1/ 🚨Peringatan posting baru: GPU Hukum & Ketertiban. 🚨 Saya belum pernah benar-benar menonton Law & Order. Tetapi setelah 18 bulan dengan startup dan pembeli Legal AI, saya telah melihat bagaimana satu angka—$3,6 juta per mitra firma hukum—membayangi panjang adopsi. Insentif adalah hakim dan juri di sini. Kasus dasar: banyak pengacara internal bersinar sebagai insinyur yang cepat. Penyesuaian cepat di ChatGPT, cuplikan penelitian sebelum makan siang. Alat khusus ada, tetapi sejauh ini sebagian besar adalah perbaikan poin, bukan solusi lengkap. Arusnya kuat. Seorang rekanan BigLaw yang menagih 2.000 jam seharga $700/jam adalah mesin pendapatan: ~$1.4 juta top line, ~$900 ribu dalam keuntungan mitra. Dengan leverage 4:1, satu mitra mungkin menghapus $3,6 juta. Ini adalah mesin yang harus dihadapi setiap produk. Masalahnya adalah bahwa alat-alat ini dikelilingi oleh persaingan yang menakutkan. Platform besar dapat meluncurkan fitur AI asli dalam semalam. Beralih tidak menimbulkan rasa sakit. Dan ChatGPT sendiri memainkan peran sebagai generalis yang kompeten—cukup baik, selalu meningkat, dan pada dasarnya gratis. Ini menjelaskan mengapa solusi poin kesulitan. Mereka berjuang melawan struktur insentif ~$3.6 juta dengan fitur. Peluang sebenarnya bukanlah penelitian hukum yang lebih baik—melainkan alur kerja yang memperkuat daripada menggantikan pekerjaan yang dapat ditagih. Poin ekstra untuk pertahanan jika alat dapat menemukan cara untuk menjadi multipemain (seperti yang telah kita lihat di akuntansi). Insentif menjelaskan segalanya. Produk yang menambah pengaruh terasa seperti bahan bakar jet. Produk yang memangkas jam yang dapat ditagih terasa seperti menginjak rem. Praktik sisi penggugat, dengan biaya kontinjensi, secara alami selaras: efisiensi dapat berarti lebih banyak kasus, lebih banyak tembakan ke gawang, lebih banyak keuntungan untuk semua orang. Harvey memecahkan ini dengan memposisikan sebagai amplifikasi leverage, bukan pengganti. Dan bahkan dengan penggunaan ringan, reputasinya bertindak seperti gravitasi. Satu tanda tegas, sisanya memperhatikan. Merek menjadi irisan ketika insentif ekonomi tidak sejajar. Efek jaringan data yang sebenarnya, untuk saat ini, tetap sulit dipahami – perusahaan menjaga data dengan keras. Tetapi alat seperti perusahaan portofolio kami Eve menunjukkan bagaimana loop umpan balik dapat bekerja dalam satu perusahaan atau ceruk: semakin banyak kasus yang diselesaikan, semakin cerdas asupannya. Tiga hal yang memisahkan sinyal dari kebisingan saat ini: menyelaraskan dengan insentif pelanggan, mendapatkan kepercayaan merek sebagai "pilihan aman", dan memikirkan kembali alur kerja menjadi multipemain dan end-to-end. Legal tidak dibekukan. Kasus dasarnya adalah pengacara yang menjalankan pencarian sampingan di ChatGPT. Pemenang masa depan akan memecahkan GTM, menyelaraskan dengan insentif, dan membangun produk yang digabungkan dengan penggunaan.