오늘은 'AI를 어디에 붙이는가'를 서로 다르게 답한 세 소식입니다. 변호사가 미리 짜 둔 절차에 붙이고, 돈이 실제로 몰리는 업무에 붙이고, 아예 사무소 구조 자체를 AI에 맞춰 다시 짭니다. 쉬운 말로 풀어 드립니다.
Artificial Lawyer 7월 28일 보도에 따르면 계약 검토 플랫폼 LegalOn 이 사내 법무팀을 위한 Prompt Workflows 를 내놓았습니다. 100 개가 넘는 workflows 가 상사계약·개인정보·인사·컴플라이언스·인수합병·분쟁·지식재산 등 10 개 분야를 덮고, 미국·EU·싱가포르 판이 따로 있습니다. 데이터 유출 대응 순서를 단계로 세우거나, 경고장을 대응 계획표로 바꾸는 식의 절차입니다.
배경·맥락 지금까지 법률 AI 를 쓰는 방식은 빈칸에 질문을 적어 넣는 것이었습니다. 그래서 같은 도구를 써도 묻는 사람의 숙련도에 따라 결과가 크게 갈리고, 받은 답을 다시 실무 문서 형태로 고치는 시간이 따로 들었습니다.
왜 중요할까요? 법무 책임자 Bari Williams 는 이 절차들이 변호사가 직접 설계해 완성 문서에 더 가까운 결과를 내도록 짜였다고 말했습니다. 팀은 자기 기준과 과거 사건 이력을 반영해 절차를 저장·수정할 수 있고, 전 요금제에 추가 비용 없이 포함됩니다. 즉 경쟁축이 답의 유창함에서 절차의 품질로 옮겨갑니다.
출처: Artificial LawyerLawSites 7월 28일 기사에 따르면 마케팅 회사 FlyTech 가 낸 Q2 Legal Tech Buyer Intelligence Report 는 1분기의 시연 예약 급증(surge)이 구조적 변화가 아니라 largely seasonal 한 현상이었다고 밝혔습니다. 예산 주기가 끝난 뒤 몰려들던 물결이 빠졌고, 대신 demand 가 특정 업무에 concentrated 되는 모습이 드러났습니다. 진료기록 검토·청구서면 작성 영역이 평균을 크게 웃돌았습니다.
배경·맥락 리걸테크 업계는 매년 1분기에 문의가 몰립니다. 새 예산이 집행되는 시기라 도구를 둘러보는 사람이 늘기 때문입니다. 이 물결을 시장 성장으로 읽으면 하반기 계획이 어긋납니다.
왜 중요할까요? 보고서는 인신사고 분야가 평균보다 88% 높은 구매 의향을 보였다고 밝혔습니다. 성공보수로 일하는 쪽, 즉 이긴 만큼 버는 구조에서 AI 지출이 먼저 정당화된다는 뜻입니다. 보고서 표현대로 승부는 '세 후보 안에서 눈에 띄는 일'이 되었습니다.
출처: LawNext (LawSites)LawSites 7월 27일 인터뷰에 따르면 Casetext 의 former CTO 였던 Ryan Walker 가 AI native 로펌 General Legal 을 창업해 대표를 맡았습니다. Casetext 의 AI 총괄이었던 Javed Qadrud-Din, 언어모델 엔지니어였던 J.P. Mohler 가 함께했고, 출범 6개월 만에 약 400 곳을 고객으로 두었습니다. 고객의 AI 에이전트가 사무소에 직접 일을 맡길 수 있는 연결 창구도 열었습니다.
배경·맥락 기존 로펌은 사람이 시간을 들인 만큼 청구하는 구조 위에 AI 를 덧붙였습니다. 그래서 일이 빨라지면 매출이 줄어드는 모순이 생깁니다. 이 회사는 그 순서를 뒤집어 처음부터 AI 를 전제로 조직을 짰습니다.
왜 중요할까요? Walker 는 반복적인 법률 업무의 95%를 자동화할 수 있다고 보며, 큰 고객들이 결국 'AI 가 할 수 있는 일에는 돈을 내지 않겠다'고 말할 것이라 했습니다. 수학 박사 출신으로 변호사 자격은 없고, 기술회사와 경영지원 조직을 나란히 두어 투자받을 수 있는 형태를 만들었습니다.
출처: LawNext (LawSites)세 소식을 겹쳐 보면 법률 AI 의 관심이 '모델이 얼마나 똑똑한가'에서 '그 앞뒤를 누가 어떻게 짜 두었는가'로 이동한 것이 보입니다. LegalOn 은 변호사가 설계한 절차를 100 개 넘게 미리 깔아 두었고, FlyTech 보고서는 돈이 실제로 움직이는 곳이 진료기록 검토·청구서면처럼 결과가 곧 수입이 되는 업무임을 숫자로 보여 주었으며, General Legal 은 청구 방식과 조직 자체를 다시 설계했습니다. 공통점은 모델을 바꾸는 대신 그 주변을 바꿨다는 점입니다. 이용자 입장에서 확인할 것도 같습니다. 어떤 AI 를 쓰는지가 아니라, 그 결과가 어떤 절차를 거쳐 나왔고 그 절차를 누가 책임지는지를 물어야 합니다. 절차 없이 빠른 답은 검증할 자리도 남기지 않습니다.
"기술이 법을 어떻게 바꾸는지, 절차와 책임을 함께 보는 눈으로 내일도 쉽게 전해드리겠습니다."