Harvey

Durante el último año, Harvey se ha consolidado como una plataforma segura de IA generativa para profesionales del derecho, la fiscalidad y las finanzas. Ha crecido hasta contar con un equipo de más de 100 empleados, en 2023 multiplicó por más de 10 sus ingresos y ha recaudado 80 millones de dólares en financiación de Serie B con una valoración de 715 millones de dólares.

Hace poco, Harvey se asoció con OpenAI para crear un modelo de jurisprudencia entrenado a medida. Esto le ha permitido ofrecer sistemas de IA que prestan asistencia en tareas que requieren un razonamiento complejo, amplios conocimientos y capacidades que van más allá de una simple solicitud al modelo, como redactar documentos, responder a preguntas sobre escenarios de litigios complejos y detectar discrepancias significativas entre cientos de contratos.

Harvey fue fundada por Winston Weinberg, un abogado con experiencia en litigios antimonopolio y de valores, y Gabe Pereyra, un investigador de IA que había trabajado previamente en grandes modelos de lenguaje (LLM) para Google Brain y Meta. Ambos vieron la oportunidad de utilizar los LLM para sintetizar información y presentársela a los abogados para su examen.

«Tanto el trabajo transaccional como el contencioso son cada vez más complejos: en una fusión internacional, puede ser necesario examinar cientos de miles de contratos, y en un litigio, millones de correos electrónicos», explica Weinberg. Si la IA se encarga de sintetizar los documentos, los abogados pueden dedicar menos tiempo a examinar y redactar textos jurídicos para dedicarlo a tomar decisiones y ayudar a los clientes.

Como prueba inicial, Weinberg y Pereyra utilizaron r/legaladvice de Reddit para plantear preguntas sobre propietarios e inquilinos y GPT‑3 para generar respuestas que compartieron con abogados. «Para 86 de las 100 preguntas, los abogados reconocieron que hubieran enviado la respuesta al cliente sin editarla», destaca Weinberg. «Fue un momento revelador».

En lo que respecta a las investigaciones de jurisprudencia, el equipo de Harvey concibió una experiencia en la que se pudiera copiar y pegar una pregunta de un cliente en un modelo y que éste respondiera de forma exhaustiva y citando todas sus fuentes. En primer lugar, probaron las técnicas más obvias: perfeccionar los modelos básicos mediante API públicas y crear sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG). Sin embargo, al tratarse de un caso de uso abierto y especialmente complejo, se encontraron con limitaciones.

«Si te limitas a la recuperación, puedes responder a preguntas muy sencillas sobre áreas del derecho en las que no eres experto, pero no es algo que resulte demasiado útil para la mayoría de los abogados», explica Weinberg. «Con la investigación de jurisprudencia, encuentras munición para tus argumentos, algo que es mucho más difícil de conseguir».

Los modelos básicos eran sólidos en cuanto al razonamiento, pero carecían de los conocimientos necesarios para la actividad jurídica. Por ello, Harvey decidió asociarse con OpenAI con el objetivo de construir un modelo entrenado a medida que permitiera introducir en modelos básicos nuevos conocimientos y formas de razonar.

«Ninguno de estos problemas tiene una solución evidente», reconoce Pereyra. «Para encontrarla tuvimos que sentarnos juntos, pedir a nuestros abogados que nos explicaran cómo funciona la investigación de jurisprudencia, a nuestros investigadores que mostraran lo que estábamos haciendo, y aprender de qué herramientas disponíamos para abordar el problema mediante OpenAI».

Harvey y OpenAI colaboraron para profundizar en el contexto, empezando con la jurisprudencia de Delaware y ampliándola a continuación para cubrir toda la jurisprudencia estadounidense. Añadieron el equivalente a diez mil millones de tokens de datos para alimentar el modelo de jurisprudencia entrenado a medida.

Para poner a prueba el modelo de jurisprudencia, Harvey trabajó con diez de los mayores bufetes jurídicos. Proporcionó a los abogados una comparación de los resultados del modelo con los de GPT‑4 para la misma pregunta. La solidez de la reacción fue sorprendente.

«En el 97 % de las ocasiones, los abogados preferían el resultado del modelo de jurisprudencia», destacó Weinberg. «El motivo solía ser que la respuesta era más larga y completa. Además, se adentraba más en el matiz de la pregunta y cubría una jurisprudencia más relevante».

Reducir las alucinaciones fue una de las motivaciones de Harvey para construir un modelo a medida, y la inversión mereció la pena. «El modelo de jurisprudencia no solo no crea casos, sino que cada frase se respalda en el caso que cita», afirma Weinberg.

A medida que el modelo se despliegue para más usuarios, la intención de Harvey es explorar otras aplicaciones, como la redacción de informes y mociones, o ayudar a los abogados a comprender las diferencias de jurisprudencia en distintas jurisdicciones.

Pereyra ofreció asesoramiento a otros emprendedores que trabajan con IA: «No limites el desarrollo a las capacidades de los modelos actuales, piensa en el futuro de los modelos. Aborda los problemas más complejos para que, cuando se disponga de mejores versiones de los modelos, no se resuelvan como efecto secundario».

¿En qué se centrará Harvey a continuación? Una de sus áreas de enfoque serán los agentes, o cómo combinar varias llamadas del modelo en un único resultado con el que trabajar. Esto simplificará la experiencia de los usuarios y reducirá la labor de ingeniería y mecanografía que deben realizar.

El objetivo es que Harvey actúe como un miembro de apoyo al equipo. «El volumen del trabajo jurídico es cada vez mayor y los asociados dedican horas y horas a tareas que, aunque sean complejas, son rutinarias», afirma Weinberg. «Tenemos la oportunidad de asumir tareas rutinarias para que los profesionales puedan dedicarse a interactuar con los clientes, no solo en los servicios jurídicos, sino en todos los servicios profesionales».

«Esta investigación fue puntera», afirma Pereya. «Necesitábamos un socio que estuviera dispuesto a invertir recursos en probar algo nuevo. Estudiamos todas las opciones, pero solo confiamos en desarrollar un modelo entrenado a medida con OpenAI».