1/ 🚨Upozornění na nový příspěvek: GPU Law & Order. 🚨 Nikdy jsem se na Law & Order nedíval. Ale po 18 měsících se startupy a nákupčími Legal AI jsem viděl, jak jedno číslo – 3,6 milionu dolarů na partnera advokátní kanceláře – vrhá dlouhý stín na adopci. Pobídky jsou zde soudcem a porotou. Základní argument: mnoho interních právníků si přivydělává jako rychlí inženýři. Rychlá úprava v ChatGPT, úryvek výzkumu před obědem. Specializované nástroje existují, ale zatím se většinou jedná o opravy bodů, nikoli o úplná řešení. Proud je silný. Spolupracovník společnosti BigLaw fakturující 2 000 hodin při 700 USD/hodinu je stroj na příjmy: ~1,4 milionu USD, ~900 tisíc USD v zisku partnera. S pákovým efektem 4:1 může jeden partner vydělat 3,6 milionu dolarů. To je motor, se kterým se musí potýkat každý produkt. Potíž je v tom, že tyto nástroje jsou obklopeny hrůzostrašnou konkurencí. Velké platformy mohou zavést nativní funkce umělé inteligence přes noc. Přepnutí je bezbolestné. A samotný ChatGPT hraje roli kompetentního všeobecného odborníka – dost dobrého, neustále se zlepšujícího a v podstatě zdarma. To vysvětluje, proč se bodová řešení potýkají s problémy. Bojují proti struktuře pobídek ve výši ~3,6 milionu dolarů s funkcemi. Skutečnou příležitostí není lepší právní výzkum – jsou to pracovní postupy, které účtovatelnou práci spíše posilují, než nahrazují. Body navíc za obhajitelnost, pokud nástroje dokážou najít způsob, jak se stát multiplayerem (jak jsme viděli v účetnictví). Podněty vše objasňují. Produkty, které zvyšují pákový efekt, působí jako tryskové palivo. Produkty, které zkracují zúčtovatelné hodiny, působí jako dupnutí na brzdu. Postupy na straně žalobců s nepředvídanými poplatky jsou přirozeně sladěny: efektivita může znamenat více případů, více střel na branku, více výhod pro všechny. Harvey to prolomil tím, že se postavil do pozice pákového zesílení, nikoli náhrady. A i při lehkém používání působí jeho pověst jako gravitace. Jeden firma podepíše, ostatní si toho všimnou. Značka se stává klínem, když jsou ekonomické pobídky špatně sladěny. Skutečné efekty datových sítí prozatím zůstávají nepolapitelné – firmy si data přísně střeží. Ale nástroje, jako je naše portfoliová společnost Eve, ukazují, jak mohou smyčky zpětné vazby fungovat v rámci jedné firmy nebo výklenku: čím více případů je dokončeno, tím chytřejší je příjem. Signál od šumu dnes oddělují tři věci: soulad s pobídkami zákazníků, získání důvěry ve značku jako "bezpečné volby" a přehodnocení pracovních postupů tak, aby byly multiplayerové a komplexní. Právní není zmrazen. Základním případem jsou právníci provádějící vedlejší úkoly v ChatGPT. Budoucí vítězové budou prolomit GTM, sladit se s pobídkami a vytvářet produkty, které se používáním snoubí.