How Ropes & Gray is developing AI for transactional diligence

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💡 한 줄 요약

Ropes & Gray는 OpenAI와 거래 실사의 1차 검토를 지원하는 독자 AI 도구를 개발하며, 변호사의 최종 검토를 유지하면서 고객에게 더 빠르고 일관된 법률 판단을 제공하려 한다.

📌 핵심 요약

• Ropes & Gray는 촉박한 기한에 대량의 문서를 검토해야 하는 거래 실사를 지원하기 위해 OpenAI와 독자 AI 도구를 개발하고 있으며, 초기 개발은 주요 상업 계약에 집중했다.
• 도구는 수천 페이지를 검토해 데이터룸의 문서 목록을 만들고 주제와 쟁점별로 분류하며, 관련 문서를 묶어 요약과 Ropes & Gray 형식의 보고서를 생성한다. 변호사들은 완료된 거래의 인간 작성 실사 보고서와 시험 출력을 비교해 평가 기준과 보고서 형식을 개선했다.
• 도구는 유능한 주니어~미드레벨 변호사에 견줄 만한 1차 검토를 목표로 설계됐다. 변호사들은 고객에게 결과를 전달하기 전에 중간 요약과 원문을 포함한 모든 내용을 검토하고, 최종 판단에 책임을 진다.
• Ropes & Gray는 쟁점별 상세 실사 보고서를 수주가 아닌 수시간 안에 작성한다는 목표를 공개했다. 원문은 독자 실사 도구와 GPT‑6 Astra 등을 활용해 고객 문제를 이전보다 훨씬 빠르게 해결하고 있다고 설명하지만, 이 시간 목표의 달성 여부나 정량적 성과는 제시하지 않는다.
• Josh Lichtenstein과 Howard Glazer는 다양한 용도에서 AI를 실험하고 고객의 이익을 우선할 것을 강조한다. Glazer는 다음 단계로 파트너 340명과 변호사 1500명의 고객 미팅 및 과거 프로젝트 지식에 접근할 수 있는 조직 내 집단 지식 구축을 전망한다.

🧩 주요 포인트

1. 문서별 검토에서 관계 중심 분석으로 확장: 데이터룸을 주제와 쟁점별로 묶는 기능은 개별 문서를 넘어 관련 문서 전체의 관계를 검토하도록 지원한다.
2. AI의 1차 검토와 변호사의 책임을 결합: 반복 가능한 검토 절차와 인간 작성 보고서와의 비교를 바탕으로 초안을 개선하고, 변호사는 검토·보완과 최종 판단에 더 많은 시간을 쓸 수 있다.
3. 처리 속도 개선에서 지식 활용으로 확장: 수시간 내 보고서 작성은 공개된 목표이며, 조직 내 집단 지식 구축은 시간·비용 절감을 넘어 고객 문제 해결에 직접 가치를 더하려는 향후 구상이다.

🧠 상세 정리

1. 거래 실사의 부담과 AI 도입 배경

기업 인수를 확정하기 전 매수자는 매도자의 재무·법률 관련 주장을 검증하고 위험과 책임을 파악하는 거래 실사를 수행해야 한다. 이 과정은 대량의 자료를 조사해야 하므로 통상 변호사 팀 전체가 참여하며, 짧은 입찰 일정에 맞춰 문서를 읽고 패턴을 분석하는 데 며칠간 집중적인 작업이 필요할 수 있다. 법률 업계에서 일찍 AI를 도입한 Ropes & Gray는 이러한 업무를 지원하고 더 많은 고객에게 전문성을 제공하기 위해 OpenAI와 독자 도구를 개발하고 있다. 파트너이자 ERISA 수탁자 업무 책임자인 Josh Lichtenstein은 더 빠르게 일하면서 자문의 품질과 일관성을 유지하는 핵심 수단으로 AI를 평가한다.

2. 상업 계약의 1차 검토와 관계 중심 분류

새 실사 도구는 수천 페이지를 훑어 관련 문서를 찾고, 주제와 쟁점에 따라 자동으로 묶는 1차 검토를 수행한다. 데이터룸의 문서 목록을 만들고 분류하기 때문에 개별 문서를 따로 읽는 데 그치지 않고 관련 문서가 이루는 관계 전체를 검토하도록 설계됐다. 조사 결과와 함께 요약 및 Ropes & Gray 고유 형식의 보고서도 생성하며, 변호사는 문서 묶음과 분류를 살펴 누락 여부를 확인할 수 있다. 파트너이자 Practice AI 책임자인 Howard Glazer는 고객이 비용을 지불하는 대상은 계약서를 읽는 행위 자체보다 계약 내용에 근거한 판단이라고 설명하며, 이 도구의 역할을 그 판단에 집중하도록 돕는 데 둔다.

3. 실제 보고서와의 비교 및 변호사의 검증

초기 개발은 주요 상업 계약에 집중됐으며, 변호사들은 작업 세션에서 시험 출력을 이미 완료된 거래의 인간 작성 실사 보고서와 비교했다. 초안이 잘 처리한 부분과 부족했던 부분을 바탕으로 평가 기준과 보고서 형식을 다듬었고, 초기 검토부터 요약과 상위 수준 검토까지 팀의 실제 절차를 따르도록 일관된 질의와 틀을 설계했다. 원문은 이 도구의 1차 작업을 유능한 주니어~미드레벨 변호사의 업무에 견준다. 다만 Lichtenstein은 고객에게 전달할 모든 결과를 전적으로 책임져야 하므로 변호사들이 여전히 모든 내용을 검토해야 한다고 강조한다. 이를 위해 중간 요약과 실제 문서를 쉽게 확인할 수 있게 했으며, 초기 검토 이후의 검토·보완과 최종 판단에 더 많은 시간을 쓰도록 한다.

4. 복잡한 거래에서의 속도 개선과 공개 목표

Ropes & Gray는 쟁점별로 상세한 실사 보고서를 작성하는 시간을 수주에서 수시간으로 줄이겠다는 목표를 공개적으로 밝혔다. 원문은 독자 실사 도구와 GPT‑6 Astra 같은 도구를 활용해 고객 문제를 이전보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있게 됐다고 설명한다. 다만 수시간 내 보고서 작성은 포부로 제시되며, 실제로 그 목표를 달성했다는 측정 결과나 구체적인 단축률은 제공되지 않는다. 제시된 성과의 중심은 데이터룸의 목록화와 분류, 관련 문서 묶음, 정해진 형식의 요약·보고서 생성이라는 작업 흐름이다. 여기에 변호사의 중간 요약·원문 검토와 인간 작성 보고서를 활용한 시험이 결합돼 있으므로, 속도 개선에 관한 설명은 이러한 검증 절차와 함께 이해해야 한다.

5. 폭넓은 실험과 고객 중심의 활용

Lichtenstein과 Glazer는 AI 활용 경험에서 얻은 교훈으로 폭넓은 실험과 고객 이익의 우선이라는 두 가지를 제시한다. Lichtenstein은 구두 찾기부터 자녀를 위한 게임 바이브코딩까지 일상의 여러 영역에서 AI를 사용하면서 무엇을 잘하고 어떻게 더 잘 작동하게 할 수 있는지 배웠다고 설명한다. 특히 좋은 결과 자체보다 오류를 발견하고 해결 방법을 고민하는 경험을 통해 AI가 가벼운 실험 대상에서 강력한 전문 업무 도구로 바뀌었다고 말한다. Glazer는 AI 도구와 업무 흐름을 설계할 때 고객이 실제 혜택을 얻도록 해야 기회를 실현할 수 있다고 강조한다. 따라서 두 사람의 교훈은 사용 경험을 통해 도구에 대한 이해를 높이고, 그 활용의 목적을 고객 문제 해결에 두는 것으로 이어진다.

6. 다음 단계로 제시된 조직 내 집단 지식

현재 AI가 법률 실사를 지원한다면, Glazer는 다음 단계에서 조직 내부의 집단 지식 형성을 도울 것으로 전망한다. Ropes & Gray는 파트너 340명과 변호사 1500명을 보유하고 있으며, 각자의 고객 미팅과 과거 프로젝트에서 축적한 지식에 접근할 수 있게 하는 데 가치를 둔다. 이러한 구상은 더 많은 구성원의 지식을 활용해 고객 문제를 더 잘 해결하려는 방향으로 설명된다. Glazer는 이를 단순히 시간을 아끼거나 비용을 줄이는 데 그치지 않고 AI 도구로 직접 가치를 만드는 일이라고 평가한다. 다만 원문은 이를 향후 단계로 제시하며, 집단 지식 체계의 구체적인 구현 방식이나 완료 일정은 밝히지 않는다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 이 사례에서 AI의 역할은 문서 검토와 초안 작성을 지원해 변호사가 판단에 더 많은 시간을 쓰도록 하는 것이다. 고객 가치의 중심에는 여전히 계약 내용에 대한 전문적 판단이 놓여 있다.
• 문서 분류와 보고서 생성만큼 중간 요약·원문 확인 및 인간 작성 보고서와의 비교가 중요한 구성 요소다. 일관된 결과를 얻으려는 접근이 실제 업무 절차와 검증 방식에 함께 반영돼 있다.
• 수시간 내 보고서 작성과 조직 내 집단 지식 구축은 각각 공개 목표와 향후 구상이다. 현재 설명된 기능·효과와 미래에 기대하는 가치를 구분해 읽을 필요가 있다.

✅ 액션 아이템

• 주요 상업 계약의 AI 초안을 인간 작성 실사 보고서와 비교해 평가 기준과 보고서 형식을 개선.
• 고객에게 전달하기 전 중간 요약과 원문을 포함한 모든 내용을 검토하고 최종 판단의 근거를 확인.
• 파트너 340명과 변호사 1500명의 경험을 활용하는 조직 내 집단 지식 구축이 고객 문제 해결에 제공할 가치를 검토.

❓ 열린 질문

• Ropes & Gray가 공개한 수시간 내 쟁점별 상세 실사 보고서 작성 목표는 실제 거래에서 어느 정도 달성됐는가?
• 인간 작성 실사 보고서와 AI 초안을 비교할 때 평가 기준상 가장 큰 차이가 나타나는 부분은 무엇인가?
• 파트너 340명과 변호사 1500명의 고객 미팅 및 과거 프로젝트 지식을 조직 내 집단 지식으로 연결하는 방식은 무엇인가?