Юридическая практика по модели contingency держится на часах, которые никто не оплачивает заранее

Большинство фирм, работающих на стороне истца, не живут по retainer-модели. Обычно они берут дела по contingency fee: деньги приходят только после урегулирования или выигрыша. А значит, каждый час ручной работы до результата фирма финансирует из собственного кармана. Не самая весёлая экономика, если честно.

При этом сама работа часто чудовищно объёмная. Один файл по делу о телесных повреждениях может включать от 2 000 до 100 000 страниц неструктурированных записей. Раньше параюристы просматривали всё это буквально строчка за строчкой, чтобы собрать медицинскую хронологию: травмы клиента, этапы лечения, расходы, последующие события. И только потом можно было двигаться дальше — к подготовке документов, претензий, стратегии.

Такой объём рутины жёстко ограничивает пропускную способность фирмы. Дел больше не взять, даже если спрос есть. А часть клиентов, чьи кейсы не окупают часы ручной обработки, и вовсе остаётся без представительства. По словам Jay Madheswaran, CEO и сооснователя Eve, большинство прежних legal-tech-решений в отрасли в основном отслеживали труд, а не снимали его с команды. Eve создавалась ровно для обратного: забрать на себя тяжёлую ручную работу, без которой юридическая практика просто вязнет.

Собственный бенчмарк из сотен тестовых наборов — и Claude стабильно оказывается впереди

Для Eve всё началось с довольно радикального вопроса: какую роль AI должен играть в продукте — вспомогательную или центральную? Компания выбрала второе. Не «как юрист может использовать AI для отдельной задачи», а скорее «какую часть уже выполненной системой работы юристу остаётся проверить и утвердить». Разница, как говорится, не косметическая.

Eve оценивает модели на собственном бенчмарке PlaintiffBench: для каждого кандидата прогоняется около 420 тестовых наборов. Компания переходит к использованию модели только тогда, когда уверена в её качестве по этим тестам. Такой подход очень близок к тому, что в корпоративной среде называют архитектурой AI-агентов с жёсткой валидацией на уровне сценариев, а не красивых демо.

Claude Opus 4.8 используется как основная production-модель для самых сложных задач платформы. В делах о травмах критично понимать временные последовательности: когда именно проходило лечение, что было раньше, что позже, как события связаны между собой. По словам команды Eve, сильная сторона Claude — именно точное temporal reasoning. Плюс — высокая достоверность при работе с длинными документами, где легко потерять контекст, если модель слабовата. Тут, по оценке Eve, Claude снова выходит в лидеры.

Фирмы также передают Eve собственные шаблоны и образцы документов, чтобы черновики звучали так, будто их подготовил конкретный юрист или конкретная практика. И вот это важно: Claude, особенно Opus, хорошо удерживает стиль, тон и юридическую манеру письма. Не абстрактно «похоже», а довольно точно. Для длинных, сложных, многошаговых задач Eve отправляет запросы в Opus, а для более лёгкого извлечения данных использует Sonnet.

Одна собственная harness-система, три облака и переход от RAG к агентной архитектуре

Дальше — самое интересное. Внутри Eve модели сопровождают дело на всём его жизненном цикле. Поступает новый документ — Claude классифицирует его, запускает нужный workflow, извлекает факты и встраивает их в хронологию, черновики и последующие материалы. Юристы затем работают с этим через разговорный интерфейс, фактически общаясь со своими делами напрямую. Да, звучит почти как научная фантастика, но уже вполне прикладная вещь.

На верхнем уровне воронки система тоже активна: Eve транскрибирует звонки в call-центр, оценивает их и помогает intake-командам быстро понять, по каким обращениям фирма действительно может помочь. Около года назад эти процессы стали заметно автономнее после перехода с классического RAG на агентную архитектуру. Если говорить по-деловому, это уже не просто поиск по базе знаний, а агентная память и RAG, дополненные многошаговой логикой принятия решений.

Eve построила вокруг моделей собственную инфраструктуру. Внутренний harness направляет трафик к Claude тремя маршрутами: через нативную Claude Platform, Amazon Bedrock и Google Cloud. Система автоматически переключается между ними, чтобы workflows не останавливались по мере роста нагрузки. Такой подход особенно важен там, где на кону стабильность, масштабирование и, конечно, безопасность AI-агентов.

Тем же стеком Eve пользуется и внутри инженерной команды. Claude Code встроен в рабочие процессы разработки, включая Wall-E — внутреннюю систему повышения продуктивности. Когда в Slack прилетает тикет поддержки или production-инцидент, Wall-E поднимает изолированную среду, где агентные циклы на базе Claude исследуют проблему, отлаживают её и открывают merge request. В результате разбор инцидента сокращается с трёх-четырёх часов до нескольких минут. Ну да, звучит почти нечестно.

Даже финансовая команда использует эти инструменты: дашборды, собранные с помощью Claude, отслеживают рост стоимости workflows — например, подготовки demand draft, — и сигнализируют, если метрики начинают ползти вверх неделя к неделе.

На два месяца быстрее до урегулирования — и заметно выше пропускная способность фирмы

Юридические фирмы, работающие на Eve, урегулируют дела в среднем на 60 дней быстрее. Общий жизненный цикл дела сокращается примерно на 50%, а суммы урегулирования у клиентов вырастают до 30%. По словам команды, даже самые сильные юристы нередко видят в материалах, подготовленных системой, детали, которые сами могли упустить. Бывает и так. И это, пожалуй, лучший комплимент продукту.

Эффект накапливается буквально за ночь: агенты на базе Claude выполняют работу, пока команда спит, а утром юристу остаётся проверить и утвердить уже подготовленный результат. Не с нуля писать, не копаться в хаосе документов, а принять решение по существу. Совсем другой ритм работы.

Платформа обрабатывает более 12,5 миллиона документов в месяц. Освободившаяся пропускная способность позволяет фирмам брать до 30 дополнительных дел на одного юриста в год — в практиках personal injury, immigration, labor and employment. Для фирмы на 100 или 1 000 человек это масштабируется в тысячи дополнительных клиентов, которые получают юридическое представительство там, где раньше его могло просто не хватить.

И вот тут есть важный человеческий слой. Освобождённое время уходит не в пустоту, а обратно клиентам: юристы могут больше заниматься общением, поддержкой и стратегией в моменты, которые для человека часто становятся худшими в жизни. Бизнес-эффект и человеческая польза здесь, похоже, действительно совпали — редкий случай, когда это не просто красивая фраза.

При этом внедрение не оставляют на самотёк. Специальная команда AI outcomes сопровождает каждую новую фирму в первые 90 дней и помогает автоматизировать до 80% ручной работы. Недавно Eve расширила фокус: от управления делами — к оптимизации всей операционной модели фирмы, включая загрузку юристов, приоритизацию дел и прогнозирование выручки.

Следующий этап — ещё более глубокие агентные workflows, многошаговая подготовка документов, мультиагентные системы и агенты, которые учатся на обратной связи фирмы: от стиля письма до стратегии ведения дела. А там уже недалеко и до тем, связанных с корпоративным управлением рисками и AI compliance и соответствием требованиям. Потому что, когда AI начинает реально влиять на юридический результат, вопрос контроля становится не опцией, а нормой.