Standardní obraz AI builder je třicátník v hoodie, který píše Python a mluví o tom, jaký LLM má teď zrovna nejlepší context window. To pro typického partnera advokátní kanceláře v ČR znamená: „Tohle není pro mě, my si na to musíme někoho najmout."
Na Anthropic Legal Summitu 12. května 2026 šly dvě konkrétní osoby přesně proti tomuhle obrazu. Mark Pike (Associate General Counsel a produktový vedoucí Claude for Legal Industry) sám sebe popsal slovy: „I'm as surprised as you are to be a lawyer who's building tools in this moment. I'm non‑technical." A Pamela, jeho kolegyně z týmu regulatory operations, taky nepíše kód, a přesto má pro sebe postavený postup, který jí každé ráno připravuje vlastní souhrn zpráv.
Tohle je článek o tom, co dnes znamená být „builder" v právní praxi. Nečekejte technické detaily. Čekejte popis dvou konkrétních úkonů, které dnes dělá Claude, a včera dělal člověk, a které postavili sami advokáti.
Mark Pike: jak analyzovat 742 JIRA ticketů a najít, kde právní oddělení brzdí firmu
Mark je in‑house counsel v Anthropic, hyper‑growth firmě, která vyrábí Claude. Jeho role: produktový právník s dvojí odpovědností, podporovat soulad s předpisy a regulatoriku, a zároveň ne brzdit ostatní oddělení. Anthropic, jako mnoho moderních firem, používá JIRA pro evidenci právních ticketů, právní oddělení dostává tickety z produktu, prodeje, HR, marketingu, partnerství.
Mark si v jeden moment uvědomil, že netuší, kde přesně se právní oddělení zasekává. Které tickety čekají nejdéle? Které typy práce zabírají největší kapacitu? Které týmy se na nás obracejí nejvíc? Tradiční odpověď, pověřit někoho ze týmu, aby pro to udělal přehled, znamená tři týdny práce někoho, kdo má důležitější věci na práci.
Místo toho Mark prostě řekl Claude: „Pomoz mi analyzovat všechny právní tickety z posledních pár měsíců. Pověz mi, kde jsou úzká místa." Připojil Claude k internímu JIRA přes konektor a Claude analyzoval 742 ticketů. (Toto konkrétní číslo si pamatuju ze summitu, Mark to řekl s tím, že je tak specifické, že je vidět, že si ho nevymyslel.) Claude identifikoval:
- Které kategorie ticketů zabírají nejvíc času.
- Kde jsou nejdelší doby zpracování.
- Které opakující se úlohy by se daly automatizovat.
Z téhle analýzy vznikl Markův první „skill", Marketing Legal Review tool, který urychlil revizi marketingových materiálů, jednu z nejčastějších a nejvíc rutinních typů ticketů. Pak přibyl druhý, třetí, čtvrtý. Markova vlastní slova: „I didn't set out to become a builder. I was just trying to solve issues that we were spotting inside of our own legal department."
Klíčové: Mark nepíše kód. Píše instrukce v přirozené angličtině do markdown souborů, které pak Claude používá jako šablonu. To, co vypadá zvenčí jako technický builder, je zevnitř právník, který umí přesně formulovat, co potřebuje.
Pamela: jak si požádat o vlastní noviny
Pamela pracuje v týmu regulatory operations Anthropicu. Její ranní rutina, předtím než přišel Claude, vypadala takto: tři čtvrti hodiny prochází regulatorní zprávy z publikací, na které je upsaná. EU AI Act aktualizace, US FTC tisková prohlášení, britská CMA, australská OAIC, evropský EDPB, atd. Z každého zdroje pár článků, někdy relevantní, někdy ne. Většinu času čtení, ne myšlení.
Pamela, opět netechnická, šla za Claude a řekla doslova: „Build me a custom newspaper I can read each morning based on the publications you know I'm subscribed to. Summarize the articles based on what you know will be most impactful to my company, because you know about our business, you know about our litigation docket, you know about our ongoing policy interactions."
Claude se zeptal na detaily: jaké publikace, jaké priority, jaký formát. Pamela mu to popsala. Claude vytvořil skill, který každé ráno:
- Stáhne nové články z vyjmenovaných regulatorních zdrojů.
- Filtruje na ty, které mají dopad na Anthropic specificky (Claude zná interní obchodní kontext z Slack kanálů a interních dokumentů, ke kterým má přístup).
- Shrne každý článek v jednom odstavci.
- Seřadí podle dopadu na firmu.
Pamela si to ráno přečte u kávy. Čas: 8 minut místo 45.
Klíčové: Pamela nepostavila nic jiného, než přesný popis své rutiny a svých preferencí. To, co vypadá jako AI engineering, je vlastně dobře formulovaná pracovní instrukce.
Proč to funguje: tři myšlenky
1 Skills se píšou v češtině (resp. v angličtině), ne v kódu
Když Mark v demu otevřel GitHub repo s legal pluginy a rozklikl konkrétní skill (NDA review), to, co vidíte, je obyčejný markdown soubor. Strukturovaný popis úlohy v přirozené angličtině: cíl, vstup, kroky, výstup, edge cases. Žádný Python, žádný kód. Mark sám říká: „After a little bit of tinkering, I realized it wasn't that weird. This is sort of the way that lawyers are doing work today as lawyers and builders."
Pro českou praxi to znamená: schopnost přesně formulovat memorandum, postup nebo checklist je dnes stejně cenná kompetence jako schopnost napsat smlouvu. Skills jsou jen vyšší forma toho, co právník dělá tak jako tak.
2 Claude vám pomůže udělat skill v Claude
Mark v demu ukázal něco, co je vlastně rekurzivně překvapivé: Claude vám pomůže napsat skill, který bude Claude později používat. Otevřete chat, řeknete „pomoz mi vytvořit skill pro review NDA podle našeho playbooku", Claude se ptá, vytahuje strukturu, navrhuje formulace, vy upravujete. Po čtvrt hodině máte funkční skill, který si pak Claude sám nahraje.
To je rozdíl proti klasickému „postavte si vlastní integraci", kde jste na začátku osamělí. Tady máte „pair‑programming partner" od první minuty.
3 Vy znáte vaši praxi líp než kdokoli jiný
Nejdůležitější bod a ten, který nejvíc často chybí: vy víte líp než AI engineer, co váš tým reálně dělá. Vy víte, že vaše hraniční hodnota capu je 15 %, ne 20. Vy víte, že váš senior partner nesnáší zaobalené fráze. Vy víte, že u klienta X je období rep&warranty 24 měsíců standard, u klienta Y 18. Tahle informace se nedá nakoupit a nedá se delegovat. Pamela věděla, jak vypadá její ranní rutina; Mark věděl, kde se právní oddělení zasekává. AI engineer to neví.
Praktický důsledek: nejlepší AI postupy ve vaší kanceláři postaví někdo z vašeho týmu, ne externí konzultant. Externí partner (jako my) může dodat technický rámec, šablony a napojení, ale jádro obsahu, „co Claude má reálně dělat", musí přijít z vás.
Co to znamená pro českou kancelář
Z Markova a Pamelina příběhu plynou tři praktické závěry pro partnera kanceláře, který dnes řeší AI:
- Není nutné mít „AI engineera" v týmu. Argument „my nemáme technické lidi" už neplatí. Builder může být kdokoli, kdo umí přesně formulovat, co dělá.
- První skill nemusí být velký. Mark začal Marketing Legal Review tool, ne „AI pro celou kancelář". Pamela začala vlastním souhrnem zpráv, ne „platformou pro regulatorní řízení". Začněte jednou opakující se rutinou.
- Implementační partner zrychluje, ale nenahrazuje. Cordinel u klientů typicky dodá technický rámec, nastavení konektorů, šablony, znalostní bázi, řízení, a pak učí tým samostatně stavět vlastní skills. Cílem není závislost na nás. Cílem je, aby v kanceláři po třech měsících měli minimálně dva „lawyer builders" jako Mark a Pamela.
„It's just kind of part of what the job is now." Markova věta zní jako trochu trochu mimo, dokud si neuvědomíte, že přesně tohle se stalo s Excelem v 90. letech a s Wordem v 2000. letech. Nikdo z tehdy mladších partnerů neměl titul z informatiky. Nakonec to uměli všichni.
Druhá vlna AI nasazení v právu nepřijde od technických firem, které dodávají „nástroje". Přijde od právníků, kteří začnou Claude říkat „pomoz mi" u úloh, které dělají každý týden. To, co jsme viděli na Anthropic Legal Summit, je důkaz, že to jde, i když máte úvodem nulové technické pozadí.