Mentre noi @a16z ci addentravamo sempre di più nel buco del coniglio AI x contabilità, è diventato chiaro che il mercato legale—sebbene sulla carta strutturato in modo simile—stava acquistando strumenti AI molto più rapidamente. Ho trascorso l'ultimo anno a esaminare il perché e condivido i miei pensieri qui sotto. Se stai costruendo in Legal AI, mi piacerebbe sapere la tua.

1/ 🚨Nuovo avviso post: Law & Order GPU. 🚨 Non ho mai realmente guardato Law & Order. Ma dopo 18 mesi con startup legali AI e acquirenti, ho visto come un numero—$3.6M per partner di studio legale—proietta un'ombra lunga sull'adozione. Gli incentivi sono il giudice e la giuria qui. Il caso base: molti avvocati interni lavorano come ingegneri di prompt. Un rapido aggiustamento in ChatGPT, un frammento di ricerca prima di pranzo. Esistono strumenti dedicati, ma finora sono per lo più soluzioni parziali, non soluzioni complete. La corrente è forte. Un associato di BigLaw che fattura 2.000 ore a $700/ora è una macchina da reddito: ~$1.4M di fatturato, ~$900k di profitto per il partner. Con un leverage di 4:1, un singolo partner potrebbe guadagnare $3.6M. Questo è il motore con cui ogni prodotto deve confrontarsi. Il problema è che questi strumenti sono circondati da una concorrenza temibile. Grandi piattaforme possono lanciare funzionalità AI native da un giorno all'altro. Cambiare è indolore. E ChatGPT stesso svolge il ruolo del generalista competente—sufficiente, in continua evoluzione e sostanzialmente gratuito. Questo spiega perché le soluzioni puntuali faticano. Stanno combattendo contro una struttura di incentivi di ~$3.6M con funzionalità. La vera opportunità non è una migliore ricerca legale—è il flusso di lavoro che amplifica piuttosto che sostituire il lavoro fatturabile. Punti extra per la difendibilità se gli strumenti riescono a trovare un modo per diventare multiplayer (come abbiamo visto nella contabilità). Gli incentivi chiariscono tutto. I prodotti che aggiungono leva sembrano carburante per razzi. I prodotti che riducono le ore fatturabili sembrano frenare bruscamente. Le pratiche a favore dei querelanti, con le spese legali condizionate, sono naturalmente allineate: l'efficienza può significare più casi, più opportunità, più vantaggi per tutti. Harvey ha risolto questo posizionandosi come amplificazione della leva, non sostituzione. E anche con un uso leggero, la sua reputazione agisce come gravità. Uno studio firma, il resto prende nota. Il marchio diventa il cuneo quando gli incentivi economici sono disallineati. I veri effetti di rete dei dati, per ora, rimangono elusivi–gli studi proteggono i dati con grande attenzione. Ma strumenti come la nostra azienda in portafoglio Eve mostrano come i loop di feedback possano funzionare all'interno di un singolo studio o nicchia: più casi completati, più intelligente diventa l'assunzione. Tre cose separano il segnale dal rumore oggi: allinearsi con gli incentivi dei clienti, guadagnare fiducia nel marchio come "scelta sicura" e ripensare i flussi di lavoro per essere multiplayer e end-to-end. Il settore legale non è congelato. Il caso base è avvocati che svolgono missioni secondarie in ChatGPT. I futuri vincitori romperanno il GTM, si allineeranno con gli incentivi e costruiranno prodotti che si accumulano con l'uso.

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