Blue J привлекает $122 млн и производит революцию в юридическом ИИ

Зимой 2022 года, когда технологический мир был зачарован внезапным и взрывным появлением ChatGPT от OpenAI, Бенджамин Алари (Benjamin Alarie) столкнулся с судьбоносным выбором. Его юридический технологический стартап Blue J имел вполне успешный бизнес на базе ИИ ушедшей эпохи, обслуживая сотни юридических фирм с помощью прогнозных моделей. Но он уперся в потолок.

Алари, штатный профессор налогового права в Торонтском университете, увидел в зарождающихся, подверженных ошибкам, но в то же время мощных возможностях больших языковых моделей не просто любопытную игрушку, а будущее. Он принял рискованное решение: полностью перепрофилировать свою компанию, которую кропотливо строил почти десять лет, и воссоздать ее с нуля на базе этой еще не до конца проверенной технологии.

Эта ставка окупилась с лихвой. С тех пор Blue J тихо и без лишнего шума привлекла 122 миллиона долларов в рамках раунда финансирования Серии D, соорганизаторами которого выступили Oak HC/FT и Sapphire Ventures, в результате чего оценка компании превысила 300 миллионов долларов. Этот шаг превратил Blue J из нишевого игрока в одну из самых быстрорастущих юридических технологических фирм Канады, увеличив ее выручку примерно в двенадцать раз и привлекая от 10 до 15 новых клиентов ежедневно.

Теперь компания обслуживает более 3 500 организаций, включая глобального бухгалтерского гиганта KPMG UK и несколько компаний из списка Fortune 500. Она решает острейшую проблему в индустрии профессиональных услуг — серьезную и усугубляющуюся нехватку кадров. В США на 340 000 бухгалтеров меньше, чем пять лет назад, а учитывая, что 75% нынешних дипломированных бухгалтеров (CPA) планируют выйти на пенсию в следующее десятилетие, фирмы отчаянно нуждаются в инструментах, способных повысить производительность оставшихся экспертов.

«То, на что у налоговых специалистов раньше уходило 15 часов ручных исследований, теперь с помощью Blue J можно сделать примерно за 15 секунд», — рассказал Алари, генеральный директор компании, в эксклюзивном интервью VentureBeat. — Это ценностное предложение — мы можем превратить часы работы в секунды — во многом и стимулирует этот процесс».

Когда биография декана оказалась неверной: момент, который все изменил

Алари отлично помнит январь 2023 года, когда декан юридического факультета заглянула к нему в офис с новогодними поздравлениями. Она спросила его о ChatGPT и попросила ИИ описать ее персону. ChatGPT уверенно сгенерировал биографию. Некоторые детали оказались точными. Другие были полностью выдуманы.

«Она сказала: «Ладно, это на самом деле пугает. Это неправда, и это имеет последствия»», — вспоминает Алари. Тем не менее этот момент очевидного сбоя не остановил его. Наоборот, он лишь укрепил его убежденность.

Первая версия компании, запущенная в 2015 году, использовала контролируемое машинное обучение для создания прогнозных моделей, способных предсказывать исходы судебных разбирательств по конкретным налоговым вопросам. При всей своей технической сложности она имела фундаментальный изъян: она не могла ответить на любой вопрос по налоговым исследованиям.

«Проблема заключалась в том, что система не могла ответить на любой налоговый вопрос, а это был настоящий Грааль», — говорит Алари. Клиенты были в восторге от инструмента, когда он применялся к их конкретной проблеме, но быстро забрасывали его, если это было не так. Выручка остановилась на отметке около 2 миллионов долларов в год.

Несмотря на печально известные галлюцинации ChatGPT, Алари убедил совет директоров пойти на этот шаг. «У меня была уверенность, что если мы продолжим двигаться по прежнему пути, мы не сможем преодолеть наше главное ограничение, — сказал он. — Большие языковые модели казались очень перспективным направлением».

Он дал своей команде шесть месяцев на создание работающего продукта.

От 90-секундных ответов до 3 миллионов запросов: как Blue J укротила галлюцинации ИИ

К августу 2023 года компания Blue J была готова к запуску. По откровенной оценке самого Алари, то, что они выпустили, было «совершенно сырым». Системе требовалось 90 секунд на отклик. Примерно в половине ответов были проблемы. Индекс потребительской лояльности (NPS) едва дотягивал до 20.

То, что превратило этот несовершенный продукт в сегодняшнюю платформу — со временем отклика, измеряемым секундами, уровнем неудовлетворенности всего один запрос на 700 и показателем NPS на уровне середины 80-х, — стало результатом упорной концентрации на трех стратегических столпах.

Первое — это собственный контент в огромных масштабах. Blue J заключила эксклюзивные лицензионные соглашения с Tax Analysts (Tax Notes) и базирующимся в Амстердаме глобальным налоговым авторитетом IBFD, охватывающим более 220 юрисдикций. «Мы — единственная платформа на Земле, которая объединяет лучшие данные по налогам США от Tax Notes и лучшую информацию по мировым налогам от IBFD», — подчеркнул Алари.

Второе — это глубокая человеческая экспертиза. В Blue J работают налоговые эксперты под руководством Сьюзан Месси (Susan Massey), которая 13 лет проработала в Управлении главного юрисконсульта IRS в качестве начальника отдела корпоративного налогообложения. Ее команда постоянно тестирует ИИ и совершенствует его работу.

Третье — это беспрецедентный маховик обратной связи. Обработав более 3 миллионов запросов по налоговым исследованиям в 2025 году, Blue J накапливает непревзойденный объем данных. Каждый запрос генерирует обратную связь, которая возвращается обратно в систему.

Показатели недельной активности пользователей колеблются в пределах 75–85% по сравнению с 15–25% у традиционных платформ. «Если выразиться мягко, интенсивность использования у нас примерно в пять раз выше», — отметил Алари.

Изнутри партнерства Blue J с OpenAI по раннему доступу

Blue J поддерживает необычайно тесные отношения с OpenAI, которые оказались критически важны для ее успеха. «У нас очень хорошие отношения с OpenAI, и мы получаем ранний доступ к их моделям, — говорит Алари. — Это весьма совместная работа. Мы даем им много качественных отзывов о том, насколько хорошо работают различные версии будущих моделей».

Этот фидбек чрезвычайно ценен, поскольку Blue J разработала то, что Алари называет «экологически валидными» тестовыми вопросами — они взяты из реальных запросов налоговых специалистов, а правильные ответы определяются экспертной командой Blue J. Это помогает OpenAI улучшать показатели в задачах на сложные рассуждения.

Компания тестирует модели от всех основных провайдеров — OpenAI, Anthropic, Google Gemini, а также альтернативы с открытым исходным кодом — непрерывно оценивая, какая из них работает лучше всего. «Мы не обязательно на 100% преданы какому-то одному конкретному поставщику, — пояснил он. — Мы постоянно проводим тестирование».

Такой подход помогает Blue J справляться со сложной бизнес-моделью: взимать примерно 1500 долларов за рабочее место в год за неограниченное число запросов, беря на себя переменные расходы на вычислительные мощности. «Мы заранее взяли на себя обязательство обеспечить пользователям отличный опыт и неограниченные ответы на налоговые вопросы по фиксированной цене, — говорит Алари. — Мы берем на себя значительную часть этих рисков».

Конкуренция между создателями базовых моделей создает давление на снижение цен на API, в то время как консервативное моделирование использования в Blue J доказало свою точность. Удержание валовой выручки превышает 99%, а удержание чистой выручки достигает 130%, что считается лучшим показателем в классе для SaaS-компаний.

Борьба с Thomson Reuters и LexisNexis при 75-процентной недельной вовлеченности

Blue J сталкивается с конкуренцией со стороны таких признанных издателей, как Thomson Reuters, LexisNexis и Bloomberg, которые наперебой объявляли о внедрении ИИ-функций в течение 2023 и 2024 годов. Тем не менее показатели вовлеченности Blue J свидетельствуют о том, что она завоевала значительный импульс, выросши с всего 200 клиентов в 2021 году до более чем 3 500 организаций сегодня.

Ежедневные обновления играют ключевую роль. Хотя сам налоговый кодекс меняется только тогда, когда действует Конгресс, экосистема постоянно развивается за счет постановлений IRS, новых судебных решений и прецедентов. Все 50 штатов регулярно корректируют свои налоговые кодексы.

«Ситуация меняется буквально каждый день, — говорит Алари. — Каждый день мы обновляем материалы, и это только США. Мы охватываем Канаду, мы охватываем Великобританию. Амбиции у этого проекта поистине глобальные».

Амбиции Алари выходят за рамки создания успешного стартапа. Будучи автором отмеченной наградами книги «Юридическая сингулярность» (The Legal Singularity) и научным сотрудником Векторного института искусственного интеллекта, он годами размышлял о долгосрочном влиянии ИИ на юриспруденцию.

В академических статьях, опубликованных в Tax Notes в 2023 и 2024 годах, он описал подъем генеративного ИИ, предсказав, что «клиенты станут значительно более искушенными» и что ИИ подтолкнет экспертов-людей к более важным стратегическим ролям, а не к рутинным исследованиям.

План Blue J на 122 миллиона долларов: от налоговых исследований к «глобальному налоговому интеллекту»

Финансирование Серии D, в результате которого общий объем привлеченного капитала превысил 133 миллиона долларов, послужит катализатором для агрессивной географической и продуктовой экспансии. Blue J уже работает в США, Канаде и Великобритании, а в перспективе планирует охватить более 220 юрисдикций благодаря партнерству с IBFD.

Будущие возможности могут включать автоматическое создание меморандумов, заполнение налоговых форм, составление документов и ведение диалога с сохранением контекста между сессиями, что превратит Blue J из исследовательского инструмента в то, что Алари описывает как «операционный уровень для глобального налогового познания».

При всех своих успехах Blue J работает в сфере, где ошибки влекут за собой серьезные последствия. Проблема галлюцинаций не была устранена полностью — она была минимизирована за счет тщательной инженерии, отбора контента и человеческого контроля. Blue J обучила свои модели признавать, когда они не могут ответить на вопрос, вместо того чтобы выдумывать информацию.

Бизнес также сталкивается с экономическими рисками в случае роста затрат на вычисления или превышения прогнозов использования. И возникают более тонкие вопросы, касающиеся профессионального суждения: по мере того как системы ИИ становятся все более способными, будут ли пользователи полагаться на результаты без достаточной критической оценки?

От 15 часов до 15 секунд: чему ИИ-прорыв Blue J учит каждую индустрию

Трансформация Blue J преподает уроки, выходящие далеко за рамки налогового софта. Готовность компании отказаться от восьми лет собственных наработок и перестроиться на первоначально ненадежном фундаменте потребовала как мужества, так и просчитанного риска.

Это решение окупилось не потому, что генеративный ИИ был во всем превосходящим по умолчанию вариантом по сравнению с контролируемым машинным обучением, а потому, что оно решало правильную задачу: полноту, а не точность в узких областях. Налоговым специалистам не нужна была точность в 95% по 5% вопросов. Им нужна была достаточно хорошая точность по 100% вопросов.

Улучшение показателя NPS с 20 до 84 чуть более чем за два года отражает неустанную итерацию, подпитываемую масштабным сбором данных. Контент-партнерства создали дифференциацию, которую чистые технологии не могли воспроизвести. Команда налоговых экспертов обеспечила предметные знания, необходимые для гарантии надежности.

Самое главное, что в Blue J осознали: настоящими конкурентами были не другие ИИ-стартапы или даже устоявшиеся издательства. Конкурентом был старый способ ведения дел — 15 часов ручных поисков, институциональные знания, запертые в головах уходящих на пенсию профессионалов.

«Люди спрашивают: «Что делает Blue J? Они дают более качественные ответы по налогам. Окей, думаю, нам это нужно»», — размышляет Алари.

Поскольку ИИ преобразует одну профессию за другой, такая ясность цели может иметь большее значение, чем технологическая изощренность. Будущее принадлежит не тем, кто строит самый продвинутый ИИ, а тем, кто наиболее эффективно использует его для решения реальных проблем, стоящих перед людьми.

Для профессора налогового права, который начинал с разочарования в неэффективных методах исследований, создание компании стоимостью 300 миллионов долларов знаменует собой смелый финал. Для тысяч профессионалов, которые теперь отвечают на сложные вопросы за 15 секунд вместо 15 часов, это воплощение будущего их профессии, наступившего быстрее, чем большинство ожидало.

Ставка на ChatGPT в то время, когда он еще галлюцинировал в биографиях, стала подтверждением того, что порой самый рискованный шаг — это не делать вообще ничего.