Как заработать 650 млн долларов на ИИ-ассистенте для юристов: история Casetext
В судопроизводстве грядет революция. Раньше юристам приходилось месяцами изучать материалы дел, искать прецеденты и штудировать законы. Теперь все это можно сделать за считанные минуты — с помощью компании Castext и ее ИИ-ассистента.
Привет! На связи команда корпоративного мессенджера Compass.
В 2013 году компания Casetext разработала юридическую библиотеку — что-то среднее между Википедией и Reddit. А спустя 10 лет превратила ее в «виртуального юриста» на базе ИИ и была куплена медиакомпанией Thomson Reuters за 650 миллионов долларов.
Расскажем, как небольшая команда меняла облик своего продукта и спустя 10 лет выпустила ИИ-сервис для работы с документами и судебными делами.
Как все начиналось
Джейк Хеллер, кофаундер и CEO Casetext, учился юриспруденции. Его карьера началась очень рано — еще в университете он проходил стажировку в одной из крупных юридических компаний. Затем работал клерком в Апелляционном суде США по федеральному округу (Federal Curcuit Judge) и интерном в Консульском отделе (Counsel’s Office) Белого дома США при президенте Обаме.
Работа во всех этих организациях позволила мне увидеть разные стороны юридической практики. Главное, что я понял, — эта область сильно нуждается в технологическом развитии.
Джейк Хеллер, кофаундер и CEO Casetext
Джейк замечал, что работа юристов отнимает много времени и сил. Например, на вычитку договоров уходило по нескольку часов, а на поиски одного важного прецедента для судебного дела — целые недели. И при этом никто глобально не пытался облегчить их труд.
Иногда я сидел за компьютером в 2-3 часа ночи и пытался найти зацепку, которая могла сильно продвинуть дело. Например, судебную тяжбу с иском на миллиард долларов. Или процесс, в котором один прецедент мог решить, останется человек на свободе или попадет в тюрьму. Это была адовая работенка — речь шла буквально о жизни и смерти, о создании или разрушении чьей-то мечты.
Помню, как в один из таких моментов я взял в руки телефон, чтобы заказать тайской еды. Сделать это было до безобразия просто — гораздо проще, чем найти зацепку, которая могла бы спасти человека от наказания.
Джейку было странно осознавать, что технологии помогают в таких тривиальных вещах, как заказ еды, но не приносят пользу в более серьезных ситуациях. Так у него родилась идея — разработать продукт, который бы облегчил работу юристов.
«Яма сожалений» и поиск клиентов
В 2013 году Джейк попал в Y Combinator с идеей создать сервис для юристов. Он образовал компанию Casetext и разработал краудсорсинговую библиотеку, в которую интегрировал примитивную языковую модель. Пользователи могли редактировать и комментировать все материалы внутри сервиса. К комментариям был «прикручен» счетчик оценок, чтобы другие люди голосовали за или против них.
Было похоже на то, будто бы Википедию скрестили с Reddit. С той лишь разницей, что сервис Casetext предназначался только для юристов.
Так выглядел интерфейс Casetext в 2013 году — слева располагалась панель меню с кнопками. Пользователи могли свободно редактировать документы и оставлять комментарии.
Продукт понравился сразу нескольким крупным юридическим фирмам. В нем еще не было ИИ и он не был таким мощным, как сейчас. Но все-таки пару инновационных функций он предлагал. Например, специалист мог загрузить на сайт документы и получить рекомендации, что почитать по этой теме — какие кейсы, законы и подзаконные акты помогут продвинуться в поисках.
Сразу после запуска сервиса мы получили пару крупных клиентов. Они стали платить по 50-150 тысяч долларов за работу с нами. Мы были очень воодушевлены этим и решили поддержать быстрые темпы расширения. В мире ведь существует очень много больших юридических фирм — подумали мы и наняли маркетологов.
Конечно, мы быстро выяснили, что крупные фирмы — разные. Не все готовы покупать продукт, даже если он способен облегчить компании жизнь.
Новые технологии впечатляют только ранних последователей (early adopters), а их не так много. Остальным нужны продукты, проверенные временем.
Так компания столкнулась с первой проблемой масштабирования. Джейку казалось, что они уже нашли целевую аудиторию и создали продукт, который полностью отвечает запросам потребителей. Однако он ошибся — ЦА для сервиса пришлось искать заново.
Позднее мы сфокусировались на маленьких фирмах. Им обычно не хватает людей и времени, чтобы эффективно выполнять свою работу. Внедрение технологий могло решить эту проблему.
Так мы и поступили — и в скором времени стали получать по 100, 400, 1 000 клиентов в день. Мы вновь почувствовали себя победителями…
…а затем некоторые каналы маркетинга перестали работать и нам стало сложнее привлекать клиентов. Рост практически прекратился.
В YC есть диаграмма, которая описывает стадии, через которые проходит команда стартапа. Так вот — после релиза и первоначальной эйфории фаундеров поджидают «яма сожалений» и «проблески ложных надежд». В этот момент очень важно не потерять из виду цель и продолжать движение вперед. Casetext так и сделал — это принесло результат.
После запуска продукта и первоначальной эйфории следует почти отвесное падение вниз — в «яму сожалений». Если испытание ямой пройдено, наступают «проблески ложных надежд». Эти периоды нужно преодолеть.
Компания начала интегрировать ИИ в сервис с 2016 года. Но только выход GPT-3 и GPT-4 позволил им создать по-настоящему крутой продукт — виртуального ассистента CoCounsel.
Нам повезло — мы получили ранний доступ к GPT-4. И как только мы его интегрировали, то сразу же увидели эффект. Например, наша выручка за месяц выросла на миллионы долларов.
Мы стали работать с теми клиентами, которым «требовалось время, чтобы принять решение». Если раньше они могли думать один-два года и в итоге не дать положительного ответа, то теперь соглашались сразу же.
Джейк не скрывает, что технология GPT-4 вызвала у него восторг при первой же демонстрации возможностей.
Как только мы увидели GPT-4, то сразу поняли, что это нечто иное, более совершенное. Обновленный искусственный интеллект мог выполнять человеческую работу со сверхчеловеческой скоростью. Для компаний-клиентов это означало одно — они «нанимают» виртуального ассистента, которому можно делегировать задачи и получать очень быстрые результаты, сравнимые по уровню качества и релевантности с деятельностью обычных специалистов.
У лучших LLM-стартапов* есть один общий паттерн — «золотое» демо. Это пробный период, в течение которого пользователи могут бесплатно опробовать все функции нового продукта. Casetext использовали его в CoCounsel — и у людей просто не было шанса отказаться от их продукта.
Наше демо помогало специалистам уместить 5 дней работы в 10-15 минут. После такого опыта каждый из них говорил: «Окей. Это очень круто. Я понимаю, на что способен этот ИИ».
* LLM-стартапы — проекты, которые используют большие языковые модели (Large Language Models), продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта.
Развитие ценой в 650 миллионов долларов
CoCounsel базируется на большой языковой модели второго поколения. Это продвинутый ИИ, который способен выполнять огромный объем работы. Например, анализировать загруженные документы и отвечать на вопросы специалистов. Или искать релевантные дела в большой базе данных — по отдельным штатам, регионам и даже по всей стране.
С первых дней в YC мы стремились строить продукт быстро. Ведь то, с какой скоростью вы ведете разработку, внедряете новые технологии и обрабатываете фидбэк пользователей, влияет на ваш успех.
Сейчас CoCounsel может обработать миллионы документов за пару минут и сказать, какие из них подойдут для работы над конкретным кейсом. Или просмотреть миллиарды страниц дел и законов, чтобы дать ответ на поставленный вопрос. Подобных масштаба и точности очень трудно достичь. Но мы это сделали.
Пример того, с какими запросами может работать ИИ-ассистент CoCounsel от Casetext.
Путь от электронной библиотеки до ИИ-ассистента впечатлил крупные корпорации. В июне 2023 года Thomson Reuters объявила о покупке Casetext за 650 миллионов долларов. При этом все 104 сотрудника сохранили свои рабочие места и продолжили работу над сервисом.
Это может показаться странным для многих людей. Но я считаю, что GPT-технология недооценена. На примере GPT-4 мы видим, что машина может читать, распознавать, писать и «думать» на уровне стандартного работника юридической фирмы.
Если вы понимаете, как использовать эту технологию, чтобы она давала высокую точность ответов и охватывала большую базу данных, то можете заменить ею многочасовой труд людей и добиться прекрасных результатов. В этом кроется огромный потенциал — и он еще не исчерпан.
Так выглядел Casetext в 2023 году. Сервис сохранил минималистичный интерфейс, стал более аккуратным и емким.
Почему Casetext — это прорыв
В интервью для Y Combinator Джейк Хеллер привел пример того, как Casetext помогает юристам решать глобальные задачи:
В США есть проект под названием California Innocence Project. В нем разбираются дела тысяч заключенных, которые в настоящее время находятся в тюрьме и пытаются доказать свою невиновность. Их дела очень большие — в них детальные отчеты полиции, стенограммы судебных заседаний, протоколы дачи показаний и многое другое. Чтобы выполнить работу качественно, юристам нужно вычитать каждую страницу. На это необходимо очень много времени.
Известно, что процесс работы над всеми делами распланирован на четыре года вперед. Напомню, что все это время люди, которые ждут обжалования приговора, проведут в тюрьме.
Но вот появляется наш продукт, способный проанализировать весь кейс за считанные минуты и подсветить все важные детали. Вместо месяца работы юриста — 15 минут работы ИИ. Таким образом рассмотрение всех дел за четыре года можно уместить всего в несколько месяцев.
Технологии меняют жизнь, не правда ли?
Что о Casetext думают пользователи
На Reddit и Software Advice почти все комментарии о продукте положительные. Пользователи хвалят сервис от Casetext за простоту и удобство использования.
В редких случаях критикуют полноту данных — для некоторых штатов США система выдает ограниченное число документов. Кто-то недоволен поддержкой пользователей, изредка можно встретить отзывы о «минималистичном дизайне». Этим претензии ограничиваются.
Чему мы можем научиться у Casetext
Мир нуждается в технологиях для решения сложных задач
Умные сервисы подбора и доставки еды — это хорошо. Но гораздо лучше, когда технология помогает решать более важные задачи. Например, находить факты и зацепки, от которых зависит свобода человека.
Вопрос «как облегчить работу?» может стать отправной точкой к успешному стартапу.
Трудности настигают все стартапы — их важно преодолеть
Casetext дважды настигали ошибки, из-за которых компания топталась на месте. Но Джейк и компания не сдавались — они переориентировал сервис под новую целевую аудиторию и постоянно его улучшали, чтобы в конце концов достичь кратного роста.
Важно верить в свою миссию и постоянно развивать продукт, чтобы получить результат.
ИИ недооценен — о нем много говорят, но мало где применяют с пользой
По мнению Джейка Хеллера, сейчас — идеальное время для питча идей, связанных с искусственным интеллектом. На его взгляд, технологии на базе ИИ все еще слишком недооценены. Чем глубже в них погружаешься, тем больше «белых зон» находишь. Все это — возможности, благодаря которым можно решать серьезные социальные проблемы.
Читайте больше полезных материалов на сайте Compass:
- Управление командой проекта: топ-советы для успешной работы
- Как незаметно подтолкнуть людей к выбору вашего продукта: 8 методик из книги «Nudge: Архитектура выбора»
- Как развить свой проект: 5 шагов от идеи до результата
- Секреты успеха Stripe: как превратить FinTech-стартап в компанию на $100 млрд
- Как фрилансер создал международную компанию за 6 лет. История команды Qtim: вызовы и решения
Оптимизируйте работу и общение своей команды в корпоративном мессенджере Compass. Для команд из 10 человек сервис бесплатный. Для большего количества участников есть бесплатный пробный период на 30 дней. Это хороший шанс протестировать возможности Compass, не отрываясь от рабочего процесса.
Тут вопрос в другом - есть ли риски у такой технологии?
Нейронки сейчас часто ошибаются и в целом запросы не точно обрабатывают некоторые. Не приведет ли это к коллапсу и куче ошибок в юридической индустрии?
есть риск глобальной лжи. ИИ "учится" на текстах из интернета, через пару лет 90% текстов в интернете будет составлено самим ИИ, и другие ИИ будут на них обучаться. Круговорот бессмысленного контента замкнется.