Mikhail Yatsuha, генеральний директор та співзасновник CaseCraft.AI

Mikhail Yatsuha, CEO та співзасновник CaseCraft.AI, є британським соліситором та підприємцем у сфері юридичних технологій з більш ніж десятирічним досвідом у юридичних послугах. Він пройшов шлях від інтерна та стажера‑соліситора до партнера у Sterling Law, де очолював комерційний відділ і неодноразово стикався з життєздатними низьковартісними спорами, які ставали економічно невигідними після урахування традиційних юридичних витрат. У кінці 2023 року він співавтворив CaseCraft.AI, щоб переосмислити оцінку, підготовку та просування цивільних позовів за допомогою робочих процесів, що використовують ШІ, а не просто застосовувати ШІ до юридичного чернетку.

CaseCraft.AI — це британська юридична технологічна компанія, що створює платформу, орієнтовану на ШІ, для цивільного судочинства. Платформа об’єднує оцінку справи, обробку доказів, передсудову кореспонденцію, генерацію документів, відстеження процесу та людський юридичний огляд в один робочий процес, обслуговуючи окремих позивачів за моделлю «без виграшу — без плати» та бізнеси через підпискові інструменти масових позовів і управління справами. Компанія залучила приблизно £1,8 млн у трьох раундах фінансування і станом на серпень 2026 року зафіксувала створення 4 562 справ загальною вартістю £14,9 млн, 51 % з них було вирішено або виграно за рішенням за замовчуванням, а 373 справ перебувають у активній юридичній роботі; вона також проводить пілотний запуск першого корпоративного впровадження та тестує MVP у галузі трудового права.

Ви провели роки, просуваючись від інтерна та стажера‑соліситора до партнера у Sterling Law, перш ніж у 2023 році співзаснували CaseCraft.AI. Що ви постійно спостерігали у юридичній практиці, що переконало вас, що процес малих позовів можна фундаментально переосмислити за допомогою ШІ, а не лише підвищити його ефективність кращим юридичним програмним забезпеченням?

Мене переконало не те, що юристам потрібен кращий інструмент для чернеток. Справа в тому, що для багатьох низьковартісних спорів економіка провалюється ще до того, як юрист може допомогти. Вартість представництва може наблизитися або перевищити суму, що ставиться на кон, і більшість юридичних витрат зазвичай не відшкодовуються у справах про малі позови. Я бачив життєздатні позови, які залишалися без продовження з цієї причини у Sterling Law, а згодом спостерігав ту ж арифметику у компаніях, які списували неоплачені рахунки. Це проблема моделі надання послуг, а не інструменту чернеток. ШІ дозволив переосмислити більшу частину процесу навколо особи, що подає позов, а не лише трохи прискорити роботу юриста.

CaseCraft.AI вже використано для створення тисяч юридичних справ, зі сотнями, що перейшли у активну юридичну роботу. Чого ви навчилися, працюючи з ШІ на реальних справах, чого не можна було б дізнатися лише з прототипів, симуляцій чи тестування за бенчмарками?

Виділяються дві речі. По‑перше, створення документа — це легка частина; управління справою — складна. Жива справа означає, що докази, платежі, терміни, відповіді та наступні кроки мають залишатися узгодженими протягом місяців. Станом на серпень 2026 року через CaseCraft було створено понад 4 500 справ, понад 400 з них перейшли у активну юридичну роботу, а 130 позовів було подано до суду.

По‑друге, люди поводяться по‑іншому з ШІ. Вони можуть бути більш відкритими, що допомагає виявляти важливі факти раніше, проте система також має встановлювати межі та знати, коли має втручатися людина. Ми зрозуміли це безпосередньо, коли впровадження людського виклику на етапі, що вимагає довіри, підвищило конверсію принаймні на 15 %.

Більшість першої хвилі генеративного ШІ була спрямована на створення тексту. CaseCraft.AI же має збирати докази, визначати правомірність, дотримуватись процедурних правил, ініціювати дії та відстежувати справу протягом часу. Чим технічно відрізняється побудова такого агентного робочого процесу від створення ШІ‑асистента або чат‑бота?

Чат‑бот відповідає на запитання; агентний робочий процес має підтримувати стан реальної справи протягом часу — що сталося, які докази існують, чого не вистачає і що може статися далі. Тому ми розглядаємо систему як набір спеціалізованих компонентів, а не одну модель, що робить усе: деякі збирають і верифікують інформацію, інші здійснюють юридичне міркування або обробляють вхідні документи. Мета — не найкращий абзац, а надійна послідовність рішень і дій, що просуває справу до найкращого можливого результату.

У юридичному робочому процесі модель може створювати щось, що звучить цілком переконливо, хоча насправді це може бути процедурно або фактично неправильним. Як ви спроектували CaseCraft.AI, щоб розрізняти правдоподібний вихід ШІ та інформацію, яка дійсно достатньо надійна для використання у юридичній справі?

Керуючий принцип полягає в тому, що модель не має права вигадувати юридичний всесвіт, у якому вона працює. Ми обмежуємо систему лише доказами у справі та авторитетними юридичними джерелами, а не дозволяємо загальнопризначеній моделі відповідати з пам’яті. CaseCraft.AI має доступ до останніх змін законодавства, релевантних прецедентів та встановлених кращих практик через урядові API та інші авторитетні джерела, тому юридичний контекст завжди актуальний.

Ми також розділяємо генерацію та валідацію і залишаємо професійний огляд у межах регульованого юридичного сервісу. Тест полягає не в тому, чи звучить вихід так, ніби його написав юрист, а в тому, чи можна перевірити джерело, докази та процедурний крок.

Ви говорили про важливість «вимірюваного людського контролю». Що це означає на практиці і як ви визначаєте, які рішення система ШІ може приймати автономно, а де людина повинна залишатися відповідальною?

Вимірюваний людський контроль означає, що залучення людини пов’язане з ідентифікованим ризиком, і ми можемо бачити, де відбувається втручання і чому. «Людина в циклі» не повинна бути лише заспокійливим виразом; ми маємо змогу вказати на тригер, огляд і прийняте рішення.

Ми ще формуємо базу доказів щодо того, де повинні бути ці межі. Одним із показників, на який ми вже можемо вказати, є час огляду: з моменту запуску час, необхідний для людського огляду, скоротився вчетверо завдяки удосконаленню системи. З часом мета — робити огляд більш орієнтованим на ризик, зберігаючи при цьому професійну відповідальність там, де це юридично необхідно.

Докази є центральними у справах про малі позови, проте докази можуть надходити у вигляді контрактів, рахунків, електронних листів, повідомлень, фотографій та іншої неструктурованої інформації. Як ви підходите до перетворення цього матеріалу у структуровані входи, які ШІ‑система може аналізувати, зберігаючи походження та уникаючи непідтримуваних висновків?

Ключовий принцип — розділяти екстракцію та інференцію. Якщо користувач завантажує WhatsApp‑розмову з підрядником, дати, запропоновану ціну та використані формулювання — це витягнуті факти; висновок про юридичне значення цього обміну — це інференція. Ці два елементи ніколи не повинні подаватися як одне й те саме. Ми структуруємо документи так, щоб робочий процес міг їх використовувати, зберігаючи посилання назад на оригінальний доказ. Якщо це посилання зникає, ви можете створити справу, яка виглядає добре, але розпадається при оскарженні.

Одна з найскладніших проблем для автономних систем — знати, коли не діяти. Які сигнали повідомляють CaseCraft.AI, що позов став надто неоднозначним, складним або ризикованим для автоматизації і має бути переданий юридичному професіоналу?

Одним із наших захисних механізмів, що суперечить інтуїції, є те, що ми звертаємо увагу не лише на справи, які ШІ хоче просунути, а й на ті, які він схильний відхилити. Людський контроль — це не лише запобігання надмірній агресивності ШІ; він також може зупинити систему від надмірної консервативності та відкидання законного аргументу.

Одним із найочевидніших сигналів ескалації сьогодні є відсутність доказів. Люди можуть не завантажити необхідні документи, втратити їх з часом або не усвідомлювати, які докази важливі для позову. Якщо справа недостатньо ясна або повна, наступним кроком може стати людський огляд, а не автоматичне просування. Юристи все ще краще справляються з контекстом та сірою зоною, ніж сучасні системи.

У міру того, як ШІ бере на себе все більше кроків, традиційно виконуваних юристами, як, на вашу думку, зміниться межа між автоматизацією програмного забезпечення та регульованими юридичними послугами?

Межа зміститись, але повільніше, ніж очікує багато технологічних експертів. Системи з високими ставками не можуть покладатися лише на обіцянку, що наступна модель буде кращою; надійність має бути продемонстрована через авторитетні джерела, валідацію, контролі та відповідальний людський огляд. З часом я очікую, що ШІ стане інструментом, на який професіонали можуть покладатися в чітко визначених межах, проте автономність має бути заслуженою через спостережувану продуктивність та реальні результати. Корисне питання — не «програмне забезпечення чи юрист?», а яку саме дію виконує система, які докази її підтримують і хто залишається відповідальним.

Загальнопризначені моделі ШІ швидко стають потужнішими. У чому полягає стійка перевага вертикальної ШІ‑компанії, такої як CaseCraft.AI, коли базові фундаментальні моделі, доступні всім, продовжують удосконалюватись?

Наша перевага ніколи не полягала у володінні фундаментальною моделлю. Кращі загальнопризначені моделі — це хороша новина для нас. Складність полягає у всьому, що навколо них: пошук, база даних справ, юридичні знання, інфраструктура робочих процесів, інтеграції, контролі та операційне розуміння того, як позов проходить від початку до кінця. Ця робота не зникає, коли з’являється нова модель.

Для користувача це має виглядати як єдине місце, де відбувається справа, тоді як оркестрація залишається під капотом. Така ж інфраструктура тепер починає підтримувати як індивідуальних позивачів, так і бізнеси, які використовують пакетні позови до 150 позовів одним кліком та робочі процеси управління справами. Я вважаю, що оркестрація та виконання у галузі є довговічним бар’єром для вертикальної ШІ.

Дивлячись за межі малих позовів, чого ви навчилися з CaseCraft.AI щодо ширшого майбутнього агентного ШІ? Які інші галузі з високими ставками, на вашу думку, особливо підходять для систем, які можуть керувати складними робочими процесами, залишаючи людей відповідальними за критичні рішення?

Я оптимістично ставлюсь до агентного ШІ, проте складна робота зосереджена навколо моделі: переосмислення процесів, структурування інформації, визначення того, що система може робити, та побудова валідації й ескалації. Ось чому регульовані індустрії часто розвиваються повільніше — люди, які розуміють робочий процес достатньо добре, щоб його автоматизувати, зазвичай є найзавантаженішими експертами в організації.

Найсильніші можливості — це робочі процеси, що включають багато повторюваного збору інформації та обробки документів, але з невеликою кількістю винятків, які все ще потребують відповідального судження. Для CaseCraft найближчим розширенням є трудове право, де вже тестується MVP, і ми досліджуємо особисті травми разом зі спеціалізованою юридичною фірмою. Поза правом, страхування, фінансовими послугами та комплаєнсом мають подібну структуру. Системи, які переможуть, будуть знати не лише, як автоматизувати розмову, а й точно, коли машина має зупинитися і людина має втрутитися.

Дякуємо за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатись більше, повинні відвідати CaseCraft.AI.