Harvey: как ИИ трансформирует юридический бизнес и генерирует миллиарды

Искусственный интеллект в юридической сфере может показаться не самой «горячей» темой, но компания Harvey под руководством CEO Уинстона Вайнберга привлекла внимание ведущих инвесторов Кремниевой долины. Инвестиционный портфель Harvey выглядит как список «кто есть кто» в венчурном капитале: OpenAI Startup Fund, Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Elad Gil, Google Ventures, Coatue и, совсем недавно, Andreessen Horowitz.

Оценка компании из Сан-Франциско взлетела с 3 миллиардов долларов в феврале 2025 года до 5 миллиардов в июне и до 8 миллиардов в конце октября. Этот рост отражает не только высокие оценки, присуждаемые ИИ-компаниям, но и способность Harvey успешно работать с крупными юридическими фирмами и корпоративными юридическими департаментами.

На сегодняшний день стартап обслуживает 235 клиентов в 63 странах, включая большинство из 10 ведущих юридических фирм США. По состоянию на август, ежегодный повторяющийся доход (ARR) компании превысил 100 миллионов долларов.

Коротко о ключевых достижениях и планах Harvey

Мы решили поделиться с вами выдержками из интервью с Уинстоном Вайнбергом, где он рассказал о пути Harvey, о том, как электронное письмо Сэму Альтману изменило всё, почему юристы выиграют от ИИ, и как Harvey решает сложнейшую задачу создания по-настоящему многопользовательской платформы, соблюдающей этические барьеры и разрешения на данные в десятках стран.

Когда ИИ начал трансформировать юридическую работу?

Уинстон Вайнберг, соучредитель Harvey, вспоминает, как осознал потенциал ИИ, будучи начинающим юристом: «Мой соучредитель Гейб Перейра, тогда работавший в Meta и мой сосед по комнате, показал мне GPT-3. Изначально я использовал его для игр Dungeons and Dragons. Однако, когда мне поручили дело по аренде недвижимости в O’Melveny, я начал применять GPT-3 для решения своих юридических задач».

«Мы с Гейбом обнаружили, что можем использовать цепочку мыслей (chain-of-thought) до того, как это стало широко известно. Мы создали очень длинный промпт для законодательства Калифорнии о домовладельцах и арендаторах. Затем мы взяли 100 вопросов с Reddit (r/legaladvice), прогнали их через этот промпт и передали пары “вопрос-ответ” трём юристам, не упоминая об ИИ. Мы спросили: “Потенциальный клиент задал этот вопрос, вот ответ — вы бы внесли правки или отправили как есть?” В 86 из 100 случаев двое или более юристов сказали, что отправили бы ответ без изменений. Именно тогда мы поняли, что вся эта индустрия может быть трансформирована такой технологией».

Дальнейшие шаги и поддержка OpenAI

Harvey связались с Сэмом Альтманом и Джейсоном Квоном (генеральным юрисконсультом OpenAI), понимая, что юрист лучше оценит качество ответов ИИ. Утром 4 июля они провели звонок с руководством OpenAI и представили свою идею.

В результате, OpenAI Startup Fund стал одним из крупнейших инвесторов Harvey. «OpenAI познакомили нас с нашими первыми бизнес-ангелами — Сарой Го и Эладом Гилом. Всё остальное мы делали сами. У меня не было друзей в сфере технологий, я не вырос в Сан-Франциско. Я не знал ведущих венчурных капиталистов и не понимал, как привлекать финансирование. Всё это было для меня в новинку», — отметил Вайнберг.

Стратегия привлечения инвестиций: фокус на продукте

Несмотря на отсутствие опыта в венчурной среде, Harvey удалось привлечь значительные средства. Вайнберг считает, что ключ к успеху — в развитии компании: «Я твердо убеждён, что лучший способ привлечь деньги — это обеспечить отличные результаты работы вашей компании. Много советов по нетворкингу, но для меня самое главное — почти всё время уделять своему бизнесу, а затем найти венчурных инвесторов, которые захотят пройти этот путь вместе с вами».

Финансовая эффективность и текущие вызовы

При достижении 100 миллионов долларов ARR и команде из ~400 сотрудников, Harvey сталкивается с высокой стоимостью вычислительных ресурсов. «Затраты на вычисления для нас выше, чем многие другие расходы. Мы работаем более чем в 60 странах, в каждой из которых действуют законы о резидентности данных. Долгое время, если вы использовали несколько моделей в своём продукте, приходилось покупать минимальный объём вычислительных мощностей в каждой из этих стран, даже если клиентов для покрытия этих затрат было недостаточно».

Германия и Австралия имеют невероятно строгие законы об обработке данных. Вы не можете отправлять финансовые данные за пределы этих стран. Мы настраивали инстансы Azure или AWS в каждой из этих стран, но использовали их лишь для закрытия трёх-четырёх крупных клиентов. Наша маржа выглядит очень хорошо на основе токенов, но ухудшается из-за того, что приходится тратить так много на предоплату вычислений во многих юрисдикциях. Эта проблема со временем будет решена.

Расширение продаж и многопользовательская платформа

Изначально лишь 4% дохода Harvey приходилось на корпорации, а 96% — на юридические фирмы. Сейчас доля корпораций выросла до 33%, и к концу года ожидается около 40%. Вайнберг рассказал об уникальной стратегии продаж: «Вначале мы брали общедоступные судебные дела из Pacer, находили партнёра, который их написал, вводили их в Harvey и показывали, как они могли бы возражать против своих же аргументов. Это привлекало огромное внимание, потому что было релевантно их непосредственной работе».

«Но что интересно, как только мы получили распространение в юридических фирмах, сами фирмы стали помогать нам в продажах корпорациям. Фирма, например, Latham, представляла Harvey своим клиентам, говоря: “Знаете, как мы можем использовать ИИ для решения тех или иных задач?” Таким образом, юридические фирмы стали помогать нам продавать корпорациям, потому что они хотят сотрудничать в этой системе».

Многопользовательский подход и этические барьеры

Вайнберг подчеркивает важность многопользовательской платформы: «Это огромная проблема. Вы видели анонсы от OpenAI и Microsoft о общих потоках и корпоративной памяти. Это сложно – необходимо правильно настроить разрешения, чтобы агенты могли получать доступ к нужным системам. Но это решает проблему только для одной сущности одновременно».

Вторичная проблема, с которой мы сталкиваемся: как решить это для компании плюс всех её юридических фирм? Необходимо правильно настроить разрешения как внутри, так и снаружи. В праве существует понятие «этических стен». Представьте юридическую фирму, которая работает с 20 венчурными фондами. Если вы работаете над сделкой для Sequoia, но также работаете над другой сделкой для Kleiner Perkins, что произойдет, если вы случайно передадите все данные о сделке Sequoia в Kleiner Perkins? Огромная, астрономическая проблема. Мы должны решить проблему внутренних и внешних разрешений, чтобы агенты могли работать корректно, и если вы ошибетесь, это приведет к катастрофическим последствиям для отрасли.

«Решение этой задачи определённо находится в процессе. Мы в первую очередь занимаемся безопасностью и разрешениями. Первая версия, работающая в полном масштабе, вероятно, будет готова в декабре. Приятно то, что, поскольку большая часть наших корпоративных клиентов уже использует Harvey, проблема безопасности значительно упрощается, так как они уже прошли проверку безопасности».

Как юристы используют Harvey сегодня?

1. Составление документов: это основной сценарий использования.
2. Исследования: благодаря партнёрству с LexisNexis, эта функция активно развивается.
3. Анализ: например, запуск 10 вопросов на 100 000 документов, что необходимо при проведении due diligence или обнаружении информации.

Изначально были более распространены транзакционные сценарии, такие как слияния и поглощения, а также формирование фондов. Сейчас все активнее развивается направление судебных споров, во многом благодаря доступу к необходимым данным.

Harvey – это не просто «обертка для ChatGPT»

На критику о том, что Harvey является лишь «оберткой для ChatGPT», Вайнберг отвечает: «Наше самое большое преимущество со временем состоит из двух вещей. Во-первых, мы собираем огромное количество данных о рабочих процессах – каковы основные сценарии использования, которые эти модели действительно могут выполнять? Оценка становится очень сильным конкурентным преимуществом, потому что как оценить качество соглашения о слиянии? Это становится очень сложно. Необходимо создать оценочные рамки и агентские системы, которые могут самостоятельно оценивать все различные шаги».

«Второе сильное конкурентное преимущество — наша платформа становится по-настоящему многопользовательской. В этой индустрии есть две стороны: поставщики юридических услуг и потребители. Вам нужна платформа, которая находится между обоими. До сих пор я не видел конкурентов, делающих это. У нас есть конкуренты, которые делают то же, что и мы для юридических фирм, и конкуренты, которые делают то же, что и мы для внутренних команд, но я не видел, чтобы кто-то создал по-настоящему многопользовательскую платформу».

«Что касается критики “обертки для ChatGPT”: в 2023 и 2024 годах большая часть мощности продукта — это, честно говоря, сама модель плюс фронтенд-работа, которая делает UI и UX проще. Но если вы пытаетесь создать что-то, где у меня есть 100 000 документов в этой комнате данных, 5 000 электронных писем об этом M&A, все эти различные статуты и кодексы, и я хочу систему, где я могу задавать вопросы по всем этим элементам в совокупности с высокой точностью — это святой Грааль. Мы создали все эти части, и последние несколько месяцев мы объединяли их воедино».

Бизнес-модель и будущее ценообразование

«Сейчас наша модель в основном основана на лицензиях (seats), но мы переходим к ценообразованию, ориентированному на результат, по мере усложнения рабочих процессов. Вам нужны оба подхода. Ценообразование, ориентированное на результат, для очень маленьких задач, для которых вы можете обеспечить точно такой же уровень точности, как у человека, или даже лучше, с очень высокой скоростью. Но реальность такова, что вам понадобится юрист на каждом этапе работы».

В ближайший год или два Harvey будет представлять собой пакет для повышения производительности, продаваемый на основе лицензий и многопользовательский между юридическими фирмами и их внутренними командами. Со временем будут создаваться рабочие процессы на основе потребления, поскольку системы становятся лучше и точнее людей в некоторых областях. Но это не будет так, что вы автоматизируете всю сделку по слиянию и поглощению; это будут конкретные этапы due diligence, где агенты по раскрытию информации могут автоматизировать первый проход, а затем юристы подключатся и сделают остальное.

Низкий уровень проникновения ИИ в юриспруденцию — огромные перспективы

Уинстон Вайнберг отмечает, что внедрение ИИ в юридической сфере находится на очень ранней стадии: «Какой процент юристов на Земле сегодня использует Harvey? Это чрезвычайно низкий процент. На Земле 8 или 9 миллионов юристов. Но более интересным является то, что мы находимся на невероятно ранних стадиях того, насколько сложные задачи эти системы могут выполнять. Они очень полезны, и люди получают невероятную отдачу от инвестиций (ROI), но если вы подумаете о том, какой процент юридической работы эти системы могут выполнять сегодня по сравнению с тем, что, по моему мнению, они смогут делать в течение следующих пяти лет, это намного ниже».

Подумайте об использовании ИИ как о ценности на токен. Юридические издержки при слиянии могут легко достигать десятков миллионов долларов. Артефакт, который вы получаете после этого слияния, — это соглашение о слиянии и SPA — возможно, всего 200 страниц. Какова ценность на токен в этом документе, который потребовал 20 или 30 миллионов долларов юридических услуг для создания? Это те типы сценариев использования, когда, когда я говорю, что проникновение невероятно низко, я имею в виду, что мы ещё не на том этапе, когда можно сделать что-то подобное. И ценность возможности сделать это точно чрезвычайно высока.

Будущее младших юристов и обучение с ИИ

Вайнберг глубоко обеспокоен влиянием ИИ на развитие младших юристов: «Я забочусь об этом, возможно, больше, чем о чём-либо другом в компании, потому что я сам совсем недавно был младшим юристом. Цель юридических фирм в ближайшие пять-десять лет: как быстро вы можете обучить лучших партнеров?»

«Я думаю, что сейчас это отчасти цель, но отчасти цель состоит в том, что мы нанимаем целые армии юристов и выставляем им большие счета. Будь то из-за перехода на ценообразование, основанное на результате, или потому, что партнёры могут брать больше, если системы ИИ не могут делать то, что делают они, самое важное с финансовой точки зрения для юридической фирмы — это убедиться, что вы нанимаете, обучаете и развиваете юристов, которые становятся партнёрами так быстро, как это человечески возможно».

«Если вы можете создать инструменты, способные выполнить первый этап слияния и поглощения, это будет персональный репетитор для младшего юриста. Мы работаем со многими юридическими школами. Вы можете представить, что в какой-то момент у вас будет ИИ-слияние, которое вы делаете в Harvey — система обучает вас, даёт вам обратную связь в реальном времени. Это невероятная система обучения. Если вы можете создать системы, которые действительно могут выполнять множество задач, нет причин, почему вы не могли бы превратить это в одну из лучших образовательных платформ».

Планы по дальнейшему привлечению средств

Несмотря на стремительный рост оценки, Вайнберг заявляет: «Привлечение крупных раундов финансирования не является чем-то, что мы планируем в ближайшее время. Нам не нужно так много денег, и мы не тратим безумные суммы. Причина, по которой я много привлекал финансирования в этом году, заключается в том, что существуют направления исследований, которые потребуют больших вычислительных мощностей, и мы хотели к этому подготовиться. Что касается публичных рынков, это определённо то, чем мы заинтересованы в долгосрочной перспективе. Я не могу дать вам даже приблизительных сроков, но мы заинтересованы».

🚀 Получите бесплатный аудит от ИИ прямо сейчас в нашем Telegram-боте: @futurebotsru_bot