์ฌ์ ๋ฆฌ๋
๋กํ ๋ด ๋ถ์ฐ๋ AI ๋๊ตฌ ์ฌ์ฉ์ผ๋ก ๋ฐ์ํ๋ ์ด์ ์ํ
로펌은 빠르게 AI로 이동하고 있지만, 그 구현 방식은 기존 문제를 해결하는 대신 새로운 운영 문제를 일으키고 있다.
대부분의 로펌은 AI를 통일된 시스템으로 접근하지 않는다. 그들은 하나의 도구씩 채택한다. 하나는 인바운드 용, 또 하나는 문서 요약 용, 또 하나는 발견 용, 또 하나는 초안 작성 용이다. 각 도구는 특정 작업을 해결하기 위해 도입되지만,誰도 모든 것이 어떻게 연결되는지 살펴보지 않는다.
법률 작업은 연속적인 과정이다. 사건은 인바운드에서 문서 수집, 분석, 초안 작성, 그리고 궁극적으로 해결으로 이동한다. 각 단계가 다른 도구에 의해 처리되며, 그 도구가 다른 도구와 연결되지 않으면, 워크플ロー가 중단된다.
이 패턴은 이미 로펌이 AI를 더广泛하게 채택하는 방식에 나타나고 있다. The American Bar Association의 2025 법률 산업 보고서에 따르면, 로펌 중 21%만이 회사 수준에서 생성적 AI를 사용하고 있으며, 31%의 개인 전문가는 이미 개인적으로 사용하고 있다.
그 격차는 정확히 무슨 일이 발생하고 있는지 알려준다. 로펌 내에서 사람들은 AI를 실험하고 있지만, 회사 자체는 구조화된 접근 방식을 가지고 있지 않다. 통합 시스템으로 작동하는 대신, AI는 고립된 조각으로 사용되고 있으며, 이는 더广泛한 운영 인프라에 대한 영향이 제한된다.
워크플ロー가 중단되면 효율성이 사라진다
법률 작업은 각 단계에서 일관성을 필요로 한다. 그 흐름이 연결되지 않은 시스템에 의해 중단되면, 효율성이 빠르게 사라진다. 작업을 간소화하는 대신, 팀은 진행을 느리게 하고 실행을 복잡하게 만드는 추가적인 단계를 강요받는다.
AI가 실제로 효율성을 개선할 수 있다는 것은 의심의 여지가 없다. 실제로, 수동으로 노력을 요하는 작업이曾一度에 완료될 수 있으며, 曾一度에 걸리는 프로세스는 크게 압축될 수 있다. 그 효율성은 실제로 존재한다. 그러나, 문제는 AI가 고립되어 무엇을 할 수 있는지에 있다. 문제는 시스템이 명확한 운영 프레임워크 없이 계층화될 때 무슨 일이 발생하는지에 있다.
최근 산업 데이터는 이 간격을 강조한다. 2026년 미국 법률 시장 보고서는 로펌이 기술과 AI에 대한 지출을 급격히 증가시키고 있지만, 여전히 레거시 운영 모델과 워크플로우에 의존하고 있음을 강조한다. 이는 혁신이 지원하지 못하는 시스템 위에 계층화되는 구조적인 긴장을 생성한다.
팀이 시스템 사이를 이동하고 일관되지 않은 출력을 관리할 때, 추가적인 복잡성이 작업을 느리게 하며, 전체 ROI를 제한하고, 수익 증가를 추동하기更加 어렵게 만든다.
가장 큰 문제는 시스템 자체에서 오는 것이 아니라, 시스템이 어떻게 함께 작동하지 않는지에 있다. 시간이 지남에 따라, 이러한 격차는 효율성을 감소시키는 추가적인 단계를 생성한다.
이 패턴은 법률 분야에만 고유하지 않다. Harvard Business Review에 따르면, AI 사용은 weit verbreitet지만, 많은 조직은 아직도 핵심 워크플로우에 통합하는 대신 도구를 실험하고 있으며, 이는 실제 성능 개선을 제한한다.
실제로, 이는 시스템 사이에서 정보를 이동시키고 출력을 확인하는 데 소요되는 시간으로 나타난다. 이는 AI의 한계가 아니다. 그것은 구현 방식의 결과이다.
또 다른 문제는 시간이 지남에 따라 발생하는 데이터 불일치이다. 시스템이 연결되지 않으면, 동일한 사건에 대한 서로 다른 버전이 플랫폼 전체에 존재하기 시작한다. 요약은 하나의 시스템에서 업데이트될 수 있지만, 다른 시스템에서는 반영되지 않을 수 있다. 노트는 한 곳에 추가될 수 있지만, 다른 곳에서는 동기화되지 않을 수 있다. 결국, 명확한 진실의 출처는 없다.
분산된 시스템은 산업 전체에서 운영 오류의 주요 원인으로 널리 인식되고 있다. 법률 작업에서 정확성이 중요할 때, 이러한 불일치는 실제로 결과를 초래할 수 있다.
부담은 팀으로 이동한다
이 문제의 인간적인 측면은 종종 간과된다. 각 AI 도구는 훈련, 온보딩, 및 지속적인 관리를 필요로 한다. 로펌이 한 번에 여러 도구를 도입할 때, 팀이 동시에 여러 시스템을 학습하고 운영하도록 요청한다. 일부 도구는 충분히 사용되지 않으며, 다른 도구는 잘못 사용되며, 투자의 전체 가치는 감소한다.
로펌은 이미 AI에 대한 교육 격차를 가지고 있다. 대부분의 법률 교육 프로그램은 여전히 理論보다 실제 구현에 더 많은 초점을 맞추고 있으며, 로펌은 내부적으로 그 격차를 메우고 있다.同時に, 전문가는 이 문제를 인식하기 시작했다. 캘리포니아는 법률 학생들을 위한 AI 역량 교육을 의무화하는 것을 고려하고 있다. 89%의 조사된 학교는 학생들이 AI에 대해 훈련되어야 한다고 동의한다.
그 변화는 중요하지만, 로펌이 오늘날 대처하는 현실을 강조한다. 교육은 아직 기술에 따라가고 있다. 그 격차가 닫히지 않는 한, 로펌이 한 번에 여러 AI 시스템을 도입하는 것은 아직 이러한 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 배우고 있는 팀에 추가적인 복잡성을 부과한다. 이는 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 훈련된 운영 지원이 중요한 곳이다.
준수 및 데이터 보안은 더욱 어려워진다
또한 준수 및 데이터 보안 차원이 무시할 수 없다. 각 AI 도구는 자신의 데이터 정책, 저장 관행, 및 보안 표준을 가지고 있다. 로펌이 여러 벤더를 의존할 때, 여러 개의 노출 지점을 도입한다. 많은 경우에, 로펌은 데이터가 처리되는 위치나 어떻게 처리되는지에 대한 전체적인 가시성을 가지고 있지 않다. 기밀성을 기반으로 하는 전문 분야에서, 이는 위험을 생성한다.
AI 채택이 확대됨에 따라, 이 문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 분산된 AI 사용은 중앙 집중화된 거버넌스가 없는 경우, 개인 정보 및 준수 문제에 로펌을 노출할 수 있다. 정확성도 이에 포함된다. 서로 다른 시스템이 서로 다른 출력을 생성할 때, 정보의 유효성을 검사할 책임이 명확하지 않다.
비용 문제는 소프트웨어에 관한 것이 아니다
많은 로펌이 비용을 줄이기 위해 AI를 채택하지만, 도구가 조정 없이 구현될 때, 비용이 증가할 수 있다.
2025 생성적 AI 전문 서비스 보고서에 따르면, 조직의 과반수는 AI 도구의 ROI를 측정하지 않으며, 이는 이러한 기술이 실제로 성능을 개선하는지 또는 단순히 비용을 추가하는지 판단하기 어렵게 만든다.
로펌은 중복된 기능을 가진 여러 플랫폼에 대해 지불하며, 훈련 및 관리에 시간을 투자하며, 연결되지 않은 워크플로우에 의해 생성되는 비효율성을 흡수한다. 일부 경우에, 운영 비효율성은 이미 인력 모델 내에 존재한다. 로펌은 케이스로드에 비해 과도하거나 부족한 인력을 가지고 있을 수 있으며, 이는 AI가 도입되는 방식을 더욱 복잡하게 만든다. 기술만이 그 문제를 해결하지 않는다. 구조가 해결한다.
정확하게 하는 로펌은 매우 다르게 보일 것이다
AI를 가장 잘 활용하는 로펌은 가장 많은 도구를 사용하는 것이 아니다. 그것은 연결된 운영 시스템의 일부로서 AI를 사용하는 것이다. 즉, 사건의 전체 수명주기를 살펴보고, 시작부터 끝까지 일관된 현대적인 법률 워크플로우를 구축하는 것이다. 또한 작업을 수행하는 사람들의 경험을 단순화하는 것이다.
이것을 올바르게 하는 장기적인 영향은重大하다. 로펌은 더 얇은 팀으로 운영될 것이며, 분산된 자원으로 지원될 것이며, AI가 반복적인 작업을 처리하며, 변호사들은 전략, 고객 관계, 및 고가치 법률 결정에 집중할 것이다. 이것은 차별화의 지점이 될 것이며, 로펌이 더 효율적으로 확장하고, 비용을 증가시키지 않고 수익을 증가시킬 수 있게 할 것이다.
현재, 많은 로펌이 효율성을 기대하는 곳에 복잡성을 추가하고 있다. 실제 기회는 단순히 AI를 채택하는 것이 아니라, 그것을 로펌이 운영하는 방식을 개선하는 방식으로 구현하는 것이다.
