Российский рынок LegalTech вырос на 17% благодаря внедрению нейросетей

Суммарная выручка ведущих российских LegalTech-компаний в 2025 году достигла 20,1 млрд рублей, увеличившись на 17% по сравнению с прошлым годом. Такие данные приводит агентство Smart Ranking, выделяя три основных драйвера роста: расходы бизнеса на цифровизацию, рост объема стандартизируемой юридической работы и внедрение искусственного интеллекта. Последний фактор аналитики называют фундаментальным для развития всей цифровой юриспруденции.

Быстрее всего растет сегмент решений для судебных споров, банкротства и налогов - его выручка подскочила на 25%, до 1,83 млрд рублей. Динамику в основном подстегивает увеличение числа банкротств физических лиц. На втором месте по темпам роста оказались комплаенс и проверка контрагентов с показателем плюс 24% и выручкой 1,68 млрд рублей, чему способствует ужесточение требований к работе с персональными данными.

Сегмент интеллектуальной собственности прибавил 22% и достиг объема 2,09 млрд рублей. Здесь дополнительным катализатором стало распространение генеративного ИИ, который одновременно увеличивает объем создаваемого контента и порождает массу вопросов об авторстве, подлинности и защите прав. В целом уже 48% участников рынка заявляют ИИ как часть своего продукта.

Технологии применяют для поиска и анализа законодательства, подготовки и проверки документов, оценки договорных рисков и выявления нарушений интеллектуальных прав. Нейросети также помогают повышать предсказуемость юридических процессов. Интересно, что тестировать ИИ в правосудии начал и Верховный суд: его председатель Игорь Краснов сообщил о пилотном запуске четырех разных моделей, обучающихся на судебной практике.

Основатель Legal Talents Ольга Демидова отмечает серьезный разрыв между индивидуальным использованием ИИ юристами и его институциональным внедрением. Пока технология глубже всего проникла в сферу интеллектуальной собственности, где нейросети генерируют нарушения быстрее, чем юрист успевает их обрабатывать. Компании применяют модели на всех этапах спора: от коммуникации с нарушителем до отслеживания судебного процесса.

Основатель Copydefend Кирилл Кнауб поделился собственной статистикой: система параллельно ведет тысячи споров, фиксирует нарушение, оценивает перспективу урегулирования и самостоятельно готовит обращение к ответчику. По его словам, 58% таких споров закрываются на досудебной стадии. Далее система отслеживает дело в суде и сигнализирует, если процесс застопорился, а модель обучена на закрытых делах компании и знает, как конкретный суд обычно разрешает подобные споры.

Директор по развитию iReg.Pro Оксана Капаева указывает, что все больше результатов интеллектуальной деятельности создается с помощью ИИ, и это ставит новые вопросы: кто автор, кому принадлежит исключительное право и как зафиксировать творческий вклад человека. Основатель BrandSecurity Руслан Кривулин добавляет, что нейросети снизили порог входа для злоумышленников, сделав создание мошеннического контента быстрее и дешевле, поэтому бизнесу нужны системы защиты, работающие с сопоставимой скоростью.

Несмотря на активное внедрение, юристы пока осторожно относятся к передаче технологии самостоятельных решений. По оценке Legal Talents, по-настоящему автономные системы встречаются лишь в 5-7% проектов, а в большинстве случаев финальный контроль сохраняется за человеком. Главный барьер - достоверность, ведь ошибка модели в праве может обернуться серьезными процессуальными рисками.

Генеральный директор «Сайбер бизнес консалтинг» Дмитрий Лившин подчеркивает, что галлюцинация модели в юриспруденции - это не просто опечатка, а процессуальный риск, и пока продукт не обеспечивает проверяемость каждого вывода, грамотный юрист будет пользоваться им с большой осторожностью. Кирилл Кнауб уверен, что проблема доверия решается архитектурой: когда система обучается на собственном массиве закрытых дел, каждый шаг проверяется по заданным правилам, а каждое решение записывается в журнал действий.

Поначалу человек подтверждает каждый юридически значимый шаг, и только когда система стабильно показывает результат на конкретном типе задач, контроль сужается до спорных случаев. Так доверие зарабатывается на данных, а не декларируется. Чтобы сделать технологию безопаснее, разработчики все чаще отказываются от универсальных языковых моделей в пользу систем, работающих с ограниченным набором проверенных данных: судебной практикой, законодательством и внутренними документами компаний.

В Smart Ranking отмечают развитие RAG-систем, которые дополняют генерацию поиском, дают ссылки на первоисточники и предлагают инструменты контроля действий ИИ. Вторым серьезным ограничением остается конфиденциальность: юридические документы часто содержат чувствительную корпоративную и клиентскую информацию. Поэтому крупные заказчики требуют размещения ИИ внутри собственного защищенного контура.

Источник: Forbes — Технологии

Читайте также

Спрос на вторичное жильё в России вырос почти на 45%

Юрист объяснил, когда можно законно снизить плату за коммуналку

Испарительный охладитель GDS-620: почему он не заменит кондиционер

«Самолет» получил 22,3 млрд рублей чистого убытка за первое полугодие

Покровское-Стрешнево вышло на второе место в Москве по продажам новостроек