Legora is building the agentic operating system for legal work
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💡 한 줄 요약
Legora는 OpenAI 모델을 기반으로 법률 업무의 처리 속도와 검토 범위를 높이고, 변호사가 판단과 전략에 더 많은 시간을 쓰도록 돕는 에이전트형 운영체제를 구축하고 있다.
📌 핵심 요약
- 2023년 스톡홀름에서 설립된 Legora는 법률팀의 시간 부족으로 수행하지 못하던 업무까지 지원하는 플랫폼을 지향하며, OpenAI 모델을 에이전트형 법률 업무와 대규모 문서 검토 등 핵심 기능에 활용한다.
- Legora는 내부에서도 ChatGPT Work, Codex, dots 사용을 확대하고 있다. CTO Jacob Lauritzen에 따르면 코딩 에이전트로 20개 해결책을 동시에 탐색해 며칠 안에 선택할 수 있고, 일부 제품 문제는 신고부터 작동하는 수정안까지 약 5분 만에 해결하기도 한다.
- 법무총괄 Emma Kadri Bergström의 추산에 따르면, Legora 내부 법률팀의 NDA 검토에 쓰이던 역량은 약 20%에서 1% 미만으로 줄었다. 확보된 여력은 빠른 사업 확장 지원과 M&A 실사 등으로 업무 범위를 넓히는 데 기여한다.
- Tabular Review는 수천 건의 계약을 여러 질문에 걸쳐 몇 분 안에 분석해 변호사의 검토 범위를 넓힌다. CEO Max Junestrand는 Fortune 100 고객 한 곳에서 계약 처리 시간 90% 단축, 외부 소송·실사 비용 2,000만 달러 초과 절감, 변호사 1인당 주 9.5시간 확보라는 성과가 나왔다고 밝혔다.
- Legora는 장시간·대규모 맥락을 다루는 에이전트와 변호사·AI의 실시간 협업을 다음 방향으로 제시한다. 이는 향후 구상이며, 현재도 법률가가 AI 출력을 검토·해석하는 역할과 평가·테스트·투명성을 통한 신뢰 확보를 강조한다.
🧩 주요 포인트
- NDA 검토 부담 감소와 Tabular Review의 광범위한 분석 → 시간 절약을 넘어 기존 역량으로 수행하기 어려웠던 업무와 위험 탐지까지 법률팀의 역할을 확장할 가능성.
- 리더의 75% 초과가 Legora를 적극 사용하는 조직에서 조직 전체 사용량 중앙값이 3배 높게 나타남 → 리더의 직접 사용, 업무 문제 중심의 접근, 내부 지지자와 신뢰 설계가 지속적 도입의 핵심이라는 교훈.
- 모델 개선으로 CTO가 2주마다 로드맵을 재검토한다고 설명 → 제품 가정을 지속적으로 수정하면서 AI의 자율성과 속도 향상을 법률가의 검토·판단에 연결할 필요.
🧠 상세 정리
1. 시간과 신뢰가 부족한 법률 업무에서 출발
2023년 스톡홀름에서 설립된 Legora는 공동창업자이자 CEO인 Max Junestrand가 말하는 ‘법률 업무를 위한 에이전트형 운영체제’를 구축하고 있다. 출발점은 법률팀의 시간이 매우 부족해 가치 있는 업무도 수행되지 못한다는 관찰로, 밤사이 감당하기 어려운 수의 계약을 검토해야 하는 주니어 변호사가 일부에만 집중하는 상황이 그 예다. Junestrand는 필요한 법률 업무 지원을 즉시 이용할 수 있게 하고, 궁극적으로 전 세계 모든 법률 업무가 플랫폼에서 이뤄지기를 바란다. 창업팀이 실험하던 여러 법률 활용 사례는 GPT‑3.5 출시를 계기로 구현 가능해졌으며, 현재 OpenAI는 에이전트형 업무와 대규모 문서 검토를 지원하는 주요 모델 제공사다. Legora는 새로운 OpenAI 모델의 역량을 제품에 반영해 변호사가 수행할 수 있는 업무를 넓히고 있다.
2. 내부 개발과 문제 해결에 적용한 AI
Legora는 고객용 제품뿐 아니라 회사 운영에도 AI를 적용하며, 내부 팀의 ChatGPT Work, Codex, dots 사용을 확대하고 있다. CTO Jacob Lauritzen은 과거에는 한 가지 해결책을 조사하고 적절한 방향인지 확신하기 전에 개발 시간을 투입해야 했지만, 이제는 코딩 에이전트로 20개 해결책을 동시에 탐색하고 며칠 안에 가장 좋은 접근을 선택할 수 있다고 설명한다. 제품 문제를 진단할 때도 여러 엔지니어가 몇 시간씩 원인을 나눠 조사하던 방식에서, 에이전트가 수백만 줄의 로그와 여러 가설을 동시에 살피는 방식으로 변화했다. 그 결과 일부 사례에서는 버그 신고부터 작동하는 수정안까지 약 5분 만에 도달하기도 한다. 고객에게는 이런 개발 효율 자체보다 더 빠른 문제 해결, 제품팀으로의 신속한 피드백 전달, 개발 초기 단계의 아이디어 검증으로 효과가 나타난다는 설명이다.
3. NDA 자동 검토가 확보한 법률팀의 여력
법무총괄 Emma Kadri Bergström의 팀은 과거에 체결한 NDA를 분석해 검토 지침을 만들고, Legora가 새 NDA를 먼저 검토해 허용 범위를 벗어난 조항을 표시하도록 했다. Bergström의 추산에 따르면 이 업무가 차지하던 법률팀 역량은 약 20%에서 1% 미만으로 줄었으며, 원문은 이를 NDA 검토 시간의 95% 이상 감소로 제시한다. 확보된 여력은 지난 1년 동안 사무실이 3곳에서 18곳으로 늘고, 3차례 자금 조달과 5건의 인수를 진행한 사업을 지원하는 데 의미가 있었다. AI 덕분에 법률팀은 역량 부족으로 외부에 맡기거나 범위를 줄였을 업무까지 수행할 수 있게 됐다는 설명이다. M&A 실사에서는 에이전트가 계약 검토와 정보 추출을 시작하고 변호사가 결과를 검토·해석하며, Bergström은 이를 속도뿐 아니라 품질을 높이는 변화로 평가한다.
4. 검토 범위 확대와 고객이 보고한 성과
글로벌 법률 엔지니어링 책임자 Alex Fortescue-Webb는 전통적인 실사에서 시간과 비용 제약 때문에 가장 가치가 높은 계약만 깊이 검토하는 경우가 있다고 설명한다. Legora의 Tabular Review는 수천 건의 계약을 여러 질문에 걸쳐 몇 분 안에 분석해 더 넓은 범위에 상세한 검토를 적용하도록 돕는다. 이에 따라 수작업 검토 대상에서 빠졌던 계약의 위험도 드러나 변호사가 평가할 수 있다는 것이 제시된 품질 개선의 근거다. Junestrand는 Fortune 100 고객 한 곳이 계약 처리 시간을 90% 줄이고, 외부 소송과 실사에서 2,000만 달러 넘게 절감했으며, 변호사 1인당 매주 9.5시간을 고부가가치 업무에 돌려줬다고 밝혔다. 이는 해당 고객의 사례로 제시되며, 법률팀은 Legora plugin for ChatGPT를 통해 ChatGPT 대화 안에서도 Legora 기능을 사용할 수 있다.
5. 지속적인 도입을 위한 리더십과 신뢰
원문은 리더가 직접 제품을 사용하는 것을 주요 교훈으로 제시하며, 리더의 75% 초과가 Legora를 적극 사용하는 경우 조직 전체 사용량 중앙값이 3배 높다고 설명한다. 이 수치는 리더의 사용과 조직 내 활용 수준의 관계를 보여주지만, 원문에는 측정 대상이나 인과관계를 검증한 방법까지 제시되지는 않는다. 또 사람들이 완수해야 하는 문제에서 출발해 AI가 업무 흐름을 개선할 지점을 찾고, 내부 지지자들이 실험을 지속적인 도입으로 연결하도록 할 것을 권한다. 모델이 개선되면 기존 제품 가정이 빠르게 낡을 수 있으므로 필요할 때 제품을 다시 구성할 준비도 강조한다. 법률 업무에서 중요한 신뢰를 확보하기 위해서는 평가, 테스트, 투명성을 사용 경험의 초기 단계부터 반영해야 한다는 입장이다.
6. 장기 실행 에이전트와 실시간 협업의 다음 단계
Lauritzen은 앞으로 더 큰 맥락과 자율성이 필요한 장시간 작업을 에이전트가 수행하는 발전과, 더 빨라진 모델을 통한 실시간 협업이 병행될 것으로 본다. 수백만 페이지에 걸친 실사를 밤사이 진행해 다음 날 아침 변호사가 분석을 검토하는 모습은 현재 성과가 아니라 그가 제시한 미래 구상이다. 동시에 변호사와 AI가 계약, 분석, 자문을 주고받으며 함께 발전시키는 경험을 예상하고, 사람과 AI가 결합할 때 결과가 가장 좋다고 강조한다. 그는 모델 개선 때문에 2주마다 로드맵을 재검토한다고 말하며, 여러 직군이 고객에게 새롭게 가능해진 일을 계속 묻는다고 설명한다. Bergström은 이런 변화가 법률팀을 사업의 병목에서 함께 일하고 싶은 사업 파트너로 바꿀 수 있다고 본다. Legora가 성공할 경우의 지향점은 기존 업무의 효율화에 더해 역량 부족으로 불가능했던 업무를 수행하고, 인간의 판단과 전략적 결정에 더 많은 시간을 쓰는 것이다.
🧾 핵심 주장 / 시사점
- Legora가 제시하는 가치는 같은 업무를 빨리 끝내는 데서 더 나아가 검토 대상을 넓히는 데 있다. 더 많은 계약에서 위험을 찾을 수 있다는 점이 효율 개선과 품질 향상을 연결한다.
- 내부 NDA 검토와 고객 실사 모두 AI가 먼저 분석하고 법률가가 결과를 해석하는 구도를 따른다. 업무 범위가 확대돼도 인간의 판단은 핵심 역할로 남는다.
- 모델 발전은 제품 기능뿐 아니라 개발 방식과 도입 방식에도 영향을 준다. Legora 사례는 빠른 실험과 제품 재검토를 평가·테스트·투명성에 기반한 신뢰 확보와 함께 추진해야 한다는 관점을 제시한다.
✅ 액션 아이템
- Legora의 NDA 검토 역량이 약 20%에서 1% 미만으로 감소한 사례를 바탕으로, 반복 검토 업무에서 확보할 수 있는 여력과 활용 방향 검토.
- Tabular Review의 검토 범위 확대 효과를 법률가의 출력 검토·해석 역할과 함께 평가.
- 2주마다 로드맵을 재검토한다는 설명을 바탕으로, 모델 개선에 따른 제품 가정의 유효성과 평가·테스트·투명성 유지 필요성 검토.
❓ 열린 질문
- Fortune 100 고객 한 곳의 계약 처리 시간 90% 단축과 2,000만 달러 초과 절감 성과는 어떤 조건에서 재현될 수 있는가?
- 리더의 75% 초과가 Legora를 적극 사용하는 조직에서 사용량 중앙값이 3배 높은 현상은 어떤 요인으로 설명되는가?
- 장시간·대규모 맥락을 다루는 에이전트와 변호사·AI의 실시간 협업에서 법률가의 검토·해석과 신뢰 확보는 어떻게 구현될 것인가?
