두 개의 시계

AI 역량은 이를 활용해야 할 기관보다 수년 앞서 있다. 향후 10년간의 비즈니스는 바로 그 격차를 메우는 일에 달려 있다.

지난 몇 달 동안, 나는 미국 최대 로펌 몇 곳의 파트너들과 자리를 함께하며 그들이 실제로 AI로 무엇을 해보려 했는지 보여달라고 요청했다.

그 패턴은 놀라울 정도로 일관적이었다. 20~30년 경력의 정교한 변호사가 문서를 업로드하며 "이 계약서를 검토하고 문제점을 지적해줘"라고 요청했다. 모델은 적절하지만 일반적이고, 거의 쓸모없는 답변을 내놓았다. 변호사는 고개를 끄덕였는데, 그 답변이 그가 처음부터 품고 있던 의심을 확인시켜 주었기 때문이다. 흥미로운 도구이긴 하다. 요약 정도는 괜찮다. 실제 업무에는 아직 준비되지 않았다.

이것은 자연스러운 첫 번째 본능이다. 입력창이 한두 문장짜리 질문을 유도하는 검색창처럼 보이기 때문이다.

하지만 우리는 지시문을 다시 구성했다.

우리는 마법의 단어를 추가하지 않았다. 우리는 선임 변호사가 유능한 어소시에이트에게 업무를 넘기기 전에 하는 일을 했다. 고객에 대한 배경, 상황, 비즈니스 목표, 상대방의 역학, 일반적으로 중요한 조항, 법적 문제처럼 보이지만 실제로는 상업적인 문제, 하지 말아야 할 주장, 변호사가 책임질 수 있는 확신의 수준, 고객이 실제로 읽을 형식, 그리고 답변이 나오기 전에 AI가 수행해야 할 점검 사항을 설명했다.

동일한 모델, 동일한 문서, 다른 지시문이다.

출력 결과는 너무나 달라져서, 방 안의 분위기까지 함께 바뀌곤 했다.

그것이 모두가 놓치고 있는 격차다. 모델이 너무 약했던 것이 아니다. 기관이 그것을 흡수하는 방법을 아직 배우지 못한 것이다.

지난 몇 달 동안 나는 미국에서 가장 크고 오래된 두 로펌과 조용히 협력하며, 이들이 AI를 일상 업무에 흡수하도록 도왔다. 이 로펌들은 구조적으로 모든 이유로 느리게 움직일 수밖에 없는 곳이다: 막대한 수익, 강력한 내부 이해관계자, 깊이 자리 잡은 워크플로우, 여전히 비용을 지불하는 고객들. 그런 곳에서조차 진지한 논의의 방향이 바뀌었다.

더 이상 질문은 변호사가 AI를 사용하여 문서를 요약할 수 있는지 여부가 아니다. 최첨단 모델을 중심으로 실제 법률 업무를 어떻게 재구축할 것인가이다.

두 개의 시계가 돌아가고 있으며, 그들은 동기화되지 않았다.

첫 번째 시계는 기술의 진보를 측정한다. 몇 주마다 한 번씩 앞으로 나아간다: 더 똑똑한 모델, 더 긴 컨텍스트 윈도우, 더 나은 에이전트, 지저분한 파일 세트를 받아서 한때 팀이 필요했던 작업 결과물을 반환할 수 있는 시스템. 두 번째 시계는 기술을 사용해야 할 기관들을 추적하며, 기관이 항상 움직이는 방식으로 움직인다: 위원회, 승인, 파일럿 프로그램, 정책, 교육, 운영 그룹, 그리고 다음 보상 주기가 오기 전에는 근본적인 변화가 필요하지 않기를 바라는 조용한 희망을 통해.

이 두 시계 사이의 거리는 현재 비즈니스에서 가장 중요한 사실이다.

AI에 대한 대중의 논쟁은 대부분 이 격차를 놓치고 있는데, 왜냐하면 그것이 거의 전적으로 첫 번째 시계에 대한 논쟁이기 때문이다. 한쪽은 AI가 곧 경제 전체를 삼켜버릴 것이라고 생각한다. 다른 쪽은 단지 과대광고된, 지나치게 비싼 자동완성 기능에 불과하다고 생각한다. 두 주장 모두 너무 기계 중심적이다. 2026년 중반에 더 중요한 이야기는 기계 주변의 모든 것이다: 인센티브, 습관, 가격 책정, 조직이 업무를 수행하는 방식을 바꾸는 인간의 작업.

병목 현상은 이동했다. 더 이상 지능이 아니다. 그것의 흡수이다.

기술을 구축하는 회사들은 그것이 경제를 (그리고 빠르게) 재편할 것이라는 약속에 힘입어 막대한 자금을 조달했고, 이제 그들은 재편이 실제로 일어나고 있음을 보여줘야 한다. 그것을 사용해야 할 회사들은 모두가 약속하는 비용 절감을 요구하는 고객들과 그들의 업무를 빼앗기 시작한 새로운 "AI 네이티브" 경쟁자들에 직면해 있다. 양측 모두 똑같은 것이 필요하며, 그것은 절대적으로 부족하다: 화이트칼라 업무가 수행되는 방식에 흡수된 실제 역량.

그 흡수는 전문 서비스 분야에서 가장 큰 비즈니스 기회이다.

빠른 시계

대형 로펌이 AI에 관한 위원회 회의 일정을 잡는 동안, 두 세대의 새로운 최첨단 모델이 출시된다. 각 모델은 로펌에게는 점진적으로 느껴지는데, 이전 모델과 동일한 채팅창 안에 도착하기 때문이다. 인터페이스는 거의 변하지 않아서, 사람들은 그 아래에서 얼마나 많은 것이 바뀌었는지를 놓친다.

2016년의 변호사라면 현재의 AI 최첨단을 공상과학으로 이해했을 것이다. 모델은 기록을 읽고, 어려운 문제를 하위 부분으로 나누고, 해당 하위 부분을 병렬로 처리하고, 파일 세트를 검색하고, 문서를 조작하고, 코드를 작성하고, 해당 코드를 실행하고, 인용을 확인하고, 초기 프롬프트 이후의 인간 개입 없이 완성된 작업 결과물을 반환할 수 있다. 10년 전의 변호사에게 이것을 보여주었다면, 그 시연은 집행위원회의 긴급 회의로 끝났을 것이다. 오늘날의 변호사에게 보여주면, 그는 로펌의 IT 부서가 이 도구를 승인했는지 묻는다.

소프트웨어 업계는 빠른 시계가 작동하는 모습을 가장 쉽게 볼 수 있는 곳인데, 코드는 실행되거나 실행되지 않기 때문이다. Anthropic 내부에서 Claude는 이제 프로덕션에 출시되는 코드의 80% 이상을 작성하며, 3월에 설문조사된 중간 연구원은 자신의 생산성이 AI 없을 때보다 4배라고 답했다.¹ Clive Thompson은 Google, Microsoft, Apple 등 여러 회사의 약 70명의 엔지니어를 인터뷰했고 모든 곳에서 동일한 패턴을 발견했다: 시니어는 더 적게 작성하고, 더 많이 지시하며, 이전보다 훨씬 더 많이 출시한다.² 작업의 단위는 생산에서 조정으로 이동했다. 인간은 여전히 책임을 지지만, 인간은 더 이상 모든 (또는 거의 모든) 코드 줄을 손으로 입력하지 않는다.

하지만 법률에는 컴파일러가 없다. 잘못된 계약서는 충돌하지 않는다. 서랍 속에, 겉보기에는 괜찮아 보이게 놓여 있다가, 어느 날 상대방이 아무도 제대로 고려하지 않았던 동의권을 행사하거나, 면책 조항이 예상치 못한 고객에게 무제한 책임을 발생시킬 때까지 기다린다. 이는 법률 AI를 코딩 AI보다 평가하기 어렵게 만들지만, 덜 강력하지는 않다는 것을 직접 말할 수 있다.³

내 엔지니어 친구들은 이 도구들을 얼마나 진지하게 사용하는지에 있어서 다른 화이트칼라 업무보다 6개월에서 1년 앞서 있으며, 내가 지금 변호사들에게 가르치는 많은 것들은 그들을 관찰하면서 배웠다. 내 개인 업무와 컨설팅 업무에서, 나는 기술 업계가 방금 겪었던 변화가 법조계의 작은 부분에서 시작되는 것을 목격했다. 소송 변호사는 하루 분량의 연구를 20분으로 줄인다. 딜 팀은 일주일 분량의 문서 검토를 오후로 압축한다. 개인 변호사는 한때 그 밑에 수많은 어소시에이트가 필요했던 업무를 맡는다.

이 변호사들 중 일부는 세계 최대 로펌에 몸담고 있으며, 자신의 파트너들조차 알아차리지 못하고 믿지 않을 것들을 구축하고 있다. 많은 이들이 물어볼 위원회가 없는 소규모 업무 현장에 있다: 워크플로우를 완전히 허물어뜨리는 솔로 변호사들, 처음부터 이 도구들을 중심으로 구축된 전문 로펌, 업무가 위협하는 기관의 허락을 받을 필요 없이 업무를 변경할 수 있는 변호사들.

빠른 시계는 느린 시계를 기다리지 않는다.

느린 시계

일반적인 AmLaw 50 로펌의 복도를 걸어가다 보면, 대부분의 경우 최첨단 모델을 통해 업무를 수행하는 변호사를 찾을 수 없을 것이다.

대신 값비싼 법률-AI 구독권, 승인된 도구, 공급업체 교육, 책임 있는 사용 정책, 혁신상, 파트너 리트리트 패널(모두가 AI가 중요하다는 데 동의하지만 정확히 어떤 워크플로우가 변경되어야 하는지는 아무도 말하지 않음)을 찾을 수 있을 것이다.

대형 로펌 내부의 변호사들에게 오늘날 AI를 무엇에 사용하고 있는지 물어보면, 대부분은 지금까지 만들어진 가장 강력한 기술 중 일부를 사용하여 시간 입력을 정리하고, 아무도 읽지 않을 문서를 요약하고, 다음 회의 일정을 잡는 이메일을 초안 작성하는 데 사용하고 있음을 발견할 것이다. 진지한 도구의 사소한 사용이다.

중요한 역량, 즉 모델이 성장해 온 역량은 시도되지 않은 채로 남아 있다: 실질적인 위임, 유능한 어소시에이트에게 하듯이 모델에게 브리핑하기, 맥락과 기준 및 판단 호출을 명시하고, 전에는 며칠이 걸렸을 최고 수준의 작업 결과물을 얻는 것.

역량이 부족한 곳이 아님에도 사용은 소극적이다.

인센티브 함정

느림은 이해할 수 있지만, 그것이 정당화되는 것은 아니다.

대형 로펌의 수익은 두 가지 기둥에 의존한다: 시간당 비용을 청구하는 '빌어블 아워(billable hour)'와, 주니어 변호사를 모든 파트너 아래에 쌓아 올리고 그들의 시간을 마크업하여 청구하는 '레버리지(leverage)'. AI는 둘 모두를 위협한다. AI가 절약하는 모든 시간은 기존 방식으로 청구할 수 없는 시간이다. AI가 가장 잘하는 작업(초안 작성, 실사, 문서 검토, 인용 확인, 요약, 비교, 서식 지정)은 정확히 BigLaw 피라미드가 존재하여 판매하는 작업이다.

따라서 합리적인 파트너는 개인적으로 실험한다. 합리적인 로펌은 천천히 움직인다. 둘 다 실제로 가치 있는 것을 보호하고 있는 것이다.

이것은 혁신가의 딜레마(innovator's dilemma)의 가장 깔끔한 형태이다. 재구축으로 얻을 것이 가장 많은 로펌들이 현재의 경제 구조 때문에 재구축을 가장 고통스러워하는 곳이다. 그들은 기다리며, 그 기다림은 치명적이 될 때까지 합리적이다.

변화를 강제할 수 있는 사람들은 종종 그렇게 할 이유가 가장 적다. 로펌은 매년 수익을 분배한다. 파트너의 몫은 올해 로펌이 번 수익의 일부이지, 향후 10년간의 청구권이 아니다. 사업을 변혁하는 상장 기업 CEO는 주식으로 보상받으며, 시장이 그 스토리를 믿는 순간 미래 수익이 가격에 반영된다. (때로는 연봉 1천만~2,500만 달러를 받고 긴 경력의 종말까지 5년 남은) 자신의 로펌을 변혁하는 관리 파트너는 지금 당장 혼란, 지금 당장 보상 투쟁, 지금 당장 낮아진 빌어블 볼륨, 그리고 그가 떠난 후에야 도착할 수 있는 대가를 얻는다. 시간을 끄는 것이 그에게 돈을 벌어준다. 그것을 고치는 것은 후임자들에게 혜택을 준다.

느린 시계는 또한 두려움 위에서 돌아간다.

먼저, 경고의 대상이 되는 것에 대한 비대칭적 두려움이 있다. 조용히 워크플로우를 재구축하는 파트너는 정중한 고개 끄덕임을 받는다. AI 제출물이 가짜 판례를 인용하는 파트너는 남은 경력 내내 그를 따라다닐 헤드라인을 얻는다. Sullivan & Cromwell은 올 봄, 파산 사건의 긴급 신청에 AI가 생성한 수많은 인용 오류가 포함되어 나가면서 이를 경험했다.⁴ S&C는 누구도 부주의한 로펌이라고 생각하지 않는다. 그것이 바로 요점이다. 명성은 이러한 실패를 막지 못한다. 프로세스가 막는다.

또한 더 조용한 두려움, 즉 모든 변호사가 수백 개의 헤드라인을 스크롤하며 지나쳐 온 두려움, AI가 그들을 완전히 대체할 것이라는 두려움이 있다. 변호사들이 기술을 구축하는 사람들로부터 이 이야기를 계속 듣고 있다는 점을 감안할 때, 두려움은 비합리적이지 않다. Dario Amodei, Anthropic의 CEO는 작년에 AI가 5년 안에 법률을 포함한 모든 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 없앨 수 있다고 경고했다.⁵ 나는 그가 변호사에 대해 틀렸다고 생각하며, 그 이유에 대해 나중에 다시 다루겠다. 하지만 파트너가 그 예측을 믿지 않더라도 그 영향력을 느끼지 않을 수는 없다. 대형 로펌 내부에서 보면, 모델의 모든 진지한 사용은 자신의 대체를 위한 리허설처럼 보일 수 있다: 기계에게 업무를 가르치는 것은 기계에게 당신의 일을 가르친 것이다.

따라서 로펌들은 대체로 AI 쇼에 빠져든다. 태스크포스, 정책, 파일럿 프로그램, 공급업체, "책임 있는 혁신"에 대한 연설. 지난 몇 달 동안 여러 번, 나는 AI 프로그램을 "최고 수준"이라고 부르면서도 중요한 유일한 질문(어떤 워크플로우가 변경되었는지, 얼마나 빨라졌는지, 고객에게 무엇이 개선되었는지, 로펌이 현재 진행 중인 사건에서 무엇을 다르게 하고 있는지)에 대해 일관된 답을 하지 못하는 최고 로펌의 리더들과 함께 패널 발표를 할 기회가 있었다.

일반성은 항상 신호를 보낸다. 워크플로우를 재구축한 로펌이라면 그 워크플로우에 대해 이야기할 것이다.

구동축

이 모든 것은 전에 일어난 적이 있다. 공장에서 전기가 증기를 대체했을 때, 공장 주인들은 당연한 일을 했다: 증기 기관을 빼내고 그 자리에 전기 모터를 설치하고, 동일한 긴 중앙 구동축으로 기계를 작동시켰다. 거의 30년 동안 공장들은 그 배치를 유지했으며, 마치 여전히 지하실의 화로에서 동력이 나오는 것처럼 행동했다.

경제학자들이 계속 기다리던 생산성 향상은, 한 세대가 지난 후에야 공장 주인들이 바닥을 뜯어내고 새로운 동력원을 중심으로 조립 라인을 재구축하여 각 기계에 소형 모터를 설치하고 라인이 축이 아닌 작업을 따르도록 했을 때 비로소 도래했다.

문제는 전기가 과대광고되지 않았다는 것이 아니라, 범용 기술(General-Purpose Technology)은 누군가가 그 기술을 중심으로 작업을 재설계할 때만 성과를 내며, 그 재설계는 발명보다 한 세대 늦게 실행될 수 있다는 것이다.⁶

AI는 지금 그 단계에 있다. 새로운 모터는 기껏해야 오래된 구동축에 볼트로 고정되어 있으며, 그 아래 바닥은 여전히 증기를 위해 지어진 것이다.

General Electric이 아닌 Coca-Cola

20세기 초 기계식 냉장이 저렴하고 신뢰할 수 있게 되었을 때, 당연한 승자는 냉장 기계를 만드는 회사들이었다: General Electric, Westinghouse, Frigidaire. 하지만 가장 큰 승자는 그들 중 누구도 아니었다.

바로 Coca-Cola였다. 애틀랜타의 지역적인 탄산음료 시럽 회사였던 Coca-Cola는 Robert Woodruff 아래에서 1920년대에 그의 표현대로 "제품을 갈망의 손이 닿는 곳에, 지구상의 모든 마을에" 두려는 목표를 세웠다.⁷

Coca-Cola는 냉장고를 만든 적이 없다. 저렴한 냉기가 무엇을 가능하게 하는지 다른 누구보다도 일찍, 그리고 더 완전하게 이해했으며, 그 이해를 바탕으로 스스로를 재구축하여 차가운 콜라는 인간 생활의 영구적인 요소가 되었다.

최첨단 연구소는 이 순간의 General Electric이다. 그들이 만드는 것, 즉 원시 지능( raw intelligence)은 전례가 거의 없는 속도로 저렴해지고 있다; 그것이 대체하는 인간 시간과 비교할 때, 작업당 거의 무시해도 될 수준이다.

하지만 Coca-Cola의 재산은, 다른 누구보다 먼저 "냉기"가 무엇을 위한 것인지 알아내고, 그 위에 작년에는 어떤 가격으로도 불가능했던 무언가를 구축하는 사람에게 돌아갈 것이다. 그 길은 지금, 모든 산업에서 동시에 활짝 열려 있다.

Kirkland의 베팅

Kirkland & Ellis는 5월에 3~4년 동안 5억 달러를 자체 AI 플랫폼 구축에 지출할 것이라고 발표했다.⁸

그 숫자(모든 헤드라인을 장식한)는 그것이 드러내는 것보다 덜 중요하다. 세계에서 수익이 가장 높은 로펌은 다른 모든 회사와 동일한 도구(예: Harvey, Legora 등)를 빌려서는 자신이 구축한 것을 보호할 수 없다고 결론지었다. 논쟁하기 어렵다. 모든 로펌이 이용할 수 있는 구독권은 어떤 로펌을 차별화할 수 없으며, 법률 업무에서 진행 중인 변화는 라이선스 키 하나로 대응하기에는 너무 크다.

Kirkland는 또한 대부분의 로펌보다 더 노출되어 있으며, 그 노출은 수익과 같은 곳에서 비롯된다. 작년에 이 로펌은 105억 달러의 수익과 지분 파트너당 1,110만 달러의 이익을 기록했으며, 둘 다 최고 기록이다.⁹ 그 이익은 불균형적으로 사모펀드(Private Equity)에 의존하는데, 생산이 저렴해질 때 가지기에는 잘못된 고객 기반이다. 스폰서들은 동일한 딜 구조를 일년에 수십 번 실행하고, 법률 비용을 베이시스 포인트 단위로 추적하며, 기계가 초안을 작성할 수 있는 작업이 왜 여전히 어소시에이트 요율로 청구되는지 묻기 시작했다. 반복되는 작업은 AI 모델이 가장 빨리 학습하는 작업이다. 대표적인 관계인 Blackstone조차도 로펌에 지불하는 금액을 줄이기 시작했다.¹⁰

사모펀드는 다른 쪽에서도 압박하고 있다. Blackstone과 Bain Capital의 자금은 이제 Norm Law 뒤에 있으며, 이는 AI 네이티브 법률 플랫폼으로 Sidley Austin의 집행위원회 전 의장을 회장으로 영입했다.¹¹ Kirkland를 역사상 가장 수익성 높은 로펌으로 만든 산업이 이제 그 도전자들에게 자금을 지원하기 시작했다. Kirkland는 자체 시장을 읽을 수 있다. 5억 달러 프로그램의 첫 번째 제품은 발표 일주일 후에 나왔으며, 로펌의 사모펀드 고객을 위한 펀드 설립 엔진이다.¹²

하지만 수표의 크기가 결과를 결정하지는 않을 것이다.

독점 플랫폼은 그것이 연결된 변경된 업무만큼만 가치가 있다. Kirkland가 5억 달러를 지출하고 변호사들의 실제 업무 방식을 재구축한다면, 그 투자는 어떤 경쟁자도 빌릴 수 없는 해자(moat)가 될 수 있다. 만약 5억 달러를 지출하고 워크플로우를 그대로 둔다면, 그것은 오래된 구동축에 매우 값비싼 모터를 설치한 것에 불과할 것이다.

어려운 질문은 Kirkland가 강력한 기술을 구축하거나 구매할 수 있는지 여부가 아니다. 분명히 가능하지만, 조달은 흡수와 같은 것이 아니다. 어려운 질문은 그렇게 수익성 있는 로펌이 처음에 수익성을 만든 작업을 스스로 강제로 바꿀 수 있는지 여부이다. 그것이 모든 기존 기업이 직면한 질문이다.

흡수 비즈니스

흡수가 제약 조건이라면, 시장에서 가장 가치 있는 자산은 도중에 기관을 망가뜨리지 않고 역량을 빠른 시계에서 느린 시계로 옮기는 모든 것이다. 언젠가는 그것이 제품이 될 수도 있다. 오늘날 그것은 보통 한 사람에 불과하다: 기존 방식으로 업무를 충분히 잘 수행할 수 있고, 새로운 방식으로 업무를 재구축할 수 있을 만큼 도구를 잘 알고 있는 사람이 재구축이 진행되는 동안 로펌 내부에 앉아 있는 것. 이 일을 하는 사람은 거의 없으며, 거의 모든 사람이 곧 그것을 필요로 하게 될 것이다.

기술 업계는 이미 이 사람을 위한 직함을 가지고 있다. Palantir는 20년 전에 이를 발명하고 "전방 배치 엔지니어(forward-deployed engineer)"라고 불렀는데, 이는 고객의 운영 현장으로 들어가 소프트웨어를 중심으로 업무를 재구축하는 사람이다. 소프트웨어는 스스로 배포되지 않기 때문이다. 대부분의 기간 동안 이 역할은 Palantir의 특이한 것으로 보였다. 올 봄, 그것은 돈을 가진 모든 사람이 따라 하려는 위치가 되었다. OpenAI는 5월에 40억 달러 이상의 자금을 바탕으로 이를 중심으로 한 전체 배포 회사를 설립했다. Anthropic은 Blackstone, Goldman Sachs, Hellman & Friedman과 함께 AI 네이티브 서비스 회사를 시작하여 자사 엔지니어를 고객 회사 내부에 배치했다. 지능 판매자들은 역량이 흡수 없이는 아무것도 생산하지 못하며, 흡수는 사람의 일이라는 결론에 도달했다.

하지만 그 사람이 누구를 위해 일하는지 주목하라. 전방 배치 엔지니어는 공급업체를 위해 일한다. 대부분의 기업에게 이는 괜찮은 거래이다. 공장은 모든 경쟁자와 동일한 공급업체 플랫폼에서 물류를 운영할 수 있는데, 물류는 결코 강점이 아니었기 때문이다; 위젯이 강점이었다. 로펌에는 위젯이 없다. 그 업무는 고객의 비밀을 기반으로 운영된다. 업무의 기반이 되는 플랫폼은 모든 경쟁자가 빌릴 수 있는 것이다. 그리고 그 절차는 로펌 자체의 방법을 코드화한다. 실험실의 엔지니어들이 그 방법을 실험실의 레일에 작성하도록 놔두면, 그것은 실험실의 제품으로 이전되는 경향이 있으며, 옆집 로펌이 이를 구독할 수 있다. 로펌의 경우, 그 사람은 공급업체가 아닌 기관을 위해, 그리고 늦기보다는 빠르게 일해야 한다.

이것이 공급업체의 역할이 없다는 의미는 아니다. Anthropic, Palantir, Snowflake 및 그 동료들은 로펌의 재구축이 실행되는 데이터 아키텍처를 구축하게 될 수도 있다. 하지만 배관 위의 작업은 변호사에게 속한다. 왜냐하면 소프트웨어 회사는 로펌 외부의 다른 누구보다도 업무 자체의 축적된 노하우를 코드화하는 프롬프트와 워크플로우를 구축하는 방법을 알지 못하기 때문이다. 이 에세이가 게재되기 일주일 전, Palantir의 CEO Alex Karp는 CNBC 인터뷰에서 기업들에게 AI 뒤에 있는 "생산 수단(means of production)"을 빌리는 것이 아니라 소유하라고 말했다.¹³ 물론 그는 무언가를 팔고 있다. 하지만 그는 또한 옳다.

이것이 바로 변화 관리(change management), 비즈니스에서 가장 매력적이지 않은 문구가 가장 가치 있는 작업 유형 중 하나가 되려는 이유이다. 이해관계자 지도와 채택 대시보드를 생성하는 기존의 변화 관리가 아니라, 전문가의 판단을 기계가 실행하고 기관이 신뢰할 수 있는 자동화된 절차로 전환하는 새로운 종류의 변화 관리이다. 재구축된 모든 워크플로우는 다음 재구축을 더 저렴하게 만들고, 전환된 모든 파트너는 다른 파트너를 전환시키며, 18개월 일찍 시작한 로펌은 누군가가 알아차릴 때쯤이면 완전히 다른 종류의 로펌이 되어 있다.

한 세기 동안, 변화해야 한다는 것을 알았던 기관은 경영 컨설턴트를 불러 운영 위원회를 구성하고 로드맵을 의뢰했다. 기업들은 지금 AI에 대해 그 전략을 실행하고 있으며, 그것은 잘못된 전략이다. 그것이 효과가 있었을 때(그리고 효과가 있었을 때)는 그것이 관리한 변화가 조직적이었기 때문이다: 보고 체계, 비용 구조, 어떤 부서를 매각할지. McKinsey의 똑똑한 제너럴리스트는 회의 테이블 건너편에서 이 모든 것을 매핑할 수 있다.

하지만 모두가 AI에서 원하는 변화는 "조직적"이 아니다. 그것은 업무 자체 깊숙이, 단일 건을 구성하는 수천 개의 작은 결정 속에 존재한다: 모델이 첫 번째 마크업을 생성해야 하는지 아니면 문제 목록만 생성해야 하는지; 약정을 건드리기 전에 고객의 차입 기반에 대해 무엇을 알아야 하는지; 그 판례 인용 중 어떤 것을 인간이 다시 검증하고 어떤 것을 스팟 체크하는지; 파트너가 언제 모든 단어를 읽고, 언제 예외 메모를 읽고 퇴근하는지. 경영 컨설팅 회사는 이러한 질문에 답할 수 없다. 왜냐하면 답변 자체가 빠르게 21세기 버전의 법률 업무가 되고 있기 때문이다. 법률 업무를 수행하는 사람들만이 그 업무를 적절히 재설계할 수 있다.

여전히 최고 경영진의 추진이 필요하다. 로펌이 이것이 취미가 아니라 전략적 필수 과제임을 분명히 하지 않는 한, 파트너는 힘든 한 주를 보내며 자신의 업무 방식을 재구축하는 데 시간을 쓰지 않을 것이다. 하지만 추진은 방향을 설정할 뿐이다. 재구축은 개별 변호사의 책상에서, 한 번에 하나의 워크플로우씩 이루어지며, "혁신" 프로그램과는 전혀 닮지 않았다.

워크숍

흡수 비즈니스가 어떻게 생겼는지 여기에 있다.

파트너는 이미 그의 일주일을 채우고 있는 종류의 작업을 가져온다: 고객의 비즈니스 선호도에 따라 검토할 계약서, 금융 서류가 되어야 할 텀 시트와 자본 테이블, 법이 불안정하고 확신 수준이 중요한 연구 질문, 상대방 변호사의 수정본을 딜에 대한 변경 사항을 평평하게 하지 않으면서 고객에게 평이한 영어로 설명해야 하는 것.

대부분의 변호사는 모델에게 문서와 간단한 명령을 건넨다. 이것을 요약해줘. 이것을 검토해줘. 이것을 조사해줘. 이것을 고쳐줘. 그런 다음 그들은 예측 가능한 일반적인 답변을 보고 도구 자체가 평범하다고 결론짓는다. 하지만 모델은 그들이 요청한 대로 수행했다. 변호사는 작업을 주었지만, 그것이 잘 수행되도록 할 모든 것(맥락, 세부 사항, 상황, 판단)을 숨겼다.

진지한 지시문은 유능한 변호사가 유능한 어소시에이트에게 말할 것을 담고 있다: 무엇이 중요하고, 무엇이 중요하지 않으며, 고객이 무엇을 걱정하는지, 청중이 무엇을 알아차릴지, 답변이 가정하지 말아야 할 것, 허용 가능한 불확실성 수준, 그리고 작업 결과물이 건물을 떠나기 전에 확인해야 할 사항.

내 워크숍에서 나는 이것을 해부학으로 가르친다: 작업, 배경, 판단, 제약 조건, 결과물, 검증. 변호사들이 해부학을 보자마자, 그들은 자신의 프롬프트에서 실패를 인식한다. 그들은 수정본에서 무엇이 이동했는지, 무엇이 유지되었는지, 그리고 여전히 결정이 필요한 것이 무엇인지에 대한 고객이 읽을 수 있는 설명이 필요할 때 "요약"을 요청했다. 그들은 확립된 법률과 미해결 질문을 분리하고 모든 인용을 독립적으로 검증하는 최종 결론 우선 메모가 필요할 때 "조사"를 요청했다. 그들은 협상 태도를 바꾸는 조항의 순위 목록과 각각에 대한 제안된 대응 문구가 필요할 때 "계약 검토"를 요청했다.

이 해부학에 포함되지 않은 것이 무엇인지 주목하라: 기술적인 것은 아무것도 없다. 코드도, 구문도, 설정도 없다. 진지한 지시문의 모든 단어는 평이한 영어이며, 파트너가 이미 어소시에이트에게 책상 맞은편에서 사용하는 동일한 영어이다. 이것은 마인드셋이지 소프트웨어 기술이 아니다: 모델을 모든 것을 읽었지만 당신의 고객에 대해서는 아무것도 모르는 뛰어난 새 어소시에이트처럼 대하고, 그에 따라 브리핑하라. 이것을 가장 빨리 받아들이는 변호사는 거의 항상 가장 젊거나 가장 기술적인 사람들이 아니다. 그들은 종종 최고의 위임자들, 즉 경력 내내 판단을 아래로 전달하는 법을 배운 사람들이다.

이것이 프롬프트 계층이다. 변호사가 진지한 지시를 내릴 때 도구가 실제 작업을 수행할 수 있음을 증명하기 때문에 중요하다. 하지만 로펌에게 프롬프트 계층은 시작에 불과하다.

문제는 인간 노동을 중심으로 구축된 기관이 그 노동의 점점 더 많은 부분을 저렴하고, 빠르고, 풍부하게 만들 기술을 어떻게 흡수할 것인가이다.

기업이 단순히 변호사 개인들에게 프롬프트를 더 잘 작성하는 방법을 가르치고 변화가 확산되길 바라는 것만으로는 이 문제를 해결할 수 없습니다. 개인 교육에서 조직적 역량으로 전환해야 합니다.

바로 여기서 프롬프트가 자동화된 워크플로우로 발전합니다.

프롬프트는 특정 사안에 대해 모델이 무엇을 해야 하는지 알려줍니다. 워크플로우는 특정 변호사, 실무 그룹 또는 로펌이 해당 업무 범주를 어떻게 처리하는지 모델에 알려주는 절차입니다. 실제로는 전혀 특별할 것이 없습니다. 워크플로우는 모델이 작업을 시작하기 전에 읽는 일반 영어로 작성된 플레이북이며, 파트너가 신입 어소시에이트에게 첫날 주는 상시 지침과 같습니다. 다만 모델이 모든 사안에서, 매번, 상기시킬 필요 없이 이를 따른다는 점이 다릅니다. 일부 절차는 기계적입니다. Word 문서를 손상시키지 않고 마크업하는 방법, 인용 확인을 별도 패스로 실행하는 방법, 문서를 보내기 전에 서식을 검증하는 방법 등이 있습니다. 더 가치 있는 것은 실질적인 절차입니다. 특정 변호사가 계약서를 검토하는 방법, 항상 확인하는 조항, 추가 사실을 요청하는 시점, 반대 언어를 제안하는 시점, 기록이 뒷받침되지 않아 전제를 거부하는 시점, 경험상 오류가 숨어 있는 곳이라 속도를 늦추는 지점 등이 이에 해당합니다.

이것이 대부분의 법률 AI 제품이 여전히 놓치고 있는 핵심입니다. 그들은 모델을 법률 인터페이스에 포장하고 변호사가 제품의 워크플로우를 따르도록 요구합니다. 더 나은 접근 방식은 반대 방향으로 작동합니다. 모델이 변호사의 실무 방식을 따르도록 만드는 것입니다. 지속 가능한 자산은 래퍼가 아닙니다. 그것은 로펌 고유의 방법론이며, 모델이 따를 수 있고 변호사가 감독할 수 있으며, 조직이 시간이 지남에 따라 개선할 수 있을 만큼 정확하게 기록되어 있습니다. 이것이 바로 그 방법론이 다른 회사의 제품 내부에 존재해서는 안 되는 이유입니다.

좋은 계약 검토 워크플로우는 템플릿이 아닙니다. 그것은 파트너의 검토 순서입니다. 해지, 책임 제한, 면책, 재량 기준, 지식 재산권 소유권, 생존 조항, 사안별 권고 사항, 실제 반대 언어, 그리고 마지막으로 클라이언트가 보면 변호사가 당황할 만한 것은 없는지 확인하는 최종 검토로 구성됩니다. 교훈 기록 파일은 지식 관리 쇼가 아닙니다. 그것은 누적 메커니즘입니다. 모델이 무언가를 놓치면 변호사가 수정하고, 그 수정 사항은 다음 실행의 일부가 됩니다.

어려운 부분은 기술적인 문제가 아닙니다. 파일은 대부분 일반 텍스트입니다. 어려운 부분은 고위 변호사들이 거의 무의식적으로 수행하는 작업을 외부로 표출하도록 하는 것입니다. 신뢰하지 않는 문장, 확인 없이는 절대 인용하지 않는 판례, 한 번 클라이언트에게 비용 손실을 초래했기 때문에 두 번 읽는 조항, 학문적으로 흥미로운 것은 아니지만 중요한 상업적 포인트 등이 이에 해당합니다. 이러한 것들은 최종 작업 결과물에 명확하게 나타나지 않습니다. 작업이 진행되는 동안 추출되어야 합니다.

그렇기 때문에 AI 도입에 가장 진지한 로펌들은 이를 단순한 신기함으로 취급하지 않습니다. AI 물결은 더 나은 요약에서 멈추지 않을 것입니다. 이는 인력 구성, 가격 책정, 교육, 품질 관리, 클라이언트 기대치, 그리고 이러한 방식으로 작업할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 내부 권력 분배에까지 압력을 가할 것입니다. 진지하게 움직이는 로펌들은 그 압력이 한꺼번에 도래하기 전에 최고 변호사들의 직관을 인프라로 전환하려고 노력하고 있습니다.

이것이 제가 가까이서 목격하고 있는 시장의 분열입니다. 일부 로펌들은 여전히 소프트웨어를 승인하고 있습니다. 다른 로펌들은 새로운 생산 기능을 법률 실무에 흡수할 준비를 하고 있습니다.

두 번째 그룹은 따라잡기가 매우 어려울 것입니다.

어느 쪽이든

덧붙이자면, 이 글의 어떤 내용도 빠른 시계가 현재 속도로 계속 똑딱거려야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 비관론자들이 주장하듯 우리가 거대한 AI 거품 한가운데 있고 내일 진전이 멈춘다 하더라도(참고로, 여기서 보기에는 그렇게 보이지 않습니다), Opus 4.8 및 Fable 5 수준의 모델은 이미 법률 실무를 변화시키기에 충분하며, 조직은 따라잡기 위해 그 역량을 흡수해야 할 것입니다. 그리고 시계가 계속 똑딱거린다면, 질문은 더욱 날카로워집니다. 기계가 거의 모든 것을 생산할 수 있을 때, 변호사에게 남은 것은 무엇일까요?

제 답변은 법률 분야의 최고 수준은 상품화되지 않을 것이며, 그 변호사들은 대체되지 않을 것이라는 것입니다. 제가 다른 곳에서 썼듯이, 프리미엄은 실행에서 판단으로 이동할 것이며, 시계가 빨리 돌아갈수록 그 프리미엄은 더 커집니다.¹⁶

청구서의 허구

이 모든 변화의 끝에서 살아남을 인간적 부분은 판단력입니다.

변호사들이 스스로에게 부여하는 전문가적 칭찬으로서의 "판단력"이 아닙니다. 실제 판단: 어떤 위험이 중요한지, 어떤 싸움을 할 가치가 있는지, 어떤 양보가无害해 보이지만 나중에 해가 될지, 어떤 주장을 법원이 받아들일지, 클라이언트가 법적 문제라고 생각하지만 실제로는 상업적 문제인 지점 등입니다. 이는 궁극적으로 압박과 불확실성 속에서의 의사 결정에 관한 것입니다.

이것이 바로 클라이언트들이 줄곧 최고 로펌으로부터 "사려고" 했던 것입니다.

그러나 청구서는 이를 보기 어렵게 만들었습니다.

지난 세기 동안 로펌들은 가시적이고 계량화 가능한 작업에 대해 청구했습니다. 조사, 초안 작성, 실사, 인용 확인, 수정본, 서명 페이지, 마감 서류 등이 포함됩니다. 이러한 작업 중 일부는 진정한 기술을 필요로 했습니다. 많은 부분은 단순 노동이었습니다. 이 모든 것은 시간이 걸렸고, 시간은 측정하기 쉬웠기 때문에 시간이 법률 업계가 판매하는 단위가 되었습니다.

그 단위에는 논리가 있었습니다. 작업은 사람이 수행해야 했습니다. 이를 수행한 주니어들은 실행하면서 배웠습니다. 이를 감독한 파트너들은 주니어들의 시간을 마진으로 전환했습니다. 클라이언트가 비용을 지불한 것은 거래를 성사시키고, 변론서를 제출하고, 실사를 완료하고, 기록을 검토할 다른 방법이 없었기 때문입니다.

그러나 시간당 청구는 생산과 의사 결정 사이의 구분을 모호하게 만들기도 했습니다. 생산은 정보 수집, 초안 작성, 비교, 요약, 서식 지정, 확인 및 정리와 같은 숙련된 작업입니다. 의사 결정은 변호사가 이러한 모든 자료를 가지고 클라이언트에게 무엇을 해야 하는지 말하는 순간입니다.

클라이언트는 둘 다에 대해 비용을 지불했지만, 두 번째에 가장 관심을 가졌습니다.

이사회가 최고의 거래 파트너를 고용하는 것은 더 많은 실사 시간을 원하기 때문이 아닙니다. 그녀가 충분한 거래를 경험하여 이 거래가 어디서 깨질 수 있는지 알기 때문에 고용합니다. 피고인이 훌륭한 재판 변호사를 고용하는 것은 기계적인 증거 개시에 더 많은 시간을 보내길 원하기 때문이 아닙니다. 그는 어떤 세 가지 요점이 중요하고 그것들을 어떻게 설득력 있게 전달할지 결정할 수 있는 사람을 원하기 때문에 고용합니다. 창업자가 변호사를 고용하는 것은 마크업을 감상하기 위해서가 아닙니다. 그녀는 다음과 같이 말해 줄 변호사를 고용합니다. 이것은 양보하고, 그것은 싸우며, 나중에 중요해질 것이므로 이 조항을 빼앗기지 마십시오.

AI가 경제학을 바꾸는 것은 먼저 생산을 공격하기 때문입니다. AI는 첫 번째 초안을 작성합니다. 문서를 비교합니다. 기록을 요약합니다. 인용을 확인합니다. 서명 블록을 일관되게 맞춥니다. 한때 청구서의 큰 부분을 차지했던 지루한 검토를 실행합니다. 불완전하고 감독 없이는 아니지만, 시간과 가치 사이의 오래된 관계가 더 이상 유지될 수 없을 만큼 빠르고 충분히 잘 수행합니다.

생산이 비쌌을 때, 클라이언트의 청구서는 생산으로 가득 차 있었습니다. 생산이 저렴해지면, 부족한 투입 요소는 기계를 지시하고, 답변을 테스트하고, 클라이언트의 목표를 이해하고, 답변이 어려울 때 권고를 할 줄 아는 사람입니다. 가치는 책임으로 이동합니다. 무엇이 중요한지 알 만큼 충분한 경험을 가지고 있고 조언에 대한 책임을 질 만큼 충분한 책임감을 가진 인간입니다.

AI가 변호사를 "대체"할 것이라는 예측이 여기서 빗나가는 것입니다. 제가 변호사들이 이러한 도구로 무엇을 하는지 지켜보고, 판단이 가치를 유지하는 투입 요소라는 점을 고려할 때, 더 그럴듯한 계산은 전체 법률 업무의 절반이 대체되는 것보다는 각 법률 업무의 절반이 대체된다는 것입니다. 기계는 생산 부분을 담당합니다. 사람들이 실제로 로스쿨에 간 이유가 되는 부분은 남고, 최고 수준에서는 업무가 더 좋아지지만, 더 강도 높아집니다. 왜냐하면 일주일 중 더 많은 시간이 항상 핵심이었던 어려운 인지 작업에 사용되기 때문입니다. 법률 서비스 시장의 낮은 수준은 다른 이야기입니다. 이해 관계가 적고 업무가 반복적인 곳에서는 법률 서비스가 진정으로 상품화될 수 있으며, 마진은 클라이언트 요청을 처리하는 토큰 가격으로 압축될 것입니다. 그러나 제가 현재 함께 일하고 있는 것과 같은 가장 엘리트 로펌의 경우, 판단은 여전히 가치 있고 업무는 상품화되지 않을 것입니다.

주니어들에게 전환은 어려울 것입니다. 단순 노동은 로펌이 판매한 것만이 아니었기 때문입니다. 그것은 또한 변호사들이 배우는 방식이었습니다. 첫 번째 조사, 첫 번째 초안 작성, 첫 번째 검토, 실사, 체크리스트 및 마감 절차는 화려하지 않았지만, 판단의 원자재에 대한 반복적인 노출을 만들어 냈습니다. AI가 그 작업을 압축한다면, 로펌들은 예전의 견습 시스템이 저절로 계속 작동할 것이라고 가장할 수 없습니다. 그들은 의도적으로 의사 결정 중심으로 교육을 설계해야 할 것입니다.

최고의 주니어들은 그 어느 때보다 빠르게 발전할 것입니다. 그들은 어둠 속에서 자신의 부분을 힘들게 해내는 대신 모델에게 전체 거래를 설명하도록 요청할 수 있습니다. 그들은 구조를 보고, 자신의 직관을 테스트하고, 대안을 비교하고, 더 일찍 파트너 수준의 추론에 가까워질 수 있습니다. 약한 주니어들은 볼륨이 제공했던 위장을 잃게 될 것입니다.

채용은 이러한 새로운 현실을 반영해야 합니다. 수십 년 동안 로펌들은 로스쿨 성적과 로리뷰 가입 여부를 기준으로 채용했습니다. 이는 지원자가 지시를 따르고 혹독한 시간을 견딜 수 있다는 증거였습니다. 피라미드가 볼륨으로 운영되었고 그 볼륨을 견딜 수 있어야 했기 때문입니다. 그러나 이것이 훌륭한 변호사가 되는 것과 동일하거나 심지어 반드시 상관관계가 있는 것은 아닙니다. 이제 고용할 가치가 있는 어소시에이트는 다르게 보입니다. 판단력, 주도성, 상업적 감각 및 사람 관리 능력의 초기 징후를 보여야 합니다. 젊은 소송 변호사가 1년 동안 판사가 어려운 결정을 내리는 것을 지켜보는 로클럭 경험. 은행이나 Fortune 500대 기업 내에서(법률 업무 외의) 시간을 보내며 미래의 거래 변호사가 클라이언트가 어떻게 말하고 실제로 무엇을 사려고 하는지 배우는 경험. 수업 규모는 더 작아질 것입니다. 기준은 높아질 것입니다. 이를 통과하는 어소시에이트는 그들의 선배들이 거의 얻지 못한 것을 얻을 수 있습니다. 주말을 원한 적이 없는 기계에 더 많은 단순 노동을 위임하면서, 의사 결정에 대한 보다 직접적인 견습입니다.

한 걸음 물러서면 허구가 선명해집니다. 오늘날 로펌이 청구하는 것, 즉 주니어 및 중간급 어소시에이트가 단순 노동을 한 시간은, 클라이언트가 최고 로펌에서 실제로 가치를 두었던 것이 결코 아니었습니다. 그 시간은 로펌이 클라이언트가 실제로 사고자 했던 것, 즉 조언에 서명하는 파트너의 판단력과 의사 결정에 대해 청구하는 방식을 선택한 것에 불과했습니다. 따라서 점점 더 강력해지는 AI가 법률 업무의 가치를 고갈시킬 것이라고 걱정하는 변호사들은 상황을 반대로 보고 있습니다. 가치는 역설적이게도 청구서에 항목별로 기재되지 않은 유일한 것에 항상 자리 잡고 있었고, 그 가치는 사라지지 않을 것입니다. 집중된 판단력은 자산이며, 최고의 로펌들은 누구보다도 많은 판단력을 보유하고 있으며, 이 기술에 대한 성숙한 대응은 그 자산을 보호하고 마침내 가격을 책정하는 동시에, 기계는 항상 포장에 불과했던 청구서 부분을 상품화하는 것입니다.

마루를 뜯어내며

이 글의 모든 내용은 동일한 화려하지 않은 결론을 가리킵니다. 실무 수준에서 수행되는 변화 관리는 이제 모든 로펌(또는 대규모 비즈니스 기업)이 이용할 수 있는 가장 중요한 투자이며, 어떤 측면 영입, 어떤 실무 런칭, 어떤 사무소 개설보다 중요합니다. 제대로 해냈을 때의 이점은 수년 단위로 측정되는 누적적 선도력입니다. 잘못했을 때의 단점은 실존적입니다. 즉, 클라이언트가 다른 곳에서 더 저렴하게 구매할 수 있는 작업에 대해 시간당 청구서를 방어하는 데 수십 년을 보내는 반면, 동일한 클라이언트들이 부분적으로 자금을 지원한 AI 네이티브 경쟁자들은 실무 영역 하나씩 작업을 빼앗아 가는 것입니다.

직면할 시기는 지금입니다. 아직 선택의 여지가 있을 때 말입니다. 조직은 의도적이거나 비상 상황이라는 두 가지 일정 중 하나에 따라 변화하며, 비상 상황의 모든 것은 재건을 더 악화시킵니다. 인재는 떠나고, 클라이언트는 재협상하며, 경영 위원회는 자체 계획 대신 경쟁사의 발표에 대해 회의를 하고 있습니다. 지금 시작하는 로펌은 수익이 여전히 기록을 경신하는 동안 재건할 수 있습니다. 기다리는 로펌은 나중에 압박 속에서, 모든 것이 부족한 상태에서 동일한 작업을 수행하게 될 것입니다.

재건에 투자한다는 것은 한 세기 전 공장에서 그랬던 것과 같은 의미입니다. 승리자는 증기 엔진을 전기 엔진으로 교체하는 데 그치지 않았습니다. 그들은 모든 기계에 모터를 달고 작업에 따라 라인이 따라가도록 했습니다. 법률 버전은 실무 자체의 수준에서의 변화입니다. 기계가 실행하고 변호사가 감독할 수 있는 곳에 판단력을 기록하는 것, 워크플로우별로, 그룹별로 진행하는 것입니다. 이 작업은 느리고, 개인적이며, 조직도에서는 보이지 않지만, 로펌이 실제로 하는 일을 변화시키는 유일한 종류의 AI 지출입니다.

이를 해낼 수 있는 로펌의 궁극적인 보상은 코카콜라의 재산입니다. 우수한 법률 작업을 생산한다는 것은 항상 수많은 어소시에이트를 고용하는 것을 의미했으며, 그 비용은 붕괴되고 있습니다. 시간당 모델에서 벗어나 클라이언트가 지불할 것으로 기대하는 것을 재설정하는 로펌은 클라이언트가 항상 사고 싶어할 것(판단력, 의사 결정)을 유지하고 그것을 만드는 데 드는 비용의 대부분을 없앱니다. 최고 수준의 마진은 극적으로 향상될 것입니다. Woodruff는 갈증이 닿는 손끝에 코카콜라를 두길 원했습니다. 가장 먼저 마루를 뜯어내는 로펌들은 전 세계 모든 비즈니스 기업의 모든 어려운 결정에 엘리트 법률 판단력을 손이 닿는 곳에 두게 될 것입니다.

주석

1. Anthropic Institute, "When AI Builds Itself" (Marina Favaro and Jack Clark, 2026년 6월 4일), 2026년 5월 기준 Anthropic의 프로덕션 코드베이스에 병합된 코드의 80% 이상이 Claude에 의해 작성되었다고 보고함. 이는 Claude Code가 2025년 2월 출시되기 전의 낮은 한 자릿수에서 증가한 수치임. 4배라는 수치는 2026년 3월 약 130명의 연구 직원을 대상으로 한 내부 설문조사에서 나온 것으로, 응답자 중앙값은 AI 없을 때보다 생산성이 약 4배라고 답했음. 보고서 자체는 이러한 종류의 자기 추정치는 과대평가되는 경향이 있다고 주의를 줌.
2. Clive Thompson, "Coding After Coders: The End of Computer Programming as We Know It," The New York Times Magazine, 2026년 3월. Thompson은 Google, Amazon, Microsoft, Apple 등에서 70명 이상의 소프트웨어 개발자를 인터뷰하여 AI 에이전트가 업무를 어떻게 변화시켰는지에 대해 논의함.
3. Zack Shapiro, "The Claude-Native Law Firm," X에 게시, 2026년 2월 27일: 최첨단 모델을 중심으로 재구축된 2인 변호사 사무소 운영에 대한 직접 경험담.
4. Sullivan & Cromwell의 Andrew Dietderich가 2026년 4월 18일 뉴욕 남부 지방 파산 법원의 Martin Glenn 수석 판사에게 보낸 서한, Prince Group 챕터 15 절차와 관련하여, 2026년 4월 9일에 제출된 긴급 신청서에 수십 개의 부정확한 인용 및 기타 오류(AI 환각 포함)가 포함된 것에 대해 사과함. 오류는 Boies Schiller Flexner의 상대방 변호사에 의해 지적되었으며 Bloomberg Law와 Reuters를 포함하여 널리 보도됨.
5. Dario Amodei는 2025년 5월 28일 Axios의 Jim VandeHei 및 Mike Allen과의 인터뷰에서 공개적으로 예측함: AI가 1~5년 내에 모든 주니어 화이트칼라 일자리의 절반을 없애고 실업률을 10~20%까지 밀어올릴 수 있다고 함. Amodei는 이후 자신의 경제학을 더 완화하여, JPMorgan의 Jamie Dimon과 함께한 Anthropic 금융 서비스 브리핑(Fortune, 2026년 5월 5일) 무대에서 Jevons 역설(직업의 대부분을 자동화하면 나머지 인간 부분에 대한 수요가 증가할 수 있음)을 언급함.
6. 전력화 이야기는 Paul A. David, "The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox," American Economic Review 80, no. 2 (1990) 및 Warren D. Devine, Jr., "From Shafts to Wires: Historical Perspective on Electrification," Journal of Economic History 43, no. 2 (1983)에 설명되어 있음. 공장은 1900년경에 전력화를 시작했으며, 측정 가능한 생산성 향상은 1920년대에 단위 구동 모터가 공장이 중앙 샤프트 배치를 포기할 수 있게 된 후에야 나타남.
7. 이 문구는 오랜 코카콜라 사장인 Robert Woodruff의 것으로, 1920년대에 코카콜라를 "갈증이 닿는 손끝에" 두는 것을 회사의 목표로 설정함. 이 말은 회사 자체 역사서와 Mark Pendergrast, For God, Country and Coca-Cola (1993)에 인용되어 있음.
8. Kirkland & Ellis의 계획은 Financial Times가 처음 보도하고 2026년 5월 말 Bloomberg Law가 확인했으며, 3~4년 동안 약 5억 달러를 약속하며 2026년에 약 1억 달러부터 시작함. Kirkland는 2025년 수익 105억 6천만 달러를 보고하여 모든 로펌 중 가장 높았음.
9. Kirkland의 2025년 실적은 2026년 3월 The American Lawyer가 처음 보도함: 총 수익 105억 6천만 달러(20% 증가), 에쿼티 파트너당 평균 이익 1,110만 달러(역시 20% 증가, 595명의 에쿼티 파트너 기준). Kirkland는 수익 100억 달러와 평균 파트너 이익 1,100만 달러를 모두 돌파한 최초의 로펌이 되었음.
10. Bloomberg Law 및 Law.com, 2026년 2월 27일, Blackstone의 연례 증권 신고서 보도: Blackstone은 2025년에 Kirkland에 8,780만 달러의 법률 비용을 지불했으며, 이는 2024년의 기록적인 1억 130만 달러에서 감소한 수치임. Kirkland의 전체 수익이 20% 성장한 상황에서도 그러함. Kirkland 파트너가 Blackstone 이사회에 속해 있기 때문에 Blackstone은 지불 내역을 공개함.
11. Norm Law는 2025년 11월 모회사인 Norm Ai에 대한 Blackstone의 5천만 달러 투자와 함께 출시되었으며, 후원사에는 Bain Capital, Blackstone, Vanguard가 포함됨. 2026년 1월 Sidley Austin의 집행 위원장을 7년간 역임한 Michael Schmidtberger를 회장으로 임명함(Bloomberg Law, 2026년 1월 22일). AI 네이티브 로펌에 대한 벤처 투자도 동일한 패턴을 따름: Crosby는 Sequoia, Index, Lux로부터 8,500만 달러 이상을 모금했으며, Eudia는 애리조나에서 AI 기반 로펌을 출시하기 전에 최대 1억 500만 달러의 시리즈 A를 조달함.
12. Kirkland & Ellis와 Palantir Technologies는 2026년 6월 4일 플랫폼을 발표했으며, 이는 Financial Times가 로펌의 5억 달러 약속을 처음 보도한 지 1주일 후였음. Kirkland 전용인 이 펀드 설립 엔진은 로펌의 투자 펀드 실무에 속한 1,000명 이상의 변호사를 위해 사모펀드 모금 수명 주기 전반에 걸쳐 펀드 문서, 사이드 레터, 의무 추적 및 마감을 처리하도록 구축되었음. Kirkland는 플랫폼 아키텍처가 모델에 구애받지 않아 단일 AI 제공업체에 종속되지 않도록 설계되었다고 밝힘.
13. OpenAI는 2026년 5월 11일 OpenAI Deployment Company를 발표했으며, TPG가 주도하는 40억 달러 이상의 약정 자본을 가진 독립 유닛으로, 응용 AI 컨설팅 회사인 Tomoro를 인수와 함께 출범시켜 첫날부터 약 150명의 전방 배치 엔지니어를 확보함. Anthropic, Blackstone, Hellman & Friedman, Goldman Sachs는 2026년 5월 4일 AI 네이티브 엔터프라이즈 서비스 회사를 발표했으며, 약 15억 달러의 자본으로 설립되었다고 보도됨(CNBC, 2026년 5월 4일). Anthropic Applied AI 엔지니어가 팀에 배치됨. 이러한 움직임은 역량만으로는 전환이 이루어지지 않는다는 1년간의 증거에 따른 것입니다. MIT 연구자들은 2025년에 기업 지출이 수백억 달러에 달함에도 불구하고 조직의 95%가 생성형 AI에서 측정 가능한 수익을 보지 못하고 있다고 보고함.
14. Alex Karp, CNBC 인터뷰, 2026년 7월 1일, Palantir의 Nvidia와의 주권 AI 파트너십 발표와 함께 진행됨. Karp는 기업 고객이 AI(컴퓨팅, 모델, 데이터 및 경쟁 우위) 뒤에 있는 생산 수단을 소유하기를 원하며, 벤더 배치 벤처를 해당 우위를 제3자에게 이전하는 계약으로 일축함.
15. Zack Shapiro, "The Input Layer," X에 게시, 2026년 3월 25일, 모델의 출력이 받는 브리핑만큼만 좋은 이유에 대해 설명함.
16. Zack Shapiro, "The Judgment Premium," X에 게시, 2026년 3월 2일. 주장: AI가 숙련된 생산을 흡수함에 따라 지능 프리미엄은 증발하고 전문가 프리미엄은 판단력으로 이동합니다. 판단력은 답이 명확하지 않을 때 사람이 무엇을 해야 할지 결정하고 그 결정에 명성을 걸는 계층입니다.