Harvey: um modelo customizado de jurisprudência dos EUA que advogados preferiram ao GPT-4 97% das vezes

• Harvey partners with OpenAI to build a custom-trained model for legal professionals — OpenAI (customer story), 2024-04-02
• Harvey raises $80M Series B from Elad Gil, Kleiner Perkins, OpenAI and Sequoia — Harvey (blog), 2023-12-19
• Harvey (software) — Wikipedia (история финансирования и клиентов), 2026

Contexto

Harvey é uma plataforma de IA generativa para profissionais de direito, tributário e finanças, fundada no verão de 2022. Por trás estão duas pessoas com antecedentes raramente sobrepostos: Winston Weinberg, um advogado com experiência em litígios antitruste e de valores mobiliários, e Gabe Pereyra, um pesquisador de IA que trabalhou anteriormente em large language models no Google Brain e Meta. Sua hipótese inicial era simples: LLMs podem sintetizar enormes volumes de informações jurídicas e apresentá-las aos advogados para revisão — em vez de advogados gastarem semanas peneirando documentos eles mesmos. A plataforma ajuda em tarefas que exigem raciocínio complexo e conhecimento profundo de domínio: elaboração de documentos, resposta a perguntas sobre cenários de litígio complexos e identificação de discrepâncias materiais entre centenas de contratos.

Um protótipo inicial mostrou o potencial antes do produto sequer existir. Weinberg e Pereyra extraíram 100 perguntas de proprietário/inquilino do r/legaladvice do Reddit, geraram respostas com GPT-3 e as mostraram a advogados em exercício. Para 86 de 100 perguntas, os advogados disseram que teriam enviado a resposta ao cliente sem edição. "Foi um momento revelador", lembra Weinberg.

A partir daí, a empresa cresceu em um ritmo raro para LegalTech. Novembro de 2022 trouxe uma rodada seed de $5M liderada pelo OpenAI Startup Fund; abril de 2023, uma Series A de $23M da Sequoia. Ao longo de 2023, a receita cresceu mais de 10x e a equipe ultrapassou 100 pessoas, e em 19 de dezembro de 2023, Harvey fechou uma Series B de $80M com uma avaliação de $715M (co-liderada por Elad Gil e Kleiner Perkins, com participação do OpenAI Startup Fund e Sequoia), levando o financiamento total a mais de $100M. Entre os objetivos declarados da rodada, a empresa nomeou explicitamente a expansão da construção de modelos customizados, a expansão da equipe e a construção do conjunto de funcionalidades do produto. Naquela época, a base de clientes incluía grandes escritórios de advocacia, equipes internas, provedores de serviços profissionais e firmas de private equity.

Esse trabalho é o assunto deste caso. Harvey, em parceria com OpenAI, construiu um modelo customizado para jurisprudência dos EUA — nas palavras da OpenAI, o primeiro modelo de jurisprudência customizado. OpenAI publicou o estudo de caso em 2 de abril de 2024, e permanece uma das respostas mais citadas à questão de quando uma empresa deve ir além de RAG para treinamento de modelo customizado.

Problema

O trabalho jurídico continua crescendo em volume de dados. "Tanto o trabalho transacional quanto o litígio têm se tornado cada vez mais complexos — pode haver centenas de milhares de contratos para revisar em uma fusão internacional e milhões de e-mails para revisar em litígio", explica Weinberg. Associados gastam incontáveis horas em tarefas complexas mas essencialmente rotineiras, e o volume só aumenta. Com IA sintetizando documentos, advogados podem gastar menos tempo peneirando e redigindo textos jurídicos — e mais tempo em decisões e clientes.

Mas a pesquisa jurisprudencial se mostrou ser sua própria categoria. Harvey imaginou uma experiência em que um advogado pudesse colar uma pergunta do cliente em um modelo e obter uma resposta completa citando todas as suas fontes. A equipe primeiro tentou as técnicas óbvias — ajuste fino de modelos fundamentais via APIs públicas e retrieval-augmented generation (RAG). Ambos atingiram os limites de um caso de uso complexo, aberto e único. "Se você apenas fizer retrieval, pode responder perguntas muito simples sobre áreas do direito em que você não é realmente um especialista, mas na verdade isso não é muito útil para a maioria dos advogados", explicou Weinberg. "Com pesquisa jurisprudencial, você está encontrando munição para seu argumento, e isso é muito mais difícil de fazer."

O diagnóstico da equipe: modelos fundamentais são fortes em raciocínio, mas carecem do conhecimento necessário para o trabalho jurídico. O conhecimento não pode ser integrado por um retriever quando a tarefa não é encontrar um fato, mas construir um argumento em toda a jurisprudência. O ajuste fino via APIs públicas também ficou aquém: para um caso de uso complexo, aberto e único, os levers de ajuste padrão não eram suficientes. Um requisito separado era zero tolerância para casos inventados: a redução de alucinações foi uma das principais motivações de Harvey para construir um modelo customizado, porque uma resposta sem fontes verificáveis é inutilizável no trabalho real de um advogado. Isso finalizou a declaração do problema: eles precisavam de uma forma de injetar tanto novo conhecimento quanto novas formas de raciocinar sobre esse conhecimento no próprio modelo — mais profundo do que retrieval ou ajuste fino convencional permite.

Solução

Harvey decidiu construir um modelo customizado em conjunto com OpenAI — não ajuste fino via API pública, mas trabalho de pesquisa conjunta que injeta novo conhecimento e novas formas de raciocinar sobre esse conhecimento em um modelo base. "Esta foi pesquisa de ponta. Precisávamos de um parceiro disposto a investir recursos para tentar algo novo. Analisamos todas as opções, mas apenas confiamos em construir um modelo customizado com OpenAI", diz Pereyra.

O processo em si foi enfaticamente iterativo e humano. "Nenhum desses problemas tem uma solução clara", descreve Pereyra. "Muito disso foi sentar junto, ter nossos advogados explicando como a pesquisa jurisprudencial funciona, ter nossos pesquisadores mostrando o que fizemos e aprender com OpenAI sobre os levers que tínhamos para abordar o problema." Esse detalhe é raro em estudos de caso de fornecedores: o modelo customizado nasceu não de um conjunto de dados, mas de traduzir a expertise dos advogados para a linguagem do treinamento de modelos.

O dimensionamento procedeu como uma escada. Primeiro, a jurisprudência de um único estado — Delaware: uma jurisdição compacta, mas desproporcionalmente importante para a lei corporativa dos EUA. Depois, expansão para todo o corpo da jurisprudência dos EUA. No total, o equivalente a 10 bilhões de tokens de dados foi adicionado ao modelo base. A ordem de magnitude importa: isso não é "ajuste fino em alguns milhares de exemplos", mas incorporar um corpus inteiro de conhecimento profissional no modelo. Também vale notar o que o estudo de caso não contém: OpenAI usa a formulação cuidadosa "o equivalente a 10 bilhões de tokens" e não divulga nem o modelo base nem a metodologia de treinamento — quais levers foram finalmente usados, quantas iterações levou. Para quem espera replicar a abordagem, o caso público estabelece uma direção, mas não fornece receita.

O requisito arquitetônico projetado desde o início era verificabilidade. O modelo foi construído de modo que cada frase de uma resposta repousa em um caso específico citado: o advogado obtém não a "opinião" do modelo, mas um argumento com referências que podem ser verificadas. Isso aborda diretamente o maior medo da profissão — precedentes fabricados em documentos apresentados a um tribunal.

O modelo customizado é parte de uma plataforma mais ampla: Harvey aplica IA à elaboração de documentos, respostas a perguntas sobre cenários de litígio complexos e identificação de discrepâncias materiais entre centenas de contratos. As próximas direções nomeadas no estudo de caso: elaboração de petições e moções com base no modelo de jurisprudência, ajuda aos advogados a entender como a jurisprudência varia entre jurisdições, e agentes — combinando múltiplas chamadas de modelo em uma única saída funcional para reduzir a engenharia de prompt e digitação que os usuários precisam fazer. O estado final que a empresa descreve é Harvey como um membro de apoio da equipe de um escritório de advocacia. "O volume de trabalho jurídico está crescendo e os associados gastam incontáveis horas em tarefas complexas, mas rotineiras", diz Weinberg. "A oportunidade que temos, não apenas com direito, mas com todos os serviços profissionais, é cuidar das tarefas rotineiras para que os profissionais possam focar seu tempo em interações com clientes."

Perguntado como construir produtos de IA em meio a um fluxo constante de novos modelos, Pereyra oferece conselho que desde então se espalhou pela indústria: "Não construa para as capacidades atuais dos modelos hoje — construa para onde os modelos vão estar. Aborde versões mais complexas de problemas para que quando versões melhores dos modelos saiam, elas não sejam resolvidas como um efeito colateral."

Resultado

Para testar o modelo, Harvey trouxe advogados de 10 dos maiores escritórios de advocacia. Eles foram mostrados lado a lado os outputs do modelo de jurisprudência customizado e GPT-4 para a mesma pergunta. "97% das vezes, os advogados preferiram o output do modelo de jurisprudência", diz Weinberg. "Normalmente, era porque era uma resposta mais longa e completa. Entrou nas nuances do que a pergunta estava pedindo e cobriu mais jurisprudência relevante." A força da reação, a equipe admite, os surpreendeu.

O segundo resultado diz respeito a alucinações — em grande parte a razão pela qual o modelo foi construído: "Não apenas o modelo de jurisprudência não inventa casos, mas cada frase é realmente apoiada pelo caso que está citando", afirma Weinberg.

O enquadramento importa. Os 97% são uma métrica de preferência, não uma medida de precisão jurídica formal: mostra qual resposta os advogados escolhem, não quantos erros contém. Os testes foram organizados pelo próprio Harvey; o tamanho da amostra de perguntas não foi divulgado; nenhuma replicação independente foi publicada; e o estudo de caso foi publicado pela OpenAI — uma parte interessada cujo produto fundamenta a solução. A afirmação de não-alucinações é igualmente uma declaração do fundador, não o resultado de uma auditoria independente publicada.

Análise editorial. A evidência indireta de que a aposta em modelo customizado valeu a pena pelo menos comercialmente é a trajetória de Harvey após o estudo de caso: uma Series C de $100M com avaliação de $1.5B (julho de 2024), Series D de $300M com $3B (fevereiro de 2025), Series E de $300M com $5B (junho de 2025), Series F de $160M com $8B (dezembro de 2025) e uma rodada de $200M com avaliação de $11B em março de 2026; a receita de 2025 foi de $190M (Wikipedia, baseado em divulgações públicas). Os clientes incluem firmas como Paul Weiss e A&O Shearman, onde 3.500 advogados rodaram cerca de 40.000 consultas durante um período de teste; Ashurst expandiu Harvey globalmente, o WongPartnership de Singapura se tornou a primeira firma do Sudeste Asiático a testar o produto, e PwC o adotou para serviços jurídicos em Singapura. Com justiça: o crescimento da empresa não isola a contribuição do modelo customizado — Harvey cresceu em toda sua linha de produtos, e uma avaliação de $11B não pode ser atribuída a uma única decisão técnica.

Uma segunda observação: o caso capturou a "escada de maturidade" de trabalho com LLMs — prompting → RAG → ajuste fino → treinamento customizado — que posteriormente se tornou senso comum da indústria. Também mostra como baselines envelhecem rapidamente: "preferido ao GPT-4 97% das vezes" soou forte em abril de 2024, mas uma comparação contra um modelo há muito ultrapassado não diz nada por si só sobre onde Harvey está contra os modelos de fronteira de hoje.

Lições aprendidas

1. RAG não é o teto: para tarefas abertas de especialista (encontrando argumentos, não fatos) Harvey atingiu os limites do retrieval e passou para treinamento customizado — mais caro, mas um nível de qualidade diferente.
2. Um 'momento revelador' é mais barato que um piloto: o teste em 100 perguntas reais de r/legaladvice (86 respostas que advogados enviariam sem edição) custou quase nada, mas deu aos fundadores prova inicial de demanda antes do produto existir.
3. 97% de preferência é uma métrica forte, mas específica: mede qual resposta os advogados escolhem, não corretude formal; ao portar para seu domínio, planeje uma verificação de precisão separada.
4. A arquitetura anti-alucinação — 'cada frase apoiada pelo caso que cita' — é um modelo para qualquer domínio de zero tolerância (medicina, conformidade, finanças).
5. Teste com os usuários mais exigentes: comparações lado a lado com advogados de 10 grandes firmas produzem feedback válido e constroem confiança de clientes futuros ao mesmo tempo.
6. Começar com uma jurisdição estreita (Delaware) e expandir para todo o país é a escada de dimensionamento correta para modelos customizados.
7. O conselho de Pereyra — 'construa para onde os modelos vão estar, não onde estão' — é uma estratégia prática contra obsolescência de produtos a cada lançamento de novo modelo.

Perguntas frequentes