1/ 🚨Novo alerta de postagem: Law & Order GPU. 🚨 Eu nunca assisti Law & Order. Mas depois de 18 meses com startups e compradores de IA jurídica, vi como um número - US $ 3,6 milhões por parceiro de escritório de advocacia - lança uma longa sombra sobre a adoção. Os incentivos são o juiz e o júri aqui. O caso base: muitos advogados internos trabalham como engenheiros imediatos. Um ajuste rápido no ChatGPT, um trecho de pesquisa antes do almoço. Existem ferramentas dedicadas, mas até agora são principalmente correções pontuais, não soluções completas. A corrente é forte. Um associado da BigLaw faturando 2.000 horas a US$ 700/hora é uma máquina de receita: ~ US$ 1,4 milhão de receita, ~ US$ 900 mil em lucro de parceiros. Com alavancagem de 4:1, um único parceiro pode liberar US$ 3,6 milhões. Este é o motor com o qual todo produto deve lidar. O problema é que essas ferramentas são cercadas por uma concorrência temível. Grandes plataformas podem lançar recursos nativos de IA da noite para o dia. A troca é indolor. E o próprio ChatGPT desempenha o papel do generalista competente – bom o suficiente, sempre melhorando e essencialmente gratuito. Isso explica por que as soluções pontuais têm dificuldades. Eles estão lutando contra uma estrutura de incentivo de ~ $ 3,6 milhões com recursos. A verdadeira oportunidade não é uma melhor pesquisa jurídica - são fluxos de trabalho que amplificam em vez de substituir o trabalho faturável. Pontos extras para defensibilidade se as ferramentas puderem descobrir uma maneira de se tornar multiplayer (como vimos na contabilidade). Os incentivos elucidam tudo. Produtos que adicionam alavancagem parecem combustível de aviação. Produtos que reduzem as horas faturáveis parecem pisar no freio. As práticas do lado do demandante, com taxas de contingência, estão naturalmente alinhadas: a eficiência pode significar mais casos, mais chutes a gol, mais vantagens para todos. Harvey quebrou isso posicionando-se como amplificação de alavancagem, não substituição. E mesmo com o uso leve, sua reputação age como a gravidade. Um sinal firme, o resto toma conhecimento. A marca se torna a cunha quando os incentivos econômicos estão desalinhados. Os verdadeiros efeitos de rede de dados, por enquanto, permanecem indescritíveis – as empresas protegem os dados ferozmente. Mas ferramentas como a nossa empresa de portfólio Eve mostram como os ciclos de feedback podem funcionar dentro de uma única empresa ou nicho: quanto mais casos concluídos, mais inteligente é a admissão. Três coisas separam o sinal do ruído hoje: alinhar-se com os incentivos do cliente, ganhar a confiança da marca como a "escolha segura" e repensar os fluxos de trabalho para serem multijogador e de ponta a ponta. O legal não está congelado. O caso base são advogados executando missões secundárias no ChatGPT. Os futuros vencedores irão quebrar o GTM, alinhar-se com incentivos e construir produtos que combinam com o uso.