Will This $11B AI Startup Disrupt Big Law?

Summary & Insights

Imagine self-driving cars being objectively safer than human drivers yet still confined to limited testing lanes. That tension—between raw technical capability and real-world adoption—explains why legal AI won’t overnight replace lawyers, despite the tools being remarkably advanced. Gabe Pereira, co-founder of Harvey, describes a legal industry where AI can handle document review, draft contracts, and assist in due diligence with impressive precision. But the true bottleneck isn’t the technology itself; it’s the human and systemic barriers to trust. When a billion-dollar merger is at stake, or a bank’s compliance hinges on flawless execution, companies won’t gamble on unproven AI systems, no matter how capable they are. The fear of correlated risk—where one mistake could unravel entire operations—creates a slower, more deliberate adoption path than many predict.

The reality is more nuanced than the “SaaS apocalypse” narrative sweeping tech circles. While AI can automate many routine legal tasks, the real value for firms like Harvey isn’t in replacing humans but in redefining workflows. Law firms and enterprises aren’t underestimating AI’s potential; they’re acutely aware of its disruptive power but constrained by regulatory red tape, security protocols, and the sheer complexity of high-stakes work. For example, while an NDA might soon be fully automated, multi-billion-dollar mergers require human accountability that AI can’t yet replicate. Pereira emphasizes that the biggest challenge isn’t building better models—it’s designing systems that integrate safely into existing organizational structures, where trust is built through decades of proven reliability, not just code.

This isn’t a race to replace humans but a shift toward collaboration. Harvey’s strategy focuses on becoming a trusted partner for law firms navigating this transition, not just a tool provider. Their success—nearly $200 million in annual revenue and partnerships with top global firms—stems from prioritizing security, compliance, and change management. As Pereira notes, the real innovation isn’t in the AI itself but in how it’s embedded within institutional frameworks. Just as cloud computing didn’t eliminate Salesforce or Microsoft but created space for specialized SaaS platforms, AI’s future lies in vertical-specific applications that address industry-specific risks and workflows. The most valuable companies won’t be those with the smartest models, but those that understand how to deploy them responsibly in complex, high-stakes environments.

Surprising Insights

AI capabilities alone don’t drive adoption: While models can technically handle 50% of legal work, deployment is slowed by non-technical barriers like regulatory hurdles, corporate risk aversion, and the need for human accountability—similar to why self-driving cars haven’t replaced human drivers despite being safer.
Law firms aren’t underestimating AI’s impact: Contrary to popular belief, insiders in legal are more aware of disruption than outsiders; the “lag” is in safely implementing the tech, not recognizing its potential.
SaaS companies survive because of risk distribution, not features: The real value of enterprises like Salesforce or Harvey isn’t their features but their ability to spread risk across trusted, specialized systems—something monolithic AI solutions can’t replicate.
Trust is built through institutional history, not marketing: Top law firms and enterprises trust Harvey because of its partnerships with major clients and consistent delivery—not flashy branding or startup hype.

Practical Takeaways

Start small: Deploy AI in low-risk, high-volume tasks (like contract review or draft generation) before scaling to critical workflows. This builds confidence and exposes hidden risks early.
Focus on human-AI collaboration, not replacement: Design workflows where AI handles repetitive research or drafting, while humans handle strategy, negotiation, and final accountability.
Prioritize security and compliance from day one: Build integrations with enterprise security protocols and regulatory frameworks—capabilities alone won’t win trust in institutional settings.
Partner with established players: Work alongside legacy vendors (e.g., legal tech platforms or cloud providers) to leverage their trust networks and ease adoption barriers.

Hãy tưởng tượng những chiếc xe tự lái thậm chí an toàn hơn con người nhưng vẫn bị giới hạn trong làn đường thử nghiệm hạn chế. Sự căng thẳng giữa khả năng kỹ thuật thuần túy và việc ứng dụng thực tế giải thích tại sao AI pháp lý không thể ngay lập tức thay thế luật sư, dù các công cụ này đã rất tiên tiến. Gabe Pereira, đồng sáng lập Harvey, mô tả một ngành luật nơi AI có thể xử lý rà soát tài liệu, soạn thảo hợp đồng và hỗ trợ thẩm định pháp lý với độ chính xác ấn tượng. Tuy nhiên, điểm nghẽn thực sự không phải là công nghệ mà là các rào cản con người và hệ thống đối với niềm tin. Khi một thương vụ sáp nhập tỷ đô đang diễn ra, hay sự tuân thủ của ngân hàng phụ thuộc vào việc thực thi hoàn hảo, các công ty sẽ không mạo hiểm với các hệ thống AI chưa được kiểm chứng, dù chúng có ưu việt đến đâu. Nỗi lo về rủi ro tương quan—nơi một sai sót có thể làm sụp đổ toàn bộ hoạt động—đã tạo ra một quá trình áp dụng chậm hơn và thận trọng hơn nhiều so với dự đoán.

Thực tế phức tạp hơn nhiều so với câu chuyện “SaaS apocalypse” đang lan truyền trong giới công nghệ. Trong khi AI có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ pháp lý thường nhật, giá trị thực sự của các công ty như Harvey không phải là thay thế con người mà là định hình lại quy trình làm việc. Các văn phòng luật và doanh nghiệp không hề đánh giá thấp tiềm năng của AI; họ nhận thức rõ ràng về sức phá vỡ của nó nhưng bị hạn chế bởi thủ tục hành chính phức tạp, các biện pháp bảo mật, và sự phức tạp của công việc có rủi ro cao. Ví dụ, dù một NDA có thể sớm được tự động hoàn toàn, các thương vụ sáp nhập hàng tỷ đô đòi hỏi sự đảm nhiệm trách nhiệm giải trình của con người mà AI vẫn chưa thể sao chép được. Pereira nhấn mạnh rằng thách thức lớn nhất không phải là xây dựng mô hình tốt hơn, mà là thiết kế các hệ thống tích hợp an toàn vào cơ cấu tổ chức hiện có—nơi niềm tin được xây dựng qua hàng thập kỷ độ tin cậy đã được kiểm chứng, không chỉ là mã nguồn.

Đây không phải là cuộc đua thay thế con người mà là sự chuyển đổi hướng tới hợp tác. Chiến lược của Harvey tập trung vào việc trở thành đối tác đáng tin cậy cho các văn phòng luật trong quá trình chuyển đổi này, thay vì chỉ là nhà cung cấp công cụ. Thành công của họ—doanh thu hàng năm gần 200 triệu USD và hợp tác với các công ty hàng đầu toàn cầu—xuất phát từ việc ưu tiên an ninh, tuân thủ và quản lý thay đổi. Như Pereira nhận định, sự đổi mới thực sự không nằm ở AI chính nó mà ở cách nó được tích hợp vào các khuôn khổ thể chế. Giống như điện toán đám mây không xóa bỏ Salesforce hay Microsoft mà tạo ra không gian cho các nền tảng SaaS chuyên biệt, tương lai của AI nằm ở các ứng dụng cụ thể theo ngành, giải quyết các rủi ro và quy trình làm việc đặc thù. Các công ty giá trị nhất không phải là những công ty có mô hình thông minh nhất, mà là những công ty hiểu cách triển khai chúng một cách có trách nhiệm trong các môi trường phức tạp và rủi ro cao.

Các Phát Hiện Bất Ngờ

Khả năng AI đơn thuần không thúc đẩy việc áp dụng: Dù các mô hình có thể xử lý kỹ thuật 50% công việc luật, việc triển khai bị chậm lại bởi các rào cản phi kỹ thuật như thủ tục hành chính phức tạp, sự né tránh rủi ro của doanh nghiệp, và nhu cầu về trách nhiệm giải trình—giống như lý do xe tự lái chưa thay thế tài xế con người dù an toàn hơn.

Các văn phòng luật không đánh giá thấp tác động của AI: Trái với niềm thông thường, những người trong ngành luật nhận thức sâu sắc hơn về sự phá vỡ so với người ngoài; “sự chậm trễ” nằm ở việc triển khai công nghệ an toàn, không phải ở việc nhận ra tiềm năng của nó.

Các công ty SaaS tồn tại nhờ phân tán rủi ro, không phải tính năng: Giá trị thực sự của các tập đoàn như Salesforce hay Harvey không phải ở tính năng mà ở khả năng phân tán rủi ro qua các hệ thống đáng tin cậy, chuyên biệt—điều mà các giải pháp AI đơn khối không thể sao chép được.

Niềm tin được xây dựng từ lịch sử tổ chức, không phải tiếp thị: Các văn phòng luật và doanh nghiệp hàng đầu tin tưởng Harvey nhờ các hợp tác với khách hàng lớn và sự vận hành nhất quán—không phải từ các thương hiệu nổi bật hay hype khởi nghiệp.

Bài Học Thực Tế

Bắt đầu nhỏ: Triển khai AI trong các nhiệm vụ rủi ro thấp, khối lượng cao (như rà soát hợp đồng hoặc sinh bản nháp) trước khi mở rộng sang quy trình then chốt. Điều này xây dựng lòng tin và phơi bày rủi ro tiềm ẩn sớm.

Tập trung vào hợp tác con người-AI, không thay thế: Thiết kế quy trình làm việc nơi AI đảm nhận nghiên cứu lặp lại hoặc soạn thảo, còn con người phụ trách chiến lược, đàm phán và chịu trách nhiệm cuối cùng.

Ưu tiên an ninh và tuân thủ từ ngày đầu: Tích hợp với các giao thức bảo mật doanh nghiệp và khung quy định pháp lý—chỉ có khả năng không đủ để tạo niềm tin trong môi trường tổ chức.

Hợp tác với các đối tác đã có uy tín: Làm việc cùng các nhà cung cấp lâu năm (ví dụ: nền tảng công nghệ luật hoặc nhà cung cấp đám mây) để tận dụng mạng lưới niềm tin của họ và giảm rào cản áp dụng.

想像自動駕駛汽車客觀上比人類駕駛更安全，卻仍被限制在有限的測試專用道上。這種技術能力與實際應用之間的緊張關係，解釋了為什麼法律AI即使工具非常先進，也不可能一夜之間取代律師。哈維聯合創始人蓋布·貝雷拉（Gabe Pereira）描述了一個AI能夠以驚人精準度處理文件審查、起草合約及協助盡職調查的法律行業。但真正的瓶頸並非技術本身，而是信任的人為與體系障礙。當涉及數十億美元的併購，或銀行合規性依賴完美執行時，企業不會孤注一擲使用未經驗證的AI系統，無論其能力多麼出色。對連鎖風險的恐懼——一個失誤就可能導致整個運作崩潰——使得採用速度比許多人預期的更慢、更謹慎。

現實比科技圈流行的「SaaS末日敘事」更為複雜。儘管AI能自動化許多例行法律任務，但哈維等公司的真正價值不在於取代人類，而在於重新定義工作流程。律師事務所和企業並未低估AI的潛力；他們深刻意識到其破壞性力量，卻受制於監管障礙、安全協議以及高風險工作的高度複雜性。例如，NDA可能很快完全自動化，但數十億美元的併購仍需要AI尚無法複製的人為問責。貝雷拉強調，最大的挑戰並非打造更佳模型，而是設計能夠安全融入現有組織結構的系統，在其中信任是通過數十年可靠表現建立，而非僅靠代碼。

這不是取代人類的競賽，而是轉向合作的轉變。哈維的策略專注於成為協助律師事務所渡過此轉型的值得信賴的合作伙伴，而不僅僅是工具供應商。其成功——年營收近2億美元，並與全球頂級事務所建立合作關係——源於對安全、合規及變革管理的重視。正如貝雷拉所述，真正的創新不在AI本身，而在於如何將其嵌入機構框架中。正如雲端計算並未淘汰Salesforce或微軟，反而為專業SaaS平台創造了空間，AI的未來在於垂直領域的應用，以解決產業特定的風險與工作流程。最具價值的公司不會是最先進模型的擁有者，而是那些懂得在複雜高風險環境中負責任部署的人。

令人驚訝的見解

僅憑AI能力不足以推動採用：儘管模型在技術上能處理50%的法律工作，但部署仍因監管障礙、企業風險规避和人類問責需求等非技術性障礙而放緩——這與自動駕駛汽車即使更安全卻仍未取代人類駕駛的原因相似。

律師事務所並未低估AI的影響：與眾多認知相反，法律行業內部人士對AI的破壞性影響認識更深刻；「延遲」在於安全實施技術，而非認識潛力。

SaaS公司生存依靠風險分擔而非功能：Salesforce或哈維等企業的真正價值不在功能，而在於其將風險分散至可靠專業系統的能力——這是單體式AI解決方案無法複製的。

信任基於機構歷史而非行銷：頂級律師事務所和企業信賴哈維，是因為其與主要客戶的合作關係和持續交付能力，而非炫目的品牌或新創企業炒作。

實際建議

從小處著手：先在低風險、高流量任務（如合約審查或合約起草）部署AI，再擴展至關鍵工作流程。這能建立信心並及早暴露隱藏風險。

注重人機協作而非取代：設計工作流程，讓AI處理重複性研究或起草，人類則負責策略、談判和最終問責。

從第一天開始重視安全與合規：整合企業安全協議與法規框架——單靠能力無法在機構環境中贏得信任。

與既有企業合作：與傳統供應商（例如法律科技平台或雲端提供商）並肩合作，利用其信任網絡並降低採用障礙。

Imaginez des voitures autonomes objectivement plus sûres que les conducteurs humains, mais toujours confinées à des voies de test limitées. Cette tension — entre une capacité technique brute et son adoption dans le monde réel — explique pourquoi l’IA juridique ne remplacera pas les avocats du jour au lendemain, malgré des outils remarquablement avancés. Gabe Pereira, cofondateur de Harvey, décrit une industrie juridique où l’IA peut gérer la revue de documents, rédiger des contrats et assister dans la due diligence avec une précision impressionnante. Mais le véritable goulet d’étranglement n’est pas la technologie elle-même ; c’est les barrières humaines et systémiques à la confiance. Quand une fusion d’un milliard de dollars est en jeu, ou que la conformité d’une banque dépend d’une exécution impeccable, les entreprises ne prendront pas le risque sur des systèmes d’IA non éprouvés, peu importe leur capacité. La peur d’un risque corrélé — où une erreur pourrait compromettre l’ensemble des opérations — crée un processus d’adoption plus lent et plus mesuré que prévu.

La réalité est plus nuancée que le récit de « l’apocalypse SaaS » qui traverse les cercles technologiques. Si l’IA peut automatiser de nombreuses tâches juridiques répétitives, la véritable valeur pour des entreprises comme Harvey ne réside pas dans le remplacement des humains, mais dans la redéfinition des processus. Les cabinets d’avocats et les entreprises ne sous-estiment pas le potentiel de l’IA ; ils en sont parfaitement conscients mais sont contraints par la bureaucratie réglementaire, les protocoles de sécurité et la complexité considérable des travaux à enjeux élevés. Par exemple, si un NDA pourrait bientôt être entièrement automatisé, les fusions multimilliardaires exigent une responsabilité humaine que l’IA ne peut pas encore reproduire. Pereira souligne que le défi majeur n’est pas de concevoir de meilleurs modèles, mais de concevoir des systèmes s’intégrant en toute sécurité dans les structures organisationnelles existantes, où la confiance se construit grâce à des décennies de fiabilité éprouvée, et non seulement grâce au code.

Ce n’est pas une course pour remplacer les humains, mais une transition vers la collaboration. La stratégie de Harvey vise à devenir un partenaire de confiance pour les cabinets d’avocats en train de naviguer cette transition, et non simplement un fournisseur d’outils. Leur succès — presque 200 millions de dollars de chiffre d’affaires annuel et des partenariats avec les plus grandes entreprises mondiales — provient de la priorisation de la sécurité, de la conformité et de la gestion du changement. Comme le note Pereira, la véritable innovation ne réside pas dans l’IA elle-même, mais dans son intégration au sein de cadres institutionnels. Tout comme le cloud computing n’a pas remplacé Salesforce ou Microsoft, mais a créé un espace pour des plateformes SaaS spécialisées, l’avenir de l’IA réside dans des applications sectorielles capables de répondre aux risques et processus spécifiques à chaque domaine. Les entreprises les plus précieuses ne seront pas celles dotées des modèles les plus intelligents, mais celles qui comprennent comment les déployer de manière responsable dans des environnements complexes et à haut risque.

Constats surprenants

Les capacités de l’IA seules ne suffisent pas à l’adoption : même si les modèles peuvent techniquement traiter 50 % des travaux juridiques, le déploiement est ralenti par des obstacles non techniques tels que les contraintes réglementaires, l’aversion au risque des entreprises et le besoin de responsabilité humaine — de la même façon que les voitures autonomes n’ont pas remplacé les conducteurs humains malgré leur sécurité supérieure.

Les cabinets d’avocats ne sous-estiment pas l’impact de l’IA : contrairement aux idées reçues, les initiés du secteur juridique sont plus conscients de la perturbation que les externes ; le « retard » réside dans la mise en œuvre sécurisée de la technologie, et non dans sa reconnaissance du potentiel.

Les entreprises SaaS survivent par la répartition des risques, et non par les fonctionnalités : la valeur réelle d’entreprises comme Salesforce ou Harvey ne réside pas dans leurs fonctionnalités, mais dans leur capacité à répartir les risques entre des systèmes spécialisés et de confiance — quelque chose que les solutions monolithiques d’IA ne peuvent pas reproduire.

La confiance se construit par l’histoire institutionnelle, et non par le marketing : les grands cabinets d’avocats et entreprises font confiance à Harvey grâce à ses partenariats avec de grands clients et à sa livraison constante — et non à un branding flashy ou à une hype de startup.

Conseils pratiques

Commencez petit : déployez l’IA dans des tâches à faible risque et à haut volume (comme la revue de contrats ou la génération de brouillons) avant de passer à des processus critiques. Cela renforce la confiance et permet d’identifier les risques cachés précocement.

Concentrez-vous sur la collaboration humain-IA, et non sur le remplacement : concevez des processus où l’IA gère les recherches répétitives ou la rédaction, tandis que les humains se concentrent sur la stratégie, la négociation et la responsabilité finale.

Priorisez sécurité et conformité dès le départ : intégrez-vous aux protocoles de sécurité des entreprises et aux cadres réglementaires — les capacités seules ne suffiront pas à gagner la confiance dans des environnements institutionnels.

Collaborez avec des acteurs établis : travaillez aux côtés de fournisseurs legacy (par exemple, des plateformes juridiques ou des prestataires de cloud) pour tirer parti de leurs réseaux de confiance et faciliter l’adoption.

Stellen Sie sich autonom fahrende Autos vor, die objektiv sicherer sind als menschliche Fahrer, jedoch noch auf begrenzte Teststrecken beschränkt bleiben. Diese Spannung – zwischen roher technischer Fähigkeit und praktischer Umsetzung – erklärt, warum KI im Rechtswesen Anwälte nicht über Nacht ersetzen wird, obwohl die Tools bereits bemerkenswert fortgeschritten sind. Gabe Pereira, Mitbegründer von Harvey, beschreibt eine Rechtsbranche, in der KI Dokumentenprüfungen durchführen, Verträge entwerfen und bei Due-Diligence-Prozessen mit beeindruckender Präzision unterstützen kann. Doch die wahre Engpasssituation liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in menschlichen und systemischen Vertrauensbarrieren. Wenn ein Milliarden-Deal auf dem Spiele steht oder die Compliance einer Bank von fehlerfreier Ausführung abhängt, werden Unternehmen unerprobte KI-Systeme nicht riskieren, egal wie leistungsfähig sie sind. Die Angst vor korreliertem Risiko – bei dem ein einziger Fehler ganze Operationen zum Erliegen bringen könnte – schafft einen langsameren und bedächtigeren Implementierungsprozess, als viele vorhersagen.

Die Realität ist nuancierter als das „SaaS-Apokalypse“-Narrativ, das in Tech-Kreisen kursiert. Während KI viele routinehafte Rechtsaufgaben automatisieren kann, liegt der wahre Wert für Unternehmen wie Harvey nicht im Ersatz von Menschen, sondern in der Neugestaltung von Workflows. Kanzleien und Unternehmen unterschätzen das Potenzial von KI nicht; sie sind sich der disruptiven Kraft bewusst, jedoch durch regulatorische Hürden, Sicherheitsprotokolle und die schiere Komplexität hochkarätiger Aufgaben eingeschränkt. Beispielsweise könnte eine NDA bald vollständig automatisiert werden, doch Milliarden-Deals erfordern menschliche Verantwortung, die KI noch nicht replizieren kann. Pereira betont, dass die größte Herausforderung nicht darin besteht, bessere Modelle zu entwickeln, sondern Systeme zu entwerfen, die sicher in bestehende Organisationsstrukturen integriert werden können, wo Vertrauen durch jahrzehntelange nachgewiesene Zuverlässigkeit, nicht nur durch Code, aufgebaut wird.

Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern um eine Verschiebung hin zur Zusammenarbeit. Harveys Strategie zielt darauf ab, ein vertrauenswürdiger Partner für Kanzleien bei diesem Wandel zu werden, nicht nur ein Tool-Anbieter. Ihren Erfolg – fast 200 Millionen Dollar Jahresumsatz und Partnerschaften mit weltweit führenden Firmen – verdanken sie der Priorisierung von Sicherheit, Compliance und Change-Management. Wie Pereira anmerkt, liegt die wahre Innovation nicht in der KI selbst, sondern in ihrer Einbettung in institutionelle Rahmenbedingungen. So wie Cloud Computing Salesforce oder Microsoft nicht verdrängte, sondern Raum für spezialisierte SaaS-Plattformen schuf, liegt die Zukunft der KI in branchenspezifischen Anwendungen, die branchenspezifische Risiken und Workflows adressieren. Die wertvollsten Unternehmen werden nicht jene mit den intelligentesten Modellen sein, sondern jene, die verstehen, wie sie verantwortungsvoll in komplexen, hochriskanten Umgebungen eingesetzt werden können.

Überraschende Erkenntnisse

KI-Fähigkeiten allein treiben die Adoption nicht an: Obwohl Modelle technisch bis zu 50 % der Rechtsarbeit bewältigen können, wird die Einführung durch nicht-technische Hürden wie regulatorische Auflagen, unternehmerische Risikoscheu und das Bedürfnis nach menschlicher Verantwortlichkeit verlangsamt – ähnlich wie bei autonom fahrenden Autos, die trotz größerer Sicherheit menschliche Fahrer nicht ersetzen.

Kanzleien unterschätzen die Auswirkungen von KI nicht: Entgegen der landläufigen Meinung sind Insider in der Rechtsbranche stärker über die disruptive Wirkung informiert als Außenstehende; die „Verzögerung“ liegt in der sicheren Implementierung der Technologie, nicht im Erkennen ihres Potenzials.

SaaS-Unternehmen überleben aufgrund von Risikoverteilung, nicht Funktionen: Der wahre Wert von Unternehmen wie Salesforce oder Harvey liegt nicht in ihren Funktionen, sondern in ihrer Fähigkeit, Risiken über vertrauenswürdige, spezialisierte Systeme zu verteilen – etwas, was monolithische KI-Lösungen nicht replizieren können.

Vertrauen wird durch institutionelle Erfahrung aufgebaut, nicht durch Marketing: Top-Kanzleien und Unternehmen vertrauen Harvey aufgrund ihrer Partnerschaften mit großen Kunden und konsistenter Lieferung – nicht aufgrund von auffälligem Branding oder Startup-Hype.

Praktische Takeaways

Starten Sie klein: Setzen Sie KI in risikoarmen, hochvolumigen Aufgaben ein (z. B. Vertragsprüfung oder Entwurfsgenerierung), bevor Sie auf kritische Workflows ausdehnen. Dies baut Vertrauen auf und deckt verborgene Risiken frühzeitig auf.

Konzentrieren Sie sich auf Mensch-KI-Zusammenarbeit statt Ersatz: Entwerfen Sie Workflows, bei denen KI repetitive Recherchen oder Erstentwürfe übernimmt, während Menschen Strategie, Verhandlungen und die endgültige Verantwortung übernehmen.

Priorisieren Sie Sicherheit und Compliance von Anfang an: Integrieren Sie in Unternehmenssicherheitsprotokolle und regulatorische Rahmenbedingungen – Fähigkeiten allein gewinnen in institutionellen Umgebungen kein Vertrauen.

Arbeiten Sie mit etablierten Partnern zusammen: Kooperieren Sie mit Legacy-Anbietern (z. B. Rechts-Tech-Plattformen oder Cloud-Anbietern), um auf deren Vertrauensnetzwerke zurückzugreifen und Adoptionsbarrieren zu erleichtern.

Ed Elson speaks with Gabe Pereyra, President and co-founder of Harvey, a legal AI startup. They break down what AI can realistically automate in law, how quickly that shift could happen, and what’s likely to slow adoption. They also discuss how Harvey has built trust with major firms despite being a young company.

Learn more about your ad choices. Visit podcastchoices.com/adchoices