AI의 변화 능력: 소규모 로펌이 수십억 달러 규모의 성공을 거두는 방법

과거 원고 측 로펌은 휴대전화와 이메일 주소 외에는 거의 필요한 것이 없었는데, 주된 문제인 인력 부족을 효과적으로 해결해 주는 소프트웨어가 없었기 때문이다. Eve의 CEO 제이 마데스와란은 많은 사람이 AI를 인력 감축과 비용 절감의 도구로 본다고 지적한다.

그러나 마데스와란은 Eve를 사용하면 로펌의 수익이 크게 늘어난다고 강조한다. AI 솔루션을 쓰면 직원을 해고하지 않고도 더 많은 사건을 맡을 수 있어, 높은 시간당 보수를 감당하기 어려운 고객에게도 법률 서비스가 닿게 된다.

예를 들어 로스앤젤레스의 한 로펌은 Eve를 활용해 변호사 한 명당 관리하는 고객 수를 약 100명에서 500명으로 늘렸다고 전해진다. 이 플랫폼은 최초 상담부터 합의까지 법률 절차 전체를 처음부터 끝까지 관리하는 것을 목표로 한다.

마데스와란은 오늘날 알베르트 아인슈타인이 로펌에 합류하더라도 곧바로 생산적이지는 않을 것이라고 설명하며, AI가 해결하는 핵심 문제가 단순한 지능이 아니라 그것을 법률 맥락에서 효과적으로 적용하는 능력임을 보여준다.

알렉스 램펠은 기본적인 경제 원리를 통해 법률 시장의 과제를 설명한다. 가격이 오르면 공급은 늘지만 수요는 줄어든다는 것이다. 그는 성공보수 방식으로 일하는 변호사가 받을 수 있는 보상이 너무 적어 소액 청구는 흔히 시장에서 배제된다고 지적한다.

예를 들어 1,000달러 규모의 손해배상 청구는 변호사에게 너무 작은 금액인데, 그 3분의 1이 업무량을 감당하지 못하기 때문이다. 이런 구조 때문에 변호사들은 규모가 큰 사건을 우선하게 되고 작은 사건은 충분히 다뤄지지 않는다.

램펠은 AI가 비용을 크게 낮춰 이러한 '시장 실패'를 해소할 잠재력이 있다고 말한다. 비용이 줄어들면 변호사가 작은 사건을 맡는 것이 경제적으로 타당해지고, 그동안 법률 시장에서 제외되어 왔던 많은 사람들의 정의에 대한 접근성이 넓어질 수 있다.

오늘날 변호사들은 예상 보수가 최소 5,000달러가 되지 않으면 대부분의 사건을 거절한다. 마데스와란은 이 5,000달러 기준에서도 많은 사건이 로펌에 재정적 손실을 가져와, 로펌이 소수의 큰 배상금에 의존해 손실을 메운다고 설명한다.

성공보수 방식은 변호사가 승소해야만 보수를 받기 때문에 위험이 하나 더 추가된다. 승소가 보장되지 않기 때문이다. 마데스와란은 변호사가 승소하더라도 사건을 끌고 가는 데 드는 비용이 실제 결과보다 커서 순손실이 날 수 있다고 설명한다.

그는 손해액이 보험 공제액인 보통 3,000달러에서 4,000달러보다 작은 경미한 자동차 사고를 예로 든다. 이런 사건은 경제적으로 타당하지 않아 미국에서 변호사의 대리를 거의 받지 못한다.

직장 내 괴롭힘 같은 사안에서도 마찬가지다. 초기 법률 조사와 의뢰인 자격 확인에는 상담 전화에 30~45분, 이후 약 10시간의 조사가 필요할 수 있다. 이렇게 선행 투자 부담이 크기 때문에 정당한 사건이라도 비용 문제로 변호사들이 맡지 않는 경우가 많다.

제이 마데스와란은 법률 회사에 대한 AI의 주된 이점이 비용 절감이 아니라 매출 확대에 있다고 분명히 한다. 그는 "Eve를 쓰면 회사가 훨씬 더 많은 돈을 번다. 비용을 줄이기 때문이 아니라, 더 많은 사건을 맡을 수 있기 때문이다. 이는 매출 확대다"라고 말한다.

현재 많은 로펌이 잠재 고객의 최대 90%를 거절하는데, 이런 고객을 감당하는 데 드는 비용이 커서 수익성이 없기 때문이다. 변호사들은 시장 수요가 부족해서보다 가용 시간과 인력에 의해 더 자주 제약을 받는다.

AI는 사실상 '그림자 노동 시장'으로 작동해, 로펌이 훨씬 많은 잠재 고객을 처리할 수 있는 능력을 제공한다. 이 능력 덕분에 소규모 비대기업 로펌도 훨씬 높은 효율로 운영될 수 있고, 이는 더 큰 매출 기회로 이어진다.

알렉스 램펠은 법률 업계의 근본적인 시장 실패를 지적한다. 법률 인력 비용을 사건 수에 비례해 늘릴 수 없다는 점이다. 그는 변호사가 저렴하고 효율적인 준법률 인력을 쓸 수 있다면 들어온 5,000건의 잠재 고객을 모두 맡을 수 있을 것이라며, "시간당 12센트에 준법률 인력을 고용할 수만 있다면 들어온 5,000건을 모두 처리할 수 있지 않겠는가?"라고 말한다. 이처럼 일상적인 업무를 위한 저비용 노동 시장은 지금까지 존재하지 않았다.

이 맥락에서 AI 토큰은 그 '시간당 12센트' 노동에 해당하며, 전례 없는 방식으로 법률 서비스를 확장할 수 있게 한다. 이 기술 발전은 이전에는 비용 때문에 대리를 받을 수 없었던 개인에게 법률 대리의 문을 연다. 의뢰인 접수와 자격 심사부터 합의서 작성까지 절차를 관리하고, 전달 문제를 없애며, 변호사에게 최적의 합의 결과를 안내하는 AI의 능력은 법률 실무의 지형을 바꾸고 있다.

알렉스 램펠은 로펌이 주로 Microsoft Office 같은 기본 도구에 의존해 왔기 때문에 법률 소프트웨어 시장이 투자자들에게 역사적으로 저평가되어 왔다고 지적한다. 법률 산업의 총 생산액은 연간 수천억 달러에 이르지만, 인력에 의해 심각하게 제약을 받아 왔다.

마데스와란은 특히 원고 측 법률 업무가 역사적으로 휴대전화와 이메일 외에는 거의 필요 없었다고 설명한다. 많은 개인 변호사는 비용 때문에 Microsoft Word조차 쓰지 않았다. 상대측과 협업할 수 있는 소프트웨어가 없다는 점도 고급 도구에 대한 필요를 더 낮게 보이게 했다.

램펠은 AI 플랫폼이 이른바 '그림자 노동 시장'을 활용해 인력 제약을 실질적으로 해결하고 있다고 주장한다. 이 재정의는 법률 소프트웨어의 실제 시장이 기존 기업용 소프트웨어 지표가 보여준 것보다 훨씬 크다는 것을 시사하는데, AI가 이러한 인력 한계를 넘어 더 많은 성과를 내게 하기 때문이다.

제이 마데스와란은 법률 업무의 진짜 병목이 지능의 부족이 아니라 로펌 안에서 그것을 생산적으로 적용하는 능력에 있다고 강조한다. 그는 "오늘날 알베르트 아인슈타인을 로펌에 데려다 놓아도 한동안은 생산적이지 않을 것이다"라고 말하며, 이것이 Eve가 풀고자 하는 일반적인 문제라고 설명한다.

이 과제의 중요한 이유는 원고 측 법률 데이터의 대부분이 공개되어 있지 않거나 '스크랩'할 수 없다는 데 있다. 소송 전에 대부분의 분쟁이 협상 중이나 정식 요구 전에 합의로 끝나기 때문에, 공개된 판결문이 나오는 사건은 1% 미만이다. 예를 들어 보험사는 종종 Colossus 같은 내부 도구를 써서 거절과 합의 제안을 체계화하며, 이는 복잡하고 불투명한 협상 환경을 만든다.

제이 마데스와란은 법률 업무의 복잡성을 강조한다. 예를 들어 연조직 손상 사건에서 효과적인 요구서를 작성하는 데 필요한 정보는 주와 지역 관할에 따라 크게 다르다. 사람 패러리걸은 법원 환경과 상대측 변호사의 성향을 알기 위해 수년간의 경험을 통해 이런 맥락 지식을 쌓는다.

그는 "EVA가 하는 일은 역사적으로 활용하기 매우 어려웠던 다차원·다속성 정보를 바꾸는 것이다. 이는 기본적으로 지금 이 순간 이 사건의 결과를 개선하기 위해 내가 할 수 있는 최선의 행동이 무엇인가이다"라고 말한다. AI는 로펌이 이 복잡한 정보를 처리해 어느 시점에 최적의 행동이 무엇인지 판단하도록 돕는다.

마데스와란은 이 AI 능력의 즉각적인 가치가 '접수' 과정에서 드러난다고 지적한다. 로펌이 어떤 사건을 이길 수 있는 역량이 있는지 더 잘 판단할 수 있기 때문이다. 이를 통해 강점이 있는 분야에 집중하고 승률을 지속적으로 높일 수 있다.

변호사들은 이미 법학 교육(CLE) 행사에서 주요 로펌이 반복하는 방어 전략에 대응하는 전술을 공유한다. 이들은 State Farm 같은 특정 방어 접근법에 어떻게 맞섰는지 이야기하는데, 이런 방어가 수많은 사건에서 반복되기 때문이다.

Eve는 이 관행을 바탕으로 자체 변호사를 고용해 사건 승소율을 추적하고, 플랫폼에서 처리된 사건 속 누락된 정보를 찾아낸다. 이 접근법은 Eve를 쓰는 로펌의 승소율을 높이는 것을 목표로 한다.

회사의 'Auditor' 제품은 밤사이 사건 기록의 모든 페이지를 분석하는 중요한 역할을 한다. '완벽한 변호사'라면 늘 잡아냈을 상황을 식별하고, 대다수 사건에서 놓친 정보를 드러낸다. 이 자동화 덕분에 핵심 세부 사항이 더 이상 간과되지 않으며, 원고 측 입지가 강화된다.

역사적으로 법률 분야에는 합의 금액과 사건 결과를 모아 둔 중앙 데이터 저장소가 없어서 데이터에 근거한 의사결정이 어려웠다. 소송 금융 회사들은 데이터를 활용해 사건의 타당성을 평가해 왔지만, 개별 변호사는 대개 경험과 직관에 의존해야 했다.

제이 마데스와란은 이제 AI가 변호사에게 현명한 선택에 필요한 데이터를 제공한다고 설명한다. 여기에는 합의를 받아들일지, 더 높은 금액을 요구할지, 재판으로 갈지를 결정하는 것이 포함된다. 예를 들어 변호사는 Geico가 제시한 12,000달러 합의안을 15,000달러로 받아내야 할지, 아니면 재판에서 10만 달러까지 노려야 할지를 AI로 평가할 수 있다.

그는 "정확히 맞습니다. 그래서 모든 사건에서 가장 좋은 결정을 내리도록 도울 수 있습니다"라고 말한다. AI는 변호사가 이런 중요한 결정을 내리도록 돕고, 최적의 결과에 도달했는지도 판단하게 해 법률 전략을 위한 데이터 과학자처럼 작동한다.

제이 마데스와란은 모든 사건이 전통적인 법원 절차를 거치지는 않게 될 것이라며 법률 시스템의 변화가 불가피하다고 본다. 그는 재향군인 업무나 노동 분쟁 같은 일부 사건에는 이미 평등고용기회위원회(EEOC)나 중재 같은 대안적 틀이 존재한다고 지적한다.

그는 자동화 분쟁 해결(ADR)이 점점 더 흔해질 것이라고 예측한다. AI를 활용하는 중재인이나 중립적 시각을 가진 중심 당사자가 AI로 판단을 가속하고, 역사적 사실에 의존해 편향을 제거하게 될 것이라는 것이다. AI가 청구 제기를 쉽게 만들수록 이는 필수가 될 가능성이 크며, 그렇지 않으면 표준 법원 시스템에 병목이 생길 수 있다.

마데스와란은 소규모 로펌도 크게 성장할 것이라고 본다. 변호사 한 명이 100건 대신 500건을 맡을 수 있고 미래에는 5,000건까지 맡을 수 있다면, 로펌은 작은 지역 사무소에 머무르지 않고 더 넓게 확장할 수 있으며, 결국 대기업 같은 대형 법률 조직으로 발전할 가능성이 있다.

제이 마데스와란은 AI가 로펌이 고유한 데이터베이스와 데이터 세트를 축적할 수 있게 함으로써 운영 방식을 바꾼다고 설명한다. 이를 통해 특정 법 분야에서 경쟁사보다 나은 결과를 낼 수 있다. 그는 "달라지는 점은 이제 로펌이 자신만의 고유한 데이터베이스와 데이터 세트를 쌓아, 특정 법 분야에서 경쟁사보다 나은 결과를 얻을 수 있게 되었다는 것이다"라고 말한다.

이 변화는 일반적인 '동네 변호사'에서 특정 사실관계에 특화된 전문가로의 전환을 의미하며, 업계가 일반 실무에서 IP나 노동법 같은 전문 분야로 옮겨 간 것과 비슷하다. 마데스와란은 특정 사실관계를 가진 연조직 손상 사건 전문가처럼 더 세분화된 전문성이 나타날 것으로 예상한다.

이런 전문화는 광범위한 광고보다 마케팅 비용 효율을 높인다. 특정 분야에서 높은 역량을 갖추면 로펌은 지역 경계를 넘어 전국적으로 성장할 수 있다. 그는 또한 대형 로펌이 AI를 활용해 다른 로펌을 더 빠르게 인수하고 통합하며, 고객 성과에 초점을 맞춘 통합 과정을 간소화하고 있다고 덧붙인다.

알렉스 램펠은 전통적인 시간당 청구에서 벗어나 결과 중심 요금제로 옮겨 가는 더 넓은 업계 흐름을 지적한다. 예를 들어 소프트웨어 업계는 좌석당 요금제에서 결과 제공 모델로 전환하고 있다.

제이 마데스와란은 원고 측 법률 업무가 성공보수 구조 때문에 항상 결과 지향적이었으며, 이는 다른 법률 분야에도 자연스러운 모델이 될 수 있다고 강조한다. 다른 법률 분야에서는 정보 비대칭과 프로젝트 범위의 예측 불가능성 때문에 시간당 청구가 계속 쓰이고 있지만, 의뢰인은 대체로 고정 비용의 결과 기반 요금제를 선호한다.

램펠은 많은 법률 서비스에서 의뢰인이 결과에 따른 청구를 훨씬 선호할 것이라고 지적한다. 그러나 의뢰인의 요구가 항상 명확히 전달되지 않거나 프로젝트 범위가 바뀌는 정보 비대칭 때문에 시간당 청구가 정당해 보였다는 것이다.

AI로 법률 서비스를 대중화하려면 특정 결과를 달성하는 데 필요한 연산 자원을 계산할 수 있어야 하며, 이를 통해 법률 분야 전반에 걸쳐 더 예측 가능한 결과 기반 요금제가 가능해진다.

제이 마데스와란은 Eve가 처음에는 다른 많은 SaaS 기업처럼 더 나은 대안이 없어서 시간 기준의 'Tall Grande Venti' 요금제로 시작했다고 설명한다. 그러나 곧 의뢰인이 주로 결과와 더 많은 고객을 서비스할 수 있는 능력에 관심이 있다는 것을 깨달았다. 이 깨달음으로 Eve는 초기에 결과 기반 요금제를 채택하게 되었다.

마데스와란은 이전에 법률 인력에 배정되던 가치의 상당 부분, 즉 변호사 몫 합의금의 약 절반을 이제 AI가 절감할 수 있다고 설명한다. 절감된 비용은 Eve가 제공하는 더 많은 AI 토큰과 서비스에 재투자되어 로펌의 매출을 더 늘릴 수 있다. 그는 이 순환이 계속해서 성장을 이끌 것이라고 믿는다.

그는 다른 산업에서 좌석당 요금제에서 벗어난 것처럼 전통적인 시간당 청구 모델도 줄어들 것이라고 예측한다. 특히 가치를 사전에 파악하기 어려운 복잡한 사건에서는 완전히 사라지지 않을 수 있지만, 마데스와란은 많은 법률 상황에서 결과가 이제 충분히 예측 가능해져 결과 기반 청구가 가능하다고 주장한다.

제이 마데스와란은 많은 원고 측 변호사가 수요 측이 아니라 공급 측의 제약에 직면한다고 강조한다. 고객 획득 비용과 고객 생애 가치의 재무 계산이 맞지 않아 효율적으로 감당할 수 없는 '끝없는 고객 유입'을 겪는다는 것이다.

AI는 변호사 한 명이 관리할 수 있는 고객 수를 크게 늘려 이 공급 제약을 직접 해결한다. 초점은 단일 작업 자동화를 넘어, AI가 사건 절차 전체를 자율적으로 처리하는 완전한 '에이전트형' 결과로 옮겨 가고 있다.

그는 현재 기술이 사건마다 여전히 상당한 사람의 개입을 필요로 하지만, 지속적인 발전으로 그 필요가 빠르게 줄어들고 있다고 지적한다. 목표는 데이터 포인트를 처리하고 다양한 도구를 거쳐 사건을 해결로 이끄는 '미니 변호사 두뇌'를 만드는 것이며, 이는 엔지니어의 확보 수준에 의해 제약받는 어려운 과제다.

제이 마데스와란은 피고 측 변호사들이 흔히 쓰는 전술을 짚는다. 추수감사절 같은 큰 명절 직전에 증거개시 요청을 보내 지연시키는 방식이다. 이는 원고 측 변호사를 과부하 상태로 몰아 서둘러 업무를 처리하게 하거나 휴가 중에 일을 놓치게 하려는 것이다.

그러나 Eve 같은 AI 플랫폼이 이런 전략적 지연을 무력화하고 있다. 마데스와란은 이런 반복되는 전술을 알아챈 한 로펌이 Eve에서 AI 에이전트를 만들어 같은 날 답변하도록 했다고 소개한다. 이 즉각적인 대응에 피고 측은 깜짝 놀랐고, 원고 측의 갑작스러운 역량 변화에 의문을 제기했다.

이 변화는 법률 시스템에서 가격 비대칭이 커지고 있음을 드러낸다. 피고 측 로펌은 대체로 시간당 청구 모델로 운영되며, 아직 원고 측 AI의 속도와 효율에 적응하지 못했다. 마데스와란은 피고 측 팀이 상대가 새로 얻은 자원의 의미를 깨닫기 시작했으며, 이것이 소송에서 힘의 균형을 맞추고 있다고 지적한다.