오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-07-01)

글로벌 컨설팅 기업 Deloitte가 향후 AI 에이전트(agent)가 사내 법무(in-house) 업무의 약 30%를 처리하게 될 것이라는 전망을 내놨습니다. 단순 자동화를 넘어, 계약 검토·리스크 점검 등 반복 업무를 자율적으로 수행하는 에이전트형 AI가 법무 조직의 일하는 방식을 구조적으로 바꿀 것이라는 진단입니다.

배경·맥락 그동안 사내 법무는 인력 대비 업무량 과부하로 외부 로펌 의존도가 높았습니다. 생성형 AI에 이어 스스로 작업을 계획·실행하는 '에이전트형 AI'가 등장하면서, Deloitte는 이 흐름이 법무 인력의 역할을 '실행'에서 '감독·검증'으로 이동시킨다고 분석했습니다.

왜 중요할까요? 30%라는 수치는 법무 인력 감축이 아니라 업무 재배치의 신호로 읽힙니다. 국내 기업 법무팀도 AI 에이전트 도입 시 검증·책임 체계를 어떻게 설계할지가 핵심 과제가 되며, 결국 사람이 최종 책임을 지는 구조 설계가 관건이 됩니다.

리걸테크 기업 Spellbook이 기존 계약수명주기관리(CLM)를 대체하겠다며 에이전트형 계약관리 솔루션 ACM(Agentic Contract Management)을 출시했습니다. 정해진 워크플로를 따르는 전통적 CLM과 달리, AI 에이전트가 계약의 작성·검토·협상 지원을 능동적으로 수행하도록 설계됐다는 점을 내세웠습니다.

배경·맥락 CLM 시장은 도입·운영이 복잡하고 정형화된 절차에 갇혀 있다는 비판을 받아왔습니다. Spellbook은 계약 초안 작성 보조 도구로 출발해 입지를 넓혀온 기업으로, 이번 ACM은 생성형을 넘어 자율 실행형 에이전트로 제품 축을 옮긴 시도입니다.

왜 중요할까요? ACM 같은 에이전트형 계약관리가 확산되면 기업의 계약 업무 표준이 '사람이 도구를 조작하는' 방식에서 'AI가 초안을 만들고 사람이 검증하는' 방식으로 이동합니다. 다만 자동 생성된 계약 조항의 정확성·법적 책임 소재 검증은 여전히 사람의 몫으로 남습니다.

미국 제3연방항소법원(3rd Circuit)이 Thomson Reuters와 폐업한 리걸AI 스타트업 ROSS Intelligence 간 저작권 분쟁의 항소심에서, AI 학습 데이터의 공정이용(fair use)과 시장 침해(market harm) 쟁점을 집중적으로 따져 물었습니다. 재판부는 ROSS가 Westlaw의 헤드노트를 AI 학습에 사용한 행위의 정당성을 양측에 날카롭게 추궁했습니다.

배경·맥락 이 사건은 1심에서 Thomson Reuters 측 손을 들어준 판단이 나오면서 AI 학습과 저작권을 다투는 대표 사례로 주목받아 왔습니다. ROSS는 Westlaw 콘텐츠를 활용해 경쟁 법률검색 AI를 만들었다는 혐의를 받았고, 그 적법성이 항소심으로 넘어왔습니다.

왜 중요할까요? 이 판결은 생성형·검색형 AI의 학습 데이터 사용 범위에 미국 내 기준선을 제시할 수 있어 업계가 촉각을 곤두세우고 있습니다. 국내에서도 AI 학습 데이터의 저작권·공정이용 논의에 직접적 참고가 되며, 법률 AI 서비스의 데이터 출처 검증 의무를 다시 환기시킵니다.