Así construye Legora agentes de IA para abogados: del sótano de Estocolmo a 8.800 millones de dólares
La última conversación del pódcast Latent Space recibe a Jacob Lauritzen, CTO de Legora, pocas semanas después de que la empresa anunciara una Serie E de 550 millones de dólares a una valoración de 8.800 millones. La historia de Legora empieza en un sótano de Estocolmo con un producto casi risible por su simplicidad: ChatGPT, las leyes suecas y una herramienta de búsqueda. Lauritzen, que ya había pasado por Y Combinator con su propia startup, ayudó a Max Junestrand con la solicitud de Leya (hoy Legora) y se incorporó como jefe de ingeniería. Hoy su agente redacta y edita documentos de Word, revisa miles de contratos a la vez y coordina el trabajo entre abogados, clientes y otros agentes: superó los 100 millones de dólares de ARR en abril, menos de 18 meses después del lanzamiento, y ya ronda los 1.800 clientes.
Qué ha cambiado para la hora facturables
Cuando Lauritzen leyó la solicitud original de Y Combinator, su única objeción era clásica del sector: la gente había intentado construir legal tech un millón de veces y nunca funcionaba. Si los abogados facturan por hora, ser más rápido significa ganar menos. ¿Por qué comprarían una herramienta que hace eso? Lo que cambió, explica, es la presión sobre los despachos: en Estados Unidos, el trabajo rutinario ya está migrando a honorarios fijos por proyecto, y algunos despachos incluso lo ofrecen gratis para retener al cliente. El dinero se concentra ahora en M&A, litigio y tiempo con el cliente. Y contra el miedo al reemplazo, Lauritzen sostiene que un buen abogado junior vale hoy más que hace dos años: produce muchísimo más, igual que en ingeniería.
Evaluaciones sin acceso a los datos del cliente
Evaluar agentes jurídicos sin poder ver los datos de los clientes es el verdadero reto de ingeniería. El equipo de evals —tres ingenieros y tres abogados— construye entornos de aprendizaje por refuerzo que simulan el trabajo real: por ejemplo, una sala de datos de 10.000 archivos donde el agente debe hacer la due diligence y producir un informe con las señales de alarma correctas. Los resultados se dibujan en un mapa de calor por área de práctica y tarea; un modelo nuevo suele mejorar unos tipos de trabajo legal y empeorar otros. La empresa cuenta con un grupo de unos 100 «legal engineers»: abogados con tres o cuatro años en grandes despachos, a menudo con grado en informática. En producción, Legora clasifica los fallos en 10 o 20 modos conocidos y ejecuta comprobaciones baratas con LLM detrás de banderas de funcionalidad.
Modelos, primitivas y hacia dónde va todo esto
Lauritzen estima que los modelos actuales ya resuelven bien cerca del 60 % del trabajo legal; para eso el problema es de coste y latencia, mientras que el análisis complejo y la edición sobre contratos de un millón de tokens siguen necesitando más inteligencia. Legora ha empezado a post-entrenar modelos de pesos abiertos para tareas estrechas como la investigación jurídica, sin planes de entrenar un modelo frontier propio, y combate las alucinaciones con citas que marcan una caja en el PDF de origen, varios niveles de profundidad.
El producto se apoya en pocas primitivas: proyectos con archivos, el agente, Tabular Review (cada fila es un documento, cada columna una pregunta; admite hasta un millón de celdas, aunque arranca con 10 filas para corregir prompts) y listas estilo Notion con disparadores. Los legal engineers configuran productos nuevos sin escribir código. De cara a dos años vista, Lauritzen imagina grandes empresas usando Legora a través de herramientas tipo Claude Cowork, mientras los despachos trabajan dentro de Legora directamente.