오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-09-21)

미국 덴버대학교 미국사법발전연구소(IAALS)가 법률 분야 신진 혁신가를 발굴하고 격려하기 위한 '2027 알리 거크먼 법률 혁신가상'의 후보 추천 접수를 시작했습니다. 이 상은 미국 사법 시스템이 모든 사람에게 더 잘 작동하도록 경력 초기에 지대한 영향을 미친 혁신가를 기리기 위해 제정되었습니다. 후보 자격은 미국에 거주하며 법조 경력 약 15년 이내의 신진 법조인 및 리더로 제한됩니다. 추천 접수 마감일은 11월 1일까지이며, 타인에 의한 추천뿐만 아니라 후보자 본인의 직접 자천도 적극 권장되고 있습니다. 지원자는 이력서 또는 약력과 함께 활동 설명서를 제출해야 합니다.

배경·맥락 이 상은 2019년 41세의 나이에 유방암으로 세상을 떠난 알리 거크먼(Alli Gerkman) 변호사를 기리기 위해 제정되었습니다. 거크먼은 생전 덴버대 IAALS의 수석 디렉터로 재직하며, 신임 변호사들이 성공하는 데 필요한 기술과 자질을 체계화한 최초의 프로젝트 '실무를 위한 기초(Foundations for Practice)'를 주도했습니다. IAALS는 사법 시스템 개선에 개혁적인 접근 방식을 도입하는 위험 감수자이자 신진 리더들을 조명하고자 이 상을 설계했습니다.

왜 중요할까요? 사법 접근성을 개선하고 법률 시스템을 개혁하는 일은 전통적 법조계의 관행을 깨는 혁신적인 신진 인재들의 역할에 크게 의존하고 있습니다. 이 상은 단순히 성공한 베테랑을 축하하는 데 그치지 않고, 법조 경력 초기에 과감한 도전을 시도하는 차세대 리더들을 공적으로 지원한다는 점에서 의미가 큽니다. 법률 시스템 개혁과 리걸테크 혁신을 주도하는 초기 인재들에게 강력한 동기부여와 공적 인정을 제공하는 계기가 됩니다.

오픈AI가 법률 전용 모델을 출시한 직후, 주요 리걸테크 기업들이 자체 챗GPT(ChatGPT) 플러그인을 잇달아 발표하며 생태계 확장에 나섰습니다. 오픈AI가 초기에 하비(Harvey), 아이매니지(iManage), 레고라(Legora), 톰슨 로이터(Thomson Reuters) 등 일부 벤더만 언급했으나, 이후 여러 기업이 연동 소식을 알렸습니다. 대표적으로 판례·법령 데이터베이스인 코트리스너(CourtListener)와 계약 관리 솔루션 아이언클래드(Ironclad)가 플러그인을 공개했습니다. 또한 내부 문서 검색 도구인 딥저지(DeepJudge), AI용 1차 법률 데이터 플랫폼 디스크라이브(Descrybe), 증거 분석 툴 에버로(Everlaw), 인탭 셀레스테(Intapp Celeste) 등도 합류했습니다.

배경·맥락 오픈AI가 법률 실무 전용으로 맞춤 설계된 '아스트라 포 로(Astra for Law)'를 공개하면서 법률 소프트웨어 공급사(Vendor)들의 연동 필요성이 급격히 부각되었습니다. 범용 인공지능 플랫폼 안에서 법률 전문가들이 실무 데이터를 직접 조회하고 다룰 수 있는 환경이 조성되자, 기존 리걸테크 기업들은 플러그인을 통해 플랫폼 내 사용성을 선점하려는 전략을 취하고 있습니다. LawNext의 밥 앰브로기(Bob Ambrogi) 기자는 초기 공식 목록 공개 이후 기업들의 자체 연동 발표가 쇄도하고 있다고 전했습니다.

왜 중요할까요? 오픈AI의 생태계 전략이 기존 리걸테크 솔루션들과 경쟁하기보다 이들을 흡수·통합하는 플랫폼 중심 구조로 진화하고 있음을 보여줍니다. 변호사들은 이제 개별 리걸테크 소프트웨어를 일일이 오가지 않고 챗GPT 인터페이스 안에서 증거 분석, 판례 검색, 계약서 관리, 사내 문서 조회를 한 번에 수행할 수 있게 됩니다. 이는 리걸테크 시장의 통합을 가속화하고 범용 대화형 인터페이스 기반의 실무 환경 구축을 가속할 전망입니다.

오픈AI가 변호사 및 리걸테크 기업의 전문성과 판단을 지원하기 위해 맞춤 설계된 '아스트라 포 로(Astra for Law)'를 정식 출시했습니다. 이 제품은 차세대 대형언어모델 GPT-6 아스트라를 기반으로 하며, 법률 분석 및 작성을 위한 특화 지침과 철저한 업무 설정을 탑재했습니다. 특히 매일 업데이트되는 2억 3,000만 개 이상의 URL을 망라한 판례, 법령, 규정, 법원 규칙, 행정 결정을 검색하는 '법률 검색 색인(Legal Search Index)'을 제공합니다. 레이섬 앤 왓킨스(Latham & Watkins), 로프스 앤 그레이(Ropes & Gray), 쿨리(Cooley), 설리번 앤 크롬웰(Sullivan & Cromwell) 등 유수 로펌들이 초기 도입 기관으로 참여했습니다.

배경·맥락 오픈AI는 법률 실무의 정밀성과 검증 요구를 충족하기 위해 단순 범용 모델을 넘어 법률 특화 색인과 파트너 생태계를 결합했습니다. 이번 출시와 함께 톰슨 로이터, 하비, 레고라, 아이매니지 등 파트너가 구축한 26개 플러그인과 변호사 및 법률 엔지니어가 개발한 47개 커뮤니티 플러그인이 함께 공개되었습니다. 아스트라 포 로는 초기 선별된 로펌을 대상으로 챗GPT와 코덱스(Codex)의 신뢰 접근 권한을 통해 제공되며 향후 API 접근도 지원될 예정입니다.

왜 중요할까요? 변호사가 사건의 사실관계로부터 관련 권위 있는 법적 근거와 증빙 구절을 직접 확인하고 추적할 수 있는 검증 가능한 법률 AI 인프라가 마련되었습니다. 오픈AI가 법률적 구성 및 백엔드 관리를 직접 전담함으로써 개발자와 로펌은 자체 워크플로 구축에만 집중할 수 있게 되었습니다. 글로벌 대형 로펌들이 초기부터 도입에 나서면서 법률 인공지능 도구의 실무 표준화 작업이 급속도로 진전될 것으로 보입니다.

ILTACON 2026 컨퍼런스 이후 법률 기술 업계의 논의 중심이 단순한 생성형 AI 도입 열기를 넘어 조직적 준비도와 거버넌스로 성숙해지고 있습니다. 법률 분석가 아리 카플란(Ari Kaplan)과 캐롤라인 힐(Caroline Hill)은 'Charting Change in Legal' 대담을 통해 업계가 도구 선택 이유, 측정 지표, 리더십 과제 등을 유창하게 논의하는 단계로 발전했다고 평가했습니다. 다만 많은 로펌이 여전히 변화 관리, 경영진의 동의 확보, 워크플로 통합, 성공 측정 방식 등 기술 혁신의 실행 단계에서 어려움을 겪고 있습니다. 또한 고객의 요구를 일방적으로 추측하기보다 서비스 제공 방식에 대해 직접 전략적 대화를 나누는 고객 인게이지먼트가 중요해졌습니다.

배경·맥락 생성형 AI 기술이 법률 시장에 널리 알려지면서 로펌들의 AI 이해도는 크게 높아졌으나, 이를 실질적인 업무 프로세스와 비즈니스 전략으로 녹여내는 과제가 대두되었습니다. 법률 기술 전문가들이 의사결정 테이블에서 더 큰 영향력을 행사하게 되었지만, 이는 기술 논의뿐만 아니라 재무, 데이터, 비즈니스 전략, 조직 변화 관리를 함께 다룰 때만 실질적인 효과를 발휘할 수 있다는 분석이 제기되었습니다.

왜 중요할까요? AI 도입의 성패가 단순 소프트웨어 구매 여부가 아니라 조직 내부의 변화 관리 역량과 경영 전략에 달려 있음을 명확히 보여줍니다. 법률 전문가들이 기술적 구현을 넘어 데이터 거버넌스와 재무적 타당성을 아우르는 총체적 관점을 갖추어야 함을 시사합니다. 또한 고객과의 투명하고 직접적인 소통을 통해 서비스 전달 모델을 재설계하는 로펌만이 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있을 것입니다.

빅핸드(BigHand)의 최신 가격 책정 설문조사 결과, 자체 데이터를 면밀히 검토한 로펌 중 31%가 AI 도입을 통해 사건(Matter)당 수익성이 개선되었다고 응답했습니다. 또한 응답 로펌의 30%는 AI가 사건 처리 처리량(Throughput) 증대를 견인하고 있다고 답해 빠른 프로젝트 완료의 혜택을 확인했습니다. 반면 특정 업무에 대한 청구 가능 시간(Billable hours, 실제 고객에게 비용을 청구할 수 있는 시간)이 감소했다는 응답이 27%에 달했습니다. 수작업 의존도가 감소했다는 응답 역시 31%로 집계되어 로펌의 재무 구조가 다변화되고 있음을 보여주었습니다.

배경·맥락 AI 활용이 비청구 업무 시간을 줄여 프로젝트별 수익 실현을 돕고, 고정 수수료(Fixed fee) 체계 사건에서 빠른 업무 처리로 '기술 배당(Tech dividend)'을 제공하면서 이러한 긍정적 수익성 변화가 나타났습니다. 그러나 일부 로펌은 데이터 추적 체계가 부족해 명확한 답변을 내놓지 못하는 등 내부 데이터 관리 수준에 따른 편차도 존재합니다. 전통적인 시간제 청구 모델에만 전적으로 의존하는 로펌에는 청구 시간 감소가 위협이 될 수 있는 복합적인 환경입니다.

왜 중요할까요? AI가 가져오는 업무 효율성이 전통적인 시간 비례 청구(Billable hour) 수익 모델과 정면으로 충돌하면서 로펌 비즈니스 모델의 근본적 전환을 촉구하고 있습니다. 효율성이 고객에게 전달되는 최종 제품의 핵심 요소가 된 환경에서는 새로운 가격 책정 방식을 탐색하는 로펌이 수익성을 극대화할 수 있습니다. 반면 기존 시간제 청구 관행에 머무는 로펌은 청구 시간 감소로 인해 재무적 어려움에 직면할 수 있어 비즈니스 모델 재편이 시급함을 시사합니다.