오늘의 리걸테크·AI 뉴스 (2026-10-10)

법률 테크 기업 리테라(Litera)의 CEO이자 전직 변호사인 아바니시 마르와하가 대형 로펌 3곳에 개인적인 법률 업무 제안요청서(RFP)를 발송한 경험을 공유했습니다. 한 글로벌 200대 로펌은 파트너와 어소시에이트 변호사 이름, 시간당 청구 요율, 링크드인 프로필만 회신해 실망스러운 응답을 보였습니다. 다른 한 곳은 담당 부서의 일반적인 소개서만 보냈으나, 세 번째 로펌은 과거 유사 사건 처리 경험, 맞춤형 변호사 매칭, 과거 비용 기반의 가격 산정을 제시해 최종 선임되었습니다. 마르와하는 사내 변호사 및 사모펀드 리더들을 대상으로 인터뷰한 결과, 로펌들의 대대적인 AI 도입에도 불구하고 외부 법률 자문과의 관계가 의미 있게 개선되지 못했다는 평가가 지배적이었다고 밝혔습니다.

배경·맥락 최근 전 세계 로펌들은 생성형 AI와 최신 리걸테크 도입에 막대한 예산을 투자하며 기술 혁신을 홍보하고 있습니다. 하지만 기술 도입의 초점이 로펌 내부의 효율화에만 맞춰지면서 실제 서비스를 구매하는 의뢰인 체감 가치로 이어지지 못한다는 지적이 지속적으로 제기되어 왔습니다. 마르와하는 지난 8월 열린 법률 IT 콘퍼런스인 ILTACON에서도 이 경험을 공유하며 법조계가 직면한 현실적인 괴리를 경고했습니다. AI 도구 도입 그 자체보다 의뢰인이 원하는 실질적인 전문성과 맞춤형 경험을 제공하는 시스템 구축이 여전히 뒤처져 있는 상황입니다.

왜 중요할까요? 이번 사례는 기술 도입이 곧바로 의뢰인의 신뢰나 서비스 품질 향상으로 이어지지 않는다는 점을 명확히 보여줍니다. 로펌이 AI를 통해 업무 속도를 높이더라도, 의뢰인의 요구를 정확히 이해하고 투명한 가격과 맞춤형 전문성을 제시하지 못하면 시장 경쟁에서 도태될 수 있습니다. 법률 소비자 입장에서는 화려한 기술 도입 홍보보다 실제 사건에 적합한 경험과 합리적인 비용 구조를 제시하는 로펌을 선택하는 실질적 안목이 필요함을 시사합니다. 기술 투자와 고객 경험(CX) 사이의 격차를 좁히는 로펌만이 장기적인 경쟁력을 확보할 것입니다.

모래 글로벌(Morae Global)의 연구 조사에 따르면 법률 조직의 약 절반이 업무 흐름에 인공지능(AI)을 도입했으나, 생성된 결과를 신뢰하는 고위 전문가는 33%에 불과한 것으로 나타났습니다. 리걸 IT 인사이더 웨비나에서 모래 글로벌의 최고전략책임자 매튜 크로커와 최고제품책임자 피터 피셔는 이러한 불신의 원인이 AI 자체의 성능 부족보다는 분절된 데이터 환경에 있다고 분석했습니다. 법률팀들이 서로 분리된 시스템과 단절된 데이터 소스 전반에 도구를 배포하면서 AI가 필요한 맥락을 충분히 파악하지 못하는 '기술 섬(technology islands)' 현상이 발생하고 있습니다. 이로 인해 실무 변호사들이 결과물을 재검증하느라 시간을 허비하는 '검증 비용(verification tax)' 문제가 심각하게 대두되고 있습니다.

배경·맥락 법률 분야에서는 정보의 정확성과 최신 판례 참조가 필수적이지만, 많은 조직의 내부 문서와 데이터는 여러 시스템에 파편화되어 저장되어 있습니다. 모래 글로벌은 최근 법률 인텔리전스 플랫폼과 지출 인텔리전스 플랫폼을 선보이며 법률 데이터의 연결과 통합 필요성을 강조해 왔습니다. 대규모 데이터가 유입되는 상황에서 데이터 정비 상태가 미흡하면 AI가 부정확한 답변을 내놓아 실무자의 추가 검증 부담과 병목 현상을 초래하게 됩니다. 기술 도입 속도에 비해 조직 내 데이터 정비 수준이 따라가지 못하는 구조적 문제가 누적된 결과입니다.

왜 중요할까요? AI 도입률이 높아지더라도 결과물에 대한 신뢰도가 낮으면 실질적인 업무 시간 단축이나 투자 대비 수익(ROI)을 달성하기 어렵습니다. 변호사들이 AI 생성 결과를 일일이 대조하고 확인하는 과정에서 추가적인 시간 낭비가 발생해 생산성 혁신의 본래 취지가 퇴색될 위험이 있습니다. 결국 리걸테크의 성패는 단순히 더 강력한 거대언어모델(LLM)을 쓰는 것이 아니라 사내 데이터를 얼마나 체계적으로 통합하고 준비하느냐에 달려 있습니다. 법률 조직들은 AI 도구 도입에 앞서 데이터 거버넌스와 인프라 정비를 최우선 과제로 삼아야 합니다.

법률 AI 플랫폼 하비(Harvey)가 법률 정보 기업 렉시스넥시스(LexisNexis)와 협력하여 기각신청서(Motion to Dismiss, 소송 초기 소를 기각해달라는 신청)를 작성하는 자율 에이전트 워크플로우를 출시했습니다. 이번 기능은 하비의 다중 에이전트 기술과 렉시스넥시스가 보유한 방대한 미국 판례, 법령, 판례 인용 검증 시스템(Shepard's citations) 데이터를 결합해 작동합니다. 기각신청서 작성 과정은 여러 전문 AI 에이전트가 소장을 분석하고, 관할 법원과 준거법을 식별한 뒤 최대 8개의 잠재적 기각 사유를 도출하는 단계로 구성됩니다. 변호사가 기각 전략을 검토하고 승인하면, 추가 에이전트들이 심층 리서치를 거쳐 인용 출처가 완벽히 뒷받침된 서면 초안을 완성합니다.

배경·맥락 하비와 렉시스넥시스는 지난해 체결한 법률 데이터 공유 동맹을 바탕으로 실제 소송 실무에 적용 가능한 고도화된 기능 개발을 추진해 왔습니다. 기존 생성형 AI는 판례를 지어내는 환각 현상(Hallucination) 우려 때문에 소송 서면 작성에 한계가 있었으나, 검증된 1차 법률 데이터와의 결합을 통해 이를 극복하려는 시도가 이어졌습니다. 복잡한 소송 문서를 한 번에 작성하는 대신 기획, 조사, 초안 작성으로 역할을 나눈 다중 에이전트 구조와 변호사의 중간 승인 절차를 도입한 것이 기술적 배경입니다. 이번 출시는 신뢰할 수 있는 법률 데이터베이스와 AI 에이전트의 결합 모델을 구체화한 사례입니다.

왜 중요할까요? 소송 초기 가장 중요한 절차 중 하나인 기각신청서 작성의 효율성과 정확성이 획기적으로 개선될 전망입니다. 변호사의 판단이 가장 결정적인 순간마다 인간의 검토 및 승인 절차(Human checkpoints)를 두어 실무적 신뢰성을 확보한 점이 특징입니다. 판례 인용의 오류를 방지하면서도 리서치와 초안 작성에 소요되는 수십 시간의 업무를 단축해 소송 준비 속도를 크게 높일 수 있습니다. 정형화된 데이터와 에이전트 기술의 결합이 소송 실무의 표준 워크플로우를 어떻게 재편하는지 보여주는 중요한 이정표입니다.

2026년 1월 설립된 리걸테크 스타트업 아이디얼리걸(iDealLegal.ai)이 소규모 로펌과 소수 정예 사내 법무팀을 겨냥한 계약서 검토 AI 플랫폼을 선보였습니다. 거래 전문 변호사인 세르게이 오브차로프가 설립한 이 플랫폼은 마이크로소프트 환경에서 작동하며, 오픈AI의 GPT, 앤스로픽의 클로드, 구글의 제미나이 등 복수의 거대언어모델(LLM)을 동시에 활용합니다. 15년 이상의 계약 실무를 반영한 법률 플레이북을 기반으로 서로 다른 역할의 AI 에이전트들이 계약서를 교차 검증하며, 모델 간 이견이 발생하면 변호사가 검토할 수 있도록 표시합니다. 사용자가 거래 당사자 입장을 지정하면 약 20페이지 분량의 계약서를 5분 만에 분석하여 심각도별 위험 요소를 제시합니다.

배경·맥락 대형 로펌이나 대기업 중심의 법률 AI 솔루션이 고가로 공급되면서 자원이 부족한 소규모 법무 조직들은 시장에서 소외되어 왔습니다. 아이디얼리걸은 외부 투자 유치 없이 자체 자금으로 시작된 부트스트랩 스타트업으로, 기술 및 엔터테인먼트 계약 분야에 집중하고 있습니다. 단일 AI 모델에 의존할 때 발생할 수 있는 검토 누락이나 편향을 방지하기 위해 주요 상용 LLM들을 상호 대조시키는 다중 모델 접근법을 채택했습니다. 과거 타자기에서 컴퓨터로 도구가 진화했듯 한 명의 변호사가 여러 AI 팀원을 지휘하는 형태로 업무 패러다임 전환을 꾀하고 있습니다.

왜 중요할까요? 자원과 인력이 부족한 중소형 로펌과 스타트업 사내 변호사들이 대형 로펌 수준의 계약 검토 역량을 확보할 수 있는 계기가 마련되었습니다. 단일 모델의 한계를 극복하기 위해 복수의 거대언어모델을 교차 검증에 활용함으로써 법률 문서 검토의 정확성과 신뢰도를 한층 끌어올렸습니다. 위험도에 따른 조항별 수정 문구를 즉각 제안받아 수작업에 며칠씩 걸리던 계약 검토 작업을 몇 분 단위로 단축할 수 있습니다. 중소 법무 조직의 디지털 격차를 해소하고 실무 효율성을 민주화하는 실질적 대안이 될 수 있습니다.