Laurel asegura $100M para IA de Inteligencia del Tiempo, Transforma Legal Tech

Ocho años después de su introducción inicial en el MDR Lab de Mishcon de Reya, la firma de tecnología legal Laurel ha logrado un crecimiento significativo, asegurando recientemente una ronda de financiación Serie C de $100 millones. La compañía, que ahora es rentable, está expandiendo sus capacidades de producto. Artificial Lawyer habló recientemente con el cofundador y CEO Ryan Alshak para discutir el viaje de Laurel, sus hitos, desafíos y dirección futura.

La génesis de Laurel surgió de una profunda frustración personal experimentada por Alshak durante su tiempo como litigante en un importante bufete de abogados. Relató el proceso "deshumanizante" de contabilizar meticulosamente cada incremento de seis minutos de su día, a menudo confiando en la memoria, hojas de cálculo y búsquedas de correo electrónico para reconstruir sus actividades semanales. Esta ineficiencia, señaló, estaba muy extendida, lo que llevó a miles de millones de dólares en ingresos perdidos o retrasados en servicios profesionales debido a la incapacidad de los profesionales para recordar con precisión su trabajo. Este desafío planteó una pregunta fundamental: "¿Qué pasaría si las máquinas nos recordaran lo que hicimos en el trabajo, en lugar de al revés? ¿Qué pasaría si pudiéramos usar la IA para aflorar el tiempo para abogados, contadores y consultores por igual?" Esta pregunta se convirtió en la base de Laurel, evolucionando de una solución de control de tiempo a lo que Alshak describe como una "capa de Inteligencia del Tiempo para el trabajo del conocimiento".

Durante los últimos ocho años, la percepción del mercado sobre el software de control de tiempo ha experimentado una transformación significativa. Inicialmente visto simplemente como un centro de costos, el control de tiempo ahora se reconoce como un activo estratégico. Alshak explicó que los datos precisos del tiempo forman la base para funciones comerciales críticas como la fijación de precios, el análisis de rentabilidad, la dotación de personal, la previsión y, en última instancia, una estrategia de IA coherente. Concurrentemente con este cambio, la llegada de la IA generativa ha remodelado las expectativas de lo que la tecnología puede lograr. Si bien las hojas de tiempo automatizadas se están convirtiendo rápidamente en un estándar, la verdadera evolución radica no solo en capturar el trabajo, sino también en explicarlo, analizarlo y guiar decisiones estratégicas basadas en esos datos.

Una de las lecciones más impactantes aprendidas en este viaje, según Alshak, es que "el tiempo no es solo una entrada de facturación. Es el activo estratégico más subutilizado en los servicios profesionales". Esta realización alteró profundamente el enfoque de Laurel. Las horas facturables tradicionales, argumenta, ofrecen solo una visión parcial de la contribución de un profesional. Las actividades no facturables —como el desarrollo de negocios, la contratación y la capacitación— son impulsores cruciales de la cultura, la innovación y el valor a largo plazo, sin embargo, a menudo permanecen sin gestionar porque no se ven. Laurel aborda esto sacando a la luz lo que llama 'Tiempo Verdadero', proporcionando una imagen completa de dónde se asigna realmente el tiempo.

El mayor desafío para Laurel ha sido convencer a la industria de que el control de tiempo podría mejorarse fundamentalmente, no solo automatizarse, sino hacerse preciso, confiable y accionable. Alshak reconoció el "tejido cicatricial de las herramientas heredadas" que generó escepticismo. Superar esto requirió un enfoque dedicado, piloto por piloto. Sin embargo, una vez que las firmas presenciaron la efectividad de Laurel, observando que ahorraba a los profesionales 1-2 horas por semana mientras aumentaba los ingresos en un promedio del 7.26%, la adopción se aceleró. Este éxito, impulsado por el boca a boca en una industria donde la confianza es primordial, impulsó el crecimiento de Laurel.

Para 2025, Laurel se ha establecido como un actor significativo en la tecnología legal. La compañía ahora impulsa la gestión del tiempo para muchas de las firmas de servicios profesionales líderes en el mundo, incluidas las firmas de consultoría de primer nivel (MBB), las firmas de contabilidad Big-4 y los 5 bufetes de abogados de AmLaw. Anualmente, Laurel procesa más de $4.4 mil millones en tiempo profesional. La compañía cuenta con una tasa de retención de ingresos netos que supera el 175% y tiene un flujo de caja positivo. Con su reciente financiación Serie C, Laurel ahora está realizando inversiones sustanciales en productos de IA y datos, cambiando su enfoque de la mera captura de tiempo a la inteligencia integral del tiempo.

La hoja de ruta de productos de Laurel se guía por una visión de tres etapas:

1. Contabilizar (Account): Transformar las hojas de tiempo de una tarea de creación a un proceso de finalización para los profesionales.
2. Comprender (Understand): Aprovechar la IA para explicar el tiempo capturado, detallando qué se hizo, para quién y su significado.
3. Automatizar (Automate): Cuantificar e identificar flujos de trabajo de baja palanca que pueden ser automatizados por agentes inteligentes, permitiendo así a los profesionales centrarse en tareas de mayor valor.

Alshak confirmó que Laurel ha "clavado" con éxito la etapa de "Contabilizar" y ahora está profundamente inmersa en la fase de "Comprender". De cara a 2026, la etapa de "Automatizar" ocupará un lugar central. Esto implica desarrollar análisis avanzados para la fijación de precios de tarifa fija, la previsión de capacidad, la medición del impacto de la IA generativa y proporcionar a la dirección de la firma una visibilidad sin precedentes sobre la implementación tanto del tiempo como del talento.

Abordando la pregunta perenne de si la facturación basada en el tiempo en los bufetes de abogados cambiará alguna vez, Alshak afirmó que "ya está cambiando". Señaló las crecientes demandas de los clientes de previsibilidad y el impacto transformador de la IA en la naturaleza del trabajo. Los incentivos tradicionales de la facturación basada en el tiempo —donde más horas equivalen a más ingresos— no se alinean con un futuro donde las máquinas pueden redactar una parte significativa de los documentos legales. Basándose en la sabiduría de Charlie Munger, "Muéstrame el incentivo, y te mostraré el comportamiento", Alshak enfatizó que para que la profesión legal adopte la IA a escala, debe repensar sus modelos de precios. Esto, concluyó, solo es factible con una comprensión clara del costo de la entrega. Si bien la facturación basada en el tiempo puede no siempre dominar, Alshak cree firmemente que los datos de tiempo siempre serán críticos, y Laurel aspira a ser la plataforma que maximice su valor.