Чому Platform-as-a-Function - це новий виток розвитку платформенного бізнесу


Це канал про legal ai, і я мав би писати про лігалтек проекти
але сьогодні буде про інше

Clay (платформа для GTM engineering) на цьому тижні залучили $100М з юнікорнською оцінкою

Чому я вирішив про них написати?

Бо вони будуть платформу як функцію.


Що це означає?

Щоб відповісти на це питання - давайте спочатку розберемось з тим, що таке функція в бізнесі.

⁃ Бізнес складається з функцій (маркетинг, сейлз, делівері, кастомер саксесс)

⁃ Функції складаються з тасок (наприклад, в сейлз функції є таска - побудова сиквенсів імейлів для холодного аутріча)

⁃ Таски роблять люди (наприклад, імейл сиквенси робить SDR)

⁃ Для виконання таски люди роблять покрокові дії, які називаються workflows (наприклад, для створення імейл сиквенсу SDR ресерчить інформацію про Ліда -> створює текст імейлу -> розставляє інтервали для відправки -> запускає сиквенс)

Кепесіті людей в рамках функції обмежене: один SDR запускати 15-20 імейл сиквенсів в день.


А тепер давайте спробуємо уявити, що у нас все ще залишається один SDR, але к-сть імейл синвенсів, які запускаються щодня, виростає з 15-20 до 100
-> що у свою чергу дозволяє SDR-ру букати у 5 разів більше більше сейлз дзвінків, ніж до цього.


Магія?

Сьогодні вже ні, і це якраз те, що підтвердив Clay, який дозволяє:

⁃ SDR-ам - автоматизовувати власні workflows з допомогою АІ
⁃ Бізнесам - скейлити власні сейлз функції без збільшення хедкаунту.

Раніше платформи асистували людей.

Сьогодні люди асистують АІ платформи, де:

- платформа робить 80% хеві ліфтингу задачі за допомогою АІ,
- а людина лише ассистує платформу, перевіряючи результати на виході.


Як це стосується юридичної сфери?

Стратегія Clay - це те, де ми бачимо юридичну функцію майбутнього, в якій AI-powered workflows дозволять скейлити к-сть юридичних задач без збільшення к-сті юристів в команді.

(kudos to our BDR Valerie, яка підсвітила цю аналогію в команді)


Що потрібно щоб революціонувати юридичну фукнцію так, як Clay революціонував сейлзову?

Clay це зробив можливим не лише ч-з побудову платформи.

Вони також забустили роль GTM Engineer, який допомагає заскейлити сейлз функцію завдяки АІ автоматизаціям.

Щоб ми побачили таку ж трансформацію юридичних функції бізнесу - нам потрібно більше Legal Engineers, які вміють:

- декомпозувати таски в workflows,
- і автоматизовувати такі workflows за допомогою АІ.

Багато роботи попереду!

Bryter запускає Hybrid Agents

Bryter (європейський legaltech, який залучив $90М):

⁃ дещо охолов після хайпу вертикалізованих агентів, яким бумив інтернет в першій половині цього року
⁃ зрозумів, що АІ для юристів - це не лише про “розумні відповіді”, а також про вирішення повторюваних тасок і одержання explainable outcomes
⁃ дійшов до висновку, що для вирішення repeatable tasks потрібна структура (workflow), правила і human-in-the-loop.

Результат - “Hybrid Agents”

Я дуже радий цьому запуску, бо вірю в те, що зараз юр ринок потребує більше практичних рішень і менше гучних прес-релізів про “автономних агентів”.

І для Legal Nodes - це важливий сигнал щодо того, що модель “man-and-a-machine”, яку ми реалізовуємо ч-з AI-powered workflows, - це те, куди рухаються такі великі гравці як Bryter.

Вести себе інтелектуально - не дорівнює «мати інтелект»


Продовжую писати cognitive biases нашого мозку, які заставляють нас думати, що LLMки мають інтелект.

Цього разу почну з питання: “Чому LLM виглядають для нас розумними”?


Коротка відповідь: поведінка LLM нагадує поведінку людей, тому ч-з когнітивне упередження нашого мозку ми думаємо, що якщо якась сутність поводиться “інтелектуально” - у неї має бути інтелект.

Але з LLM це так не працює.


Розглянемо приклад з юридичним питанням.

Якщо його окремо задати юристові, і окремо LLMці - то в багатьох випадках ми одержимо схожі відповіді, які і юрист, і LLM нададуть так званою натуральною (“людською”) мовою.

Через те, що ми (люди):

⁃ можемо бачити лише результат відповіді на запитання (іншими словами - лише поведінку юриста і LLM)

⁃ АЛЕ не бачимо те, що відбувається в мозку юриста чи в процесах роботи LLM для формування самої відповіді,

-> то починаємо презюмувати, що якщо поведінка виглядає “інтелектуально” в обох випадках - значить “інтелект” присутній в обох випадках теж.

Але це не так.


Щоб згенерувати відповідь на юридичне запитання, яка виглядатиме “розумною” - LLM використовує:

1. Власну памʼять (включає як “внутрішню” памʼять LLM, яка є pre-trained, так і зовнішню, звідки LLM робить fact retrieval)
2. Natural language processing (вміння розуміти “людьську” мову і відповідати нею).


Чого в цьому списку не вистачає, щоб вважати LLM інтелектуальною?

Відповідь: не вистачає cognition & reasoning.

Людьський мозок теж має памʼять, може екстрагувати факти з памʼяті і відповідати натуральною мовою на юридичне запитання.

Але окрім цього, наш мозок також вміє мислити на високому рівні абстракцій, розуміючи різні концепти і вміючи поєднувати їх в нові сутності.

Ця різниця стає очевидною, коли ви даєте LLM запитання, на яке в інтернеті ще немає усталених відповідей.

Ми в Legal Nodes супроводжуємо компанії з cutting edge industries (блокчейн, АІ), і коли справа доходить до юридичних запитань - LLM видають або занадто generic відповіді, або повністю неправильні.

Причина: ця інформація просто відсутня в pre-trained data, яка використовувалась для тренування АІ.

Або іншими словами - ці дані відсутні в памʼяті LLM.

А застосувати аналогію права для відповіді на запитання про те, як певні MiCA політики для крипто проекту можуть працювати по аналогії з тим, як політики EMI зараз працюють для класичного фінтеку - LLM не може.

Чому?

Бо у LLM немає інтелекту. Є лише памʼять і NLP.


Якщо цікаво прочитати більше про відмінність між “біхейвіоризмом” і “когнітивізмом” в дослідженні того, що таке Інтелект - рекомендую статтю від розробника соціальних графів лінкедіна

Ось посилання на його medium: https://medium.com/@mike.dillinger/what-is-ai-first-steps-for-innocent-bystanders-0ac01b2bf39f


(досі дивуюсь, як такі якісні матеріали одержують так мало уваги, в той час як хайпова АІ-шна попса про автономних агентів і AGI залучає мільйони переглядів.

але це мабуть предмет окремої замітки про інший вид когнітивних упереджень нашого мозку)

legal AI -> Nestor AI


Цей канал все більше перетворюється з корпоративного аккаунту на персональний блог.

Тому я вирішив зробити невеликий ребрендинг і більш офіційне представлення, так як пишу тут вже більше місяця
(окреме дякую усім, хто читає!)


Мене звати Нестор, я співзасновник Legal Nodes (tech-enabled legal consultancy firm) і tech lawyer з 10-річним досвідом.

Я люблю свою професію. Точніше, любив. До 2023-го.

А потім дещо змінилося.

В 2023-му на ринку почали активно зʼявлятись АІ рішення.
І я почав їх тестувати для юридичної роботи + ми запустили деякі АІ експерименти в Legal Nodes.

На початку 2024-го почали зʼявлятись перші результати тестування і перші висновки.

Один з ключових висновків: ч-з АІ юридична професія вже ніколи не буде такою, як раніше.

Це твердження ввело мене як юриста в екзистенційну кризу, вихід з якої я шукав весь 2024 рік.

⁃ ходив на legal AI конференції в Лондоні
⁃ літав в НЙ і СФ на АІ саміти
⁃ провів десятки дзвінків з innovation officers європейських і американських юрфірм.

Питання, які стояли перед мною минулого року:

⁃ якщо робота юриста в найближчому майбутньому стане неможливою без АІ - то яка частина юридичної роботи буде виконуватись АІ, а що - залишиться юристові? (і чи взагалі щось залишиться)
⁃ який skill set буде потрібен юристові (і в цілому - knowledge worker-ам) в в post-AI age, щоб бути конкурентними на ринку?
⁃ як зміниться модель прайсингу юридичних послуг, коли значну частину роботи буде закривати AI?

На початку 2025-го почали зʼявлятись перші відповіді.

Вони були дуже сирі і розмиті.
Деякі з них я опублікував на сабстак: https://autonestor.substack.com/p/my-10-year-path-in-law-and-tech-where


Зараз середина 2025-го, і мій пошук все ще триває. Більше того, зараз є відчуття, що це все ще лише початок шляху.

Але зʼявилися три гіпотези щодо АІ в юридичній професії:

1. Reliable AI Agents в юридичній сфері зʼявляться не скоро.

Юристи будуть продовжувати робити частину роботи ще мінімум 2-3 роки. А дискусії про те, що вважати «агентністю» - залишимо філософам.

2. AI сьогодні: pros - потужна памʼять, cons - відсутність reliable cognition & reasoning. Юрист сьогодні: pros - cognition & reasoning, cons - слабка памʼять (в порівнянні з АІ).

Той, хто першим знайде формулу поєднання сильних і слабких сторін юриста і АІ - виграє ринок юр послуг.

3. Billable hours юристів будуть зникати

Вони або вимруть повністю, або трансформуються в гібридну модель прайсингу. Бо:
⁃ з однієї сторони, бізнес не готовий оплачувати сотні годин роботи юриста, 80% з яких можуть бути замінені АІ.
⁃ з іншої - ліцензії забороняють юристам “придумувати” години в біллингових звітах

В цьому блозі буду ділитись знахідками в процесі дослідження.

Дякую, що читаєте!

Сьогодні єдина конкурентна перевага в бізнесі - це те, чи твоя команда вчиться швидше, ніж команда твого конкурента


Коли в 2023-му почався бум АІ - всі заговорили про сингулярність.

Сингулярність - це стан світу, де швидкість змін перевищує швидкість адаптації мозку до цих змін -> і цим робить неможливим прогнозування цих змін.

Зараз великі АІ апдейти (нові моделі, юзкейси і тд) зʼявляються практично щодня -> і цим створюють відчуття, що сингулярність вже наступила.

А ще - такі АІ апдейти створюють:

⁃ ризики для одних бізнесів (наприклад, компанія, яка продає суппорт менеджерів по аутстаффу, вже не може конкурувати з AI-powered support),
⁃ можливості - для інших (support-heavy бізнес, в якого суппорт зʼїдав значну частину маржі, і який тепер може перевести цю функцію на АІ).


На перший погляд, виглядає так, що в сучасному АІ світі тобі або пощастить і новий реліз АІ забустив твій бізнес, або навпаки - погубив його.

Але це не так.

Основне питання тут в тому, наскільки твоя команда готова швидко розібратись в новому АІ апдейті, і використати його для росту.

Іншими словами - наскільки твою команду можна назвати learning organisation, говорячи словами автора книги The Fifth Discipline.


Що потрібно для того, щоб стати learning organisation і успішно конкурувати на ринку?

Крок 1 - створити в команді shared vision.


Часто візія того, куди повинна прийти компанія ч-з 2-3-5- років, живе лише в голові фаундерів.

Якщо фаундери не заонбордили команду в цю візію (якщо команда не розділяє її) - то скільки би ресурсів компанія не інвестувала в навчання (курси, конференції і тд) - перетворитись в learning organisation не вийде.

Чому?

Бо корпоративне навчання без shared vision - це як плавання у відкритому морі без компаса.
Багато зусиль - але незрозумілий результат.

Ми в Legal Nodes все ще шукаємо для себе найефективніші інструменти побудови shared vision в команді.

Але ось декілька пунктів, які допомагають:

1. Уніфікована таксономія в компанії (semantics matters, тому якщо хочете не лише спілкуватись однаковими словами, але і однаково їх розуміти - дуже важливо дати їм однакове визначення)

2. Візуалізація цілей і командні дзвінки зі слайдами для їхнього ре-енфорсмента (у нас це by-weekly all-hands meetings)

3. Діалоги і 1:1 для створення feedback loops & knowledge retention.

Ну і найголовніше - це системність.

Більше ідей щодо того, як ставати learning organisation, щоб бути конкурентним на ринку - в книзі, яку додаю до поста.

АІ наближає кінець billable hours для юр ринку


За останні декілька тижнів я частіше почав помічати цей меседж.

Спочатку про це почали писати медіа
(стаття від TR на тему billables: https://lnkd.in/e_RhBQch)

Далі - лише за останні декілька тижнів чотири фонди підтримали цей наратив:

1️⃣ Ethan Batraski from Venrock (link: https://lnkd.in/eTX8mHwY)

2️⃣ Shamillah Bankiya from Dawn Capital (link: https://lnkd.in/enuiycwZ)

3️⃣ Zach Posner from The LegalTech Fund (link: https://lnkd.in/eViZTWfh)

4️⃣ Dominik Esen from Northzone (link: https://lnkd.in/excYRx7X)

І тепер найцікавіше:

про необхідність зміни billable hours вже почали писати клієнти
(стаття https://lnkd.in/e_WbTrRm, яку написав in-house counsel at Volvo)

Чому саме остання стаття є найцікавішим сигналом?

Бо я вірю, що трансформацію прайсинга юрпослуг будуть драйвити не юристи. І не АІ.

Трансформацію будуть драйвити клієнти.

І схоже, що фонди готові підтримувати цей тренд.

Чого сьогодні не вистачає концепту law firm 2.0, щоб дізраптнути ринок


Law firm 2.0 - концепт, який існує на ринку давно, але його практична реалізація стала можливою лише з появою LLM.

Основна інновація цього концепту - поєднання сервісної і продуктової моделей для вирішення юр задач end-to-end.

Щоб поєднати ці моделі - потрібно знайти працюючу формулу “юрист + АІ”, завдяки якій юристи зможуть:

⁃ економити час на задачу, а не витрачати більше
⁃ деліверити результат для клієнта швидше
⁃ бути замотивованими робити роботу швидше і ефективніше, а не намагатись білити якомога більше годин

Це все про модель “man-and-a-machine”, яку зараз досліджує декілька європейських університетів (і не лише для юридичної сфери).


На перший погляд, відповідь на запитання “Як юристам використовувати АІ, щоб витрачати менше часу?” звучить банально просто.

Замість мануального ревʼю контракту - закидай контракт на ревʼю в АІ -> одержуй результат -> перевіряй -> відправляй клієнтові.

Але на практиці є нюанс.


Сьогодні в LI пишуть про кейси (скріншот додаю), де:

- юрист без АІ - ревʼювить контракт за 2 год
- юрист з АІ - промптить АІ 30 хв, щоб одержати попереднє ревʼю, і далі ще дві години ревʼювить контракт, поглядуючи на ревʼю від АІ.

Виходить, з АІ робота йде довше, ніж без АІ.

Юристи щасливі, клієнти - ні.
АІ - все ще лише для маркетингу.

На початку року я сформував для себе гіпотезу про те, що юр ринку не потрібно більш прокачані АІ моделі.

Потрібна успішно працююча формула “юрист+АІ” для end-to-end delivery юр послуг.

Той, хто перший її знайде - виграє ринок.

Отже, сьогодні маємо 5-ту AI-native law firm на ринку - Eudia Counsel


Раніше в цьому році:

1. Crosby (NY-based AI-native law firm, фокус на контрактах, в серпні залучили $4М)
2. Covenant (NY-based, AI-native law firm, фокус на M&A, теж в серпні залучити ці ж $4М)

І окрім них:

- Tilder (UK-based, bootstrapping)
- AwesomeCompliance (Dutch, bootstrapping).


Але з Eudia Counsel є нюанс:

a) в лютому вони залучили $105М (х10 разів більше, ніж Crosby і Covenant разом взяті)
b) цього літа вони купили ірландську legal consultancy firm на 300 юристів
c) також одержали авторизацію під Arizona’s Alternative Business Structure (ABS) program (америнкаський варіант нерегульованого лігал провайдера)

На даний момент, це перший настільки добре профінансований представник категорії AI-native law firm, який заявив, що:

• The future of law is human plus AI
• M&A diligence in days, not months. Contract cycles in minutes, not weeks
• Outcomes over hours

Щодо юридичних задач, які Eudia допомагає закривати з АІ і без погодинки - тут нічого оригінального:

- контракти (те що робить Кросбі)
- M&A (те що робить Covenant)

Схоже, що боротьба за ринок юр послуг серед AI-native law firms тільки починається.

https://fortune.com/2025/09/03/eudia-legal-tech-ai-startup-killing-billable-hour/

Чому “швидкість” - це основне USP, яке AI-native law firms використовують, коли конкурують з традиційними юрфірмами?


Ось декілька хедлайнів АІ юрфірм з їхніх останніх прес-релізів:

1. Crosby: “review contracts in under an hour”
2. Covenant: “deliver document analysis 5x faster than traditional firms”
3. Eudia: “contract cycles in minutes, not weeks”


Як ці компанії досягають такої швидкості вирішення контрактних задач?

Щоб відповісти на це запитання - необхідно розібратись, що сповільнює традиційні юрфірми у вирішенні юр задач для своїх клієнтів.

Цей аналіз почнемо з визначення кроків (ака “воркфлоу”) контрактної задачі, серед яких можна виділити два основних:

1) збір ввідних даних, які необхідні для вирішення задачі
2) безпосереднє виконання задачі (наприклад, драфтинг контракта)

Сьогодні другий крок воркфлоу (драфтинг) обидва види юристів (і юрист АІ юрфірми, і юрист традиційної) роблять приблизно однаково:

⁃ промтять АІ
⁃ перевіряють аутпут
⁃ відправляють клієнтові


Але перша стадія у цих категорій провайдерів відрізняється суттєво.

I. У випадку з традиційною юрфірмою юрист збирає контекст контрактної задачі мануально (опитувальники, уточнюючі запитання в пошті і тд - цей пінг-понг часто затягується на тижні)

II. У випадку з AI-native law firm контекст задачі конструює АІ.
І зберігає у своїй “памʼяті” на майбутнє - що у свою чергу, дозволяє юристові ефективно “до-інженерити” контекст задачі навіть без уточнюючих запитань.

Це те, що суттєво скорочує час в процесі вирішення контрактних задач, і дає competitive edge для юрфірм 2.0 в розрізі швидкості.

Для прикладу, Eudia називає корпоративну памʼять своїх клієнтів “Customer’s Brain” і описує це наступним чином:

‘At the core [of the offering] is each customer’s unique customer Brain – a proprietary intelligence system that captures strategic context, legal preferences, and institutional knowledge. With every engagement, the Brain grows smarter, compounding in value to drive deeper insight, greater consistency, and increased efficiency over time.’
(source: https://www.artificiallawyer.com/2025/09/03/eudia-opens-ai-augmented-law-firm-for-ma/)


Це наштовхує на висновок:

- сьогодні юр фірмам потрібно концентруватись не пошуку кращих genAI тулів,
- а на побудові “корпоративної памʼяті” (aka “Legal Second Brain”), яка буде вміщати як юридичну експертизу фірми, так і знання про її клієнтів.

Нова юрфірма була куплена минулого тижня. Покупець - знову АІ платформа

Раніше писав про Eudia, яка цього літа купила ірландського alternative legal service provider на 300 юристів.

Минулого тижня вийшов новий анонс в категорії юридичних M&A:

Lawhive (AI плафторма для юристів) купила юрфірму Woodstock Legal.

https://www.thelawyer.com/ai-platform-acquires-uk-law-firm-in-industry-first-deal/

Woodstock спеціалізується на супроводі угод з нерухомістю. До M&A в ній працювало 50 юристів.

Що відрізняє ці угоди?

1) Eudia - працює з Fortune500.
Value prop - швидкість (допомагає компаніям закривати контракти швидше з АІ)

2) Lawhive - працює з SME.
Value prop - cost efficiency (допомагає SME & individuals витрачати менше на лігал завдяки АІ).

Швидкість і ціна - дві конкурентні переваги, які сьогодні дає АІ в юр сфері.

На якому з них фокусуватись - залежить від того, в якому клієнтському сегменті працює AI-native law firm.

Ну і зрозуміло, що вибір вузької вертикалі експертизи ніхто не відміняв (комерційні контракти, комплаєнс перевірки, інвест угоди, нерухомість і тд).

Бо все таки перше, за чим приходять до юристів - це risk mitigation.

І щоб ефективно це робити - потрібно мати не лише знання права і крутий АІ, але і глибоку експертизу в домені, в якому працює клієнт.

Чи довірилися б ви AI, який дав дві різні відповіді на одне й те саме юридичне питання?


Уявімо ситуацію.

Ви питаєте свого юриста в понеділок:
“Чи створює цей пункт у моєму контракті ризик відповідальності?”

Юрист перевіряє і відповідає:
“Ні, все в порядку.”

Через два дні ви ставите те саме питання ще раз.
АЛЕ: цього разу юрист відповідає:
“Так, це може створювати ризик відповідальності.”

Той самий контракт. Та сама умова. Той самий юрист.
Але дві абсолютно різні відповіді.

Що б ви подумали?
Ймовірно: цей юрист ненадійний, і я не можу довіряти йому довіряти свої юридичні справи.


Тепер повернемося до Legal AI.

Сьогодні в індустрії АІ існує проблема під назвою: non-determinism in LLM inference.

Щоб розібратись - розкладемо цю проблему на дві частини:

⁃ LLM inference - це процес, за допомогою якого LLM робить висновки, використовуючи базу знань і застосовуючи reasoning;
⁃ Non-determinism - це коли неможливо прогнозувати те, яким шляхом піде LLM, коли робитиме висновок, і, відповідно, який висновок буде зроблено.

Наявність цієї проблеми створює ситуації, коли на одне і те ж питання LLM дає різні відповіді.

А в нашій сфері будь-який АІ, який має “непослідовність” висновків, втрачає будь-який бізнес сенс.


Я вирішив написати про це тому, що минулого тижня Thinking Machines (компанія Міри Мураті) випустила paper, який досліджує саме цю проблему.

Посилання: https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/

Детермінований inference критично важливий для таких індустрій, як право.

Тому коли рішення цієї проблеми буде знайдене - це відкриє нові юзкейси АІ в юриспруденції
(зокрема юзкейси автономних агентів, які сьогодні неможливі саме тому, що ч-з non-deterministic LLM inference все ще потрібен human-in-the-loop).

Юристи люблять покритикувати успішних. Особливо якщо це legaltech


Є таке поняття “tall poppy syndrome” (коли люди, які щось досягли, зустрічають критику).

Цей синдром особливо загострений в юр сфері.

Сьогоднішній кейс з тредом на Реддіт це вкотре доводить.

Про що кейс:

1. Працівник, який звільнився з Harvey (legal AI software, залучили 160М, нещодавно заявляли, що досягли 100М річного доходу) написав тред на Реддіті про те, що там насправді відбувається всередині legal AI unicorn

2. Зі слів екс-працівника - нічого хорошого:

⁃ ретеншин клієнтів 60%
⁃ менше третини користувачів заходили в додаток
⁃ нуль цінності в порівнянні з GPT
⁃ ну і багато “внутрішньо-корпоративної токсичності” (ніхто не вірить в продукт, основний фокус тільки на сейлз і тд).

Але цікаво інше.

Більшість репостів цього треду на Реддіт не про продукт.

А про фаундера.

Ось декілька тезисів з лінкедін полів:

⁃ …CEO has 1 year experience in law
⁃ …other co-founder brings nothing
⁃ …a first year attorney whose total experience with AI up to that point was asking ChatGPT a legal question and showing the output to a partner

Схоже, що ця новина викликала у юристів сильне загострення tall poppy syndrome.

Але, незважаючи на всі ці коментарі, Вінстон (фаундер Harvey AI) таки зробив революцію: він переконав юрфірми, щоб без великого legal AI бренду у своїх proposals юрфірми не зможуть ефективно конкурувати за RFP проти інших.

Вінстон зробив legal AI маркетинговим інструментом.

Тому коли в мережі пишуть, що Харві нічим не кращий за GPT - це немає абсолютно жодного значення, бо серед великих юрфірм ніхто Харві і не збирався використовувати для юридичних робіт.

І тут проблема навіть не в Харві, а в застарілих бізнес-моделях юрфірм, які тримаються на погодинному біллингу, і де АІ більше шкодить заробіткам таких юрфірм, ніж допомагає.

Тому допоки юрфірми не почнуть змінювати бізнес-моделі - доти legal AI так і залишатиметься лише “логотипом” в клієнтських пропозалах.

Реддіт тред додаю: https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1mht8bo/harvey_an_overhyped_legal_ai_with_no_legal_dna/

Чи може юрист працювати з 9-ти до 6-ти і все ще досягати КРІ по забілених годинах в місяць?


Враховуючи, що таргет на юриста 170-190 забілених годин в міс, а в місяці всього 160 робочих годин - виглядає, що робочий день 9-6 для юриста існує лише на папері.

Не дивно, що з такими таргетами ця професія знаходиться в топі списків з найвищими показниками вигорання.

Але чи є спосіб сьогодні досягати ці таргети без вигорання?


Моя гіпотеза: так, це можливо завдяки гібридному кредитному біллінгу.

Як це працює:
1️⃣ Human+AI воркфлоу допомагають юристам швидше виконувати задачі (наприклад, contract review).
2️⃣ Юристи можуть списувати кілька кредитів за роботу для клієнта в рамках однієї години, якщо ефективно освоять використання АІ.

У цій моделі кредит виступає “обгорткою”, яка поєднує час юриста та токени AI в єдину одиницю виміру і оцінювання юридичних робіт.

Це, у свою чергу, робить всіх стейкхолдерів процесу щасливими:

⁃ юристам - допомагає виконувати біллабл-план, не жертвуючи власним work-life balance
⁃ клієнтам - дозволяє одержувати результати швидше
⁃ юрфірмі - дозволяє виконувати клієнтську роботу в коротші строки, не шкодячи власній прибутковості

І сьогодні це вже не просто теорія.

Компанія Superlegal вже використовує гібридне кредитне ціноутворення для перевірки контрактів для своїх клієнтів.
(і в 2024 році залучили 5М на цю модель)

Продовжуючи тему з тредом на Reddit про Harvey:

екс-хед всього Legal Ops Гугла у своєму пості наголошує на тому, що юр сфері не потрібно більше АІ

Натомість, юр індустрія потребує зміни бізнес моделі:

⁃ замість застарілої моделі, яка винагороджує години роботи (звідси фраза “чим повільнішій юрист - тим він комерційно успішніший”)
⁃ будувати нову модель, яка винагороджує результати робіт.

Тільки в другій моделі, яка є outcome-focused, АІ починає набувати бізнес-сенсу.

Юр ринку не потрібно більше АІ інструментів.

Тут потрібно більше експертів в change management, які допомагатимуть юр компаніями проходити трансформацію від застарілих моделей до нових.

Минулого тижня OpenAI представила DocuGPT - АІ агента по юридичних контрактах


Про те, як це вплине на contract automation стартапи, писати не буду. Їхня доля, ймовірно, вже визначена.

Більш цікаво інше, а саме - куди можна заскейлити юзкейси DocuGPT в юридичній індустрії.

Сьогодні DocuGPT допомагає фінансовим командам витягувати метадані з корпоративних контрактів (наприклад, назву клієнта, ціну, валюту тощо).


Але уявімо, що подібні DocuGPT агенти зможуть робити для інших команд, коли мова йде про витяг даних із юридичних документів:

1) Governance-команди: витяг даних зі статутних документів компанії — акціонери, директори, відсоток власності

2) IP-команди: збір інформації про open source ліцензії, R&D витрати для оцінки ІР, дедлайни оновлення торгових марок

3) Compliance-команди: автоматичне отримання зобов’язань, політик і доказів контролів із внутрішньої документації


Проте, навіть це - лише перший етап.

Коли ви маєте чисті структуровані дані, витягнуті з ваших юридичних документів (статутів, контрактів, політик), ви можете запускати автоматизовані воркфлоу поверх них:

⚙️ Нагадування про оновлення контрактів (використовуючи дані з контрактів)

⚙️ Автозаповнення compliance-анкет (на основі даних із політик)

⚙️ Регуляторні звіти, як-от BOI (на основі даних із корпоративних документів)

Схоже, агентна ера автоматизації корпоративних і комплаєнс задач бізнесу лише починається.


І, судячи з усього, OpenAI готується запустити власний builder агентів, який замінить складні мультичейнові системи, побудовані сьогодні через Zapier і n8n.

(ось тут деякі чутки про реліз білдера: https://www.linkedin.com/posts/gisenberg_the-rumor-is-openai-drops-agent-builder-activity-7380734378504654848-reEE?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAABr5rWoB5wt6NzQ99R7INgJ2aa2RXMgfmT0)

З такою “безшовною” інтеграцією агент білдера + структурованих даних майбутнє юридичних агентів відчувається значно ближче, ніж пишуть в новинах.

Увага — нова валюта в юридичному біллінгу


Будь-який воркфлоу (людський чи з використанням AI) починається з одного й того самого кроку:
👉 з отримання інпуту.

Різниця лише в тому, в якій формі цей інпут надходить:

1) людина отримує його у формі сенсорні даних (зір, звук)
2) AI отримує цифрові дані (текст, зображення, записи)

Ці вхідні дані визначають подальші дії та рішення.

Але щоб вирішити як діяти далі -> і людина, і AI спочатку повинні ці дані запроцесити.
І саме тут важливим стає механізм уваги (attention mechanism).


🧠 Як працює attention mechanism і чому це важливо для юристів

Механізм уваги допомагає і людям, і AI:

• Індексувати вхідні дані (інпут)
• Категоризувати їх
• Визначати пріоритети — які саме дані важливі для наступних кроків

Іншими словами, увага дозволяє як юристу, так і AI вирішити: «На що звертати увагу в першу чергу?»


📑 Як attention mechanism працює на прикладі ревʼю контракту?

Візьмемо простий кейс — перевірку NDA.

Коли юрист одержує NDA для перевірки - мозок включає наступний workflow:

1) пролистати NDA зверху донизу, щоб зрозуміти структуру (свого роду когнітивне індексування документа)
2) визначити ключові положення NDA, які можуть мати наслідки для компанії (reps & warranties, штрафи, застосовне право тощо).

Результат стадії процессингу інпуту - виділення пунктів NDA, що потребують уваги.
Ідентифікувавши ці пункти, юрист може переходити до наступних кроків роботи з документом (redlines, внесення правок, відправка на погодження).


🚀 Як AI може покращити attention mechanism юриста?

Мозок людини має лімітовану увагу.
Іншими словами, розмір вхідних даних, які наш мозок може ефективно обробляти щосекунди, є обмеженим.

Натомість, у АІ можливості механізму уваги в порівнянні з людським мозком практично не обмежені.

Це приводить до висновку, що якщо правильно налаштувати attention mechanism у АІ - це може суттєво підсилити мозок юриста і допомогти досягти наступного:

• почати витрачати менше часу на обробку вхідних даних (наприклад, час на індексацію контракту і виділення важливих пунктів в ньому)
• швидше переходити до аналітики, правок і переговорів


Висновок

Механізм уваги в AI не замінює юридичне мислення — він його підсилює.
Він допомагає юристам обробляти більше контексту, швидше відфільтровувати важливі інпути від неважливих, і фокусувати увагу на найважливішому.

Це в майбутньому створює ймовірність перетворити увагу на нову біллабл одиницю роботи юриста.

Бо як говорив Тоні Робінс: “Where attention goes, energy flows” 🙂

Останні два місяці на каналі була тиша - я шукав практичні способи імплементації концепту “юрист+АІ”, про який раніше часто тут писав.

Цей концепт гарно виглядає на папері:

⁃ когнітивні можливості біологічного мозку людини (увага, памʼять) дуже обмежені, в той час як в АІ ліміти практично відсутні;
⁃ поєднання цих двох інтелектів (людського і штучного) виглядає як суперсила, яку сьогодні може дати АІ.

Але на практиці цей концепт дуже всеохоплюючий і мультидисциплінарний.
Тут є і нейробіологія, і когнітивна психологія, і філософія, і багато computer science.

Тому дуже складно зрозуміти з якої сторони підступитися до тестування цього концепту на практиці.

Гіпотеза, з якою я закінчую цей рік і починаю наступний - екстерналізація когнітивних скілів мозку і їхнє структурування в скіли для агентів.
(стисло про агентські скіли тут: https://agentskills.io/home)

Юридичний скіл, який застосовую по декілька разів в міс, і з якого вирішив почати експеримент - драфтинг Statement of Work для консультаційних послуг

В наступному році постараюсь активніше ділитись результатами цих експериментів, так як скілів, які планую екстерналізувати з когнітивних в агентські - дуже багато (від написання постів до підготовки презентацій, юридичних документів, фінансового моделювання та ін).

А поки - дякую вам що читаєте, і бажаю нам усім в прийдешньому 2026-му менше AI slop і більше AI productivity!

Чи працює Claude Code для юридичної роботи?

Місяць тому я обідав з другом, який поділився своєю системою продуктивності на базі Claude.

Річ, яка мене вразила найбільше — “Skills”.

Він показав скіли, які сам закодив для Claude, а саме:

• прокачування розмовної англійської
• тренування сейлз пітча
• копірайт постів

У якийсь момент нашої розмови я запитав:

«А чи можна зробити юридичні скіли для Claude?»

Відповідь була коротка: "Однозначно варто спробувати."

За кілька днів після цього Anthropic опублікували статтю про те, як вони використовують AI у власному юрдепі.


Збіг? Можливо.

Але цих двох сигналів мені було достатньо, щоб почати активніше тестувати Claude для юридичної роботи.

Минув місяць — і мій workflow для вирішення юр задач виглядає так:

1) я документую власний когнітивний воркфлоу аналізу й драфтингу юр документів
2) перетворюю його на Agent Skills за допомогою Claude Code
3) підключаю Claude як Chrome-extension під час роботи в Google Docs
4) прошу Claude застосовувати мої кастомні юридичні скіли під час ревʼю та редлайнінгу контрактів

Кастомні скіли - це те, що дозволяє AI застосовувати мій спосіб мислення - і одержувати результат зі значно меншою кількістю «last-mile» правок.

І щоб створити перших скіл - не обовʼязково встановлювати Claude Code (ця функція є в Settings -> Capabilities)
Але з цим агентом для кодингу ви будете мати значно потужніший рівень контролю скілів.

Раджу спробувати!