Paulina, kannst du uns etwas über dich erzählen und was dich dazu inspiriert hat, DeepJudge zu gründen?

Ich komme ursprünglich aus Nordmazedonien und bin für mein Studium in die Schweiz gezogen. Ich habe meinen Master in Informatik an der EPFL abgeschlossen und später an der ETH Zürich in künstlicher Intelligenz promoviert, wobei ich mich auf Deep Generative Models und semantisches Textverständnis konzentrierte. Meine Berufserfahrung umfasst die Arbeit mit Google Assistant und Google Brain. Ich habe die rasante Entwicklung der KI aus erster Hand miterlebt, insbesondere im Bereich der Textverarbeitung, sowohl in der Forschung als auch im akademischen und industriellen Umfeld.

Als wir die potenziellen Auswirkungen dieser Fortschritte und den grossen Wendepunkt erkannten, beschlossen meine Mitgründer und ich, den Schwung zu nutzen und die neuesten Durchbrüche mit DeepJudge auf den juristischen Bereich anzuwenden. Wir fühlten uns sofort von dem ungelösten Problem angezogen, die Nutzer auf einfache, intuitive und effiziente Weise mit dem gesamten kollektiven Wissen zu verbinden.

DeepJudge bietet eine KI-basierte Wissenssuche in allen Dokumenten eines Unternehmens. Welche Herausforderungen gab es bei der Entwicklung und wie habt ihr sie gemeistert?

Die Entwicklung einer Suchmaschine für interne Dokumente birgt viele Hürden, insbesondere die Anpassung an verschiedene Dokumenttypen (Verträge, Memos, Schriftsätze und sogar E-Mails), die Gewährleistung der Skalierbarkeit und die Einhaltung strenger Sicherheitsstandards bei gleichzeitigem Umgang mit vielen Duplikaten, Versionen und unstrukturierten Informationen. Wir stellten fest, dass die existierenden horizontalen und Open-Source-Suchmaschinen in Bezug auf Leistung und Geschwindigkeit unzureichend waren. Um dieses Problem zu lösen, haben wir unsere eigene Technologie und KI-Modelle entwickelt, die speziell auf juristische Dokumente zugeschnitten sind und eine Google-ähnliche, absichtsbasierte Erfahrung für Anwaltskanzleien und Unternehmen bieten. Die Lösung von DeepJudge ist skalierbar und kann jedes Dokumentenvolumen verarbeiten. Sie kann vor Ort oder in sicheren Cloud-Umgebungen unter Wahrung der Zugriffsrechte eingesetzt werden.

Welche einzigartigen Aspekte der KI-Technologie von DeepJudge unterscheiden euch von anderen Lösungen im Legal Tech Bereich?  

Die KI-Technologie von DeepJudge weist mehrere einzigartige Aspekte auf, die sie von anderen Legal Tech-Lösungen unterscheidet.

Erstens zeichnet sich DeepJudge durch seine Skalierbarkeit und seine Sicherheitsmerkmale aus, die sicherstellen, dass die Benutzer ihre gesamte Wissensbasis in natürlicher Sprache abfragen können, während die Datenintegrität und Vertraulichkeit gewahrt bleiben. Darüber hinaus ist DeepJudge speziell auf den juristischen Bereich zugeschnitten und bietet eine benutzerfreundliche Erfahrung mit nahtloser Integration in interne Dokumentenquellen. Die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, ist eine unserer wertvollsten Eigenschaften, die KI-vorhersagende Metadaten liefert, um die Flut von Dokumenten in eine leicht zugängliche Bibliothek früherer Arbeitsergebnisse umzuwandeln.

Darüber hinaus ist DeepJudge eine wichtige und grundlegende Komponente des Technologie-Stacks, die nicht nur Endnutzer mit relevanten Informationen versorgt, sondern auch andere KI-Modelle bei der Generierung von Antworten mit wichtigen internen Daten unterstützt. DeepJudge umfasst einen Assistenten, der die Suche wie ein Mensch nutzt, um auf zugrunde liegende Daten zuzugreifen und Aufgaben auf hoher Ebene auszuführen. Im Bereich der generativen KI zeichnet sich DeepJudge dadurch aus, dass es Live-Verbindungen zu internen Dokumenten ermöglicht und dabei Zugriffsrechte respektiert und Quellen zitiert. Dies gewährleistet die Integrität und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte und macht DeepJudge zu einem leistungsstarken Werkzeug für Juristen, die generative KI-Technologie einsetzen.

Mit welchen Kunden arbeitet ihr zusammen und in welchen Branchen seid ihr tätig?

Wir arbeiten hauptsächlich für Anwaltskanzleien und interne Rechtsabteilungen. Wir bedienen aber auch verwandte Branchen, die mit ähnlichen Problemen bei der Suche nach den richtigen Informationen in einem Labyrinth von Dokumentenquellen konfrontiert sind. Wir begannen unsere Tätigkeit in der Schweiz und nutzten unsere mehrsprachigen Fähigkeiten, um Kunden zu unterstützen, die in der Region andere Sprachen als Englisch verwenden. Derzeit erweitern wir unsere Reichweite auf die Märkte in Grossbritannien und den USA, wo wir bereits ein hervorragendes Vertriebsteam aufgebaut haben.

Technologie und KI entwickeln sich sehr schnell. Wie sieht die Zukunft von DeepJudge aus?

Der Blick in die Zukunft von DeepJudge ist unglaublich spannend. Wir glauben fest daran, dass die Frage nicht ist, ob KI von Kanzleien und Organisationen eingesetzt werden sollte, sondern wie sie integriert werden sollte. Bei DeepJudge sind wir davon überzeugt, dass ein Bereich, in dem KI einen wirklichen Unterschied machen wird, die Art und Weise ist, wie wir bereits geleistete Arbeit finden, nutzen und wiederverwenden, insbesondere wenn man bedenkt, dass Wissensarbeit selten bei Null beginnt.

DeepJudge dient als Grundlage für Unternehmen, um sich auf die kommenden Fortschritte in der generativen KI vorzubereiten. Wir wissen, dass die KI vor der gleichen Herausforderung steht, wenn Menschen Schwierigkeiten haben, die richtigen Informationen zu finden. Um von der Leistungsfähigkeit dieser Technologien zu profitieren und von „es macht Spass“ zu „es ist wirklich nützlich“ zu kommen, müssen wir sie mit einer effizienten Suche kombinieren, die effizient durch das Durcheinander navigiert, um die wichtigsten Informationen zu finden. Wir sehen viele Unternehmen, die DeepJudge als eine echte Investition betrachten, um ihre Organisationen für den Erfolg im Zeitalter der KI zu rüsten.

Du wurdest in die Forbes 30 Under 30 Liste aufgenommen – was bedeutet das für dich und hat es einen Einfluss auf DeepJudge gehabt?

Die Aufnahme in die Forbes 30 Under 30 Liste war eine grosse Ehre und eine Bestätigung für das Engagement und die Anstrengungen unseres Teams. Sie hat DeepJudge zu einer beachtlichen Sichtbarkeit verholfen und uns auf den Radar von Investoren und potenziellen Kunden gebracht. Ich persönlich glaube sehr stark an das Konzept von Vorbildern, und wenn meine Anerkennung auch nur eine Frau mit oder ohne technischen Hintergrund dazu ermutigt, den Weg des Unternehmertums einzuschlagen, dann ist das für mich eine sehr bedeutsame Leistung.

Wie habt ihr von LEXR erfahren und welche Erfahrungen habt ihr bei der Zusammenarbeit mit unserem Team bei kommerziellen Verträgen gemacht?

Wir haben das LEXR-Team kennengelernt, als wir einen Preis bei gewonnen haben. Seitdem arbeiten wir sehr eng mit LEXR zusammen. LEXR hat sich als unschätzbarer Vorteil für Start-ups wie uns erwiesen – agil, flexibel und schnell in den Prozessen und das alles bei einem hohen Qualitätsstandard. Wir verlassen uns sehr auf LEXR, vor allem für unsere kommerziellen Verträge, und haben ihre Dienstleistungen immer als effizient und effektiv empfunden.

Welchen Rat würdest du angehenden Unternehmern geben, die in der Technologie- oder Rechtsbranche innovativ sein wollen, z.B. mit einem KI-Unternehmen? Gibt es Lektionen, die du gelernt hast, von denen du dir wünscht, du hättest sie von Anfang an gewusst?

Wir sehen immer wieder, dass KI ein Multiplikator von Kräften ist und dass selbst kleine Teams eine enorme Wirkung erzielen und viel grössere Teams übertreffen können. Das bedeutet, dass es für jeden, der darüber nachdenkt, ein wirklich guter Zeitpunkt ist, einfach loszulegen und zu versuchen, mit einem Team, das von der gleichen Mission inspiriert ist, ein Problem zu verändern.

Unabhängig von der Branche kann die Bedeutung der Auswahl der richtigen Mitgründer und Teammitglieder nicht genug betont werden. Während sich Produkte und Prioritäten ändern können, bleiben Ihre Mitgründer in den Höhen und Tiefen des Unternehmertums konstant. Ich hatte das Glück, unglaubliche Mitgründer an meiner Seite zu haben, und ihre Unterstützung war von unschätzbarem Wert.

Von Anfang an einen engen Feedback-Kreislauf mit den Kunden pflegen. Startet mit einem Minimum Viable Product (MVP) und verbessert es auf Basis des Feedbacks der richtigen Zielgruppe, bevor ihr weitere Ressourcen investiert. Die Bedürfnisse und Vorlieben eurer Kunden zu verstehen, ist entscheidend für die Verbesserung eures Produkts und seinen Erfolg auf dem Markt.