한때 오후 내내 걸리던 청구서 작성이 이제는 몇 분 만에 끝납니다.
챗GPT에 일반적인 프롬프트를 복사해서 붙여 넣고 첫 번째 답변을 그대로 받아들이는 이야기가 아닙니다. 그런 방식은 여전히 위험합니다, 특히 법률 분야에서는 더욱 그렇습니다.
제가 말하는 것은 다른 것입니다.
흔한 상황을 상상해 보세요. 의뢰인이 PDF 몇 개, Word 계약서, 여러 장의 스크린샷, 과거 판결문, 이메일 교환 내역, 그리고 이해하기 어려운 음성 설명을 보냅니다. 법적 문제는 분명하지만 아직 정리되지는 않았습니다.
예전에는 거의 항상 같은 방식으로 단순 작업이 시작되었습니다. 문서 하나하나를 열어보고, 사실관계를 분리하고, 관련 날짜를 파악하고, 조항을 확인하고, 타임라인을 만들고, 가능한 청구 항목을 찾고, 법적 근거를 검색하고, 기존 템플릿을 수정하고, 작성된 내용을 검토하고, 불필요한 부분을 삭제하고, 문서를 다시 확인하고, 어딘가에 모순이 숨겨져 있지 않을까 걱정하는 과정이었죠. 몇 시간이 걸리는 정리 작업이었습니다.
사건에 따라, 실제 작성을 시작하기 전에 이 과정만 4, 5, 6시간이 소모되곤 했습니다.
오늘날, 잘 설계된 흐름만 있다면 첫 번째 구조화된 초안이 몇 분 만에 나올 수 있습니다.
핵심은 AI가 "청구서를 만든다"는 것이 아닙니다.
핵심은 변호사가 AI를 단순한 텍스트 입력 도구가 아닌, 업무 시스템으로 사용하기 시작한다는 점입니다.
이것이, 제 생각에, 프롬프트를 사용하는 것과 에이전틱(agentic) 흐름을 구축하는 것 사이의 핵심 차이입니다.
프롬프트는 고립된 명령어입니다.
에이전틱 흐름은 작업, 맥락, 파일, 기준, 템플릿, 검토, 결정의 체계적인 순서입니다.
프롬프트에서는 이렇게 묻습니다: "이것에 대한 청구서를 만들어 줘."
흐름에서는 에이전트에게 일하는 방법을 가르칩니다.
문서가 어디 있는지 보여줍니다. 어떤 파일을 먼저 읽어야 하는지 알려줍니다. 사실관계를 어떻게 추출할지 정의합니다. 타임라인 형식을 설명합니다. 청구서 템플릿을 제공합니다. 법적 근거를 정리하는 방식을 지정합니다. 작성 전에 무엇을 확인해야 하는지 정의합니다. 절대 지어내지 말아야 할 것을 정합니다. 의문점 목록을 요구합니다. 위험 평가 매트릭스를 요청합니다. 그런 다음에야 작성을 지시합니다.
실질적인 차이는 엄청납니다.
AI를 활용한 좋은 법률 흐름은 대략 다음과 같은 논리를 따를 수 있습니다:
- 사건 문서를 읽습니다.
- 관련 사실을 추출합니다.
- 증거 기능별로 문서를 분류합니다.
- 타임라인을 구축합니다.
- 쟁점 사항을 파악합니다.
- 사실을 가능한 청구 항목과 연결합니다.
- 사건을 기존 템플릿과 비교합니다.
- 청구서 작성 계획을 세웁니다.
- 섹션별로 초안을 작성합니다.
- 일관성, 누락 사항, 위험 요소를 검토합니다.
- Word로 최종 버전을 생성합니다.
- 사람이 검토할 체크리스트를 만듭니다.
이것이 법적 추론을 대체하는 것은 아닙니다.
사실, 더 많은 법적 추론을 필요로 합니다. 왜냐하면 변호사는 프로세스를 설계하는 방법을 알아야 하기 때문입니다.
AI는 스스로 당신의 전략이 무엇인지, 어떤 논지를 선호하는지, 어떤 위험을 감수할 가치가 있는지, 어떤 주장이 취약한지, 어떤 사실에 증거가 필요한지, 어떤 문서를 사용하지 말아야 하는지, 어떤 청구가 비용을 발생시킬 수 있는지, 또는 해당 법원에 적합한 언어가 무엇인지 알지 못합니다.
하지만 문서 투입부터 유용한 첫 번째 초안 작성 사이에 있는 기계적인 작업을 획기적으로 줄여줄 수는 있습니다.
이것이 바로 LLM이 등장하는 이유입니다.
LLM은 대규모 언어 모델을 의미합니다. 실제로는 맥락을 바탕으로 텍스트를 읽고, 해석하고, 요약하고, 비교하고, 분류하고, 재작성하고, 구조화하고, 생성할 수 있는 유형의 모델입니다.
하지만 LLM 하나만으로는 여전히 엔진에 불과합니다.
작업 방식을 변화시키는 것은 엔진이 특정 운영 체계 내에서 작동할 때입니다.
동일한 모델도 잘못 사용될 수도 있고 훌륭하게 사용될 수도 있습니다.
정리되지 않은 문서를 던져주고 완전한 청구서를 요구하면, 사실을 혼동하고, 법적 근거를 과장하고, 미묘한 차이를 놓치고, 보기에는 좋지만 안전하지 않은 청구서를 내놓을 수 있습니다.
흐름을 조직하고, 단계를 분리하고, 템플릿을 제공하고, 정당성을 요구하고, 추적 가능성을 요구하고, 사람의 검토를 포함하면, 결과의 성격이 달라집니다.
변호사는 더 이상 "AI가 쓴 텍스트"를 받지 않고, 작업 패키지를 받게 됩니다: 추출된 사실, 연대기, 논증 구조, 초안, 의문점 목록, 주의 사항, 검증 체크리스트.
이것이 제가 관심을 갖는 부분입니다.
Codex나 Claude와 같은 도구는 바로 독립적인 프롬프트를 넘어설 수 있게 해주기 때문에 흥미롭습니다.
두 도구 모두 파일, 명령어, 터미널, 스크립트, 템플릿, 프로젝트 구조가 있는 환경 내에서 작업하는 논리를 따릅니다.
이는 법률 직업에 매우 구체적인 가능성을 열어줍니다: 각 사건을 체계적인 작업 폴더로 취급하는 것입니다.
변호사를 위한 사건별 폴더의 간단한 예시:
/사례-의뢰인-x
/문서
/템플릿
/초안
/타임라인
/체크리스트
/출력물
/documents 폴더 안에는 PDF, 계약서, 판결문, 위임장, 내보낸 이메일, 보고서, 스프레드시트 및 기타 관련 자료가 들어갑니다.
/templates 폴더 안에는 기존 청구서, 승인된 구조, 참고 자료, 사무소 내부 표준이 들어갑니다.
지시사항 파일에는 해당 유형의 요청에 대해 에이전트가 어떻게 작업해야 하는지 설명합니다.
다음과 같이요:
*"먼저 주요 문서를 읽습니다." "날짜, 출처, 원본 문서와 함께 사실을 추출합니다." "확인이 필요하다는 표시 없이는 법적 근거를 생성하지 마십시오." "제 청구서 템플릿을 구조로 사용하되, 사건에 맞게 조정하십시오." "초안을 작성하기 전에 계획을 제시하십시오." "초안 작성 후, 검토 체크리스트를 생성하십시오." "변호사의 확인이 필요한 사항을 강조하십시오."*
이것은 간단해 보이지만, 모든 것을 바꿉니다.
Codex와 Claude 모두 작업에 파일이 포함될 때 특히 유용할 수 있습니다. 폴더 내에서 작동하고, 콘텐츠를 읽고, 문서를 정리하고, 스크립트를 실행하고, 정보를 변환하고, 구조화된 출력물을 만들고, 일반적인 대화에 잘 맞지 않는 자료를 처리할 수 있습니다.
예를 들어 PDF가 있는 경우, 흐름에는 텍스트 추출, 관련 페이지 식별, 문서별 요약, 첨부 파일 목록, 사실과 증거 간의 연결이 포함될 수 있습니다.
Word 파일이 있는 경우, 흐름은 .docx 템플릿을 사용하고, 버전을 비교하고, 새 초안을 생성하고, 구조, 바닥글 및 머리글을 보존하여 레터헤드를 망치지 않으면서 제목을 검토하고 사람이 편집할 수 있는 최종 파일을 준비할 수 있습니다.
이는 "변론서를 만들어 줘"라고 요청하는 것과는 매우 다릅니다.
더 나은 흐름은 다음과 같을 것입니다:
*"1. 문서 폴더에 있는 PDF를 읽습니다; 2. 사실, 날짜, 문서, 페이지가 포함된 표를 만듭니다; 3. 법적으로 관련된 사실을 식별합니다; 4. 템플릿 폴더에 있는 변론서 템플릿과 비교합니다; 5. 변론 계획을 만듭니다; 6. 초안 작성 전에 의문점을 나열합니다; 7. 계획이 승인되면 Word로 초안을 생성합니다; 8. 모순, 근거 없는 청구, 증거가 없는 사실을 찾는 2차 검토를 수행합니다."*
이 시점에서 "몇 분 만에 청구서 완성"은 더 이상 공허한 약속이 아닙니다.
조직의 결과물이 됩니다.
변호사는 여전히 검토합니다.
변호사는 여전히 결정합니다.
변호사는 여전히 답변합니다.
하지만 파일 하나하나 열어보고 프로세스로 전환할 수 있는 단계를 수동으로 반복하는 데 같은 에너지를 소모할 필요가 없습니다.
Claude는, 특히 이런 맥락에서, 읽기, 종합, 긴 글 작성, 언어 검토, 추론 구조화, 방대한 맥락 작업에 일반적으로 매우 강력합니다. 법률 흐름에서 이는 혼란스러운 자료를 체계적인 추론으로 전환하는 데 유용할 수 있습니다.
Claude Code를 사용하면, 프로젝트와 파일에서의 에이전틱 실행에 가까운 논리를 구현할 수 있으며, 지시사항, 기술, 명령어, 전문 에이전트, 연결된 작업을 포함합니다.
Claude Cowork를 사용하면, 이 논리는 데스크탑에서의 지식 작업으로 확장됩니다: 로컬 파일, 애플리케이션, 폴더, 반복 작업, 사무 자료, 반드시 코드가 아닌 결과물을 다룹니다.
변호사에게 이것은 매우 관련성이 높습니다.
왜냐하면 법률 업무의 상당 부분은 단순히 "글을 쓰는 것"만이 아니기 때문입니다.
정보를 조정하는 것입니다.
흩어진 문서를 하나의 논제로 전환하는 것입니다.
논제를 청구서로 전환하는 것입니다.
청구서를 검토된 버전으로 전환하는 것입니다.
검토를 체크리스트로 전환하는 것입니다.
학습을 재사용 가능한 템플릿으로 전환하는 것입니다.
Claude Cowork는 지식 작업을 위한 실행 도우미로 생각할 수 있습니다: 폴더 정리, 문서 검토, 버전 비교, 보고서 준비, 초안 구조화, Word, Excel, PowerPoint 및 기타 작업 환경 지원, 항상 사용자의 감독과 허가 아래 이루어집니다.
이점은 시작, 중간, 끝이 있는 작업을 위임하는 데 있습니다.
"이 사건 좀 도와줘"가 아닙니다.
하지만:
"이 사건 폴더를 열고, 주요 문서를 읽고, 타임라인을 표 형태로 생성하고, 증거 격차를 식별하고, 검토를 위한 첫 번째 초안 보고서를 준비해 줘."
또는:
"이 초안을 사무소 표준 템플릿과 비교하고, 관련 차이점을 지적하고, 누락된 조항을 강조하고, 더 객관적인 언어로 수정된 버전을 생성해 줘."
또는:
"이 문서들을 읽고, 사실, 주장, 증거, 그리고 여전히 확인이 필요한 사항을 분류해 줘."
명령어의 이러한 변화는 표면적으로는 작지만, 운영상으로는 깊은 변화입니다.
에이전트의 품질은 당신이 가르치는 작업의 품질에 달려 있습니다.
이것이 바로 스킬(Skills)이 등장하는 이유입니다.
스킬이란, 간단히 말해, 에이전트에게 특정 유형의 작업을 수행하는 방법을 가르치는 지시사항, 참조 자료, 그리고 때로는 스크립트나 템플릿의 패키지입니다.
법률 분야에서 이것은 매우 강력한 것이 될 수 있습니다.
다음과 같은 작업을 위한 스킬을 가질 수 있습니다:
- 소비자 관련 최초 답변서 초안 작성;
- 용역 제공 계약 검토;
- 소송 절차 타임라인 구축;
- 증거 문서 분석;
- 의뢰인을 위한 경영 보고서 준비;
- 일관성과 위험에 초점을 맞춘 청구서 검토;
- 법원 판결을 전략적 요약문으로 전환;
- 제출 체크리스트 생성;
- 사무소 템플릿을 특정 사건에 맞게 조정.
스킬은 단지 "예쁜 프롬프트"만 포함할 필요는 없습니다.
방법을 포함할 수 있습니다.
다음과 같이 말할 수 있습니다:
*"초안 작성 전에 항상 계획을 세우십시오."
"사실과 주장을 분리하십시오."
"사건 번호, 판례 또는 문서를 절대 지어내지 마십시오."
"증거가 없으면 '확인 중'으로 표시하십시오."
"명확하고 기술적인 언어를 사용하십시오."
"사무소 템플릿의 구조를 유지하십시오."
"최종 체크리스트를 생성하십시오."
"인간의 검증이 필요한 사항을 표시하십시오."*
시간이 지남에 따라, 사무소는 즉흥성에 의존하지 않게 됩니다.
지능적인 절차의 라이브러리를 구축하기 시작합니다.
이것은 Codex에도 적용됩니다.
Claude에도 적용됩니다.
API 솔루션에도 적용됩니다.
도구가 이미 준비된 인터페이스를 제공하는 구독 플랜에도 적용됩니다.
"모델"이 모두 같지 않다는 점을 이해하는 것도 중요합니다.
흔한 실수는 마치 단 하나의 옵션만 있는 것처럼 AI를 선택하는 것입니다: 가장 유명하거나, 가장 비싸거나, 가장 많이 회자되는 모델.
실제로 법률 흐름은 작업에 따라 다른 모델을 사용할 수 있습니다.
- 빠른 모델은 문서를 분류하거나, 간단한 데이터를 추출하거나, 이름, 날짜, 금액을 정리할 수 있습니다.
- 추론 능력이 더 뛰어난 모델은 논제를 분석하고, 위험을 식별하고, 청구서 계획을 세우고, 모순을 검토할 수 있습니다.
- 더 큰 컨텍스트를 가진 모델은 한 번에 많은 문서를 읽을 수 있습니다.
- 글쓰기에 더 강력한 모델은 계획을 명확한 초안으로 전환할 수 있습니다.
- 파일에 접근할 수 있는 에이전트는 Word 문서를 생성하고, 버전을 비교하고, 폴더를 정리할 수 있습니다.
운영상의 비결은 모든 것을 단일 AI 호출로 처리하지 않는 데 있습니다.
흐름은 분할될 수 있습니다:
- 먼저, 추출.
- 그런 다음, 정리.
- 그런 다음, 분석.
- 그런 다음, 계획.
- 그런 다음, 초안 작성.
- 그런 다음, 검토.
- 그런 다음, 형식 지정.
- 그런 다음, 체크리스트.
각 단계에는 기능이 있습니다.
그리고 각 단계는 고유한 기준을 가질 수 있습니다.
이렇게 하면 환각(hallucination)이 줄어듭니다.
재작업이 줄어듭니다.
추적 가능성이 높아집니다.
그리고 사람의 검토가 훨씬 더 객관적으로 만들어집니다.
초기 답변서 작성 흐름의 실제 예는 다음과 같습니다:
1. 문서 입력.
변호사는 사건 폴더를 만들고 계약서, 대화 내용, 영수증, 통지서, 과거 판결문, 위임장, 신분증, 의뢰인의 의견을 넣습니다.
2. 읽기 및 목록 작성.
에이전트는 모든 문서를 나열하고, 유형, 날짜, 관련 당사자 및 가능한 관련성을 식별합니다.
3. 타임라인.
에이전트는 날짜, 사실, 출처 문서, 증거에 대한 관찰이 포함된 연대기를 만듭니다.
4. 법적 문제.
에이전트는 가능한 법적 근거를 분리하지만, 검증이 필요한 사항을 표시합니다.
5. 변호사에 대한 의문점.
초안 작성 전에, 에이전트는 무엇이 누락되었는지 질문합니다: 금액, 청구 취지, 증거, 관할권, 시효, 화해 시도, 소송 위험 등.
6. 청구서 계획.
에이전트는 구조를 만듭니다: 사실, 법적 근거, 청구 취지, 증거, 가처분 신청, 사건 가액, 첨부 문서.
7. 템플릿 적용.
에이전트는 사무소 템플릿을 사용하고, 스타일, 구조 및 언어를 유지하면서 사건에 맞게 조정합니다.
8. 초안.
에이전트가 첫 번째 버전을 초안합니다.
9. 기술 검토.
에이전트는 모든 청구에 근거가 있는지, 모든 중요한 사실에 증거 문서가 있는지, 모순이 있는지, 지나치게 일반적인 부분이 있는지 검토합니다.
10. Word 출력.
에이전트는 변호사의 최종 검토를 위해 제목, 항목, 구조가 준비된 편집 가능한 버전을 생성합니다.
11. 체크리스트.
에이전트는 제출 전 확인 목록을 제공합니다.
이 시나리오에서 첫 번째 초안은 몇 분 안에 나올 수 있습니다.
하지만 무에서 태어나는 것이 아닙니다.
시스템에서 태어납니다.
그리고 이 시스템은 세 가지에 달려 있습니다: 좋은 입력, 좋은 지시사항, 좋은 검토.
이것이 없다면, AI는 단지 무질서를 가속화할 뿐입니다.
AI를 성숙하게 활용하려는 사무소는 몇 가지 내부 자산을 만들어야 합니다.
바로 다음과 같습니다:
이쯤에서 대화는 거버넌스로 돌아갑니다.
법률 분야에서 AI는 생산성을 위한 장난감으로 취급되어서는 안 됩니다.
이는 기밀 유지, 전략, 전문 책임, 개인 데이터, 민감한 문서, 소송 위험 및 의뢰인의 신뢰에 영향을 미칩니다.
따라서 변호사는 기술에 대한 최소한의 이해가 필요합니다.
엔지니어가 되기 위해서가 아니라, 무엇을 위임하고 있는지 알기 위해서입니다.
에이전트는 정보를 정리하는 데 탁월할 수 있지만, 전문적인 책임을 지지는 않습니다.
LLM은 초안을 아주 잘 작성할 수 있지만, 그 논제가 해당 의뢰인에게 최선인지는 알지 못합니다.
흐름은 청구서 작성을 가속화할 수 있지만, 법적 전략을 대체하지는 않습니다.
성숙함은 AI가 어디에 개입하고 어디에서 멈춰야 하는지를 아는 데 있습니다.
제 생각에, 변호사가 자신의 업무 주변에 작은 AI 운영 체계를 구축할 수 있다는 것을 이해할 때 법률 직업은 진정으로 변화하기 시작합니다.
크게 시작할 필요는 없습니다.
폴더 하나, 템플릿 세 개, 잘 작성된 지시사항, 그리고 간단한 흐름으로 시작할 수 있습니다:
"읽고, 정리하고, 질문하고, 계획하고, 초안하고, 검토한다."
그 후에 개선합니다.
스킬을 만듭니다.
체크리스트를 만듭니다.
출력 표준을 만듭니다.
템플릿 저장소를 만듭니다.
Word용 흐름을 만듭니다.
PDF용 흐름을 만듭니다.
API를 통한 통합을 만듭니다.
거버넌스를 만듭니다.
시간이 지나면, 변호사는 더 이상 AI와 단순히 대화하는 사람이 아닙니다.
에이전트를 운영하기 시작합니다.
그리고 이것은 심오한 변화입니다.
왜냐하면 에이전트를 운영하는 방법을 배운 사람은 법적 지식을 재사용 가능한 프로세스로 전환할 수 있기 때문입니다.
이미 존재하는 템플릿을 가져와 에이전트가 특정 사건에 적용하도록 할 수 있습니다.
엉망인 문서를 구조로 전환할 수 있습니다.
몇 시간의 검토 시간을 몇 분의 검토 시간으로 전환할 수 있습니다.
"이 청구서 좀 도와줘"에서 "내 템플릿, 내 기준, 내 체크리스트를 사용하여 이 초안 작성 흐름을 실행해 줘"로 이동할 수 있습니다.
바로 그 점입니다.
변호사가 에이전트에게 자신의 방법 안에서 작업하도록 가르칠 때, AI는 단순한 문서 작성 도구를 넘어 사무소의 운영 레이어로 기능하기 시작합니다.
몇 분 만에 완성되는 청구서는 보이는 부분일 뿐입니다.
그 뒤에는 레퍼토리, 잘 만들어진 템플릿, 정리된 파일, 명확한 지시사항, 적절한 LLM 선택, 사람의 검토, 그리고 거버넌스가 있습니다.
이것이 많은 사람들이 여전히 과소평가하는 지점입니다.
진정한 변화는 더 많은 텍스트를 생산하는 것이 아닙니다. 법적 지식을 재사용 가능한 프로세스로 전환하는 것입니다.
이것을 배운 사무소는 일관성을 얻기 시작합니다.
검토가 개선됩니다.
검토가 더 객관적이 됩니다.
템플릿은 더 이상 오래된 폴더에 잊혀지지 않습니다.
축적된 지식은 더 명확한 흐름 내에서 순환하기 시작합니다.
그리고 변호사는 법률 실무에서 항상 부족했던 무언가를 얻게 됩니다: 더 잘 생각할 수 있는 질 높은 시간.
결국, AI는 법률 업무를 덜 전문적으로 만들지 않습니다.
더 많은 방법론을 요구합니다.
그리고 이 방법론을 구축하는 방법을 아는 사람들은 무시하기 어려운 이점을 가지고 일하게 될 것입니다.
