Grubel, un laboratorio de investigación de IA con sede en Múnich y Tubinga que desarrolla sistemas que se adaptan a asuntos legales individuales, ha recaudado 3 millones de euros en financiación previa a la semilla para apoyar la investigación, el desarrollo de productos y la expansión del equipo.
La ronda fue liderada por la firma de capital de riesgo Point Nine, con la participación de inversionistas ángeles, incluidos Jeff Dean (ex científico jefe de Google), Chris Ré (profesor de Stanford y cofundador de Together AI), Ion Stoica (profesor de UC Berkeley y cofundador de Databricks) y los cofundadores de Harvey, Gabe Pereyra y Winston Weinberg, entre otros.
“Los asuntos legales complejos no vienen con datos de capacitación, entornos de tareas o pruebas claras de éxito ya preparados. Estamos automatizando el ciclo de especialización de la IA que identifica la información correcta, la selecciona en datos y entornos de capacitación, adapta el sistema al asunto y prueba si su trabajo cumple con el estándar requerido”, dijo Reinhard Heckel, cofundador de Grubel.
Fundada en 2026 por los investigadores de aprendizaje automático Moritz Hardt y Heckel, Grubel está automatizando la especialización en IA: recopilando y preparando información relevante, adaptando el sistema al trabajo legal en cuestión y probando si su trabajo cumple con los estándares requeridos.
Hardt es director del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes y ex profesor de UC Berkeley e investigador de Google Brain. Ha codesarrollado la formación durante los exámenes y es coautor de Lawma. Heckel es profesor de aprendizaje automático de la TUM, actualmente de licencia y anteriormente investigador en IBM Research. Se centra en el aprendizaje automático centrado en datos y ayudó a crear DataComp-LM y OpenThoughts.
Según la empresa, el trabajo de conocimientos complejos más allá de la codificación sigue sorprendentemente dependiente de mano de obra humana altamente cualificada, y la IA sigue desempeñando sólo un papel limitado. Grubel opina que esta brecha es particularmente evidente en los servicios legales.
La compañía señala que la IA legal se ha quedado atrás en parte porque el trabajo legal complejo es altamente especializado y muy difícil de evaluar. A menudo requiere experiencia específica para un asunto individual, incluidos sus hechos, documentos, terminología, producto del trabajo anterior y estándares del cliente.
Además, señala que hoy en día, equipos de ingenieros y abogados construyen sistemas de inteligencia artificial especializados para flujos de trabajo legales específicos seleccionando datos, adaptando los sistemas y evaluando su desempeño. Aunque esta especialización es poderosa, requiere un esfuerzo manual sustancial. Afirma que un equipo de ingenieros no puede construir y mantener un sistema separado para cada asunto legal.
Grubel afirma estar automatizando ese proceso de especialización. Su tesis es que cada asunto necesita su propia IA. Para hacerlo posible, la empresa está automatizando el proceso de especializar un sistema de IA para cada asunto. Su ciclo de especialización tiene tres componentes: un motor de datos que descubre y selecciona datos relevantes para cada asunto o cliente; una capa de adaptación en tiempo de prueba que adapta tanto el modelo como el agente al asunto antes de actuar; y un marco de evaluación continua que contrasta el trabajo con estándares derivados de la propia materia. El ciclo se repite hasta que el sistema entrega lo que exige la tarea legal.
Está incorporando la curación, adaptación y evaluación de datos a un circuito de especialización que capacita y mejora en el tema en sí.
“En los últimos dos o tres años, hemos visto surgir muchas empresas legales de IA, pero pocas están superando los límites de la investigación de IA en el campo legal de manera tan ambiciosa como Reinhard, Moritz y el equipo de Grubel. Creemos que su enfoque puede desbloquear nuevas capacidades en IA legal y, con el tiempo, otras formas de trabajo de conocimiento complejo. Estamos entusiasmados de apoyarlos en este viaje”, afirmó Louis Coppey, socio de Point Nine.
La empresa planea utilizar este capital para respaldar su investigación, desarrollo de productos y expansión del equipo. Una evaluación inicial mostró que el circuito de especialización de Grubel puede mejorar el desempeño de los sistemas fronterizos de propósito general en las tareas legales probadas. La compañía apunta a desarrollar aún más su ciclo de especialización automatizado para mejorar el desempeño en trabajos legales complejos y al mismo tiempo permitir que modelos más pequeños y más eficientes manejen tareas más rutinarias.