Finansowanie

Athena pozyskuje 2,5 mln dolarów na połączenie agentów AI z prawnikami obsługującymi transakcje na rynku nieruchomości

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google
Athena co-founders Cem Ucan and Kieran John Keenan.

Athena pozyskała 2,5 mln dolarów finansowania przed zalążkowego, którego rundzie przewodził a16z Speedrun. Środki zostaną przeznaczone na stworzenie natywnej dla AI usługi prawnej obsługującej transakcje na rynku nieruchomości komercyjnych. Finansowanie ogłoszono 3 listopada. Pozyskane środki wesprą model, w którym autorskie agenty przygotowują materiały prawne, a doświadczeni prawnicy z powiązanej z firmą kancelarii odpowiadają za porady i dokumenty przekazywane klientom.

Firma twierdzi, że w ciągu dwóch miesięcy od rozpoczęcia działalności podpisała umowy z 22 klientami. Powiązana z nią kancelaria Athena Circle pobiera stałe opłaty za każdą transakcję, które — jak podano w komunikacie — są zazwyczaj o 30–50% niższe niż kwoty, jakie klienci płacili przy niedawnych transakcjach. Zamiast sprzedawać zewnętrznym kancelariom subskrypcję AI, Athena rozwija technologię i sposób świadczenia usług tak, by były ze sobą ściśle powiązane.

Finansowanie natywnej dla AI usługi prawnej

Zakup nieruchomości komercyjnej wiąże się z szeregiem czynności obejmujących umowy kupna, analizę due diligence, dokumenty finansowe i wymogi związane z finalizacją transakcji. Szybkie przygotowanie pierwszego projektu jest przydatne tylko wtedy, gdy weryfikujący go prawnicy potrafią wskazać problemy, negocjować warunki i wziąć odpowiedzialność za ukończoną pracę.

„Większość firm zajmujących się AI w prawie sprzedaje narzędzia tradycyjnym kancelariom. My obraliśmy inną drogę” — powiedział Cem Ucan, współzałożyciel i dyrektor generalny Athena. „Nasza AI ściśle współpracuje z kancelarią zaprojektowaną z myślą o niej od samego początku. Doświadczeni prawnicy skupiają się na osądzie i negocjacjach, które rzeczywiście posuwają transakcje naprzód”.

Model stałych opłat sprawia, że sposób działania firmy staje się częścią opowieści o technologii. Gdy cena transakcji jest uzgodniona, ograniczenie powtarzalnych czynności może poprawić rentowność kancelarii bez konieczności kupowania przez klienta dodatkowych godzin pracy podlegających rozliczeniu. Deklarowane oszczędności odnoszą się do porównania z wcześniejszymi transakcjami klientów, a nie do powszechnej zniżki w porównaniu z każdą konkurencyjną kancelarią.

Jak agenty przygotowują materiały dla prawników

Athena informuje, że jej agenty analizują umowy pod kątem warunków transakcji, wykrywają niespójności, przygotowują projekty zmian z naniesionymi poprawkami i opracowują korespondencję dla klientów. Korzystają też z informacji o wcześniejszych transakcjach, aby uwzględniać preferencje klienta dotyczące negocjacji. Prawnicy weryfikują wyniki pracy agentów, podejmują decyzje prawne i zatwierdzają wszystkie materiały przed ich przekazaniem.

Kluczowym elementem tego podejścia jest sprzężenie zwrotne: poprawki prawników i preferencje klientów są zapisywane, aby ograniczyć nakład pracy przy kolejnych sprawach. Oznacza to usprawnianie procesów prawnych z wykorzystaniem zgromadzonego kontekstu; w komunikacie nie ujawniono dostawców modeli bazowych, zbioru danych do ich oceny ani tego, czy poszczególne poprawki aktualizują wagi modeli.

„Mierzę nasze postępy tym, jak szybko prawnik może sprawdzić pracę agenta AI i z przekonaniem wziąć za nią odpowiedzialność. Projekt przygotowany w kilka minut nadal może oznaczać dla prawnika wiele godzin pracy. Usprawnienie weryfikacji pozwala naszej platformie szybciej świadczyć usługi prawne, zachowując jakość, jakiej klienci oczekują od największych kancelarii” — powiedział Kieran John Keenan, współzałożyciel i dyrektor ds. technologii Athena.

Wstępne wyniki dotyczą czasu weryfikacji i realizacji zleceń

Athena podaje, że przy jednej z pierwszych transakcji jej zespół przekazał umowę kupna w czasie krótszym niż 48 godzin. W komunikacie poinformowano również, że w ciągu pierwszych sześciu tygodni czas weryfikacji przez prawników skrócił się o ponad 70%. Są to wstępne wyniki podane przez firmę, a nie niezależne dane potwierdzające takie samo usprawnienie we wszystkich rodzajach transakcji.

Ważne jest rozróżnienie między przygotowaniem projektu a jego weryfikacją. Dokument może powstać szybko, a mimo to zawierać niejasności lub pomijać wynegocjowany wyjątek. Skrócenie czasu, którego prawnik potrzebuje na sprawdzenie i zatwierdzenie dokumentu, jest z punktu widzenia działalności bardziej użytecznym wskaźnikiem niż sama szybkość generowania.

Korzystanie z usługi ma przypominać klientom znany im proces: przekazują dokumenty prawnikowi i otrzymują gotowe materiały prawne. Automatyzacja działa w tle, a odpowiedzialność zawodowa pozostaje po stronie podmiotu świadczącego usługę prawną.

Od Legora do kompleksowej platformy transakcyjnej

Ucan i Keenan poznali się w Legora. Ucan ma doświadczenie w pracy w największych kancelariach oraz w obszarze innowacji prawnych w Baker McKenzie i Legora. Keenan studiował prawo, stworzył zautomatyzowany system rozumowania prawnego w jednym z wcześniejszych startupów, a następnie został pierwszym inżynierem Legora zajmującym się ewaluacją. Pracował nad oceną jakości tworzenia dokumentów, badań i procesów pracy opartych na agentach.

Pomysł na Athenę rozwinął się wokół prototypu, który Keenan stworzył, by przekształcać setki dokumentów we wstępny raport z analizy due diligence. José Braz, twórca agenta Legora do badań prawnych i szerszych funkcji badawczych, dołączył do Athena jako pierwszy inżynier. Jak podano w komunikacie, Keenan i Braz zbudowali kompleksową platformę transakcyjną firmy.

Połączenie doświadczenia w praktyce prawniczej, ewaluacji i inżynierii oprogramowania ma znaczenie dla realizacji założeń produktu. Obsługa transakcji wymaga czegoś więcej niż wiarygodnie brzmiącej odpowiedzi: potrzebne jest spójne uwzględnianie faktów dotyczących transakcji, powiązań między dokumentami oraz sytuacji, w których prawnik musi wykazać się osądem.

Co oferuje publiczna platforma Athena

Na stronie Athena opisuje współpracę prowadzoną przez partnerów, wspieraną przez własną wewnętrzną architekturę, rozliczaną według stałych opłat i skupioną na analizie due diligence, sporządzaniu dokumentów oraz finalizowaniu transakcji. Przedstawia również szerszy zakres działalności obejmujący fuzje i przejęcia, finansowanie venture capital oraz nieruchomości komercyjne. Ogłoszenie o finansowaniu koncentruje się na nieruchomościach komercyjnych jako początkowym obszarze działalności, a dalszą ekspansję przedstawia jako cel.

Program a16z Speedrun łączy inwestycje z przedstawianiem potencjalnym klientom, wsparciem w rekrutacji oraz pobytem w San Francisco. Dzięki uzyskanemu wsparciu Athena ma dostęp do sieci wspierającej rozwój startupów, gdy opracowuje model świadczenia usług, choć w ogłoszeniu nie podano szczegółowego podziału nowego kapitału.

Athena zakłada, że sztuczna inteligencja może zmienić sposób świadczenia usług prawnych, jeśli otaczający je model biznesowy zostanie zaprojektowany tak, by czerpać korzyści z większej wydajności. Kolejnym sprawdzianem będzie to, czy uzyskane na wczesnym etapie skrócenie czasu realizacji i usprawnienie weryfikacji utrzymają się przy większej liczbie klientów i bardziej złożonych sprawach, a prawnicy nadal będą podejmować decyzje prawne.

Evan Mercer jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się startupami AI, kapitałem ryzyka i dynamiką finansowania kształtującą kolejną generację firm technologicznych. Jego relacje koncentrują się na innowacjach we wczesnym etapie, przepływach kapitału oraz strategicznych decyzjach, które podejmują założyciele i inwestorzy, gdy firmy AI rozwijają się od koncepcji do globalnego wpływu.

Ze strategicznej i analitycznej perspektywy Evan bada rundy finansowania, pozycjonowanie rynkowe oraz pojawiające się trendy w ekosystemie startupów AI. Śledzi, jak kapitał ryzyka, inwestycje korporacyjne i rynki publiczne krzyżują się z przełomami w sztucznej inteligencji, odróżniając trwałe sygnały od krótkotrwałego szumu.

Artykuły autorstwa Evana Mercera są generowane przez SI i recenzowane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, kontekst i odpowiedzialne relacjonowanie globalnego krajobrazu inwestycji w AI