Mikhail Yatsuha, CEO și Co-fondator al CaseCraft.AI

Mikhail Yatsuha, CEO și Co-fondator al CaseCraft.AI, este un solicitor din Marea Britanie și antreprenor în tehnologia juridică cu peste un deceniu de experiență în servicii juridice. A evoluat de la intern și stagiar la solicitor la partener la Sterling Law, unde a condus departamentul comercial și a întâlnit în mod repetat dispute de valoare mică, viabile, care deveneau neeconomice odată cu includerea costurilor juridice tradiționale. La sfârșitul anului 2023, a co-fondat CaseCraft.AI pentru a regândi modul în care cererile civile sunt evaluate, pregătite și gestionate prin fluxuri de lucru susținute de AI, în loc să aplice pur și simplu AI la redactarea juridică.

CaseCraft.AI este o companie britanică de tehnologie juridică care dezvoltă o platformă nativă AI pentru litigii civile. Platforma reunește evaluarea cazului, procesarea probelor, corespondența pre-acțiune, generarea de documente, urmărirea procedurală și revizuirea juridică umană într-un singur flux de lucru, servind reclamanții individuali pe bază de „fără câștig, fără taxă” și afaceri prin instrumente de revendicare în masă și gestionare a cazurilor bazate pe abonament. Compania a strâns aproximativ 1,8 milioane de lire sterline în trei runde de finanțare și, în august 2026, înregistrase 4.562 de dosare create cu o valoare cumulativă de 14,9 milioane de lire sterline, 51 % dintre ele fiind soluționate sau câștigate prin hotărâre în lipsă de prezență, și 373 de dosare în lucru juridic activ; de asemenea pilotează prima implementare la nivel de întreprindere și testează un MVP pentru dreptul muncii.

Ai petrecut ani progresând de la intern și stagiar la solicitor la partener la Sterling Law înainte de a co-fonda CaseCraft.AI în 2023. Ce ai observat în mod repetat în practica juridică care te-a convins că procesul de cereri mici ar putea fi redesenat fundamental cu AI, în loc să fie doar făcut mai eficient cu un software juridic mai bun?

Ceea ce m-a convins nu a fost că avocații aveau nevoie de un instrument de redactare mai bun. A fost faptul că, pentru multe dispute de valoare mică, economia eșuează înainte ca un avocat să poată interveni. Costul reprezentării poate apropia sau depăși valoarea în discuție, iar majoritatea costurilor juridice nu sunt, în general, recuperabile în cererile mici. Am văzut cereri viabile abandonate din acest motiv la Sterling Law și, ulterior, am observat aceeași logică la companii care renunțau la facturi neplătite. Este o problemă a modelului de livrare, nu a redactării. AI a făcut posibil să redesenăm mai mult parcursul în jurul persoanei care inițiază cererea, în loc să facă doar avocatul care lucrează la ea puțin mai rapid.

CaseCraft.AI a fost deja utilizat pentru a crea mii de dosare juridice, cu sute care au trecut în lucru juridic activ. Ce ai învățat din operarea AI pe cazuri reale, pe care nu le-ai fi putut descoperi niciodată din prototipuri, simulări sau teste de referință singure?

Două aspecte ies în evidență. În primul rând, generarea unui document este partea ușoară; gestionarea unui dosar este dificilă. Un caz în desfășurare înseamnă că probele, plățile, termenele, răspunsurile și pașii următori trebuie să rămână consecvente pe parcursul mai multor luni. În august 2026, peste 4.500 de dosare fuseseră create prin CaseCraft, peste 400 trecuseră în lucru juridic activ, iar 130 de cereri fuseseră depuse la instanță.

În al doilea rând, oamenii se comportă diferit în prezența AI. Pot fi mai deschiși, ceea ce ajută la aducerea la lumină a faptelor importante mai devreme, dar sistemul trebuie, de asemenea, să stabilească limite și să știe când trebuie să intervină un om. Am învățat acest lucru direct când introducerea unui apel uman într-o etapă sensibilă din punct de vedere al încrederii a îmbunătățit rata de conversie cu cel puțin 15 %.

Marea parte a primului val de AI generativ s-a concentrat pe producerea de text. CaseCraft.AI, în schimb, trebuie să colecteze probe, să determine eligibilitatea, să respecte regulile procedurale, să declanșeze acțiuni și să urmărească un dosar în timp. Cum diferă, din punct de vedere tehnic, construirea unui astfel de flux de lucru agentic de la construirea unui asistent AI sau a unui chatbot?

Un chatbot răspunde la o întrebare; un flux de lucru agentic trebuie să mențină starea unui dosar real în timp – ce s-a întâmplat, ce probe există, ce lipsește și ce se poate întâmpla în continuare. Prin urmare, privim sistemul ca pe componente specializate, nu ca pe un singur model care face totul: unele colectează și validează informații, altele furnizează raționament juridic sau procesează documente primite. Obiectivul nu este cel mai bun paragraf, ci o secvență fiabilă de decizii și acțiuni care conduce dosarul spre cel mai bun rezultat posibil.

Într-un flux de lucru juridic, un model poate produce ceva care sună complet convingător, dar care este în continuare eronat din punct de vedere procedural sau factual. Cum ai conceput CaseCraft.AI pentru a diferenția între un rezultat AI plauzibil și informațiile care sunt cu adevărat suficient de fiabile pentru a fi utilizate într-un dosar juridic?

Principiul de bază este că modelul nu are voie să inventeze universul juridic în care operează. Constrângem sistemul la probele din dosar și la sursele juridice autoritare, în loc să cerem unui model cu scop general să răspundă din memorie. CaseCraft.AI are acces la cele mai recente modificări legislative, la precedente relevante și la bune practici stabilite prin API-uri guvernamentale și alte surse autoritare, astfel încât contextul juridic rămâne actual.

De asemenea, separăm generarea de validare și menținem revizuirea profesională în cadrul reglementat al serviciilor juridice. Testul nu este dacă un rezultat sună ca și cum ar fi fost scris de un avocat, ci dacă sursa, probele și pasul procedural pot fi verificate.

Ai vorbit despre importanța „supravegherii umane măsurabile”. Ce înseamnă acest lucru în practică și cum determini care decizii poate lua un sistem AI autonom, versus cele în care un om trebuie să rămână responsabil?

Supravegherea umană măsurabilă înseamnă că implicarea umană este legată de un risc identificabil și putem vedea unde are loc intervenția și de ce. „Om în buclă” nu ar trebui să fie doar o expresie liniștitoare; ar trebui să putem indica declanșatorul, revizuirea și decizia care a urmat.

Continuăm să construim baza de dovezi pentru a defini unde ar trebui să se situeze aceste limite. O măsură pe care o putem deja indica este timpul de revizuire: de la lansare, timpul necesar pentru revizuirea umană s-a redus de patru ori pe măsură ce sistemul s-a îmbunătățit. În timp, scopul este să facem revizuirea mai bazată pe risc, menținând judecata profesională responsabilă acolo unde este cerută legal.

Probe sunt esențiale în cererile mici, dar probele pot apărea sub formă de contracte, facturi, e‑mailuri, mesaje, fotografii și alte informații nestructurate. Cum abordezi transformarea acelui material în intrări structurate pe care un sistem AI le poate analiza, păstrând în același timp proveniența și evitând concluzii nejustificate?

Principiul cheie este să separăm extragerea de inferență. Dacă un utilizator încarcă un fir de conversație WhatsApp cu un constructor, datele, prețul cotat și cuvintele folosite sunt fapte extrase; o concluzie privind semnificația juridică a acelei discuții este o inferență. Cele două nu ar trebui niciodată prezentate ca fiind același lucru. Structurăm documentele astfel încât fluxul de lucru să le poată utiliza, păstrând legătura cu probele originale. Dacă acea legătură dispare, poți crea un dosar care arată bine, dar se prăbușește când este contestat.

Una dintre cele mai dificile probleme pentru sistemele autonome este să știe când să nu acționeze. Ce semnale îi transmit lui CaseCraft.AI că o cerere a devenit prea ambiguă, complexă sau riscantă pentru automatizare și ar trebui să fie escalată unui profesionist juridic?

Una dintre măsurile noastre de siguranță este contraintuitivă: acordăm atenție nu doar cazurilor pe care AI-ul dorește să le avanseze, ci și celor pe care este înclinat să le respingă. Supravegherea umană nu înseamnă doar oprirea unui AI prea agresiv; poate, de asemenea, să împiedice sistemul să fie prea conservator și să elimine un argument legitim.

Unul dintre cele mai clare semnale de escalare în prezent este lipsa probelor. Persoanele pot să nu încarce documentele relevante, să le fi pierdut în timp sau să nu realizeze care probe sunt importante pentru cerere. Când dosarul nu este suficient de clar sau complet, pasul următor poate fi revizuirea umană în loc de progresarea automată. Avocații încă gestionează contextul și zonele gri mult mai consistent decât sistemele actuale.

Pe măsură ce sistemele AI preiau tot mai mulți pași tradiționali efectuați de avocați, cum crezi că se va evolua limita dintre automatizarea software-ului și serviciile juridice reglementate?

Limita se va muta, dar mai încet decât se așteaptă mulți din domeniul tehnologiei. Sistemele cu mize mari nu se pot baza pe promisiunea că următorul model va fi mai bun; fiabilitatea trebuie demonstrată prin surse autoritare, validare, controale și revizuire umană responsabilă. În timp, mă aștept ca AI să devină ceva pe care profesioniștii se pot baza în limite clar definite, dar autonomia trebuie câștigată prin performanță observată și rezultate reale. Întrebarea utilă nu este „software sau avocat?”, ci ce activitate se desfășoară, ce probe o susțin și cine rămâne responsabil.

Modelele AI cu scop general devin mult mai capabile foarte repede. Ce creează un avantaj sustenabil pentru o companie AI verticală precum CaseCraft.AI când modelele de bază disponibile pentru toată lumea continuă să se îmbunătățească?

Avantajul nostru nu a fost niciodată să deținem un model de bază. Modelele generale mai bune sunt o veste bună pentru noi. Partea dificilă este tot ce se află în jurul lor: recuperarea informațiilor, baza de date a dosarelor, cunoștințele juridice, infrastructura fluxului de lucru, integrările, controalele și înțelegerea operațională a modului în care o cerere evoluează de la început până la sfârșit. Această muncă nu dispare când apare un model nou.

Pentru utilizator, ar trebui să pară un singur loc în care se desfășoară cazul, în timp ce orchestrarea rămâne în fundal. Aceeași infrastructură începe acum să susțină atât reclamanții individuali, cât și afacerile care utilizează revendicări în loturi de până la 150 de cereri cu un singur click și fluxuri de gestionare a cazurilor. Cred că orchestrarea și execuția de domeniu reprezintă șanțul durabil pentru AI vertical.

Privind dincolo de cererile mici, ce ai învățat de la CaseCraft.AI despre viitorul mai larg al AI-ului agentic? Ce alte industrii cu mize mari crezi că sunt deosebit de potrivite pentru sisteme care pot gestiona fluxuri de lucru complexe, menținând în același timp oamenii responsabili pentru deciziile critice?

Sunt optimist în privința AI-ului agentic, dar munca dificilă se concentrează în jurul modelului: redesenarea proceselor, structurarea informațiilor, definirea a ceea ce sistemul poate face și construirea validării și escalării. De aceea, industriile reglementate avansează adesea mai lent – oamenii care înțeleg fluxul de lucru suficient de bine pentru a-l automatiza sunt, de obicei, experții cei mai ocupați din organizație.

Cele mai mari oportunități sunt fluxurile de lucru cu multă colectare repetabilă de informații și procesare de documente, dar cu un număr mai mic de excepții care necesită totuși un judecat responsabil. Pentru CaseCraft, dreptul muncii este cea mai apropiată extindere, cu un MVP în testare activă, și explorăm accidentul personal cu o firmă de litigii specializată. Dincolo de drept, asigurările, serviciile financiare și conformitatea au o structură similară. Sistemele care vor câștiga vor ști nu doar cum să automatizeze conversația, ci exact când mașina trebuie să se oprească și un om să preia controlul.

Mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze CaseCraft.AI.