Szwedzki startup ze Sztokholmu, założony w 2023 r., który błyskawicznie urósł do wyceny ok. 5,5 mld USD (runda Series D z marca 2026, prowadzona przez Accel) i ponad 100 mln USD rocznych przychodów, obsługując 1 000+ klientów w 50+ krajach, m.in. White & Case, Linklaters i Barclays. To kolaboracyjny „workspace AI” dla prawników, osadzony w Microsoft 365, zaprojektowany głównie pod zespoły transakcyjne: masową analizę tysięcy dokumentów (Tabular Review), redlining umów w Wordzie oparty na playbookach oraz agenta planującego i wykonującego wieloetapowe zadania. Podobnie jak Harvey, Legora nie trenuje własnego modelu fundamentowego, routuje zadania między modelami OpenAI, Anthropic i Google, a jej przewaga leży w warstwie workflow, playbookach i integracji z Wordem. Różnica jest taka, że Legora otwarcie komunikuje ten model „orkiestracji” i buduje na nim tożsamość, zamiast go maskować. Mocne certyfikaty bezpieczeństwa (ISO 27001, ISO 42001, SOC 2 Type II, RODO, zero trenowania na danych klienta) czynią ją realną opcją dla europejskich kancelarii wrażliwych na poufność.
Cena: brak oficjalnego cennika (dane z raportów kancelarii). Ok. 300–800 USD za stanowisko/mies. przy minimum 10 stanowisk, czyli próg wejścia ok. 30 000 USD rocznie, plus opłaty za wdrożenie i integrację. Od czerwca 2026 najmocniejszy pakiet (Agent Pro) działa w modelu rozliczeń zależnym od zużycia, z możliwością przypisania każdego uruchomienia do konkretnej sprawy.
Jedna z najgłośniejszych platform legal AI o statusie enterprise, kierowana wyłącznie do największych globalnych kancelarii (m.in. Am Law 100), firm segmentu mid-market oraz działów prawnych in-house. Harvey integruje bazę orzeczeń i cytowań LexisNexis z rozbudowaną warstwą organizacji pracy, obejmującą środowisko do masowej analizy tysięcy dokumentów (Vault), setki predefiniowanych agentów przeznaczonych do zadań wieloetapowych oraz politykę zero-retention, w której dane klienta nie służą trenowaniu modeli publicznych. Tej gwarancji ogólnodostępne czatboty pokroju ChatGPT nie zapewniają, a dla kancelarii związanej tajemnicą zawodową jest to warunek brzegowy jakiegokolwiek wdrożenia.
Dawny zarzut, że Harvey to przepłacona nakładka na modele OpenAI, dziś wyraźnie traci na sile. Platforma działa jak orkiestrator, dynamicznie przełączając się między czołowymi modelami różnych dostawców (OpenAI, Anthropic, Google) w zależności od charakteru zadania, a równolegle wdraża własne wyspecjalizowane modele kodujące know-how konkretnej kancelarii, jej wzorce umów i przyjęte standardy redakcyjne. To właśnie ten element odróżnia Harveya od CoCounsel: podczas gdy narzędzie Thomson Reuters buduje przewagę na weryfikowalności odesłań do własnej bazy, Harvey stawia na dopasowanie do sposobu pracy i dokumentów klienta. Ceną za tę elastyczność jest większa odpowiedzialność użytkownika za kontrolę jakości wyników.
Konsekwencją takiego modelu jest wysoki próg wejścia. Wdrożenie wymaga konfiguracji, szkoleń i wewnętrznych procedur nadzoru, a sam produkt nie jest przewidziany dla jednoosobowej ani małej kancelarii. Realnymi odbiorcami pozostają organizacje dysponujące zespołem zdolnym utrzymać wdrożenie i wystarczającym wolumenem powtarzalnej pracy dokumentowej, by inwestycja się zwróciła.
Cena: brak oficjalnego cennika, a dostępne dane pochodzą z raportów samych kancelarii. Standardowo wskazuje się kwotę rzędu 1 200 USD miesięcznie za stanowisko, sięgającą około 2 400 USD przy pełnej integracji z LexisNexis. Dostawca wymaga zwykle minimum około 20–25 stanowisk oraz kontraktu rocznego, co dodatkowo wyklucza mniejsze podmioty. Wartości warto zweryfikować przed publikacją, ponieważ oferta i sposób rozliczeń zmieniały się wraz z kolejnymi rundami finansowania spółki.
3. CoCounsel
CoCounsel powstał jako Casetext CoCounsel i został przejęty przez Thomson Reuters w 2023 r. za około 650 mln USD. Samo przejęcie było sygnałem, że tradycyjni dostawcy baz prawnych traktują sztuczną inteligencję jako zagrożenie egzystencjalne, a nie dodatek do oferty. Dziś narzędzie funkcjonuje jako warstwa nałożona na ekosystem Westlaw i Practical Law, co przesądza o jego charakterze.
Produkt opiera się na zestawie predefiniowanych zadań zamiast otwartego czatu, co ogranicza ryzyko konfabulacji. Użytkownik może zlecić opracowanie badawcze z odesłaniami do orzeczeń, przeszukanie obszernego zbioru dokumentów, streszczenie akt, przygotowanie linii pytań do przesłuchania, badanie zgodności umów z wytycznymi klienta czy odtworzenie chronologii faktów. Kluczowa jest tu architektura zaufania: odpowiedzi powstają w oparciu o kuratorowaną bazę Thomson Reuters, a nie otwarty internet, a każde twierdzenie odsyła do konkretnego źródła. To główny argument sprzedażowy po głośnych wpadkach z fikcyjnymi orzeczeniami, jak w sprawie Mata przeciwko Avianca.
Ograniczenia są dla polskiego czytelnika rozstrzygające. Baza obejmuje prawo amerykańskie i częściowo inne systemy common law, nie zawiera natomiast polskiego orzecznictwa ani odpowiednika LEX czy Legalis. Interfejs działa po angielsku, licencja jest powiązana z abonamentem Westlaw, a transfer akt do państwa trzeciego wymaga osobnej oceny pod kątem ochrony danych. Realnymi odbiorcami pozostają więc polskie oddziały kancelarii międzynarodowych i zespoły obsługujące spory transgraniczne. Dla przeciętnej kancelarii w Krakowie to narzędzie do opisania, nie do wdrożenia.
Cena: cennik nie jest publikowany otwarcie i ustalany jest indywidualnie. Casetext przed przejęciem podawał kwotę rzędu 400 USD miesięcznie za użytkownika, dziś narzędzie sprzedawane jest zwykle jako element pakietu Westlaw, którego koszt zależy od liczby prawników, zakresu bazy i długości umowy. Wartości warto zweryfikować przed publikacją.