Немецкая AI-лаборатория Grubel привлекла €3 млн pre-Seed на системы для юридических задач

Мюнхенская и тюбингенская AI-исследовательская лаборатория Grubel привлекла €3 млн на pre-Seed-раунде. Об этом сообщило издание EU-Startups. Компания разрабатывает системы, которые адаптируются под отдельные юридические дела. Средства направят на исследования, разработку продукта и расширение команды.

Раунд возглавил венчурный фонд Point Nine. В числе ангельских инвесторов — Джефф Дин (бывший главный научный сотрудник Google), Крис Ре (профессор Стэнфорда и сооснователь Together AI), Ион Стойка (профессор UC Berkeley и сооснователь Databricks), а также сооснователи Harvey Гейб Перейра и Уинстон Вайнберг и другие.

Чем занимается Grubel

Компания основана в 2026 году исследователями в области машинного обучения Морицем Хардтом и Райнхардом Хеккелем. Grubel автоматизирует специализацию ИИ: собирает и готовит релевантную информацию, адаптирует систему под конкретную юридическую работу и проверяет, соответствует ли результат требуемым стандартам.

Мориц Хардт — директор Института интеллектуальных систем Общества Макса Планка, бывший профессор UC Berkeley и исследователь Google Brain. Он участвовал в разработке test-time training и был соавтором Lawma. Райнхард Хеккель — профессор машинного обучения в TUM, сейчас находится в отпуске, ранее работал исследователем в IBM Research. Он специализируется на data-centric машинном обучении и участвовал в создании DataComp-LM и OpenThoughts.

Почему это важно

По мнению компании, сложная интеллектуальная работа за пределами программирования по-прежнему зависит от высококвалифицированного человеческого труда, а ИИ играет лишь ограниченную роль. Этот разрыв особенно заметен в юридических услугах.

Grubel отмечает, что юридический ИИ отстаёт в том числе потому, что сложная юридическая работа узкоспециализирована и её трудно оценивать. Она часто требует экспертизы, специфичной для отдельного дела, включая его факты, документы, терминологию, предыдущие рабочие материалы и стандарты клиента.

Компания также указывает, что сегодня команды инженеров и юристов создают специализированные ИИ-системы для конкретных юридических процессов, собирая данные, адаптируя системы и оценивая их производительность. Хотя такая специализация эффективна, она требует значительных ручных усилий. По утверждению Grubel, инженерная команда не может создать и поддерживать отдельную систему для каждого юридического дела.

Как работает подход компании

Grubel заявляет, что автоматизирует процесс специализации. Её тезис: каждому делу нужен собственный ИИ. Чтобы это стало возможным, компания автоматизирует процесс адаптации ИИ-системы под каждое дело. Цикл специализации состоит из трёх компонентов:

• data engine — обнаруживает и подбирает релевантные для задачи данные по каждому делу или клиенту;
• test-time adaptation layer — адаптирует и модель, и агента под дело перед выполнением действий;
• continual evaluation framework — проверяет работу по стандартам, выведенным из самого дела.

Цикл повторяется до тех пор, пока система не выдаст то, что требует юридическая задача. По данным компании, первоначальная оценка показала, что цикл специализации Grubel может улучшить производительность по сравнению с универсальными фронтирными системами на протестированных юридических задачах. Компания намерена дальше развивать автоматизированный цикл специализации, чтобы повысить производительность на сложной юридической работе, а более рутинные задачи передавать меньшим и более эффективным моделям.

Что говорят инвесторы

«За последние два-три года появилось много юридических AI-компаний, но немногие так амбициозно двигают границы AI-исследований в юридической сфере, как Райнхард, Мориц и команда Grubel. Мы верим, что их подход может открыть новые возможности в юридическом ИИ и со временем в других формах сложной интеллектуальной работы», — сказал Луи Коппе, партнёр Point Nine.

Что это значит

Grubel выходит на рынок юридического ИИ с исследовательской командой и поддержкой заметных инвесторов. Компания предлагает не готовый продукт, а подход к автоматизации специализации ИИ под каждое дело. Насколько он окажется востребованным, покажут дальнейшие этапы разработки и результаты на реальных юридических задачах.