Prawniczy startup Harvey AI osiągnął wycenę 8 mld dolarów. Inwestują w niego giganci, a prezes Winston Weinberg zdradza, jak jeden mail zmienił wszystko.
W skrócie:
- Harvey, startup AI dla prawników, osiągnął wycenę 8 miliardów dolarów. Wśród inwestorów są fundusze OpenAI, Sequoia, Andreessen Horowitz i Google Ventures.
- Firma przekroczyła 100 milionów dolarów rocznego przychodu cyklicznego (ARR) w sierpniu i obsługuje 700 klientów w 63 krajach, w tym czołowe kancelarie w USA.
- Założyciele rozpoczęli projekt po udanym teście GPT‑3 na poradach prawnych z Reddita, co doprowadziło do zimnego maila do Sama Altmana, który zainwestował.
Świat legaltech może nie brzmi jak najbardziej ekscytująca kategoria w Dolinie Krzemowej, ale Winston Weinberg, prezes Harvey, sprawił, że jego firmą zainteresowali się absolutnie wszyscy. Lista inwestorów wygląda jak Panteon funduszy venture capital: OpenAI Startup Fund (pierwszy instytucjonalny gracz), Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Google Ventures, a ostatnio dołączył Andreessen Horowitz. To nie jest przypadek. Wycena Harvey wystrzeliła z 3 miliardów dolarów w lutym do 8 miliardów pod koniec października. Taki wzrost pokazuje nie tylko szaleństwo cenowe w branży AI, ale przede wszystkim zdolność firmy do zdobywania największych kancelarii prawnych i korporacyjnych działów prawnych na świecie.
Jak zimny mail do Sama Altmana zamienił się w 8 miliardów dolarów?
Każda wielka historia ma swój mit założycielski. Ta zaczyna się dość prozaicznie – od gry w Dungeons and Dragons. Winston Weinberg, wówczas początkujący prawnik, dzielił mieszkanie z Gabe’em Pereyrą, który pracował w Meta i pokazywał mu możliwości GPT‑3. “Na początku, przysięgam, głównym zastosowaniem, jakie dla tego miałem, było prowadzenie sesji D&D ze znajomymi w LA” – wspomina Weinberg. Wszystko zmieniła sprawa dotycząca prawa najmu. Weinberg, nie mając o nim pojęcia, zaczął używać GPT‑3 do pracy. Razem z Pereyrą odkryli potęgę tak zwanego “chain-of-thought prompting”, zanim stało się to modne. Stworzyli niezwykle długi prompt oparty na kalifornijskich przepisach, a następnie przetestowali go na 100 pytaniach z forum r/legaladvice na Reddicie.
Wyniki? Zaskakujące. Przygotowane przez AI odpowiedzi przekazali trzem prawnikom specjalizującym się w prawie najmu, nie wspominając o technologii. W 86 ze 100 przypadków co najmniej dwóch z trzech ekspertów stwierdziło, że wysłałoby odpowiedź klientowi bez żadnych poprawek. “To był moment, w którym zdaliśmy sobie sprawę, że cała ta branża może zostać przekształcona” – mówi Weinberg. Co zrobili dalej? Wysłali zimnego maila do Sama Altmana i Jasona Kwona, ówczesnego radcy prawnego OpenAI. To był strzał w dziesiątkę. Rozmowa odbyła się 4 lipca, a niedługo później OpenAI Startup Fund został ich drugim największym inwestorem.
Prawnicy, korporacje i etyczne mury. Na czym polega fenomen Harvey?
Harvey to coś więcej niż inteligentny edytor tekstu dla prawników. Kluczem do sukcesu jest budowa platformy, którą Weinberg nazywa “multiplayer”. Chodzi o stworzenie ekosystemu, w którym kancelarie prawne i ich korporacyjni klienci mogą współpracować w jednym, bezpiecznym środowisku. To piekielnie trudne zadanie. “W prawie istnieje koncepcja murów etycznych. Wyobraź sobie kancelarię, która pracuje dla 20 funduszy VC. Jeśli przypadkiem dane z umowy dla Sequoia trafią do Kleiner Perkins, masz gigantyczny problem” – tłumaczy Weinberg. Harvey musi rozwiązać problem uprawnień zarówno wewnątrz firmy, jak i na zewnątrz.
To techniczne wyzwanie jest jednocześnie największą fosą obronną firmy. Obecnie 33% przychodów Harvey pochodzi od klientów korporacyjnych, a do końca roku ma to być blisko 40%. Co ciekawe, w sprzedaży pomagają same kancelarie, które przedstawiają Harvey swoim klientom jako narzędzie usprawniające współpracę. Pomimo ogromnych przychodów (100 mln dolarów ARR w sierpniu), firma wciąż ponosi wysokie koszty obliczeniowe. Wynika to z konieczności utrzymywania instancji chmurowych w dziesiątkach krajów z restrykcyjnymi przepisami o rezydencji danych, jak Niemcy czy Australia.
Czy to tylko “nakładka na ChatGPT”?
Krytycy często sprowadzają sukces Harvey do bycia “ładną nakładką na modele OpenAI”. Weinberg odpiera te zarzuty, wskazując na dwie kluczowe przewagi. Po pierwsze, firma zbiera ogromne ilości danych o przepływach pracy (workflow), co pozwala jej tworzyć unikalne systemy ewaluacji. “Jak ocenić jakość umowy fuzji? To naprawdę trudne. Musisz stworzyć ramy oceny i systemy agentowe, które potrafią same oceniać poszczególne kroki” – wyjaśnia. Ta wiedza staje się potężną barierą wejścia dla konkurencji.
Drugą przewagą jest wspomniana platforma “multiplayer”. “Widziałem konkurentów, którzy robią to, co my dla kancelarii, i konkurentów, którzy robią to dla działów wewnętrznych. Ale nie widziałem nikogo, kto budowałby prawdziwie wieloosobową platformę” – podkreśla Weinberg. Celem jest stworzenie miejsca, gdzie można zadać jedno pytanie, a system z wysoką dokładnością przeanalizuje 100 tysięcy dokumentów, 5 tysięcy maili i wszystkie powiązane ustawy. To święty Graal analityki prawnej, a Harvey twierdzi, że ma już wszystkie elementy tej układanki.
Co z młodymi prawnikami? AI jako najlepszy nauczyciel
Automatyzacja pracy budzi obawy o przyszłość młodszych prawników, którzy tradycyjnie uczyli się fachu, wykonując żmudne, powtarzalne zadania. Weinberg, który sam niedawno był na tym etapie kariery, widzi to inaczej. Jego zdaniem celem kancelarii w nadchodzącej dekadzie będzie jak najszybsze szkolenie partnerów. Sztuczna inteligencja może w tym pomóc. “Jeśli potrafisz zbudować narzędzia, które wykonują pierwszy szkic umowy fuzji, masz jednocześnie indywidualnego nauczyciela dla młodego prawnika” – przekonuje. Harvey już współpracuje ze szkołami prawniczymi, by tworzyć symulacje, w których system na bieżąco uczy i daje feedback. Zamiast zagrożenia, AI może stać się najskuteczniejszą platformą edukacyjną w historii branży prawnej.