?
8-14 settimane: 2 sett. audit hardware/software, 4-6 sett. build + ingestion documenti, 2 sett. test interno, 2-4 sett. training team.
I dati passano per OpenAI/Anthropic?
No. Lavoriamo solo con LLM open-source self-hosted (Llama, Mistral, Qwen). Nessuna chiamata esterna.
Funziona per ricerche su Cassazione, sentenze, normative?
Sì. Indicizziamo corpus pubblici (Normattiva, sentenze Cassazione disponibili) e privati (memoria interna dello studio). Per banche dati commerciali (DeJure, Italgiure) integriamo via API se hai abbonamento attivo.
Avete esperienza con la deontologia forense?
Lavoriamo con consulenti esterni specializzati in deontologia forense per ogni progetto. NDA reciproco con clausole rinforzate per studi legali.
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Una call di 30 minuti con il nostro tech lead. Ne usciamo con una stima realistica di setup, costi, tempi.
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