После почти двух десятилетий юридической работы внутри таких компаний, как Amazon, Cruise, Anki и Replit, Cecilia Ziniti превратила свой опыт в качестве главного юрисконсульта в стартап GC AI, разрабатывающий инструменты искусственного интеллекта для юридических департаментов компаний. Ziniti говорит, что сейчас компания обслуживает около 2 100 компаний по сравнению примерно с 900 компаниями годом ранее, а её деятельность выросла на 400% в годовом исчислении.
GC AI была основана в Сан-Матео, штат Калифорния, после ухода Ziniti из Replit 1 ноября 2023 года; компания была зарегистрирована примерно через неделю. Непосредственным поводом стал её ранний опыт работы с моделями GPT во время сотрудничества Replit с OpenAI в конце 2021 года и начале 2022 года, ещё до публичного запуска ChatGPT.
От опыта использования к требованиям к продукту
Проводя курсы по использованию ChatGPT в юридической работе, Ziniti заметила разрыв между ответами общих моделей и тем, что действительно нужно юристу. В исследовательском примере о юридических требованиях для выхода на бразильский рынок модель привела релевантные пункты, но начала с непрофессионального упоминания поездки в Рио и катания на сёрфбордах.
Этот опыт побудил Ziniti сформулировать более строгие требования к продукту: предоставлять точные ссылки на источники, показывать место расположения доказательства в документе и соблюдать тон, соответствующий юридической работе. Затем она вместе с Bardia Pourvakil, инженером, с которым работала в Replit, создала компанию. Если Pourvakil обладал технической экспертизой, то Ziniti была типичным пользователем целевого продукта — сотрудником внутреннего юридического департамента.
Что предлагает GC AI?
Компания начала с ассистента на базе искусственного интеллекта для юридических департаментов, а затем добавила инструменты для анализа договоров и управления запросами, направленными юридическим командам. Модель выручки основана на подписке для каждого пользователя, а также на дополнительных продуктах, включая анализ договоров, стоимость которого рассчитывается в зависимости от объёма документов.
В клиентскую базу входят крупные компании и стартапы с одним внутренним юристом, среди них Lockheed Martin, Time, Eventbrite, Vercel и Gusto. Ziniti говорит, что около 30% используемых в GC AI мест приходится на сотрудников за пределами юридических департаментов, например на руководителей отделов кадров и финансов.
Доверие и защита данных — основа конкуренции
GC AI конкурирует с компаниями Harvey и Legora, однако Ziniti различает клиентские сегменты: вначале две другие компании ориентировались на юридические фирмы, тогда как GC AI нацелена на компании и их внутренние юридические команды. Инструмент анализа договоров также был разработан для работы с собственными документами компании, а не с широким массивом файлов множества клиентов, как это может происходить в инструментах юридических фирм.
Компания говорит, что около трети из 125 её сотрудников — юристы. Она также начала соблюдать стандарт SOC 2, разработала средства изоляции данных и заявляет, что не обучает свои модели на конфиденциальной информации клиентов.
Взгляд certi.news
История GC AI демонстрирует иной путь создания компаний в сфере искусственного интеллекта: выявить конкретную профессиональную проблему изнутри отрасли, а затем объединиться с партнёром, обладающим инженерной экспертизой. Практическое изменение здесь заключается не просто в добавлении чат-бота к юридической работе, а в попытке превратить такие требования, как проверяемость, источник ответа и тон формулировок, в характеристики продукта, пригодного для корпоративного использования.
GC AI привлекла почти 72 млн долларов в рамках трёх раундов. Последним стал раунд Series B на 60 млн долларов под руководством Scale Venture Partners и Northzone, при оценке компании в 555 млн долларов; в нём также участвовали Sound Ventures, Aglaé Ventures, SilverCircle Partners, News Corp и The Council. Эти цифры, как и показатели роста и размер клиентской базы, в материале основаны на заявлениях Ziniti, тогда как способность компании сохранять доверие и точность по мере расширения использования остаётся открытым вопросом.