Birinci Yıl Avukatlıktan 8 Milyar Dolarlık Hukuk Yapay Zekasına: Harvey’nin İç Hikâyesi

Hukuk Yapay Zekasının Yeni Yıldızı: Harvey

Hukuk odaklı yapay zeka kulağa Silikon Vadisi’nin en çekici alanı gibi gelmeyebilir. Ancak Harvey adlı girişim, kısa sürede vadinin en çok konuşulan şirketlerinden biri haline geldi. Şirketin kurucu ortağı ve CEO’su Winston Weinberg, neredeyse tüm üst seviye yatırımcıların radarına girmeyi başardı. Yatırımcı listesinde OpenAI Startup Fund, Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Elad Gil, Google Ventures, Coatue ve son olarak Andreessen Horowitz gibi devler yer alıyor.

San Francisco merkezli Harvey’nin değerlemesi, Şubat 2025’te 3 milyar dolar seviyesinden Haziran’da 5 milyar dolara, Ekim sonunda ise 8 milyar dolara yükseldi. Bu sıçrama, hem özel piyasaların yapay zeka girişimlerine atfettiği çılgın değerleri hem de Harvey’nin büyük hukuk büroları ve kurumsal hukuk departmanları nezdinde yakaladığı güveni yansıtıyor. Şirket, bugün 63 ülkede 235 müşteriye hizmet verdiğini, bunlar arasında ABD’nin ilk 10 hukuk bürosunun çoğunluğunun bulunduğunu ve Ağustos itibarıyla yıllık tekrarlayan gelirde (ARR) 100 milyon dolar barajını aştığını söylüyor.

Weinberg, bir podcast söyleşisinde hem birinci yıl avukatlıktan milyar dolarlık girişim kuruculuğuna uzanan yolculuğunu hem de hukukta yapay zekanın geleceğine dair iddialı vizyonunu anlattı.

Birinci Yıl Avukatken Gelen Aydınlanma Anı

Weinberg, Harvey fikrine henüz O’Melveny & Myers bünyesinde birinci yıl avukatıyken yaklaştı. O sırada ev arkadaşı olan diğer kurucu ortak Gabe Pereyra, Meta’da çalışıyor ve ona GPT-3’ü gösteriyordu. İlk etapta bu modeli, Los Angeles’taki arkadaşlarıyla oynadığı Dungeons and Dragons oyununu yönetmek için kullandığını anlatıyor.

Ardından Weinberg, büroda ev sahibi–kiracı hukuku alanında bir davaya atanıyor; ancak bu alanda neredeyse hiçbir deneyimi yok. Çözümü, GPT-3’ten yararlanmakta buluyor. Pereyra ile birlikte, o dönem henüz yaygınlaşmamış olan zincirleme düşünme (chain-of-thought) yönlendirmelerini deneysel olarak uygulamaya başlıyorlar.

Kaliforniya’daki ev sahibi–kiracı mevzuatı üzerine oldukça uzun bir komut zinciri hazırlayıp, Reddit’teki r/legaladvice topluluğundan alınan 100 soruya bu yöntemle yanıt üretiyorlar. Sonrasında bu 100 soru–cevap çiftini, hiçbir açıklama yapmadan üç farklı ev sahibi–kiracı hukuku avukatına gönderiyorlar. Sadece şu soruyu soruyorlar: ‘Bu yanıt bir potansiyel müvekkil için yazılmış olsa, herhangi bir değişiklik yapmadan gönderir miydiniz?’

Sonuç çarpıcı: 100 örneğin 86’sında, en az iki avukat yanıtı hiçbir düzeltme yapmadan gönderebileceğini söylüyor. Weinberg, tam da o anda tüm hukuk sektörünün bu teknolojiyle kökten dönüşebileceğini fark ettiklerini anlatıyor.

Sam Altman’a Atılan Soğuk E-posta Her Şeyi Değiştirdi

Bu deneyin ardından iki ortak, işleri büyütmek için cesur bir adım atıyor: Sam Altman ile OpenAI’nin hukuk direktörü Jason Kwona soğuk bir e-posta gönderiyorlar. Altman’ın yanıtı ise beklediklerinden hızlı geliyor. Weinberg, telefon görüşmesinin 4 Temmuz sabahı saat 10.00’da gerçekleştiğini özellikle hatırladığını söylüyor. Görüşmeye, OpenAI’nin üst yönetiminden de pek çok isim katılıyor.

Pitch’in ardından OpenAI Startup Fund kısa sürede yatırım kararı alıyor ve Harvey’nin en büyük ortaklarından biri haline geliyor. OpenAI ayrıca, o dönemdeki melek yatırımcılar arasında yer alan Sarah Guo ve Elad Gil ile de tanışmalarını sağlıyor.

Weinberg, başlangıçta Silikon Vadisi yatırım ekosistemini hiç tanımadığını, teknoloji şirketlerinde çalışan bir arkadaşının dahi olmadığını vurguluyor. Kimin ‘üst düzey VC’ olduğunu, nasıl fon toplandığını bilmeden yola çıktığını söylüyor ve bugün geriye dönüp baktığında şu yorumu yapıyor:

‘Para toplamanın en iyi yolu, şirketinizi gerçekten çok iyi hale getirmek.’ Ona göre networking elbette önemli, ancak asıl kritik nokta, zamanın yüzde 99’unu ürünü ve işi büyütmeye ayırmak; geriye kalan sınırlı zamanda ise uzun vadede yanınızda yürüyebilecek az sayıda doğru yatırımcıyı seçmekten geçiyor.

Küresel Ölçek ve Devasa Hesaplama Maliyeti

Harvey, bugün 400’e yakın çalışanla faaliyet gösteriyor ve 60’tan fazla ülkede müşterilere hizmet veriyor. Bu ölçekte bir hukuk yapay zekası platformu işletmenin en büyük maliyet kalemlerinden biri de hesaplama gücü (compute).

Weinberg, pek çok ülkede geçerli olan veri yerleşimi ve veri işleme mevzuatı nedeniyle, aynı üründe birden fazla yapay zeka modelini kullanmanın maliyetli olduğunu anlatıyor. Pek çok durumda, her ülke için ayrı ayrı belirli bir minimum compute paketi satın almak gerekiyor. Örneğin Almanya ve Avustralya gibi ülkelerde, finansal verilerin ülke dışına çıkarılması son derece sert kurallara tabi. Bu da her bir ülke için Azure veya AWS üzerinde ayrı altyapı kurup, başlangıçta yalnızca birkaç büyük müşteri için bile ciddi ön yatırım yapılması anlamına geliyor.

Weinberg, token bazında kârlı görünen marjların, bu yaygın ve pahalı altyapı yatırımları nedeniyle kağıt üzerinde daha düşük göründüğünü belirtiyor; ancak bu sorunun ölçek arttıkça ve regülasyonlar netleştikçe zamanla çözüleceğini düşünüyor.

Hukuk Bürolarından Kurumsal Şirketlere Yayılma Stratejisi

Harvey’nin büyümesinde, büyük hukuk büroları kilit rol oynuyor. Yılın başında şirketin gelirlerinin yalnızca yüzde 4’ü kurumsal şirketlerden, yüzde 96’sı hukuk bürolarından geliyordu. Bugün ise gelirin üçte biri kurumsal müşterilerden geliyor ve Weinberg yıl sonuna kadar bu oranın yüzde 40’a yaklaşmasını bekliyor.

Başlangıçta Harvey ekibi, ABD’deki kamuya açık dava dosyalarından (Pacer sistemi üzerinden) dava dilekçelerini alıyor, bunları hazırlayan ortak avukatları tespit ediyor ve bu dilekçeleri Harvey’ye yükleyerek onlara kendi argümanlarına karşı nasıl savunma yapılabileceğini gösteriyordu. Bu, avukatların çok güncel ve doğrudan kendi işlerine dokunan bir kullanım senaryosu olduğu için büyük ilgi çekti.

Sonrasında ilginç bir dinamik ortaya çıktı: Harvey’yi önce kendi içinde benimseyen hukuk büroları, zamanla platformu müvekkillerine anlatmaya ve birlikte kullanmaya başladı. Örneğin büyük bir büro, kurumsal müşterisine ‘Biz bu işlemi yaparken yapay zekayı şöyle kullanabiliyoruz’ diyerek hem verimliliği hem de şeffaflığı öne çıkarıyor. Böylece, hukuk büroları Harvey’nin kurumsal tarafa satışını fiilen destekleyen bir kanala dönüştü.

Çok Oyunculu (Multiplayer) Hukuk Platformu Vizyonu

Weinberg, Harvey’yi sadece bir tek taraflı hukuk otomasyon aracı değil, ‘multiplayer’ yani çok oyunculu bir hukuk platformu olarak konumlandırıyor. Bu vizyonun merkezinde, şirket içi hukuk ekipleriyle dışarıdaki hukuk bürolarının aynı sistemde güvenli şekilde birlikte çalışabilmesi yatıyor.

Bugün pek çok teknoloji şirketi, kurum içi kullanım için paylaşılan sohbetler ve şirket hafızası gibi özellikler üzerinde çalışıyor. Ancak Weinberg’e göre asıl zor problem, tek bir kurumun içindeki izinleri yönetmenin ötesine geçiyor: Bir şirket ile onunla çalışan tüm hukuk bürolarını kapsayan, iç ve dış yetkilendirmeyi aynı anda doğru yöneten bir yapı kurmak.

Hukuk dünyasında buna ‘ethical wall’ yani etik duvarlar adı veriliyor. Örneğin Silikon Vadisi’nde aynı anda 20 farklı yatırım fonuna hizmet veren bir hukuk bürosunu düşünün. Büro, bir yanda Sequoia için bir işlem yürütürken, diğer yanda Kleiner Perkins için başka bir işlemle ilgilenebiliyor. Eğer bir sistem, kazara Sequoia’ya ait hassas işlem verilerini Kleiner Perkins tarafına açarsa, sonuç felaket boyutunda olabilir.

Harvey, bu nedenle önce güvenlik ve yetkilendirme katmanını inşa etmeye odaklanmış durumda. Weinberg, bu çok oyunculu yapının ilk ölçekli sürümünü Aralık ayında devreye almayı hedeflediklerini, ellerinde halihazırda çok sayıda kurumsal müşteri olduğu için de güvenlik onay süreçlerinin görece daha kolay ilerlediğini söylüyor.

Avukatlar Harvey’yi Bugün En Çok Nelerde Kullanıyor?

Weinberg, hukukçuların Harvey’yi ilk üç sırada şu amaçlarla kullandığını anlatıyor:

• Taslak hazırlama (drafting): Sözleşme, dilekçe, e-posta ve benzeri metinlerin ilk versiyonlarının yazılması.
• Hukuki araştırma: Özellikle yeni yapılan LexisNexis iş birliği sayesinde mevzuat, içtihat ve doktrin taraması.
• Analiz: Birleşme–devralma sürecindeki inceleme (diligence) veya dava dosyalarındaki on binlerce–yüz binlerce belgenin belirli sorular üzerinden taranması.

Başlangıçta Harvey’nin kullanım alanları daha çok şirketler hukuku, birleşme-devralma (M&A) ve fon kuruluşu gibi işlem odaklı dosyalarda yoğunlaşmıştı. Bu alanlar hâlâ çok popüler; hatta şirket, bu işler için özel modüller geliştiriyor. Ancak büyüme hızına bakıldığında, en hızlı artan segmentin tahkim ve dava (litigation) olduğunu söylemek mümkün. Weinberg, bu sıçramanın sebebini, dava alanında güçlü bir yapay zeka çözümü geliştirebilmek için önce büyük miktarda yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyulmasına bağlıyor.

‘Sadece ChatGPT Kılıfı’ Eleştirisine Yanıt

Harvey hakkında sıkça dile getirilen eleştirilerden biri, platformun sadece bir ChatGPT arayüzü olduğu yönünde. Weinberg ise bu görüşe katılmadığını belirterek, uzun vadede iki büyük avantajları olacağını savunuyor:

Birincisi, Harvey bünyesinde biriken iş akışı (workflow) verisi. Yani modellerin gerçekte en çok hangi tür işleri başarıyla yaptığı, bu çıktının nasıl ölçüldüğü ve kalite değerlendirme (evaluation) çerçevelerinin nasıl tasarlandığı. Örneğin bir birleşme sözleşmesinin kalitesini nesnel olarak değerlendirmek kolay değil; bunun için çok adımlı, kendini denetleyebilen ajan tabanlı (agentic) sistemlere ihtiyaç var.

İkincisi ise ürünün çok oyunculu yapısı. Hukuk ekosisteminde bir tarafta hukuk hizmeti sağlayıcıları (hukuk büroları, danışmanlar), diğer tarafta ise bu hizmeti alan kurumlar (şirketler, fonlar, girişimler) bulunuyor. Weinberg, gerçekten güçlü bir platformun, bu iki taraf arasında konumlanması gerektiğini; şu anda rakiplerin ya sadece hukuk bürolarına ya da sadece kurum içi ekiplere odaklandığını, iki tarafı aynı sistemde buluşturan gerçek bir multiplayer yaklaşım görmediğini söylüyor.

Weinberg, 2023 ve 2024 yıllarında ürünün gücünün büyük ölçüde kullandıkları modeller ve özenli arayüz tasarımından geldiğini kabul ediyor. Ancak nihai hedefin çok daha ileri bir nokta olduğunu vurguluyor: ‘100 bin belge, 5 bin e-posta, yüzlerce sayfa mevzuat ve sözleşme üzerinde, tek bir sistemden yüksek doğrulukla soru sorabilmek.’ Ona göre bu, hukuk alanında adeta kutsal kase; Harvey ise son aylarda bu vizyonu hayata geçirmek için gerekli temel taşları bir araya getirmeye odaklanmış durumda.

İş Modeli: Koltuk Bazlı Lisanslamadan Sonuç Odaklı Fiyatlamaya

Harvey’nin bugünkü iş modeli ağırlıklı olarak koltuk (seat) bazlı lisanslamaya dayanıyor. Yani hukuk büroları ve kurumsal hukuk departmanları, platformu kullanacak kişi sayısına göre ücret ödüyor. Ancak Weinberg, zamanla sonuç odaklı (outcome-based) fiyatlamanın da devreye gireceğini söylüyor.

Kısa vadede Harvey, esasen bir verimlilik paketi olarak, hukuk büroları ile kurum içi ekipler arasında çok oyunculu çalışma ortamı sunan, koltuk bazlı bir ürün olarak kalmaya devam edecek. Orta vadede ise, sistemlerin belirli alanlarda insandan daha yüksek doğruluk ve hız sunduğu noktalarda, tüketim bazlı (consumption-based) iş akışları eklenecek.

Weinberg, tam anlamıyla ‘bir birleşme işleminin tamamını otomatikleştirmek’ gibi bir hedefleri olmadığını, ancak örneğin bir diligence sürecinde ilk tarama aşamasını tamamen yapay zekanın üstlenebileceğini, sonrasında avukatların ikinci ve üçüncü tur incelemeyle sürece dahil olacağını anlatıyor.

Hukukta Yapay Zeka Kullanımı Hâlâ Çok Düşük

Tüm bu büyüme rakamlarına rağmen Weinberg, Hukuk dünyasında yapay zekanın yaygınlaşma oranının halen çok düşük olduğunun altını çiziyor. Dünya genelinde 8–9 milyon avukat olduğunu, Harvey kullananların oranının ise bu toplam içinde oldukça küçük bir dilimi temsil ettiğini belirtiyor.

Asıl önemli farkı, önümüzdeki beş yıl içinde bu sistemlerin ne kadar karmaşık hukuki işi üstlenebileceğinin yaratacağını düşünüyor. Bugün sağlanan geri dönüş (ROI) etkileyici olsa da, hukuk işinin toplamı içinde yapay zekanın üstlendiği pay hâlâ düşük. Weinberg, bunu ‘token başına değer’ kavramıyla örneklendiriyor:

Yalnızca bir birleşme işleminde, hukuk ücretleri 20–30 milyon doları bulabiliyor. Geriye ise çoğu zaman yaklaşık 200 sayfalık bir birleşme ve hisse satış sözleşmesi kalıyor. Bu belgedeki her bir kelimenin, her bir token’ın değeri, ona göre olağanüstü yüksek. Yapay zekanın böyle bir işi baştan sona, yüksek doğrulukla destekleyebildiği noktada, bugün ‘düşük’ dediği penetrasyonun dramatik biçimde artacağını savunuyor.

Genç Avukatlar İçin Tehdit Değil, Yeni Bir Eğitim Modeli

Hukukta yapay zekanın yaygınlaşması, özellikle genç avukatların eğitim süreci hakkında ciddi soru işaretleri doğuruyor. Zira geleneksel modelde, kariyerin ilk yılları adeta bir çıraklık dönemi olarak görülüyor; genç avukatlar, uzun çalışma saatleri ve yoğun iş yüküyle deneyim kazanıyordu.

Weinberg, kendisinin de yakın geçmişte genç bir avukat olduğunu hatırlatarak, bu konunun şirket içinde en çok önem verdiği başlıklardan biri olduğunu söylüyor. Ona göre önümüzdeki 5–10 yılda hukuk bürolarının temel hedefi, en iyi partnerleri mümkün olan en kısa sürede yetiştirmek olacak. Bugün model, büyük oranda çok sayıda genç avukat işe alıp, yüksek saatlik ücretler üzerinden ‘billing’ yapmak üzerine kurulu.

Yapay zekanın ilk taslakları hazırladığı, genç avukatın ise bu taslakların üzerinden geçip düzeltmeler yaptığı bir senaryoda, Weinberg bu teknolojiyi adeta bire bir özel hocaya benzetiyor. Harvey, pek çok hukuk fakültesiyle birlikte çalışıyor ve gelecekte öğrencilerin, sistem içinde örnek bir birleşme işlemini baştan sona simüle edip, gerçek zamanlı geri bildirim alabildiği eğitim ortamları tasarlanabileceğini söylüyor. Ona göre doğru kurgulandığında bu, dünyanın en güçlü hukuk eğitim platformlarından birine dönüşebilir.

3 Milyardan 8 Milyar Dolara: Sonraki Adım Ne?

Harvey’nin değerlemesi, 2025 yılı içinde 3 milyar dolardan 8 milyar dolara çıkarak dikkat çekici bir hızla arttı. Buna rağmen Weinberg, yakın zamanda yeni ve büyük bir yatırım turu planlamadıklarını belirtiyor. Şirketin bugün yüksek nakit yakımına sahip olmadığını, dolayısıyla bu ölçekte fonlara kısa vadede ihtiyaç duymadıklarını söylüyor.

Bu yıl içinde yapılan güçlü sermaye artırımlarının temel gerekçesi ise, yoğun hesaplama gücü gerektiren araştırma projelerine hazırlanmak. Weinberg, uzun vadede halka açık piyasalara açılmayı istediklerini ifade ediyor; ancak bunun için net bir takvim paylaşmıyor.

Tüm bu tablo, henüz birkaç yıl önce birinci yıl avukat olarak işe başlayan Winston Weinberg’in, bugün hukuk yapay zekasının küresel ölçekteki en iddialı platformlarından birini yönettiğini ve hukuk sektörünün geleceğine dair tartışmaları doğrudan şekillendiren isimlerden biri haline geldiğini gösteriyor.