인공 지능은 로펌의 효율성을 훨씬 더 크게 만들고 있으며 고객은 불편한 질문을 하고 있습니다. AI가 작업을 수행했다면 청구서 크기가 왜 같은가요?

New York Times DealBook 보고서에 따르면 고객들이 AI를 통해 얻은 생산성으로 인한 절감 효과를 공유하도록 기업에 압력을 가하고 있다고 설명했으며, 새로운 업계 조사에 따르면 생성 AI가 단 4년 만에 주요 채택 기준점을 넘었습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 인공지능 뉴스를 참조하세요.

혼란 뒤에 숨은 숫자

소송 플랫폼 Everlaw가 ACEDS(Association of Certified E-Discovery Specialists) 및 ILTA(International Legal Technology Association)와 함께 9월 24일 발표한 2026 법률 AI 채택 및 영향 보고서는 250명 이상의 법률 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시한 결과 기술이 전례 없는 속도로 확산되고 있음을 확인했습니다.

설문 조사에 참여한 법률 전문가 중 거의 절반인 49%가 현재 생성 AI를 적극적으로 사용하고 있으며 이는 작년보다 12% 포인트 증가한 수치입니다. 90%는 이미 사용 중이거나 사용할 계획입니다. 설문 조사 작성자는 생성 AI가 불과 4년 만에 클라우드 기반 e-Discovery 소프트웨어의 채택 수준에 도달했으며, 클라우드 컴퓨팅 전환에는 12.1년이 걸렸다고 계산했습니다. 이는 대략 3배의 속도입니다.

시간 절약은 더 이상 이론적인 것이 아닙니다. 응답자의 17%는 생성 AI가 매주 5~10시간의 작업 시간을 절약한다고 답했는데, 이는 1년 전 그렇게 답한 8%의 거의 두 배에 달하는 수치입니다. 변호사가 100명인 회사에서는 매주 변호사 한 명당 5시간을 절약하면 매주 500시간의 역량을 회복하게 됩니다. 이는 인원 수를 늘리지 않고도 10명 이상의 정규 팀원을 추가하는 것과 같습니다.

압박감에 따른 청구 가능 시간

응답자 중 절반은 생성 AI가 이미 기존의 청구 방식을 크게 변화시켰거나 내년 내에 그렇게 할 것이라고 믿고 있습니다. 19%는 변화가 이미 발생했다고 답했는데 이는 2025년보다 8포인트 상승한 수치이며, 또 다른 31%는 1년 이내에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상합니다. 절반 이상이 이 기술이 청구 가능 시간 모델에 압력을 가하고 대체 요금 제도에 대한 관심을 높일 것이라는 데 동의합니다.

Everlaw의 수석 전략 발견 고문인 척 켈너(Chuck Kellner)는 보고서 발표에서 "AI 채택은 변곡점에 도달했습니다. 고객은 자신의 작업이 어떻게 수행되기를 원하는지, AI 지원 작업의 가치를 어떻게 측정하고 표현하는지 재평가하고 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 새로운 AI 기반 가치 프레임워크를 보고 있습니다."

여러 세대에 걸쳐 시간 단위로 요금을 청구해 온 산업의 경우 경제는 간단하고 불편합니다. 한때 직원이 20시간이 걸렸던 문서 검토가 이제 4시간이 걸리면 고객은 청구 가능한 시간보다 훨씬 짧은 시간에 동일한 결과를 볼 수 있으며 점점 더 청구서에 이를 반영할 것으로 기대합니다. New York Times의 DealBook 뉴스레터는 헤드라인에서 그 결과로 발생한 대치 상황을 포착했습니다. AI가 로펌을 더욱 효율적으로 만들면서 고객은 "내 할인은 어디에 있나요?"라고 묻습니다.

이야기는 한 곳에만 국한되지 않습니다. Financial Times는 지난 주 로펌 비즈니스 모델에 AI 압력이 가중되고 있다고 보도했으며, Law.com은 누가 AI 절감 효과를 얻을 수 있는지를 놓고 기업과 고객 사이에 새로운 싸움이 벌어지고 있다고 설명했습니다.

효율성과 수익 사이에서 고민하는 기업

로펌 경영의 딜레마는 AI 비용 절감이 양방향으로 절감된다는 것입니다. 효율성 향상은 회사의 경쟁력을 높이고 고정 수수료 작업에 대한 마진을 향상시키지만, 시간별 계약에서는 절약된 모든 시간이 수익 손실입니다. 이러한 갈등은 도입이 정책보다 앞선 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 조사 대상 조직의 1/3은 생성적 AI 사용을 관리하는 공식적인 서면 정책이 없다고 보고했으며 업계는 AI 사용을 고객에게 사전에 공개할지 여부에 대해 여전히 의견이 분분합니다.

앞으로의 에이전트 파도는 계산을 날카롭게 할 수 있습니다. 현재 자율 AI 에이전트를 배포하는 응답자는 3%에 불과하지만 거의 30%는 다중 에이전트 시스템을 시험하고 있으며, 42%는 에이전트가 단편화된 데이터를 구조화된 케이스 타임라인과 증인 프로필로 합성하는 데 있어 가장 큰 잠재력을 보고 있습니다. 이러한 작업은 오늘날 하급 변호사에게 프리미엄 청구 요율로 적용됩니다.

Kellner는 "Agentic AI는 한때 인간의 노력이 몇 시간씩 필요했던 복잡한 작업 흐름을 조정하면서 이러한 변화를 더욱 촉진할 것"이라고 말했습니다.

시간에 기반한 비즈니스 모델과 시간을 제거하는 기술의 만남

청구 가능한 시간은 이전 기술의 물결에서 살아남았습니다. 워드 프로세싱, 이메일, e-Discovery 소프트웨어 덕분에 모델을 깨지 않고도 변호사의 작업 속도가 빨라졌습니다. 그 이유는 작업에 여전히 계산하고 청구할 수 있는 인적 시간이 필요했기 때문입니다.

제너레이티브 AI는 종류가 다릅니다. 지원보다는 작업의 상당 부분(초안 작성, 요약, 연구, 조정 등)을 수행합니다. 업계의 절반이 1년 이내에 상당한 청구 중단을 예상한다는 설문 조사 결과는 전문가들 자신도 이러한 흐름을 완전히 다른 것으로 보고 있음을 시사합니다.

다음에 오는 것은 협상된 전환일 가능성이 높습니다. 레버리지가 있는 고객은 AI 배당금의 일부를 포착하는 할인, 한도 또는 고정 수수료를 요구할 것입니다. 기업은 가치 기반 가격 책정 서술로 대응할 것이며, 가장 정교한 기업은 이미 시간이 아닌 결과를 중심으로 참여를 재구성하고 있습니다. AI 증강 작업에 대한 가격을 먼저 결정하는 회사는 혼란이 기회임을 발견할 수 있습니다. 그렇지 않은 회사는 고객이 이를 대신 알아낼 수 있습니다.

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