2026.10.30 · 유튜브 · a16z

Why AI Could Turn Small Law Firms Into Billion-Dollar Businesses

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유형
유튜브
날짜
2026.10.30
강연자/작성자
a16z
분석 주제
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핵심 구조

AI가 작은 로펌의 처리 능력과 성장 공식을 바꾸는 방법

Eve는 개인을 대리하는 원고 측 로펌의 인력 병목을 풀어, 지금은 맡지 못하는 사건까지 처리하려고 합니다.

비용을 줄이는 데서 끝나는 게 아니라, 더 많은 의뢰인을 대리하고 사건마다 쌓인 경험을 다음 성과로 연결하는 변화입니다.

성공보수로도 맡을 수 없었던 작은 사건들

  • 이겨야 보수를 받는 성공보수제도 인력 비용까지 없애주지는 못하잖아요.
  • Eve가 풀려는 문제는 작은 피해에도 변호사를 붙일 수 있도록, 사건을 검토하고 처리하는 일의 경제성을 바꾸는 겁니다.
  • 시간당 500~600달러를 기간 제한 없이 지불하기 어려운 개인을 위해 성공보수 방식이 자리 잡았습니다.
  • 상담과 법률 검토에 시간을 쓰고도 충분한 보수를 기대할 수 없으면 사건을 거절하게 됩니다.
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🧩 기관이 아닌 개인을 위한 법률 AI
  • Eve가 말하는 건 legal AI for real people입니다. 이미 자원과 사내 법무팀을 갖춘 기관이 아니라, 우리 같은 개인이 어떻게 법률 서비스를 받을 수 있을까 하는 문제죠.
  • 변호사에게 더 많은 시간을 투입하면 사실관계를 더 잘 제시하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 개인이 사건이 끝날 때까지 시간당 500~600달러를 백지수표처럼 지불하기는 어렵잖아요. 그래서 의뢰인이 이겼을 때만 보수를 받는 성공보수 방식이 개인과 기관 사이에 어느 정도 균형을 만들어준 겁니다.
📎 원문 근거 1 · 2
⚙️ 이겨도 손해인 사건
  • 피해가 1,000달러인데 변호사가 결과의 3분의 1을 받는다고 해보죠. 사건에 필요한 일이 일정하게 존재한다면, 성공보수여도 맡을 수 없는 사건이 됩니다. 변호사도 직원에게 급여를 지급해야 하니까요.
  • 대화에서는 사건당 적어도 5,000달러의 보수를 기대하기 어려우면 맡지 않는 시장 상황을 설명합니다. 그 정도 보수에서도 손해인 사건이 있고, 일부 큰 사건의 수익에 기대는 구조라는 거죠. 개인에게는 3,000~4,000달러가 월급 한 번을 잃느냐의 문제일 수 있는데, 법률 서비스를 제공하는 쪽에서는 경제성이 맞지 않을 수 있습니다.
📎 원문 근거 3 · 4 · 5
⚙️ 상담부터 드는 검토 비용
  • 직장에서 괴롭힘을 당했다고 전화하면, 먼저 30~45분 정도 이야기를 들어야 합니다. 그다음에는 그 사실이 법적으로 청구할 수 있는 사유에 해당하는지 조사하고, 판례를 찾고, 추가 질문을 해야 하죠.
  • 이 검토에 10시간을 쓰고도 충분한 보수가 나오지 않는다는 결론을 얻을 수 있습니다. Jay는 노동·고용 분야에서 사건의 96%가 거절된다고 설명하는데, 핵심은 피해가 없다는 뜻이 아니라 법률 노동에 묶인 선별 과정입니다. Eve는 전화를 받고 로펌에 맞는 사건인지 판단한 뒤, 배상 요구서나 초기 작업까지 준비해 이 경제성을 바꾸려는 겁니다.
📎 원문 근거 6 · 7 · 8
📎 이 주제의 원문 근거 · 8개

근거 1 · 관련 설명: 기관이 아닌 개인을 위한 법률 AI

what Eve is is is legal AI for real people

근거 2 · 관련 설명: 기관이 아닌 개인을 위한 법률 AI

they only get paid when they win the case for the client

근거 3 · 관련 설명: 이겨도 손해인 사건

if they take a third of the outcome

근거 4 · 관련 설명: 이겨도 손해인 사건

if a lawyer doesn't make at least 5,000 fees of a case, they do not take it on

근거 5 · 관련 설명: 이겨도 손해인 사건

a paycheck being gone versus not

근거 6 · 관련 설명: 상담부터 드는 검토 비용

that's about 30 to 45 minutes

근거 7 · 관련 설명: 상담부터 드는 검토 비용

96% of cases on the labor unemployment side, for example, gets rejected

근거 8 · 관련 설명: 상담부터 드는 검토 비용

A call comes in, Eve actually answers the call

해고보다 더 많은 사건을 맡는 쪽의 변화

  • 사람을 줄여 비용을 아끼는 이야기만은 아닙니다.
  • 맡을 수 있는 사건을 늘려 매출 기회를 키우는 거죠.
  • LA의 한 로펌은 Eve를 적극적으로 활용해 변호사당 관리 의뢰인을 약 100명에서 500명으로 늘렸습니다.
  • 접수 인력이 부족하면 광고로 문의를 늘려도 그 문의를 실제 사건으로 전환할 수 없습니다.
  • 이 사례는 접수·적격성 판단·업무 인계·합의 준비까지 제품을 깊이 활용한 결과로 소개됩니다.
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🧩 공급이 막힌 로펌
  • 로펌 쪽 계산은 단순합니다. 보통 더 많은 사람을 대리하면 더 많은 돈을 벌죠. 그런데 문의가 없어서가 아니라, 그 일을 해줄 사람이 부족해서 사건을 거절하는 경우가 많다는 겁니다.
  • 작은 사무실에서는 사무장이 전화를 받아 메모하고 변호사가 시간이 날 때 회신합니다. 조금 체계화하면 접수팀이나 콜센터를 두는데, 광고를 늘려 전화가 몰리면 이번에는 그 팀이 병목이 되죠. 병목이 옮겨갈 뿐, 사람을 얼마나 대리할 수 있는가라는 제약은 남습니다.
📎 원문 근거 1 · 2
📌 늘어나는 건 매출 기회
  • Alex가 투자자로서 설명한 포인트는 이겁니다. AI를 쓰면 모두 해고하고 비용을 절감한다는 생각이 먼저 나오지만, Eve에서는 더 많은 사건을 맡을 수 있어 로펌이 더 많은 돈을 벌 수 있다는 거죠. It's actually revenue expansion.
  • 로스앨토스의 Blue Bottle에서 이 이야기를 하다가, 옆에서 듣던 재판 변호사가 제품을 써보고 싶다고 찾아왔다는 일화도 나옵니다. 비용 절감이라는 추상적인 약속보다, 지금 놓치는 사건을 맡을 수 있다는 설명이 현업의 관심을 끌었다는 맥락입니다.
📎 원문 근거 3 · 4
📝 100명에서 500명으로
  • LA의 한 로펌은 변호사당 관리 의뢰인을 약 100명에서 500명으로 늘렸습니다. 다만 고객이 열심히 실행했고 Eve를 최대한 활용했다는 조건이 바로 붙습니다. 제품을 도입하기만 하면 누구나 같은 결과를 얻는다는 이야기는 아닙니다.
  • 전화 접수와 적격성 판단을 자동화하고, 변호사와 사건 관리자 사이에서 업무를 넘기는 문제를 에이전트가 처리했습니다. 합의 단계에서는 조정인을 만나기 전 집중할 쟁점, 비슷한 사건의 합의 결과, 과거에 효과가 있었던 전술을 정리하는 데까지 활용했죠.
📎 원문 근거 5 · 6 · 7
💡 변호사가 높여야 할 다음 단계
  • Eve가 기본적으로 처리하는 수준을 계속 높이면, 변호사는 자신만의 판단으로 그다음 수준의 결과를 만드는 데 시간을 쓸 수 있습니다. 의뢰인과 이야기하고 그 사람에게 더 좋은 결과를 주는 일에 집중하는 거죠.
  • 그래서 상위 활용 로펌에서는 변호사가 데이터 과학자나 엔지니어처럼 일하는 사고방식의 변화가 나타난다고 합니다. 사건을 계속 앞으로 움직이는 시스템을 두고, 그 시스템이 혼자 할 때보다 더 잘하도록 만드는 역할입니다.
📎 원문 근거 8 · 9
📎 이 주제의 원문 근거 · 9개

근거 1 · 관련 설명: 공급이 막힌 로펌

It's really the supply of labor

근거 2 · 관련 설명: 공급이 막힌 로펌

suddenly now that team is overwhelmed

근거 3 · 관련 설명: 늘어나는 건 매출 기회

It's like I can take on more cases. It's actually revenue expansion.

근거 4 · 관련 설명: 늘어나는 건 매출 기회

I'm a trial attorney. I want to try it.

근거 5 · 관련 설명: 100명에서 500명으로

100 clients per attorney to 500

근거 6 · 관련 설명: 100명에서 500명으로

they worked really hard to achieve this

근거 7 · 관련 설명: 100명에서 500명으로

They utilized Eve up to the max

근거 8 · 관련 설명: 변호사가 높여야 할 다음 단계

Eve keeps raising the floor

근거 9 · 관련 설명: 변호사가 높여야 할 다음 단계

almost a data scientist and engineer

기존 소프트웨어 지출로는 시장을 가늠하기 어렵습니다

  • 원고 측 로펌이 소프트웨어를 적게 샀다고 해서 AI 시장까지 작은 건 아닙니다.
  • 이전 제품은 핵심인 인력 제약을 풀지 못했거든요.
  • 이제 소프트웨어가 실제 일을 수행하면, 지출의 비교 대상이 기존 프로그램에서 법률 노동으로 바뀝니다.
  • 시간당 청구를 하지 않는 성공보수 로펌에는 시간 기록 도구가 대형 기업 로펌만큼 중심적이지 않았습니다.
  • 자금 여력이 작은 고객은 처음부터 결과를 만들어주지 못하는 제품을 갱신하지 않는다는 설명입니다.
🔎 자세히 읽기 이유·근거·조건
🧩 도구가 적었던 이유
  • 시간당 보수를 청구하는 큰 로펌에서는 시간 기록이 아주 중요하겠죠. 성공보수 로펌도 사건에 얼마를 쓰는지는 알아야 하지만, 그 시간을 그대로 고객에게 청구하는 건 아닙니다.
  • Jay는 역사적으로 원고 측 업무를 시작하는 데 휴대전화와 이메일 주소 이상이 꼭 필요하지는 않았다고 설명합니다. 계약서를 함께 수정하는 업무와 달리 상대방과는 대립 관계에 있고, 기존 소프트웨어가 핵심인 노동력 부족을 해결해주지도 못했으니까요. 그래서 문제를 사람으로 해결하고, 사람을 관리하는 역량으로 성장해온 겁니다.
📎 원문 근거 1 · 2 · 3
💡 소프트웨어 뒤의 노동 시장
  • 기존 Office 구매액만 보면 이 분야의 소프트웨어 시장을 작게 보기 쉽습니다. 그런데 로펌이 만들어내는 결과는 훨씬 크고, 더 많은 결과를 만들지 못하는 이유가 노동력이라면 이야기가 달라지죠.
  • Alex는 이를 shadow labor market이라고 표현합니다. 시간당 12센트에 법률 보조 인력을 고용할 수는 없지만, AI가 그에 해당하는 일을 할 수 있다면 소프트웨어가 접근하는 시장의 범위가 달라진다는 비유입니다. 대화에 나오는 수백억·수천억 달러 규모는 이 차이를 설명하는 거친 규모 비교이지, 검증된 Eve 매출 추정치는 아닙니다.
📎 원문 근거 4 · 5
⚙️ 처음부터 결과를 요구하는 고객
  • 기존 법률 소프트웨어의 자원은 예산이 있는 기관과 방어 측으로 많이 갔습니다. 반면 개인을 대리하는 작은 로펌은 매달 지출을 신경 씁니다. 첫날부터 결과를 만들지 못하면 갱신하지 않는 고객이라는 거죠.
  • 그렇지만 이 고객의 원하는 바는 분명합니다. 더 많은 사람을 대리하고, 이기고 싶어 합니다. AI가 새로운 자료를 읽고 변환하는 일까지 프로세스로 만들 수 있게 되면서, 사건마다 사실이 달라 사람에게 맡겨야 했던 일을 소프트웨어로 처리할 여지가 생긴 겁니다.
📎 원문 근거 6 · 7 · 8
📎 이 주제의 원문 근거 · 8개

근거 1 · 관련 설명: 도구가 적었던 이유

you're not billing your customers on that

근거 2 · 관련 설명: 도구가 적었던 이유

didn't need more than a cell phone email address

근거 3 · 관련 설명: 도구가 적었던 이유

no software really solved their core problem

근거 4 · 관련 설명: 소프트웨어 뒤의 노동 시장

software market is kind of like this shadow labor market

근거 5 · 관련 설명: 소프트웨어 뒤의 노동 시장

the outcomes that they deliver is in the hundreds of billions of dollars a year

근거 6 · 관련 설명: 처음부터 결과를 요구하는 고객

that's where the budgets are

근거 7 · 관련 설명: 처음부터 결과를 요구하는 고객

If you're not driving outcomes for them from day one, you're out.

근거 8 · 관련 설명: 처음부터 결과를 요구하는 고객

every single case is still different enough

범용 지능 위에 필요한 사건 경험과 현장 맥락

  • Albert Einstein을 로펌에 데려와도 바로 생산적으로 일하지는 못하잖아요.
  • 공개 판례 밖의 합의 경험, 상대 보험사의 대응, 지역과 사건의 맥락이 필요합니다.
  • Eve는 더 좋은 모델 위에 이 정보를 일에 연결하는 층을 만들고 있습니다.
  • 개별 사건의 비밀유지와 변호사들이 공유하는 전술 지식은 구분하며, 사건 데이터로는 학습하지 않는다고 밝힙니다.
  • Auditor는 밤사이 사건의 모든 페이지를 분석해 놓친 정보를 찾는 제품으로 소개됩니다.
🔎 자세히 읽기 이유·근거·조건
⚙️ 똑똑함만으로 부족한 이유
  • 모델이 좋아지는 건 Eve에도 좋은 일입니다. 최고의 변호사나 Albert Einstein 같은 지능이 모든 작업을 해준다면 쓰겠다는 거죠. 문제는 아무리 똑똑해도 로펌에 들어오는 순간 바로 생산적으로 일할 수는 없다는 겁니다.
  • 원고 측 사건의 중요한 정보는 공개적으로 수집할 수 없는 곳에 있습니다. 재판과 공개 판결문까지 가지 않고 사전에 협상으로 끝나는 사건이 많으니까요. 실제로 어떤 사실관계에서 얼마에 합의했는지가 다음 판단에 유용하지만, 그 정보가 공개 판례에 모두 남는 건 아닙니다.
📎 원문 근거 1 · 2 · 3 · 4
⚙️ 상대와 지역에 따라 달라지는 다음 행동
  • State Farm을 상대로 연부조직 손상 사건의 좋은 배상 요구서를 쓰는 방법을 검색한다고 해서 필요한 답이 모두 나오지는 않습니다. 새 법률 보조 직원도 배워야 하는 일이고, 지역 법원과 상대 변호사의 행동도 서로 다르죠.
  • Eve가 다루려는 질문은 지금 이 순간 무엇을 해야 이 사건의 결과가 좋아지는가입니다. 이 질문은 사건 중 수천 번 반복됩니다. 여러 속성과 맥락을 함께 고려해야 하니, 누가 어떤 사건을 잘 대리할 수 있는지 판단하는 접수 단계부터 정보를 활용하고 계속 개선하려는 겁니다.
📎 원문 근거 5 · 6
🔎 사건 비밀과 전술 공유의 경계
  • 자기 사건의 자료는 비공개로 지켜야 합니다. Jay는 attorney client privilege를 짚고, 그 데이터로는 절대 학습하지 않는다고 말합니다.
  • 한편 변호사들은 이미 교육 행사 등에 가서 반복되는 보험사 방어 논리와 대응 전술을 공유합니다. Eve는 기존 업계의 이런 교류 방식을 소프트웨어로 확대한다는 입장입니다. 자체 변호사를 고용하고 플랫폼의 사건 성공률을 추적한다는 설명도 이 맥락에 있습니다.
📎 원문 근거 7 · 8 · 9
🧭 놓친 정보부터 찾는 제품
  • Auditor는 밤사이 사건의 모든 페이지를 살펴보고, 완벽한 변호사라면 매번 알아챘을 상황을 찾는 제품입니다. Jay는 거의 모든 사건에서 놓친 정보가 발견된다고 설명합니다.
  • 이것은 단순히 법률 질문에 대답하는 능력과는 다른 가치입니다. 이미 진행 중인 사건을 계속 읽고, 결과에 영향을 줄 정보를 찾아 실제 업무에 연결하는 쪽이죠.
📎 원문 근거 10 · 11
📎 이 주제의 원문 근거 · 12개

근거 1 · 관련 설명: 똑똑함만으로 부족한 이유

if you have data that actually nobody else has, you can deliver better outcomes

근거 2 · 관련 설명: 똑똑함만으로 부족한 이유

he will not be productive for quite some time

근거 3 · 관련 설명: 똑똑함만으로 부족한 이유 / 전사 주의 1

Vast majority settle pre-demand or pre-litigation

근거 4 · 관련 설명: 똑똑함만으로 부족한 이유

Geico actually did pay $29,000

근거 5 · 관련 설명: 상대와 지역에 따라 달라지는 다음 행동

what is the best thing I can do at this particular moment to improve the outcome of the case

근거 6 · 관련 설명: 상대와 지역에 따라 달라지는 다음 행동

the first place where they see value is of course intake

근거 7 · 관련 설명: 사건 비밀과 전술 공유의 경계

we don't train on that data ever

근거 8 · 관련 설명: 사건 비밀과 전술 공유의 경계

They attend CLE and they share tactics

근거 9 · 관련 설명: 사건 비밀과 전술 공유의 경계

you should have more success. That's what we track.

근거 10 · 관련 설명: 놓친 정보부터 찾는 제품

analyzes every single case through every single page overnight

근거 11 · 관련 설명: 놓친 정보부터 찾는 제품

almost every single case has missed information

근거 12 · 관련 설명: 전사 주의 1

less than a percent of cases actually settle and get turned into case opinions

에이전트끼리 일해도 사람의 대리와 판단은 남습니다

  • 반복적인 공방은 에이전트끼리 하고, 변호사는 의뢰인과 현장을 이해하는 데 더 시간을 쓸 수 있겠죠.
  • 다만 소송을 제기하는 일이 쉬워져도 법원 자체의 병목은 남습니다.
  • AI 중재와 법원 밖 분쟁 해결이 늘어날 수 있다는 전망입니다.
  • 기관의 돈과 시간 우위가 사라진다는 주장은 아니며, 개인 측도 대응할 자원을 갖게 된다는 변화입니다.
  • 합의금 수락·추가 협상·재판 가운데 무엇을 택할지 판단하는 데 사건 데이터가 쓰일 수 있습니다.
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🔭 자동화 이후에도 남는 대리
  • 업무의 99%, 어쩌면 99.9%를 AI가 한다고 가정해도, 개인에게는 여전히 자신을 대리해줄 사람이 필요하다는 생각입니다. 그 비율은 미래를 설명하기 위한 가정이지 현재 자동화율이 아닙니다.
  • 기관에는 여전히 더 많은 돈과 자원, 시간이 있습니다. 특히 비용과 빚에 쫓기는 개인에게 시간은 강력한 무기가 되죠. 일상적인 공방은 에이전트끼리 처리하더라도, 의뢰인의 사정과 구체적 사실, 지역의 상대방을 이해하는 변호사의 판단은 차이를 만들 거라는 전망입니다.
📎 원문 근거 1 · 2
🧭 합의할지 재판할지
  • 예전에는 재판 준비와 배심원 관련 업무에 매달리면 사무실 전체 운영이 흔들릴 수 있었습니다. 그래서 합의를 선호했죠. Eve 고객 중에는 이제 재판 업무에 더 시간을 쓰기로 하는 경우가 나타난다고 합니다.
  • 상대가 12,000달러를 제안했을 때 15,000달러를 요구할지, 재판에서 100,000달러를 노릴지 어떻게 결정할까요? 소송 금융 회사들이 판사 등 데이터를 활용해온 것처럼, 로펌도 축적된 사건 정보를 바탕으로 판단하고 적정한 결과에 도달했는지 볼 수 있다는 겁니다. 거기서 더 나은 결과를 밀어붙이는 책임은 여전히 변호사에게 남고요.
📎 원문 근거 3 · 4 · 5 · 6
🔭 법원으로 옮겨가는 병목
  • Alex는 은행 문제를 해결하려고 네 시간을 쓰다가 AI에 소송을 맡겼고, 다시 네 시간 뒤에는 송달 담당자를 찾고 소송 절차까지 진행됐다는 개인 경험을 말합니다. 그런데 법정 일정은 2월이라는 거죠. 특허 출원이 쉬워져도 특허청이 병목으로 남는 사례와 같은 질문입니다.
  • Jay는 모든 일을 법원으로 보내지 않는 시스템이 더 필요해질 것으로 봅니다. 재향군인 관련 위원회, 고용 사건의 EEOC, 조정과 중재처럼 이미 다른 처리 경로가 있으니 그 틀이 확대될 수 있다는 겁니다.
📎 원문 근거 7 · 8
🔭 판단을 돕는 AI 중재
  • 일부 영역에서는 automated dispute resolution, 자동화된 분쟁 해결로 갈 수 있다는 전망입니다. 중립적인 조정인이나 기관이 AI로 양쪽의 사실과 과거 사례를 더 빨리 정리하는 식이죠.
  • 판단 자체가 대체될 거라고 보지는 않습니다. 과거에 비슷한 일이 어떻게 처리됐는지 자료를 받고, 거기에 들어 있을 편향을 제거하는 일에 더 많은 시간을 쓰게 될 거라는 생각입니다.
📎 원문 근거 9 · 10
📎 이 주제의 원문 근거 · 11개

근거 1 · 관련 설명: 자동화 이후에도 남는 대리

you can assume it's 99% AI maybe 99.9% AI

근거 2 · 관련 설명: 자동화 이후에도 남는 대리

all the routine back and forths I think is going to happen through agents talking to agents

근거 3 · 관련 설명: 합의할지 재판할지

choosing to spend more time on their trial work

근거 4 · 관련 설명: 합의할지 재판할지

Previously going to trial took down your entire firm

근거 5 · 관련 설명: 합의할지 재판할지

do I take it to trial or do I accept the settlement or do I push back

근거 6 · 관련 설명: 합의할지 재판할지

it's still the attorney's responsibility to push it even further

근거 7 · 관련 설명: 법원으로 옮겨가는 병목

the date is in February

근거 8 · 관련 설명: 법원으로 옮겨가는 병목

not everything goes to the court system

근거 9 · 관련 설명: 판단을 돕는 AI 중재

automated dispute resolution

근거 10 · 관련 설명: 판단을 돕는 AI 중재

I don't think the judgment will really be replaced

근거 11 · 관련 설명: 전사 주의 1

On the defense side you have a attorney that is fighting your case

작은 로펌도 데이터와 전문성을 재투자할 수 있을까요

  • 작은 로펌이 더 커지는 길은 사람만 계속 늘리는 방식과 달라질 수 있습니다.
  • 특정 사건에서 쌓은 데이터로 더 잘하고, 그 전문성을 다른 지역으로 넓히는 거죠.
  • 대형 로펌에서는 Eve가 인수 후 통합을 돕는 흐름도 소개됩니다.
  • 25,000달러 합의에서 변호사 몫을 약 8,000달러로 잡으면, 그중 절반은 인건비이고 30%는 마케팅이라는 예시입니다.
  • 작은 로펌의 매출 10억달러 가능성은 대화에서 제시한 미래 시나리오이며 실제 달성 사례는 아닙니다.
🔎 자세히 읽기 이유·근거·조건
🔢 재투자가 어려웠던 수익 구조
  • 합의금이 25,000달러이고 변호사 몫이 약 3분의 1이라고 해보죠. 단순하게 8,000달러로 놓으면, 그중 절반 정도가 인건비, 30%가 마케팅이고 나머지가 이익이라는 예시입니다.
  • 이 구조에서는 다음 의뢰인에게 더 좋은 서비스를 제공하기 위한 재투자가 어렵습니다. 더 좋은 변호사를 채용하는 것이 사실상 주요 방법이었으니까요. Jay가 소프트웨어 회사 같은 로펌을 말하는 이유는, 이제는 자기만의 데이터가 다음 사건의 결과를 개선하는 자산으로 쌓일 수 있기 때문입니다.
📎 원문 근거 1 · 2 · 3
🔭 더 좁게 잘하고 더 넓게 나가기
  • 예전 동네 변호사가 여러 일을 맡다가 지식재산이나 고용처럼 분야별로 전문화됐듯, 이제는 특정 사실관계가 있는 연부조직 손상 사건처럼 더 좁은 단위로 전문성이 생길 수 있다는 전망입니다.
  • 그 사건에 아주 능숙해지면 넓게 광고판을 거는 큰 로펌보다 목표 고객을 찾는 비용이 효율적일 수 있죠. 한 지역에서 잘하는 일을 만든 뒤, 그 한 분야의 높은 역량으로 전국에 확장하는 경로입니다. 작은 로펌이 매출 10억달러 기업이 될 수 있느냐는 질문도 이 가능성에서 나왔습니다.
📎 원문 근거 4 · 5 · 6
💡 큰 로펌에서는 인수 통합
  • 반대편에서는 규모가 큰 고객들이 다른 로펌을 사들이는 흐름도 있다고 합니다. Eve를 활용하면 예전에는 고통스러웠던 인수 후 통합을 더 빨리 할 수 있다는 설명입니다.
  • 고객이 원하는 법률 결과를 중심으로 업무를 맞추고, 변화 관리와 인력·운영 변경의 상당 부분을 Eve가 처리하도록 하는 거죠. Jay는 그만큼 인수가 가치를 내기까지의 시간을 줄일 수 있다고 봅니다. 구체적인 인수 회사명이나 거래 금액은 나오지 않습니다.
📎 원문 근거 7 · 8 · 9
📎 이 주제의 원문 근거 · 9개

근거 1 · 관련 설명: 재투자가 어려웠던 수익 구조

Let's say you have a $25,000 settlement

근거 2 · 관련 설명: 재투자가 어려웠던 수익 구조

about half of it goes towards labor spend, 30% goes to marketing

근거 3 · 관련 설명: 재투자가 어려웠던 수익 구조

a database and data set that is unique to them

근거 4 · 관련 설명: 더 좁게 잘하고 더 넓게 나가기

the small firm could actually become a billiond dollar revenue business

근거 5 · 관련 설명: 더 좁게 잘하고 더 넓게 나가기

specializations of practice areas

근거 6 · 관련 설명: 더 좁게 잘하고 더 넓게 나가기

soft tissue injury cases that involve X and Y fact patterns

근거 7 · 관련 설명: 큰 로펌에서는 인수 통합

some of them actually are coming together

근거 8 · 관련 설명: 큰 로펌에서는 인수 통합

buying other law firms

근거 9 · 관련 설명: 큰 로펌에서는 인수 통합

speed up their time to making that acquisition worth it

시간과 좌석 대신 결과에 가격을 붙이려면

  • 원고 측 성공보수는 처음부터 결과 중심이었습니다.
  • 다른 법률 업무도 그렇게 갈 수 있을까요?
  • 필요한 일을 얼마나 해야 하는지 모르는 문제가 먼저 풀려야 합니다.
  • Eve도 초기 구독 등급 방식에서 고객이 원하는 결과 중심으로 방향을 바꿨습니다.
  • 같은 사건처럼 보여도 10시간인지 100시간인지 맡기 전에는 모를 수 있습니다.
  • 시간제 청구가 모두 사라진다는 전망은 아닙니다.
  • 결과의 가치를 오랜 뒤에야 알 수 있는 업무에는 남을 수 있습니다.
🔎 자세히 읽기 이유·근거·조건
⚖️ 결과를 팔아온 성공보수
  • 소프트웨어 업계는 좌석당 월 요금에서 결과에 돈을 받는 방식으로 옮겨가려 합니다. 그런데 원고 측 법률 업무는 처음부터 결과 중심이었죠. 고객은 투입 재료나 시간보다 자신이 얻을 결과를 원하니까요.
  • 다만 다른 법률 업무가 시간제로 청구하는 이유를 단순히 고객에게 비싸게 받으려는 것으로 보지는 않습니다. 고객이 머릿속에 원하는 것과 실제로 설명한 것 사이에 차이가 있고, 진행 중 범위가 바뀔 수도 있습니다. 이 정보 차이가 고정 가격을 어렵게 만듭니다.
📎 원문 근거 1 · 2 · 3 · 4
⚙️ 결과까지 필요한 일을 알아야
  • 새 사건이 10시간짜리인지 100시간짜리인지 맡기 전에는 모르는 경우가 많습니다. 25,000달러를 받았는데 한 시간에 끝나면 로펌에는 문제가 없지만, 변호사 시간 4,000시간이 들면 손해일 수 있죠. 이 숫자들은 고정 요금의 위험을 보여주는 가정입니다.
  • Jay는 법률 서비스를 넓히려면 사실관계에서 출발해 결과에 도달하는 데 필요한 컴퓨팅 자원의 양을 알아야 한다고 봅니다. 데이터를 모으고 잘 활용하는 일과, 실제로 연산을 실행해 결과를 만드는 일이 함께 필요하다는 겁니다.
📎 원문 근거 5 · 6 · 7 · 8
📌 Eve의 가격 방향 전환
  • Eve도 처음에는 Tall Grande Venty라고 부르는 여러 구독 등급 방식으로 시작했습니다. 그런데 고객이 중요하게 여기는 건 더 많은 의뢰인을 대리하는 결과였고, 그 때문에 이른 시기부터 결과 중심으로 바뀌었다는 설명입니다.
  • 절약할 수 있는 노동 비용을 단순히 남기는 데서 끝내지 않고, 더 많은 토큰과 Eve의 작업에 써서 더 많은 돈을 벌게 하는 순환을 생각합니다. 다만 실제 요금표, 사건당 가격, 성공보수 배분율 같은 계약 조건은 이 대화에서 제시하지 않았습니다.
📎 원문 근거 9 · 10 · 11
🔎 시간제가 남을 자리
  • 시간당 청구가 완전히 없어질 거라고 보지는 않습니다. 어떤 업무는 결과가 나오기까지 여러 해가 걸리고, 그전에는 가치를 알기 어려우니 여전히 가장 적절한 방식일 수 있죠.
  • 그렇지만 결과가 무엇인지 알 수 있는 업무에서는 필요한 일을 일정한 비용으로 낮춰 제공할 수 있다는 데 베팅하고 있습니다. 변호사가 의뢰인을 Eve에 넘기고 필요한 순간에만 참여하는, 처음부터 끝까지의 단순한 경험이 목표입니다.
📎 원문 근거 12 · 13
📎 이 주제의 원문 근거 · 13개

근거 1 · 관련 설명: 결과를 팔아온 성공보수

software SAS used to be per seat per month

근거 2 · 관련 설명: 결과를 팔아온 성공보수

always outcome oriented from the very beginning

근거 3 · 관련 설명: 결과를 팔아온 성공보수

the scope of the project is changing over time

근거 4 · 관련 설명: 결과를 팔아온 성공보수

nobody wants to pay for the ingredients or the inputs

근거 5 · 관련 설명: 결과까지 필요한 일을 알아야

is it 10 hours of work, 100 hours of work

근거 6 · 관련 설명: 결과까지 필요한 일을 알아야

how much compute resources you need to arrive at a outcome

근거 7 · 관련 설명: 결과까지 필요한 일을 알아야

they don't know what the expected value of their work actually is

근거 8 · 관련 설명: 결과까지 필요한 일을 알아야

spend 4,000 hours of attorney time

근거 9 · 관련 설명: Eve의 가격 방향 전환

Tall Grande Venty

근거 10 · 관련 설명: Eve의 가격 방향 전환

forced us to be outcome based from very early days

근거 11 · 관련 설명: Eve의 가격 방향 전환

spend it weirdly on more tokens

근거 12 · 관련 설명: 시간제가 남을 자리

I don't think it's going to die completely

근거 13 · 관련 설명: 시간제가 남을 자리

Eve will pull you in when you're needed

완전 자율 사건은 아직, 부분 자동화의 효과는 이미

  • 전화 접수부터 합의금 수령까지 완전히 자율적인 사건이 있었느냐고요?
  • 아직은 아니라고 답합니다.
  • 사건 유형별로 사람의 개입을 줄이는 엔지니어링이 남아 있죠.
  • 그래도 휴일 직전 업무 폭탄에 당일 대응하는 변화는 이미 고객 사례로 나옵니다.
  • 의료기록 확보에는 현재 2주가 걸릴 수 있으며, Eve는 보험사·의료기관에 전화하는 음성 에이전트를 활용합니다.
  • 공개된 단일 작업 벤치마크보다, 긴 사건 전체에서 실제 결과를 내는 능력이 중요하다는 설명입니다.
🔎 자세히 읽기 이유·근거·조건
🧩 한 작업보다 긴 사건 전체
  • 법률 벤치마크는 한 작업을 대체로 잘했는지 보는 경우가 많지만, Eve에는 처음부터 사건 전체의 결과가 중요했습니다. 지금도 사건마다 사람이 손대야 하는 부분이 상당히 있고, 이를 월별로 줄이고 있다는 설명입니다.
  • 이 작업은 사건 유형마다 해야 합니다. 자료를 처리하고 여러 도구를 쓰며 해결까지 이끄는 작은 변호사의 두뇌를 만드는 것과 같죠. 그래서 현재 성장의 큰 제약은 엔지니어라고 말합니다. 자동차 사고 한 유형만 처음부터 끝까지 처리해도 매우 큰 가치가 열린다는 주장은 그 가능성에 대한 전망입니다.
📎 원문 근거 1 · 2 · 3
🔎 끝까지 자율인 사건은 아직
  • 전화를 받고, 의뢰인을 등록하고, 마지막에 보험사 수표를 받기까지 완전히 자율적인 사건이 있었느냐는 질문에는 아직 아니지만 가까워지고 있다고 답합니다. 일부 고객에게 관련 초기 기능이 실제로 제공되고 있다는 말과, 사건 전체가 완전 자율로 끝났다는 말은 구분해야 합니다.
  • 현재는 여러 개별 작업을 처음부터 끝까지 처리하되, 사람이 결과를 더 좋게 하거나 남은 일을 해주는 지점이 있습니다. 이 개입까지 줄여 전체 과정을 연결하는 것이 지금 만드는 제품입니다.
📎 원문 근거 4 · 5 · 6
📝 의료기록 전화도 하나의 작업
  • 개인 상해 사건에서는 의뢰인에게 이미 있는 의료기록을 확보하려고 보험사와 의료기관에 전화를 걸어야 합니다. 지금은 그 일에 2주가 걸린다는 예가 나옵니다.
  • Eve는 발신 음성 에이전트로 이 일을 처리합니다. 여기서는 벌써 에이전트가 다른 에이전트와 통화하고 서로의 절차를 통과하는 법을 배우는 모습도 보인다고 하죠. 하지만 기록 확보는 사건을 끝내기 위한 수많은 단계 중 하나입니다.
📎 원문 근거 7 · 8 · 9
📝 휴일 전 압박 전술에 당일 답하기
  • 한 고객 로펌의 상대방은 추수감사절이나 큰 휴일 직전에 증거개시 요청을 보내곤 했다고 합니다. 휴가 중 업무를 몰아주면 대응을 서두르거나 충분히 잘하지 못할 거라고 기대하는 전술이죠.
  • 이 로펌은 반복되는 전술에 대응하는 Eve 에이전트를 만들어 같은 날 답했습니다. Jay는 방어 측이 여전히 시간당 청구 방식으로 일해 같은 속도를 따라오지 못하는 경우가 있다고 설명합니다. 상대의 AI 대응이 모두 끝났다는 뜻은 아니고, 개인 측이 자원을 갖췄을 때 기존 전술이 달라지는 구체적 사례입니다.
📎 원문 근거 10 · 11
📎 이 주제의 원문 근거 · 13개

근거 1 · 관련 설명: 한 작업보다 긴 사건 전체

there's still a decent amount of human touches needed per case

근거 2 · 관련 설명: 한 작업보다 긴 사건 전체

we're largely limited by engineers at this point

근거 3 · 관련 설명: 한 작업보다 긴 사건 전체

that's just one subtype

근거 4 · 관련 설명: 끝까지 자율인 사건은 아직

not not yet, but we're close

근거 5 · 관련 설명: 끝까지 자율인 사건은 아직

today there's a little bit of touch required

근거 6 · 관련 설명: 끝까지 자율인 사건은 아직

it's actually live in some customers

근거 7 · 관련 설명: 의료기록 전화도 하나의 작업

that takes two weeks today

근거 8 · 관련 설명: 의료기록 전화도 하나의 작업

voice AI that can do the outbound call

근거 9 · 관련 설명: 의료기록 전화도 하나의 작업

that is like one step that's needed

근거 10 · 관련 설명: 휴일 전 압박 전술에 당일 답하기

a day before Thanksgiving or a major holiday

근거 11 · 관련 설명: 휴일 전 압박 전술에 당일 답하기

created an agent on Eve to respond the same day

근거 12 · 관련 설명: 전사 주의 1

probably a thousand actions back and forths

근거 13 · 관련 설명: 전사 주의 1

probably 10,000 back and forths
ANALYSIS VIEW사건별 사실과 작성자의 판단, 지속 정보를 나누어 읽기
2
발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

Eve 고객 LA 로펌의 변호사당 관리 의뢰인 확대

작성자의 핵심 판단

Jay는 이 사례를 사건을 계속 전진시키고 변호사가 시스템의 결과를 개선하는 법률 실무의 미래 모습으로 평가했습니다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    It's like, you know, here I am before, here after. I have a nice head of hair. But like, what what's that for kind of your best customers that you work with? I imagine the revenue transformation is pretty significant. Yeah. One one firm in LA went from managing about 100 clients per attorney to 500. Wow. Right. And that is that is a type of thing that is possible. And they went to to their credit, they worked really hard to achieve this. They utilized Eve up to the max of all the way from intake take fielding the call doing qualification automatically removing all the relay problem that they have of passing things from one attorney to another to a case manager all that is now handled within agents in Eve and all the way to settlement where it's actually briefs before they go to a mediator discussion that actually tells you here's what you need to focus on here's what the settlement outcome should look like for cases like this that we worked on and here are the tactics you used before that got you here.

  2. 원문 구간 2

    Yeah. And that is what the future looks like. It's truly moving the case forward continuously and you're helping making it do a better job than it could do by itself. That is I think the future of law, right? Where you as a lawyer are really going to look more like a almost a data scientist and engineer engineering something to be better and better. And that is a shift the top law firms on eve mentally kind of go through. Yeah. Well, I kind of think of if you if you look at uh your average law firm where they don't really know AI and and actually like this is kind of an interesting kind of take on on the world of of AI enabled applications in general. Like what was the software stack for law before? Well, if you're a big firm like Wilson Cinci, probably the most important thing is like your your time tracker, right? Because you're billing by the hour. If you're in contingency law, it's like, well, your time matters, but you're not billing your customers on that.

이 자료에서 다룬 사실

  • Jay는 LA의 한 고객 로펌이 변호사당 관리 의뢰인을 약 100명에서 500명으로 늘렸다고 전했습니다. 로펌명과 발생 시점은 제시하지 않았습니다.
  • 해당 고객은 전화 접수·적격성 판단·업무 인계부터 합의 전 준비까지 Eve를 적극적으로 활용한 사례로 소개됐습니다.
근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    It's like, you know, here I am before, here after. I have a nice head of hair. But like, what what's that for kind of your best customers that you work with? I imagine the revenue transformation is pretty significant. Yeah. One one firm in LA went from managing about 100 clients per attorney to 500. Wow. Right. And that is that is a type of thing that is possible. And they went to to their credit, they worked really hard to achieve this. They utilized Eve up to the max of all the way from intake take fielding the call doing qualification automatically removing all the relay problem that they have of passing things from one attorney to another to a case manager all that is now handled within agents in Eve and all the way to settlement where it's actually briefs before they go to a mediator discussion that actually tells you here's what you need to focus on here's what the settlement outcome should look like for cases like this that we worked on and here are the tactics you used before that got you here.

그렇게 판단한 이유

사람 사이의 업무 인계와 반복 작업을 에이전트가 맡고, 과거 사건의 합의 결과와 전술을 합의 준비에 연결했다는 설명입니다. 고객이 열심히 실행하고 제품을 최대한 활용했다는 조건이 붙습니다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    It's like, you know, here I am before, here after. I have a nice head of hair. But like, what what's that for kind of your best customers that you work with? I imagine the revenue transformation is pretty significant. Yeah. One one firm in LA went from managing about 100 clients per attorney to 500. Wow. Right. And that is that is a type of thing that is possible. And they went to to their credit, they worked really hard to achieve this. They utilized Eve up to the max of all the way from intake take fielding the call doing qualification automatically removing all the relay problem that they have of passing things from one attorney to another to a case manager all that is now handled within agents in Eve and all the way to settlement where it's actually briefs before they go to a mediator discussion that actually tells you here's what you need to focus on here's what the settlement outcome should look like for cases like this that we worked on and here are the tactics you used before that got you here.

작성자가 예상한 다음 전개

변호사는 시스템을 더 좋게 만드는 데이터 과학자·엔지니어에 가까운 역할로 이동할 수 있다는 전망입니다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    Yeah. And that is what the future looks like. It's truly moving the case forward continuously and you're helping making it do a better job than it could do by itself. That is I think the future of law, right? Where you as a lawyer are really going to look more like a almost a data scientist and engineer engineering something to be better and better. And that is a shift the top law firms on eve mentally kind of go through. Yeah. Well, I kind of think of if you if you look at uh your average law firm where they don't really know AI and and actually like this is kind of an interesting kind of take on on the world of of AI enabled applications in general. Like what was the software stack for law before? Well, if you're a big firm like Wilson Cinci, probably the most important thing is like your your time tracker, right? Because you're billing by the hour. If you're in contingency law, it's like, well, your time matters, but you're not billing your customers on that.

원문에서 직접 연결한 대상Eve원고 측 법률 서비스
발생발표·발생 후발생일 미확인

Eve의 결과 중심 가격 방식 전환

작성자의 핵심 판단

고객이 원하는 것은 더 많은 의뢰인을 대리하는 결과이므로, Eve도 그 결과에 맞춰야 했다는 판단입니다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    So, I mean from actually, weirdly enough, from day one, we started probably with the with the uh you know, uh what was it? Tall grande. Tall Grande Venty. Yes, Vente model. Uh that's that's what we started with because we didn't know any better, right? And then as we dug into it, we realized like what they care about is outcomes. What they care about is how do I serve more clients? So, that actually forced us to be outcome based from very early days. uh you know we're talking like a year and a half ago which is pretty funny that's early uh in today's world AI time like [laughter] dog years times 100 yes exactly um but that that is that is kind of um what happened to us right and there's so much room to grow where now that you know we we talked about that that value diagram of a third goes to attorneys half of that i

이 자료에서 다룬 사실

  • Jay는 Eve가 처음에는 여러 구독 등급 방식으로 출발했지만, 초기부터 결과 중심으로 바뀌었다고 말했습니다.
  • 전환 과정은 대략 1년 반 전이라는 상대적 표현으로 설명됐으며, 구체적인 계약 단가나 매출 인식 방식은 공개하지 않았습니다.
근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    So, I mean from actually, weirdly enough, from day one, we started probably with the with the uh you know, uh what was it? Tall grande. Tall Grande Venty. Yes, Vente model. Uh that's that's what we started with because we didn't know any better, right? And then as we dug into it, we realized like what they care about is outcomes. What they care about is how do I serve more clients? So, that actually forced us to be outcome based from very early days. uh you know we're talking like a year and a half ago which is pretty funny that's early uh in today's world AI time like [laughter] dog years times 100 yes exactly um but that that is that is kind of um what happened to us right and there's so much room to grow where now that you know we we talked about that that value diagram of a third goes to attorneys half of that i

  2. 원문 구간 2

    So, it's very hard to have a flat rate. That's right. Um because they could get burned in Well, they can't get burned in the low direction. Right. It's like I charge you $25,000. I spent an hour on this, but they could get burned if it's like I have to now spend 4,000 hours of attorney time. I could lose money on this. which of course every single firm they oh well actually like as you know in corporate law these are loss leader products and then you try to make it up on the M&A or IPO or something but obviously a little bit different than plaintiff law. How do you guys charge? How did you because I imagine you had a it's not like on day one when you started the business you knew exactly what you were going to charge for like what type of customer. I imagine your thinking has evolved on this as well. Absolutely. Okay.

그렇게 판단한 이유

인력에 쓰던 자원을 더 많은 토큰과 Eve의 작업에 투입해 로펌이 더 많은 돈을 벌도록 하는 순환을 설명했습니다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    So, I mean from actually, weirdly enough, from day one, we started probably with the with the uh you know, uh what was it? Tall grande. Tall Grande Venty. Yes, Vente model. Uh that's that's what we started with because we didn't know any better, right? And then as we dug into it, we realized like what they care about is outcomes. What they care about is how do I serve more clients? So, that actually forced us to be outcome based from very early days. uh you know we're talking like a year and a half ago which is pretty funny that's early uh in today's world AI time like [laughter] dog years times 100 yes exactly um but that that is that is kind of um what happened to us right and there's so much room to grow where now that you know we we talked about that that value diagram of a third goes to attorneys half of that i

  2. 원문 구간 2

    s labor that is half they don't have to spend anymore right so how do you actually turn that into something more useful and that way the best way to get more useful work is actually to spend it weirdly on more tokens and more more work that Eve can do to make more money for your firm, right? And that is kind of the cycle we're in today. And a lot of the market dynamics that is helping us is exactly this. Like we actually believe the uh billable auto model, I don't think it's going to die completely, but I think it's going to be on the way of the seatbased pricing model. uh where for some subset of law that is probably the best way you can charge for the work cuz it's very difficult to know value until an outcome many many years later. But for a lot of it that's not true anymore. You know for for a lot of it you actually know what the outcomes are.

원문에서 직접 연결한 대상Eve
3
사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

사건 밖에서도 다시 참고하거나 다른 자료와 비교할 가치가 있는 내용을 대상과 반복 가능한 논점으로 묶습니다.

사실·구조원고 측 성공보수 법률 서비스의 인력 경제성주 대상 · 산업·업종 · 원고 측 법률 서비스관련 대상 · 기업·종목 · Eve

개인이 선불로 보수를 내지 않는 성공보수제에서도 왜 작은 사건이 배제될까요?

이 자료가 더한 내용

  • 성공보수는 선불 부담을 낮추지만, 상담·법률 조사·직원 급여 등 사건 처리 비용까지 없애지는 못합니다. 기대 보수가 낮으면 승소해도 경제성이 맞지 않는 사건이 생깁니다.
  • AI가 접수와 적격성 판단, 초기 작업의 노동을 줄이면 지금 대리를 받지 못하는 작은 사건도 맡을 가능성이 커진다는 논리입니다.
근거 보기 6
  1. 원문 구간 1

    Lawyers times are expensive and you're trying to point lawyers towards more and more expensive time. The same is true for most lawyers. They they have a lot of bills to pay and they need today legal work. The more work you put behind it, you can represent your facts better. You can get a better outcome. That is the state of world we live in today. To account for this, lawyers understand people can't pay $500, $600 an hour on a blank check for however long the case might take. So, the plaintiff industry came about on working on contingency law. So, what this means is they only get paid when they win the case for the client. And this is what's allowed them to even have any sort of leveling playing field with people versus institutions. And what Eve is aiming to do is really handle that whole thing end to end and of how do you represent a client all the way from the very first call to getting them a settlement.

  2. 원문 구간 2

    So you know price goes down quantity demanded goes up considerably. And if I think about applying this to law like what if I have $1,000 of damages right? Um I can call a lawyer even for contingency right? um they might not want to take my case because if they take a third of the outcome, it's like they want a bigger case and it's going to require a certain amount of work and AI really it it kind of liberates these market failures to a certain extent because um you mentioned kind of giving David a bigger slingshot like a lot of times like David just well number one if I have $1,000 of damages I certainly can't pay $1,200 an hour for a lawyer so like I'm out for that. We'll enter contingency law. The problem is that like the settlement might not be big enough. So like the lawyer might want to serve me but like he or she has parallegals that they have to pay and so on and so forth. But if the software can do the work now the market opportunity is so much bigger, right?

  3. 원문 구간 3

    That's why the legal system is about third of our our government. It's for this reason. Yeah. Um and today what's happening is because lawyers still need to get paid. It's still bottlenecked on legal work. Today, if a lawyer doesn't make at least 5,000 fees of a case, they do not take it on. Yeah, that is the market dynamics today. And even at 5,000, they're losing money on a lot of cases. They're really banking on few cases paying out very large. They're not even guaranteed to win period. So, they already take that that's the contingency aspect. That's exactly But it's kind of like even if I win, I lose because my costs of carrying the case are going to be higher than the actual potential outcome even if I win. That's exactly right. I mean, think about like most people here have been in an car accident, fender bender of some sort. If it's below the deductible, no lawyer in America will touch that case, right?

  4. 원문 구간 4

    It's just not economically worth it. Even if the deductible's $3,000, $4,000 to an individual, that is a difference between a paycheck being gone versus not, right? And there's no representation they can get for that, right? And the the same thing and and the reason is actually from their side we have to understand from their side too right so let let's say you've been getting harassed at work and your employer could stop it like in hospitality industry let's say you could you know tell your customers hey don't harass my employees and change processes to make that happen today that doesn't happen because when that person gets calls the lawyer on the other side has to pick up a call feel that call that's about 30 to 45 minutes of And then after that, go do legal research because in employment in America, pretty much everything's at will and you have to tie a problem to uh you know like a protected protected clause of some kind and it's called causes of action.

  5. 원문 구간 5

    So you have to tie it to a cause of action and that work requires them to go spend 10 hours Yeah. to go research your case law, research the facts, go back and forth and ask them more followup questions, see if they qualify. And while they spent all that time, they might still realize, hey, this doesn't even make me $5,000, right? So that is why 96% of cases on the labor unemployment side, for example, gets rejected, right? So you can never find anybody of represent unless you come out of pocket. In many cases, people don't have money to come out of pocket. So that's exactly right. That's exactly right. So you just kind of take it unless something really egregious happens. Um, and that is the current state and it's all bottlenecked on legal labor. And this is what Eve is meant to do is to how do you now take that 10 hours is now immediate with Eve. A call comes in, Eve actually answers the call and automatically uses his insights on the law firm to know whether or not this is a case the lawyer has to take on or not and then hit the ground running with a demand or the initial preliminary work done.

  6. 원문 구간 6

    Right? And that completely changes the economics of that type of case. And we're still at the very beginning stages, you know, like what's what's happening is Eve is getting more and more capable of handling outcomes end to end over a very long horizon. These cases take 6 months a year to take to launch and through them probably a thousand actions back and forths that are happening. And as accuracy of Eve is getting higher and higher, this long horizon becomes possible. So the more this becomes possible, even more complicated work gets more ties down to a constant case. So now all these people without representation get representation. Yeah. Um and if you really ask yourself like how many times in your life if asking for legal help wasn't a friction point? Would you have asked it? That number is way higher than we think. Yeah. So it's a funny story. This is a true story. I was in Blue Bottle, a lit

원문에서 제시한 근거

1,000달러 피해에서 변호사가 3분의 1을 받는 가정, 최소 5,000달러 보수에 대한 발언, 30~45분 상담과 10시간 검토 사례가 노동 비용의 문제를 설명합니다.

근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    So you know price goes down quantity demanded goes up considerably. And if I think about applying this to law like what if I have $1,000 of damages right? Um I can call a lawyer even for contingency right? um they might not want to take my case because if they take a third of the outcome, it's like they want a bigger case and it's going to require a certain amount of work and AI really it it kind of liberates these market failures to a certain extent because um you mentioned kind of giving David a bigger slingshot like a lot of times like David just well number one if I have $1,000 of damages I certainly can't pay $1,200 an hour for a lawyer so like I'm out for that. We'll enter contingency law. The problem is that like the settlement might not be big enough. So like the lawyer might want to serve me but like he or she has parallegals that they have to pay and so on and so forth. But if the software can do the work now the market opportunity is so much bigger, right?

  2. 원문 구간 2

    That's why the legal system is about third of our our government. It's for this reason. Yeah. Um and today what's happening is because lawyers still need to get paid. It's still bottlenecked on legal work. Today, if a lawyer doesn't make at least 5,000 fees of a case, they do not take it on. Yeah, that is the market dynamics today. And even at 5,000, they're losing money on a lot of cases. They're really banking on few cases paying out very large. They're not even guaranteed to win period. So, they already take that that's the contingency aspect. That's exactly But it's kind of like even if I win, I lose because my costs of carrying the case are going to be higher than the actual potential outcome even if I win. That's exactly right. I mean, think about like most people here have been in an car accident, fender bender of some sort. If it's below the deductible, no lawyer in America will touch that case, right?

  3. 원문 구간 3

    It's just not economically worth it. Even if the deductible's $3,000, $4,000 to an individual, that is a difference between a paycheck being gone versus not, right? And there's no representation they can get for that, right? And the the same thing and and the reason is actually from their side we have to understand from their side too right so let let's say you've been getting harassed at work and your employer could stop it like in hospitality industry let's say you could you know tell your customers hey don't harass my employees and change processes to make that happen today that doesn't happen because when that person gets calls the lawyer on the other side has to pick up a call feel that call that's about 30 to 45 minutes of And then after that, go do legal research because in employment in America, pretty much everything's at will and you have to tie a problem to uh you know like a protected protected clause of some kind and it's called causes of action.

  4. 원문 구간 4

    So you have to tie it to a cause of action and that work requires them to go spend 10 hours Yeah. to go research your case law, research the facts, go back and forth and ask them more followup questions, see if they qualify. And while they spent all that time, they might still realize, hey, this doesn't even make me $5,000, right? So that is why 96% of cases on the labor unemployment side, for example, gets rejected, right? So you can never find anybody of represent unless you come out of pocket. In many cases, people don't have money to come out of pocket. So that's exactly right. That's exactly right. So you just kind of take it unless something really egregious happens. Um, and that is the current state and it's all bottlenecked on legal labor. And this is what Eve is meant to do is to how do you now take that 10 hours is now immediate with Eve. A call comes in, Eve actually answers the call and automatically uses his insights on the law firm to know whether or not this is a case the lawyer has to take on or not and then hit the ground running with a demand or the initial preliminary work done.

해석·전망Eve의 매출 확장 가치와 법률 노동 시장주 대상 · 기업·종목 · Eve관련 대상 · 산업·업종 · 원고 측 법률 서비스

기존 소프트웨어 지출이 작은 산업에서도 AI 시장이 커질 수 있는 이유는 무엇일까요?

이 자료가 더한 내용

  • Alex는 Eve를 비용 절감보다 더 많은 사건을 맡게 하는 매출 확장 제품으로 설명합니다. 로펌의 제약이 문의 부족보다 처리 인력에 있다면, AI가 늘리는 것은 기존 프로그램의 편의뿐 아니라 제공 가능한 서비스의 양입니다.
  • 기존 Office 구매액으로 시장을 재면 실제 노동을 수행하는 AI의 기회를 작게 볼 수 있다는 해석입니다. 소프트웨어 시장을 노동 시장의 대체·확장 영역으로 보는 비유가 제시됐습니다.
근거 보기 6
  1. 원문 구간 1

    tle coffee shop in Los Altos, and I was explaining Eve to somebody probably nine months ago, and I was explaining it because most people think of AI as like, oh, you're going to fire everybody and cut costs, and it's all about cost savings, and it's like, no, actually, like, if I use Eve, I make a lot more money for my firm. And it's not because I'm cutting costs. It's like I can take on more cases. It's actually revenue expansion. So, I'm explaining this um as as an outsider investor can, so not as well as you probably would. And at the end of this, I mean, we were talking about many topics, but Eve came up and this guy comes up to me, he looks a little angry. He has a big dog, and I'm kind of afraid of big dogs. And he was like, "What was that company you were talking about?" I was like, "Uhoh, is he going to get mad?" He's like, "I'm a trial attorney. I want to try it." Oh, great. So, I got you a new customer there.

  2. 원문 구간 2

    Maybe kind of like a before and after because you are you're not a cost savings play for lawyers. You're a revenue expansion play for them. That's that's from the legal side. But what what what do the economics look like for a law firm? That that's exactly right. When most people drive by, they see the face and they forget about the people behind them and the amount of work every single call actually takes. That's that's what happens today. That's what Eve is there to help with. And the math on the law firm side is very simple. The more people you represent, typically speaking, the more money you make. But because you can take on more people and you honestly are denying and not taking on many cases because they're too expensive to take on, the demand from their perspective is not really constraint. It's really the supply of labor. Like do I have enough people uh inside to actually service that problem and to make things more complicated different firms here are in different realms of problems where the bottleneck keeps shifting, right?

  3. 원문 구간 3

    So like a small firm might just have one attorney that is has a case manager or some sort of uh office manager that feels initial call and just notes it down and then the lawyer then responds back in their free time, right? They're kind of running chaotically running around and then there's a next level which is they find a way to systematize it. You know, they have a an intake team of call like a call center somewhere that intakes it and now that becomes a new bottleneck. So now when you increase your marketing spend, let's say you looked particularly attractive in that billboard and a lot of people are calling in. Uh suddenly now that team is overwhelmed and you're limited again by how many people you can represent, right? And this is the daily challenge these small businesses are dealing with. It's they're small businesses. They're not massive enterprises. Uh they want to represent individuals and everyone here went to law school, not business school.

  4. 원문 구간 4

    You probably need to have like a, you know, each case, here's how much money I'm spending on the case. But like, I imagine your primary tool was Microsoft Word. And there wasn't, and this is how like VCs would have like gotten this industry wrong before, which is like, oh well, the software market for plaintiff law is small. They all buy Microsoft Office. Yeah, Microsoft Office is kind of expensive. So therefore, like the software spend is like in the tens of billions of dollars a year or something, you know, seemingly comically small. But wait a minute, the outcomes that they deliver is in the hundreds of billions of dollars a year. um they can't deliver more outcomes because they're really constrained on labor. Um and they can't hire labor for 12 cents an hour because it doesn't exist. So it turns out the software market is kind of like this shadow labor market and it's like massively bigger than anybody would have expected.

  5. 원문 구간 5

    Um, and and like it's always just a weird thing because it's like you can't say the software market is small because you're a you're a legal software company, but people know Harvey or they know like corporate laws or like you know eiscocovery tools that have been around. But I imagine like what was the main software stack before Eve entered? What was it just Microsoft Word or like what what what was in order for me to go into business? I graduated from law school. I want to be in this particular you know subsector of the field. What was my software stack? You know, this is the unfortunate thing about plaintiff law and institutions is historically plaintiff law really didn't need more than a cell phone email address. Honestly, even Microsoft Word, some people on the solos would not buy it for cost reasons. No, it's it's because if you think about it, you actually don't do that much redlinining.

  6. 원문 구간 6

    It's a trust boundary situation, right? So you're you're one side is kind of opposition to the other side. So you're not really collaborating. Yes. In the same way that you are when you're doing contract review or or something along those lines. So that was kind of it. And no software really solved their core problem which is exactly what you mentioned their labor constraint. That is the core of how they do anything at all. And because they have labor and they're good at managing their labor, they found a way to solve all every problem to them looked like solve with labor. And that's how they've they've grown up. And as a result of that, what ended up happening was a lot of resources on software went towards defense institutions because that's where the budgets were for Harvey. You know, really any company honestly, legal software company today, vast majority of them are on the defense side because that's where the budgets are.

원문에서 제시한 근거

LA 고객의 변호사당 의뢰인 100명에서 500명으로의 확대가 구체적 사례이며, 이는 적극적인 활용과 고객의 실행을 동반한 결과입니다.

근거 보기 1
  1. 원문 구간 1

    It's like, you know, here I am before, here after. I have a nice head of hair. But like, what what's that for kind of your best customers that you work with? I imagine the revenue transformation is pretty significant. Yeah. One one firm in LA went from managing about 100 clients per attorney to 500. Wow. Right. And that is that is a type of thing that is possible. And they went to to their credit, they worked really hard to achieve this. They utilized Eve up to the max of all the way from intake take fielding the call doing qualification automatically removing all the relay problem that they have of passing things from one attorney to another to a case manager all that is now handled within agents in Eve and all the way to settlement where it's actually briefs before they go to a mediator discussion that actually tells you here's what you need to focus on here's what the settlement outcome should look like for cases like this that we worked on and here are the tactics you used before that got you here.

해석·전망범용 모델 위에서 Eve가 제공하려는 사건 맥락주 대상 · 기업·종목 · Eve관련 대상 · 기술·제품 · 법률 AI

모델의 지능이 좋아져도 법률 애플리케이션에 남는 가치는 무엇일까요?

이 자료가 더한 내용

  • Jay는 모델 개선을 환영하면서도, 공개되지 않는 합의 경험과 지역·상대방·사건별 맥락을 실제 다음 행동에 연결하는 일이 별도로 필요하다고 설명합니다.
  • 개별 사건 자료로는 학습하지 않는다는 방침과, 업계에서 이미 공유하는 전술 지식을 소프트웨어로 확대하는 접근을 구분했습니다.
  • Auditor는 사건 전체의 페이지를 밤사이 분석해 놓친 정보를 찾는 제품으로, 지능을 실제 지속 업무에 연결하는 예시입니다.
근거 보기 6
  1. 원문 구간 1

    So, you know, who cares if everybody uses chat GBT or or clawed behind the scenes or on their own? But maybe talk about like I'm sure you've thought about this a lot, you know, why is Eve better than just kind of like raw intelligence and how does it get better because it does uh the more practitioners that use the product? Yeah, we're we're betting on we're betting on these models getting better and better. Um and our value is exactly that. you know, if you have thousand Albert Einsteins to work with to do litigation or or you know, the best attorney ever to to do every single task, we would take it. The problem is if you drop Albert Einstein into a law firm today, he will not be productive for quite some time. Um, and that is a general problem that Eve is solving, right? And why won't that person be productive? Well, it's due to a number of things, I think. One is in plaintiff law, the vast majority of data is actually non-scrapable.

  2. 원문 구간 2

    about less than a percent of cases actually settle and get turned into case opinions, right? Vast majority settle pre-demand or pre-litigation and some even before that, right? Where it's actually just a negotiation of, hey, this is how I was wronged. Please fix it. And to make that concrete, it's like I'm in a car accident. I'm not at fault. Um, you know, the adversary, if you will, like the other side's insurance companies like, oh, you weren't that hurt. We'll give you a dollar. Right? They always try to like deny, deny, deny. like rule number one if an insurance carrier is denied. Rule number two is denied. You know, it just goes on. Those are all the rules of insurance carriers. So now I hire a lawyer um and to actually get what I'm owed because I actually am injured and my car is actually totaled and they just don't want to pay me. Um you get a settlement doesn't go to case. It doesn't go to actual trial, but you know, that's right.

  3. 원문 구간 3

    That Geico actually did pay $29,000. And that's very, very useful information, I assume. That's right. insurance is the one that's dealing with 100,000 different law. They have the shared community, they know all the cases, but because it's charted across all the different local firms. They don't know exactly Geico's every single move. That's exactly right. And, you know, they even have ominous sounding software like Colossus, which tracks, you know, they they're they try to basically say a broken thumb. This is how much we think it's worth. Which is a hard thing to do in their defense. Like it's a hard thing to do, but they are doing that. but also saying this is how much we can get away with giving them away for and irrespective of that individual's actual need uh of of their particular situations. And that's what the legal system is meant to fix. That's that's what it's there for.

  4. 원문 구간 4

    Um and what now is happening is and this is this is the interesting bit and the challenge is if you go and Google how do you write an amazing demand letter for again state farm for soft tissue injury cases like that today exists nowhere even for a new parallegal that is joining a plaintiff firm this is something they have to learn and on top of that it gets more complicated because when you're in local jurisdiction the local environment like the court systems uh you're opposing council, they all behave a little differently and that context matters too. So what EVA is doing is it's turning this historically incredibly difficult to utilize multi-attribute multi-dimensional information that is basically what is the best thing I can do at this particular moment to improve the outcome of the case. Yeah. And that same question is repeated thousands of times during the case. And a human brain is just not capable of kind of keeping all of that in mind.

  5. 원문 구간 5

    Um but I guess how do you think about you know just data se sequestration and whatnot? um does that ever become an issue or how do you think about using it? We we've largely followed the rules of engagement that already exists in this industry but we've amplified it with software. That's kind of our stance, right? So the rules rules of engagement is for their own cases uh they want to be very private like that is important by law. It's attorney client privilege and we don't train on that data ever. Yeah. Right. Uh however, what attorneys also do is to share this knowledge they actually travel. They attend CLE and they share tactics each other on how they went up against State Farm's X and Y defense um because State Farm repeats that defense across the board, right? And uh not picking on State Farm, anyone is fair game here, but that is that is what they're already doing. So, we hire our own attorneys and track success rates of cases for our platform.

  6. 원문 구간 6

    And we want to help if you're using Eve, you should have more success. That's what we track. Um and we have this product called Auditor, which actually analyzes every single case through every single page overnight and looks for uh situations that a perfect attorney would catch every time. And across the board, unfortunately, vast majority of cases have almost every single case has missed information, right? And now that's no longer a thing. Yeah. and maybe talk about the future of where where things go because um on the one hand I can imagine a world where it's like one of these days Geico is going to get a little bit smarter um and they're probably going to like because they're deny deny deny plan that's how they got smart before right because they realize it is an adversarial system like you know I lost my house in a fire and I'm going to claim I had a Picasso in there and then they're going to think that I'm claiming that I have a Picasso they're just going to deny the claim deny deny Like so each party is kind of fighting each other, but they're going to get superpowers.

원문에서 제시한 근거

공개 판례에 남지 않은 29,000달러 합의의 정보 가치, 보험사와 지역 로펌 사이의 정보 차이, 검색만으로 얻기 어려운 배상 요구서 작성 지식이 제시됐습니다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    about less than a percent of cases actually settle and get turned into case opinions, right? Vast majority settle pre-demand or pre-litigation and some even before that, right? Where it's actually just a negotiation of, hey, this is how I was wronged. Please fix it. And to make that concrete, it's like I'm in a car accident. I'm not at fault. Um, you know, the adversary, if you will, like the other side's insurance companies like, oh, you weren't that hurt. We'll give you a dollar. Right? They always try to like deny, deny, deny. like rule number one if an insurance carrier is denied. Rule number two is denied. You know, it just goes on. Those are all the rules of insurance carriers. So now I hire a lawyer um and to actually get what I'm owed because I actually am injured and my car is actually totaled and they just don't want to pay me. Um you get a settlement doesn't go to case. It doesn't go to actual trial, but you know, that's right.

  2. 원문 구간 2

    That Geico actually did pay $29,000. And that's very, very useful information, I assume. That's right. insurance is the one that's dealing with 100,000 different law. They have the shared community, they know all the cases, but because it's charted across all the different local firms. They don't know exactly Geico's every single move. That's exactly right. And, you know, they even have ominous sounding software like Colossus, which tracks, you know, they they're they try to basically say a broken thumb. This is how much we think it's worth. Which is a hard thing to do in their defense. Like it's a hard thing to do, but they are doing that. but also saying this is how much we can get away with giving them away for and irrespective of that individual's actual need uh of of their particular situations. And that's what the legal system is meant to fix. That's that's what it's there for.

  3. 원문 구간 3

    Um and what now is happening is and this is this is the interesting bit and the challenge is if you go and Google how do you write an amazing demand letter for again state farm for soft tissue injury cases like that today exists nowhere even for a new parallegal that is joining a plaintiff firm this is something they have to learn and on top of that it gets more complicated because when you're in local jurisdiction the local environment like the court systems uh you're opposing council, they all behave a little differently and that context matters too. So what EVA is doing is it's turning this historically incredibly difficult to utilize multi-attribute multi-dimensional information that is basically what is the best thing I can do at this particular moment to improve the outcome of the case. Yeah. And that same question is repeated thousands of times during the case. And a human brain is just not capable of kind of keeping all of that in mind.

해석·전망로펌의 데이터 재투자와 세분된 전문화주 대상 · 산업·업종 · 원고 측 법률 서비스관련 대상 · 기업·종목 · Eve

AI와 사건 데이터는 작은 로펌의 성장 방식을 어떻게 바꿀 수 있을까요?

이 자료가 더한 내용

  • Jay는 로펌이 자기만의 데이터를 쌓아 특정 사건에서 더 나은 결과를 만들고, 그 역량을 재투자하는 소프트웨어 회사 같은 모습으로 바뀔 수 있다고 봅니다.
  • 더 좁은 사실관계의 사건에 전문화해 광고 효율을 높이고 전국으로 확장하는 경로와, 큰 고객이 인수 후 업무 통합을 빠르게 하는 경로를 함께 설명했습니다.
근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    t like some of these small guys can actually I mean obviously you can't go public as a as a law firm for now uh maybe in Arizona or something you can but um uh how do you think there's a chance for some of these local mom and pop uh stores if you will to become very very large institutions? I think the transformation that's going to happen is a lot of these law firms are going to look more like software companies. I think they're going to finally participate in the software revolution that's been happening for the last 30 years they've been left out of, right? Um, and if you if you kind of deep dive, you'll understand why. Let's say you have a $25,000 settlement. The attorney gets maybe a third of that. Uh, let's call it 8,000 for simplicity. Uh, and you know, like of that 8,000 about half of it goes towards labor spend, 30% goes to marketing, and the rest maybe is profit, right?

  2. 원문 구간 2

    like that. That's kind of the business as it exists today. Because of that business, it is so difficult to reinvest back into servicing your next client better, right? Like the only way you can really do that is by hiring a better attorney today, right? What changes is now they can actually acrewue a database and data set that is unique to them that gets them results that is better than their competitors for a subset of law, right? And this is kind of specialization and historically this industry already went through that you know like 30 years ago there was a uh you know your neighborhood lawyer that handled everything you know from from employment cases to IP to what have you. Yes. Exactly. Exactly. And and now what we have are specializations of practice areas. You have someone that's really good at IP, someone that's good at employment.

  3. 원문 구간 3

    And now it's getting even more specific, right? like someone that's good at let's say nursering birth defects or or something along those lines and I can anticipate that to go even another level where now someone could get really good at soft tissue injury cases that involve X and Y fact patterns and it advertising for those cases might be a lot more cost effective than some other larger firm like Morgan Morgan just showing their billboard everywhere. So get good at something locally and then expand just across the entire country because you have such high competence around that one field. That's exactly right. And we're so I think we're going to see that type of specialization and I think we're also going to see the opposite where some of the large we're also working with some on the scale of Morgan Morgan like some of them actually are coming together.

  4. 원문 구간 4

    So those ones that got us big are actually going around buying other law firms because they realized with Eve they can very quickly consolidate what used to be very painful reintegration process now it can be done on exactly what the client wants which is hey the client wants a legal outcome and EV is made just for that. Yeah. So by doing that they get to largely work away from a lot of the change management uh work workforce changes operation changes because Eve handles a lot of that for them. They can speed up their time to making that acquisition worth it. Well the funny thing is that there's this movement underway to outcome oriented pricing. So like software SAS used to be per seat per month. Um and I used to joke it was like the tall grande venty model of software selling. It's like you go to like any SAS company's website.

원문에서 제시한 근거

  • 25,000달러 합의에서 변호사 몫 약 8,000달러 중 절반은 인건비, 30%는 마케팅이라는 가정은 기존 재투자 여력의 한계를 설명하기 위한 예시입니다.
  • 작은 로펌의 매출 10억달러 가능성은 Alex가 제기한 미래 시나리오로, 현재 실적이나 확정 성장 계획이 아닙니다.
근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    t like some of these small guys can actually I mean obviously you can't go public as a as a law firm for now uh maybe in Arizona or something you can but um uh how do you think there's a chance for some of these local mom and pop uh stores if you will to become very very large institutions? I think the transformation that's going to happen is a lot of these law firms are going to look more like software companies. I think they're going to finally participate in the software revolution that's been happening for the last 30 years they've been left out of, right? Um, and if you if you kind of deep dive, you'll understand why. Let's say you have a $25,000 settlement. The attorney gets maybe a third of that. Uh, let's call it 8,000 for simplicity. Uh, and you know, like of that 8,000 about half of it goes towards labor spend, 30% goes to marketing, and the rest maybe is profit, right?

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    like that. That's kind of the business as it exists today. Because of that business, it is so difficult to reinvest back into servicing your next client better, right? Like the only way you can really do that is by hiring a better attorney today, right? What changes is now they can actually acrewue a database and data set that is unique to them that gets them results that is better than their competitors for a subset of law, right? And this is kind of specialization and historically this industry already went through that you know like 30 years ago there was a uh you know your neighborhood lawyer that handled everything you know from from employment cases to IP to what have you. Yes. Exactly. Exactly. And and now what we have are specializations of practice areas. You have someone that's really good at IP, someone that's good at employment.

  3. 원문 구간 3

    you know, why do I limit my office to like a very very small New Jersey location? You know, may maybe I should go more broad. Um, and you're going to have kind of larger almost like corporate like law entities and like I I think the biggest trial attorney firm is Morgan and Morgan. Is that right? Um, and they have billions of dollars in revenue, but your average firm is is quite small, but you could imagine powered by Eve and with all the changes that we're talking about, it's like the small firm could actually become a billiond dollar revenue business. Um, it's kind of like venture outcomes versus kind of like what what you would call lifestyle business. You were a VC once upon how you know that term. Uh, some somewhat porative term for like you make profits. Um, but [laughter] how do you think like is is that a reasonable take tha

사실·구조법률 서비스의 결과 중심 가격과 작업량 불확실성주 대상 · 산업·업종 · 법률 서비스관련 대상 · 기업·종목 · Eve

법률 업무가 시간제에서 결과 중심 가격으로 가려면 무엇을 알아야 할까요?

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  • 고객의 의도와 실제 전달된 범위가 다르고, 맡기 전에는 작업량을 알기 어려워 고정 요금에 손실 위험이 생깁니다.
  • Jay는 사실관계에서 결과까지 필요한 연산을 파악하고 실제로 수행하는 능력이 결과 중심 가격을 넓히는 기반이라고 설명합니다.
  • 결과 가치를 여러 해 뒤에야 아는 일부 업무에서는 시간당 청구가 남을 수 있다는 예외를 명시했습니다.
근거 보기 7
  1. 원문 구간 1

    I mean, sometimes it's tricky like I have a trust in estate attorney at McDermott Will and Emory. She's very very good. She's like so expensive. Like I guess my outcome the outcome is my death. So I don't know if I want that. But, you know, you would prefer to just say like there's a fixed cost, but there's often this data uh, you know, in in their defense, the reason to charge by the hour is not so much to rip off the client, but there's data asymmetry between what I want in my head and how I articulate it. Maybe the the the scope of the project is changing over time, but you know, other forms of law, I would argue they probably should look more like plaintiff's law. They should have outcome oriented pricing as well, right? or like immigration law that should be outcome oriented like everything should be outcome oriented pri

  2. 원문 구간 2

    cing but it's hard because there's a data deficiency if you will in terms of like how will I win this case on behalf of the defendant but I guess like how do you think other forms of like you could probably expand well beyond plaintiff law um I don't know if you agree with me but like how do you think about just like law in general changing because I kind of feel like plaintiff's law was like ahead of everything that we're seeing right now it's like everybody wants outcomes nobody wants to pay for the ingredients or the inputs. Um this was the only kind of field probably of business where it's like it was always outcome oriented but kind of shouldn't other parts of law work that way? That is our exact belief as well. Right. So like the the hard part has been it is hard. You know when when you're on the defense side or even the plaintiff's side the question around a new case is it 10 hours of work, 100 hours of work.

  3. 원문 구간 3

    You know it's not just in in uh you know big law or in-house legal. Those are just where the budgets are. So they actually can write basically a blank check for intermittent period of time and the the forcing function around how much is this actually worth in outcomes to me is not known right like I mean you know this like when you go fund raise you might get hit with like a 100k check what is the exact outcome of that uh you know like it's very hard to know what the value is but that is the only way they can price today right um and that's because they don't know what the expected value of their work actually is. Well, that's the asymmetry as well. It's like I don't know. It's like, okay, you need to hire a lawyer for your series C. And what does that mean? Well, it could be like very very simple. It could be very complicated.

  4. 원문 구간 4

    So, it's very hard to have a flat rate. That's right. Um because they could get burned in Well, they can't get burned in the low direction. Right. It's like I charge you $25,000. I spent an hour on this, but they could get burned if it's like I have to now spend 4,000 hours of attorney time. I could lose money on this. which of course every single firm they oh well actually like as you know in corporate law these are loss leader products and then you try to make it up on the M&A or IPO or something but obviously a little bit different than plaintiff law. How do you guys charge? How did you because I imagine you had a it's not like on day one when you started the business you knew exactly what you were going to charge for like what type of customer. I imagine your thinking has evolved on this as well. Absolutely. Okay.

  5. 원문 구간 5

    In many cases you really don't know until you take it on. Um and for plaintiffs that is why we had to go so deep into each practice area into achieving outcomes and you know we were doing what is now coined long horizon agents like last year that's just what was needed to drive results and now it's getting better and better to actually drive legal outcomes and ultimately I think what is needed for democratizing of law is from a set of facts you need to know how much compute resources you need to arrive at a outcome. And that happens through both aggregation of and better usage of data and better usage of actually running the compute to achieve set outcome. And so we're doing both right. So like that is why we're laser focused on outcomes and we want to drive outcomes. And eventually this David versus Goliath uh thing is happening everywhere.

  6. 원문 구간 6

    s labor that is half they don't have to spend anymore right so how do you actually turn that into something more useful and that way the best way to get more useful work is actually to spend it weirdly on more tokens and more more work that Eve can do to make more money for your firm, right? And that is kind of the cycle we're in today. And a lot of the market dynamics that is helping us is exactly this. Like we actually believe the uh billable auto model, I don't think it's going to die completely, but I think it's going to be on the way of the seatbased pricing model. uh where for some subset of law that is probably the best way you can charge for the work cuz it's very difficult to know value until an outcome many many years later. But for a lot of it that's not true anymore. You know for for a lot of it you actually know what the outcomes are.

  7. 원문 구간 7

    Um and you should be able to take your work down to an amortized amount and deliver that back right. uh and that is what we are betting on right and this is why we focused on delivering legal outcomes from day one end to end and doing that in such a way that it is as simple as a lawyer saying here's this client I got in give it to Eve Eve will pull you in when you're needed and you're good to go where like see we we've talked about how uh plaintiff attorneys like they are they are supply constraint not demand constraint or many of them are because they have this infinite influx of of clients that they can't serve because the math doesn't really work in terms of, you know, cost versus, you know, CAC versus LTV. It's the the old fashioned thing for any business applies to them as well. You know, where where are your constraints?

원문에서 제시한 근거

10시간과 100시간의 불확실성, 25,000달러 정액에 4,000시간이 들 수 있다는 가정이 고정 가격의 위험을 보여줍니다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    cing but it's hard because there's a data deficiency if you will in terms of like how will I win this case on behalf of the defendant but I guess like how do you think other forms of like you could probably expand well beyond plaintiff law um I don't know if you agree with me but like how do you think about just like law in general changing because I kind of feel like plaintiff's law was like ahead of everything that we're seeing right now it's like everybody wants outcomes nobody wants to pay for the ingredients or the inputs. Um this was the only kind of field probably of business where it's like it was always outcome oriented but kind of shouldn't other parts of law work that way? That is our exact belief as well. Right. So like the the hard part has been it is hard. You know when when you're on the defense side or even the plaintiff's side the question around a new case is it 10 hours of work, 100 hours of work.

  2. 원문 구간 2

    So, it's very hard to have a flat rate. That's right. Um because they could get burned in Well, they can't get burned in the low direction. Right. It's like I charge you $25,000. I spent an hour on this, but they could get burned if it's like I have to now spend 4,000 hours of attorney time. I could lose money on this. which of course every single firm they oh well actually like as you know in corporate law these are loss leader products and then you try to make it up on the M&A or IPO or something but obviously a little bit different than plaintiff law. How do you guys charge? How did you because I imagine you had a it's not like on day one when you started the business you knew exactly what you were going to charge for like what type of customer. I imagine your thinking has evolved on this as well. Absolutely. Okay.

사실·구조Eve의 긴 사건 자동화와 사건 유형별 엔지니어링주 대상 · 기업·종목 · Eve관련 대상 · 기술·제품 · 법률 AI 에이전트

단일 법률 작업을 잘하는 것과 사건을 완전 자율로 끝내는 것 사이에는 무엇이 남아 있을까요?

이 자료가 더한 내용

  • Jay는 사건당 사람의 개입을 줄이는 일을 사건 유형별로 해야 하며, 현재 주요 제약은 엔지니어라고 설명합니다.
  • 전화 접수부터 보험금 수표 수령까지 완전히 자율로 끝난 사건은 아직 없다고 답했습니다. 개별 작업의 자동화와 일부 고객의 초기 사용은 그 단계와 구분됩니다.
  • 보험사·의료기관에 전화해 기록을 받는 음성 에이전트는 전체 사건을 구성하는 한 단계의 사례입니다.
근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    Like what what kind of holds you back from growing faster? I mean, you're obviously growing incredibly fast. What are your rate limiters? Um what what do you need as inputs to grow faster as an output? You know it's it's really fascinating because a lot of the legal benchmarks like even benchmarks that you share publicly that anthropic openai many of whom we're working very closely with are working on care a lot about like almost single outcome right like here's a task did it kind of do mostly okay and the world is now moving into agentic work for us the only thing that ever mattered was the agentic outcomes right so like now all that is getting more and more the end outcome here is Today we're still at the point with technology and and processes where there's still a decent amount of human touches needed per case, but by doing more and more work, we've been drastically reducing that month over month.

  2. 원문 구간 2

    And in our industry, we need to do that per case type, right? So like for every single case, we're learning that like a science. Like how do you actually resolve this case and how do you build a mini attorney brain that is capable of crunching all these data points to that resolution and driving it across the board and working with all the tools they have access to including cloud and whatnot to drive that outcome. And that is a really hard problem. Right? So we're largely limited by engineers at this point. like we have a limitless number of things to do to drive this forward and the other fun part is we have demand the moment we are able to deliver on let's say moving vehicle accident cases end to end the amount of value that gets unlocked for the world from that is in the hundreds of billions

  3. 원문 구간 3

    of dollars and that's just one subtype actually that's a great question have you had a fully autonomous endto-end case it's like answer phone onboard client you know get out get check from Geico, you know, like has that happened end to end or like not not yet, but we're close. Uh that is what that is why we need the engineers, right? So like to put things in perspective, a single case has probably 10,000 back and forths. 10,000 something like that because wow, here's how you think about it, right? A client comes in, let's say it's a PI case. Now you have medical records. So now you have to actually outbound call insurance companies and healthcare companies to get hold of the records that the the clients already had, right? So like that is actually that takes two weeks today. And with Eve outbound agents where we actually have voice AI that can do the outbound call and funnily enough that's an area where we're already seeing agents talking to other agents and learning how to get past each other which is hilarious.

  4. 원문 구간 4

    Um and that is like one step that's needed, right? Right? And then from there you have to then create a document and actually have a conversation with the other side. So all of this are tasks we are completing end to end. So today there's a little bit of touch required where someone makes an outcome better or um does something a little better but exactly what we're building right now is how do you actually drive this whole thing end to end. Yeah. And we we seeing early signs of that where it's actually live in some customers. And have you seen going back to the defense side and their colossus of of information, have you seen their reaction just in general change? So, as an example of that, it's like, uhoh, these guys contacted me with this. I always need to settle because they probably have like pretty firm rules about this.

원문에서 제시한 근거

단일 작업의 대체로 괜찮은 결과를 보는 벤치마크와, 여러 도구·자료·대화를 연결해 실제 사건 결과를 만드는 능력을 대조했습니다.

근거 보기 4
  1. 원문 구간 1

    Like what what kind of holds you back from growing faster? I mean, you're obviously growing incredibly fast. What are your rate limiters? Um what what do you need as inputs to grow faster as an output? You know it's it's really fascinating because a lot of the legal benchmarks like even benchmarks that you share publicly that anthropic openai many of whom we're working very closely with are working on care a lot about like almost single outcome right like here's a task did it kind of do mostly okay and the world is now moving into agentic work for us the only thing that ever mattered was the agentic outcomes right so like now all that is getting more and more the end outcome here is Today we're still at the point with technology and and processes where there's still a decent amount of human touches needed per case, but by doing more and more work, we've been drastically reducing that month over month.

  2. 원문 구간 2

    And in our industry, we need to do that per case type, right? So like for every single case, we're learning that like a science. Like how do you actually resolve this case and how do you build a mini attorney brain that is capable of crunching all these data points to that resolution and driving it across the board and working with all the tools they have access to including cloud and whatnot to drive that outcome. And that is a really hard problem. Right? So we're largely limited by engineers at this point. like we have a limitless number of things to do to drive this forward and the other fun part is we have demand the moment we are able to deliver on let's say moving vehicle accident cases end to end the amount of value that gets unlocked for the world from that is in the hundreds of billions

  3. 원문 구간 3

    of dollars and that's just one subtype actually that's a great question have you had a fully autonomous endto-end case it's like answer phone onboard client you know get out get check from Geico, you know, like has that happened end to end or like not not yet, but we're close. Uh that is what that is why we need the engineers, right? So like to put things in perspective, a single case has probably 10,000 back and forths. 10,000 something like that because wow, here's how you think about it, right? A client comes in, let's say it's a PI case. Now you have medical records. So now you have to actually outbound call insurance companies and healthcare companies to get hold of the records that the the clients already had, right? So like that is actually that takes two weeks today. And with Eve outbound agents where we actually have voice AI that can do the outbound call and funnily enough that's an area where we're already seeing agents talking to other agents and learning how to get past each other which is hilarious.

  4. 원문 구간 4

    Um and that is like one step that's needed, right? Right? And then from there you have to then create a document and actually have a conversation with the other side. So all of this are tasks we are completing end to end. So today there's a little bit of touch required where someone makes an outcome better or um does something a little better but exactly what we're building right now is how do you actually drive this whole thing end to end. Yeah. And we we seeing early signs of that where it's actually live in some customers. And have you seen going back to the defense side and their colossus of of information, have you seen their reaction just in general change? So, as an example of that, it's like, uhoh, these guys contacted me with this. I always need to settle because they probably have like pretty firm rules about this.

해석·전망AI 이후 법률 대리와 분쟁 처리의 병목주 대상 · 산업·업종 · 법률 서비스관련 대상 · 기술·제품 · 법률 AI 에이전트

법률 작업이 쉬워지면 변호사와 법원은 어떤 역할을 맡게 될까요?

이 자료가 더한 내용

  • 반복 공방을 에이전트가 처리해도 의뢰인의 사정·사실관계·지역 상대방에 대한 인간 변호사의 통찰은 결과에 차이를 만든다는 전망입니다.
  • 소송 제기와 서류 작업이 쉬워져도 법원 처리 능력은 별도 병목이므로, 기존 위원회·조정·중재와 AI 지원 분쟁 해결 경로가 확대될 수 있다는 전망입니다.
근거 보기 7
  1. 원문 구간 1

    Yeah, I mean ultimately my my framework for thinking about this is ultimately when you have an individual they're going to need representation whether that representation like who does the work on the representation you can assume it's 99% AI maybe 99.9% AI there's always going to be that little bit that is the human touch right and we do believe that people are going to make a positive difference to the outcomes of the of the And that is exactly what you have, right? So like what you have on the on the defense side or really institution side is what's always happened which is they have more resources, they have more money. Uh they have more time which is actually another weapon they have which is quite powerful when individuals are in in debt to pay their fees. Um and that is a very powerful tool they have and uh that is that is a strength they're working with and they're trying to rely on you know centralization and standardization.

  2. 원문 구간 2

    On the defense side you have a attorney that is fighting your case and pushing them to get to litigation and I think that is going to be what's happens. I think a lot more cases are going to have teeth and all the routine back and forths I think is going to happen through agents talking to agents. I think that's, you know, it's crazy future world, but I think that's where we're headed to. And the difference maker is what does the attorney understand about that client, that set of facts, um, and their local environment of who they're going up against locally in that law in in that defense firm, and they're using that insight to make a difference for their client. And I don't think that ever goes away. Um it's it's in fact something we're seeing already where many customers on Eve are actually choosing to spend more time on their trial work. Yeah. Because it actually enables that.

  3. 원문 구간 3

    Previously going to trial took down your entire firm. Suddenly you're just spending all your time doing trial trial prep, interviewing juries. You want things to settle. Exactly. It's more of a settlement motion. That's exactly right. And instead, I think things are going more into real advocacy. How do I actually make our point known? How do I, you know, my client is against back of the wall. They're doing bad things are doing good things. How do I represent them in what actually matters for them? But I imagine this is kind of the data science side of what you're doing as well with this giant data set that's probably never been accumulated before because as you mentioned all these, it's so bespoke. There's no like communal repository for like all of the settlement amounts. But like I've seen this with litigation finance a little bit where if I'm a lawyer, uh if I'm a trial attorney, and I'm not getting paid by the hour by you, my client, well, where do I pay myself and my staff and my office rent and everything else?

  4. 원문 구간 4

    Well, there are companies that will show up and say, "I will fund this case." That's right. Right. And I'm funding this case because I'm counting on you winning it. And like they'll do all sorts of clever things like here's the judge and here's this. Like they're using data. So outside of I I think those guys have been very data science forward. But historically like this data just like never really lived anywhere. And now that it does, you can make smarter decisions as an attorney. I'm like, do I take it to trial or do I accept the settlement or do I push back? Oh, Geico offered me $12,000. Should I push back and fight for 15? Should I, you know, take it to trial and try to win a h 100red? Like how do I make those decisions? That's exactly right. That's which is why we can help them make the best decision in every single case. and know when an optimal outcome has been achieved.

  5. 원문 구간 5

    Yeah. And it's still I would say it's still the attorney's responsibility to push it even further, right? And I think that is what I meant by data science like work because you're using the power of software to do work you never even thought to do to improve the outcome. And I mean where do you think this is a very broad question of course but like where does the legal system go? I was having some some trouble with Wells Fargo and I'm like you know what I've tried like for four hours to do this. I'm just going to sue them. So, I went to CodeEx, you know, Chad GBD. I was like, sue Wells Fargo. Four hours later, it had sued Wells Fargo. It actually found a process server. Um, I got the notice of SE like we're going to court, but you know, the date is in February. Like another kind of similar vein is happening with patent law where before it's so much work to go file a patent.

  6. 원문 구간 6

    Now, it's less work to file a patent, but you still have the USPTO, which is the bottleneck. So I guess I mean if you were to prognosticate like where does the legal industry go now that AI is becoming table stakes and you're delivering you're you're part of that table obviously for plaintiff law but if you think about the entire practice of law in general like how does it change if you were to fast forward 5 years what does it look like what's similar what's different most likely I think it's inevitable that you're going to have to create systems where not everything goes to the court system and this already is a framework that is used in law, right? Like I mean for some types of uh veterans affair cases that goes through a different committee for even labor and employment that goes through EEOC in a lot of cases before it goes through uh and you know employers have figured out different ways to mediate and have arbitration that doesn't necessarily go through the court system, right?

  7. 원문 구간 7

    And this is this is the framework that actually naturally evolves. And I expect that to happen more and more. And I think the tweak that's going to happen is that for some pockets of it, we're probably going to go through some version of like ADR, automated dispute resolution where AI enabled mediators or central parties that have a neutral view of both sides are going to use AI to really speed up how they come up with judgment. And I don't think the judgment will really be replaced, but what they will get is a set of facts that shows historically here's how this happened. Here's how this happened. And it's up to them to remove the biases that might exist. And I think we're just going to spend more and more time on that side of things. And do you think the small law firms get bigger? Because that would be the other thing. It's like if I could only handle a 100 cases per attorney, now I can handle 500, but in the future maybe 5,000.

원문에서 제시한 근거

  • AI 중재는 과거 사례와 양쪽 사실을 더 빨리 제공하되, 판단 자체를 대체하기보다 판단자가 편향을 제거하는 데 집중하도록 돕는 모습으로 설명됐습니다.
  • 휴일 직전 증거개시 요청에 같은 날 답한 고객 사례는 개인 측도 대응 자원을 갖췄을 때 기존 압박 전술이 달라질 수 있음을 보여주는 일화입니다.
근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    And this is this is the framework that actually naturally evolves. And I expect that to happen more and more. And I think the tweak that's going to happen is that for some pockets of it, we're probably going to go through some version of like ADR, automated dispute resolution where AI enabled mediators or central parties that have a neutral view of both sides are going to use AI to really speed up how they come up with judgment. And I don't think the judgment will really be replaced, but what they will get is a set of facts that shows historically here's how this happened. Here's how this happened. And it's up to them to remove the biases that might exist. And I think we're just going to spend more and more time on that side of things. And do you think the small law firms get bigger? Because that would be the other thing. It's like if I could only handle a 100 cases per attorney, now I can handle 500, but in the future maybe 5,000.

  2. 원문 구간 2

    They don't just like randomly make it up as you go, I would assume, because they're dealing with this tens of thousands of times, if not more, per year. So, if I'm Geico, it's like, oh, you demanded this much. Well, my first attempt is going to settle here, but like if their costs go down, maybe that changes, right? So, have you seen any change in reaction of your, you know, not your counterparty per se, but of your client's counterparties? I would say largely still, uh, the defense side very much still works on an hourly business model. So, they haven't quite caught up to the same pace as our attorney. So, like there's a lot of, I guess, pricing asymmetry here. What defense used to do for this one one law firm that we're working with is they would wait they would push out discovery request dates until a day before Thanksgiving or a major holiday, right?

  3. 원문 구간 3

    And then send discovery there because they would know the person would go on vacation and be stuck with all this workload over that vacation and they wouldn't do a good job at it or would rush it. And now what they used they because it was such a repeated tactic by them they created an agent on Eve to respond the same day. So next time this came through like they responded immediately with the responses and the defense were like what is going on here? [laughter] Yeah. The tactics don't and and like we're seeing there's so many variants of that that is happening now which is causing um defense to realize wait is this is what happens when the other side has resources.

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시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

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인력 제약을 푸는 법률 AI

역사적으로 원고 측 법률 업무에는 휴대전화와 이메일 주소 정도면 됐습니다. 핵심 문제인 노동력 부족을 해결해주는 소프트웨어가 없었거든요. AI라고 하면 사람을 해고하고 비용을 줄이는 걸 먼저 생각하는데, Eve를 쓰는 이유는 로펌이 더 많은 돈을 벌 수 있기 때문입니다.

개인이 사건이 얼마나 걸릴지도 모르는데 시간당 500~600달러를 백지수표처럼 낼 수는 없잖아요. Eve는 그 사건을 처음부터 끝까지 다루려고 합니다. LA의 한 로펌은 변호사당 관리 의뢰인을 약 100명에서 500명으로 늘렸습니다. 그게 가능한 변화인 거죠. 그런데 범용 지능만 있으면 될까요? 아무리 뛰어난 사람을 로펌에 데려와도 바로 생산적으로 일하지 못하는 이유가 있습니다.

2
기업 법무 밖의 더 분산된 시장

안녕하세요. a16z 파트너 Alex Rampell입니다. Eve의 공동창업자이자 CEO인 Jay와 함께하게 돼 기쁩니다. 누구나 변호사를 알고 법률이 뭔지는 알죠. 그런데 실리콘밸리에서 법률이라고 하면 하버드 로스쿨을 나와 시간당 2,000달러를 청구하는 큰 기업 로펌을 먼저 떠올리는 것 같아요.

법률에는 그보다 더 크고 훨씬 분산된 다른 쪽도 있습니다. 원고 측 법률 시장이라고 부를 수 있겠죠. 101번 도로에서 보이는 광고판들을 생각해보세요. Eve가 어떤 제품인지, 어떤 법률과 법률 AI에 집중하는지, 그 산업은 어떤 곳인지부터 이야기해주실래요?

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보통 사람을 위한 서비스

여기서는 Wilson Sonsini는 알아도 Morgan & Morgan은 모르는 분들이 많을 겁니다. 그런데 Morgan & Morgan이 더 수익성이 좋을 수도 있죠. 원고 측 법률이 무엇인지, Eve를 어떻게 설명하는지 듣고 싶습니다.

초대해주셔서 감사합니다. Eve는 legal AI for real people입니다. 기관이나 사내 법무팀, 이미 모든 자원을 가진 사람들이 아니라 당신이나 저 같은 사람을 위한 거죠. 달리 법률 서비스를 감당하기 어려운 사람들에게 어떻게 서비스를 제공할 수 있을까요? 원고 측 법률 산업도 바로 그 문제에서 나왔습니다. 말씀하신 시간당 2,000달러의 기업 로펌은 변호사의 시간을 파는 모델이니까요.

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성공보수제가 만든 균형

변호사의 시간은 비쌉니다. 더 비싼 시간을 쓰는 일로 변호사를 보내려 하죠. 법률 업무는 더 많은 일을 투입하면 사실관계를 더 잘 제시하고 더 좋은 결과를 얻을 수 있는 세상입니다.

하지만 개인은 사건이 끝날 때까지 시간당 500~600달러를 계속 낼 수 없습니다. 그래서 원고 측에서는 성공보수 방식이 생겼습니다. 의뢰인이 사건에서 이겼을 때만 보수를 받는 거예요. 그 덕분에 개인도 기관과 어느 정도 같은 경기장에서 싸울 수 있게 됐죠. Eve는 첫 전화부터 합의금을 받는 순간까지 의뢰인을 대리하는 전체 과정을 다루려 합니다.

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다윗에게 새총을 주는 일

그 처음부터 끝까지의 일을 AI로 처리해 변호사에게 주면, 변호사가 의뢰인에게 만들어줄 수 있는 결과를 어떻게 키울 수 있을까요? 그게 Eve가 하는 일입니다. 골리앗을 쓰러뜨릴 수 있도록 다윗에게 새총을 주는 것과 같죠.

저는 이 이야기를 들으면 경제학 입문 수업의 수요·공급 곡선이 떠오릅니다. 가격이 올라가면 공급량이 늘어나잖아요. 어떤 일을 해서 10만달러를 벌 수 있다면 하겠다는 사람이 생기는 겁니다. 반대로 수요 곡선은 다른 방향으로 움직이죠. 가격과 수량을 놓고, 가격이 내려갈 때 원하는 양이 어떻게 바뀌는지를 생각해볼 수 있습니다.

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1,000달러 피해의 경제성

가격이 내려가면 수요량은 크게 늘어납니다. 법률에 적용해보죠. 제가 1,000달러의 피해를 입었다면 성공보수 변호사에게 전화할 수는 있습니다. 하지만 결과의 3분의 1을 받는 변호사로서는 일정한 작업이 필요한 작은 사건보다 더 큰 사건을 원할 수 있죠.

1,000달러 피해에 시간당 1,200달러짜리 변호사를 쓸 수는 없으니 성공보수가 대안이 됩니다. 그런데 합의금 자체가 충분하지 않으면 그것도 안 되는 겁니다. 변호사에게는 급여를 줘야 할 법률 보조 직원이 있잖아요. 이제 소프트웨어가 그 일을 할 수 있다면, 이런 시장의 실패가 어느 정도 풀리고 시장 기회가 훨씬 커지는 거죠?

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사건을 원해도 모두 맡을 수는 없습니다

성공보수인데도 어떻게 가격 때문에 배제되느냐고 할 수 있겠죠. 의뢰인이 미리 돈을 내는 문제가 아니라, 변호사 쪽에서 맡을 경제적 이유가 부족한 겁니다. 들어오는 고객 1,000명을 모두 돕고 싶어도 그럴 수 없으니 큰 사건에 집중하고 작은 사건은 놓치게 됩니다. 이 설명에 동의하시나요?

정확합니다. 그게 지금의 시장 문제예요. 기본으로 돌아가면, 사람이라면 자기 사건을 대리해줄 훌륭한 변호사를 만날 수 있어야 합니다. 보통은 궁지에 몰렸을 때 변호사가 필요하잖아요. 그때 우리는 스스로를 대리할 기술이 없습니다. 그래서 이 직업이 있는 거죠.

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이겨도 손해가 나는 구조

법률 체계가 정부의 큰 한 축인 것도 그 때문이죠. 그런데 변호사도 보수를 받아야 하니 법률 노동이 여전히 병목입니다. 지금 시장에서는 사건 하나에서 최소 5,000달러의 보수를 기대하기 어려우면 맡지 않습니다. 그 정도에서도 많은 사건은 손해고, 일부 큰 사건이 많이 지급해주기를 기대하는 거예요.

승소 자체도 보장되지 않습니다. 성공보수니까 그 위험도 지는데, 설령 이겨도 사건을 끌고 가는 비용이 받을 돈보다 크면 이겨도 지는 셈이죠. 접촉 사고를 생각해보세요. 보험 자기부담금보다 작은 피해라면 맡을 변호사를 찾기 어렵다는 겁니다.

9
개인의 큰 피해와 로펌의 검토 비용

경제성이 안 맞는 거죠. 하지만 개인에게 3,000~4,000달러는 월급 한 번이 사라지느냐 아니냐의 차이일 수 있습니다. 그 돈에 대해 대리를 받을 수 없다는 거예요. 변호사 쪽 사정도 이해해야 합니다.

접객업에서 직장 내 괴롭힘을 당한다고 해보죠. 고용주가 고객에게 직원을 괴롭히지 말라고 하고 절차를 바꾸면 막을 수도 있습니다. 피해자가 변호사에게 전화하면, 반대편에서는 먼저 30~45분 정도 전화를 받아 내용을 들어야 합니다. 그리고 고용 관계가 대체로 임의고용인 미국에서는 그 문제를 법적으로 보호되는 사유와 연결해야 하죠. 법적 청구 원인에 해당하는지 조사하는 일이 필요합니다.

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열 시간 검토를 바꾸려는 접수 자동화

판례와 사실을 조사하고, 질문을 주고받고, 요건에 맞는지 보려면 10시간을 쓸 수 있습니다. 그러고도 이 사건은 5,000달러의 보수가 나오지 않는다고 깨닫는 거죠. 그래서 노동·고용 쪽에서는 사건의 96%가 거절된다는 겁니다. 자기 돈을 내지 않으면 대리인을 찾기 어렵고, 많은 사람에게는 그 돈도 없습니다.

결국 아주 심각한 일이 아니면 그냥 감수하게 되죠. 전부 법률 노동에 막혀 있습니다. Eve는 그 10시간을 즉시 처리하려는 겁니다. 전화가 오면 Eve가 받고, 그 로펌에 대한 정보를 바탕으로 맡아야 할 사건인지 판단하고, 배상 요구서나 초기 준비 작업을 갖춘 상태에서 바로 출발하게 하는 거예요.

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긴 사건을 연결하는 정확도

그러면 그런 사건의 경제성이 완전히 바뀝니다. 그래도 우리는 아직 초기 단계입니다. Eve는 긴 시간에 걸쳐 처음부터 끝까지 결과를 만드는 능력을 점점 키우고 있어요. 사건은 6개월이나 1년이 걸리고, 그 사이에 아마 1,000회쯤 행동과 왕복이 생깁니다.

정확도가 높아질수록 이런 긴 작업이 가능해집니다. 더 복잡한 일도 일정한 비용으로 처리할 수 있게 되면 대리받지 못하던 사람들이 대리받을 수 있겠죠. 법률 도움을 구하는 일이 번거롭지 않았다면, 살면서 몇 번이나 도움을 청했을까요? 우리가 생각하는 것보다 훨씬 많을 겁니다. 이와 관련해 실제 있었던 이야기가 있어요. 로스앨토스의 작은 Blue Bottle에서였는데요.

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커피숍에서 만난 잠재 고객

아마 아홉 달 전쯤 누군가에게 Eve를 설명하고 있었습니다. 사람들은 AI라면 다 해고하고 비용을 줄이는 이야기로 생각하잖아요. 그런데 Eve를 쓰면 로펌이 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. 비용을 깎아서가 아니라 더 많은 사건을 맡아서요. It's actually revenue expansion.

물론 저는 외부 투자자로 설명했으니 Jay만큼 잘하지는 못했겠죠. 여러 이야기를 하던 끝에 큰 개를 데리고 있던 사람이 다가왔습니다. 조금 화난 것처럼 보여서, 큰 개를 무서워하는 저는 걱정했어요. 무슨 회사 이야기였냐고 묻더니 자기가 재판 변호사이고 써보고 싶다는 겁니다. 그렇게 고객을 한 명 소개한 셈이죠.

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광고 문의는 어떻게 매출이 될까요

감사합니다. 그런데 핵심은 매출 기회를 넓힌다는 거예요. 다들 101번 도로나 동부의 I-95를 달리면서 변호사 광고를 보셨을 겁니다. 플로리다에서 메인 쪽까지 이어지는 길인데, 저는 거의 전 구간을 달려봤고 광고 절반이 원고 측 변호사 광고인 것처럼 느꼈어요.

사고가 났거나 문제가 생긴 사람에게 전화를 받으려는 거잖아요. 그런데 그 경제성이 궁금합니다. 광고판에 돈을 쓰고 많은 문의가 들어와도, 그중 90%를 거절해야 한다면 어떻게 되는 걸까요? 그 90%는 제 가정인데요. 실제로 문의가 몇 건의 사건이 되고, 그 사건 중 몇 건이 매출이 되는지, 도입 전후를 설명해주실래요?

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수요보다 인력 공급의 문제

변호사의 비용 절감 제품이 아니라 매출 확장 제품이라는 거죠. 로펌의 경제성은 어떤가요?

맞습니다. 광고판을 보면 얼굴만 보고 그 뒤에서 전화 한 통마다 얼마나 많은 일이 생기는지는 잊기 쉽습니다. 로펌의 계산은 단순해요. 보통 더 많은 사람을 대리할수록 더 많은 돈을 법니다. 그런데 맡기에는 너무 비싸서 거절하는 사건이 많습니다. 수요가 부족한 것보다는 안에서 그 일을 해줄 사람이 충분한지가 문제인 거죠. 로펌의 단계마다 병목도 계속 다른 곳으로 옮겨갑니다.

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접수팀을 만들어도 새 병목이 생깁니다

작은 로펌이라면 변호사 한 명에 사건 관리자나 사무장이 있어서 처음 전화를 받고 기록할 수 있겠죠. 변호사는 바쁘게 뛰어다니다가 시간이 날 때 회신합니다. 다음 단계에서는 접수팀이나 콜센터를 두고 좀 더 체계화할 수 있습니다.

그런데 광고비를 늘려서 전화가 많이 오면, 이번에는 그 팀이 감당하지 못합니다. 다시 대리할 수 있는 사람 수가 제한되는 거예요. 이게 작은 사업체가 매일 겪는 어려움입니다. 거대한 기업이 아니라 개인을 대리하고 싶은 작은 사업체들이죠. 모두 로스쿨에 갔지 경영대학원에 간 건 아니잖아요.

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변호사를 필요한 순간에만 부르기

그분들은 사람들 곁에 있고 싶어 합니다. 그래서 우리는 그 일을 Eve 플랫폼으로 모으고, 변호사의 통찰이 꼭 필요한 순간에만 참여하게 하려는 거죠. Eve가 기본 수준을 계속 높이면, 변호사는 거기서 어떻게 다음 수준으로 갈지 고민할 수 있습니다. 의뢰인과 이야기하고 좋은 결과를 만드는 데 시간을 써야 한다고 생각해요.

시장 실패라는 말도 여기서 나옵니다. 시간당 12센트에 법률 보조 직원을 구할 수만 있다면 문의 5,000건을 모두 처리할 수 있겠지만, 그런 노동시장은 없잖아요. AI라면 가능한 겁니다. 고객의 도입 전후 사례가 있나요? 머리카락이 없었다가 풍성해진 광고처럼, 가장 잘 활용하는 고객의 변화가 궁금합니다.

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LA 로펌의 5배 처리 사례

LA의 한 로펌은 변호사당 관리 의뢰인이 약 100명에서 500명으로 늘었습니다. 와, 그렇군요. 그런 일이 가능한 겁니다. 다만 그분들도 정말 열심히 했어요. Eve를 최대한 활용했습니다.

전화 접수부터 적격성 판단까지 자동화했고, 변호사에서 다른 변호사로, 다시 사건 관리자로 업무를 넘기는 문제를 에이전트가 처리했습니다. 합의 단계까지 갔죠. 조정인을 만나기 전에는 무엇에 집중해야 하는지, 우리가 했던 비슷한 사건의 합의 결과는 어땠는지, 그 결과에 도달할 때 어떤 전술을 썼는지 정리해줬습니다.

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변호사가 시스템을 개선하는 미래

그게 미래의 모습이라고 생각합니다. 사건은 계속 앞으로 움직이고, 변호사는 시스템이 혼자 할 때보다 더 잘하도록 돕는 거죠. 변호사가 데이터 과학자나 엔지니어에 가까워져서 계속 더 나아지도록 설계하는 겁니다. Eve를 잘 쓰는 상위 로펌들은 그런 사고방식의 전환을 겪습니다.

AI를 잘 모르는 보통 로펌을 생각하면, AI 애플리케이션 전체에도 흥미로운 이야기예요. 예전 법률 소프트웨어는 뭐였을까요? Wilson Sonsini 같은 큰 로펌에서는 시간당 청구를 하니 시간 기록이 중요했겠죠. 성공보수 로펌도 자기 시간이 중요하지만 고객에게 그 시간을 청구하는 건 아닙니다.

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노동 시장으로 넓어지는 소프트웨어

사건별로 얼마를 쓰는지는 알아야겠지만, 주된 도구는 Word였을 것 같습니다. 투자자가 이 산업을 잘못 볼 수 있었던 이유죠. 원고 측 로펌은 Office 정도를 사니까 소프트웨어 시장이 작다고 생각하는 겁니다. 연간 수백억달러라는 식으로 잡더라도, 만들어내는 결과의 규모와 비교하면 작아 보이죠.

그런데 결과는 연간 수천억달러 규모라고 이야기할 수 있고, 더 많은 결과를 못 만드는 이유는 인력입니다. 시간당 12센트에 사람을 고용할 수는 없잖아요. 그러면 소프트웨어 시장은 일종의 shadow labor market인 겁니다. 예상보다 훨씬 커질 수 있죠. 이건 기존 도구 지출과 결과·노동의 규모를 비교하는 이야기입니다.

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휴대전화와 이메일로 시작했던 업무

법률 소프트웨어라고 하면 Harvey나 기업 법무, 예전부터 있던 전자증거개시 도구를 많이 떠올립니다. 그런데 Eve 이전의 원고 측 로펌은 어떤 제품을 썼나요? 로스쿨을 졸업하고 이 분야에서 일을 시작한다면 Word 정도가 필요한 건가요?

안타깝게도 역사적으로는 휴대전화와 이메일 주소 이상이 거의 필요하지 않았습니다. 1인 사무실 중에는 Word도 사지 않는 곳이 있었죠. 비용 때문인가요? 그보다는 계약서를 고쳐 쓰는 일이 그렇게 많지 않기 때문입니다.

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기존 제품이 풀지 못한 핵심 문제

한쪽이 다른 쪽의 상대방인 관계잖아요. 계약 검토처럼 함께 문서를 수정하며 협업하는 상황과는 다릅니다. 그리고 어떤 소프트웨어도 핵심인 노동력 제약을 풀어주지 못했어요. 모든 일을 하는 바탕이 사람이었습니다.

사람을 쓰고 관리하는 데 능숙해지다 보니 모든 문제를 사람으로 해결하는 방식으로 성장한 겁니다. 반면 소프트웨어 자원은 방어 측 기관으로 많이 갔죠. Harvey를 비롯한 많은 법률 소프트웨어 회사가 그쪽에 집중한 이유도 예산이 거기에 있기 때문입니다.

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처음부터 성과를 보여줘야 하는 시장

그쪽이 만들기도, 돈을 받기도 쉽죠. 원고 측은 매달 지갑을 살피는 작은 사업체입니다. 첫날부터 결과를 만들어주지 못하면 갱신하지 않습니다. 아주 거칠게 항의할 수도 있고요. 그만큼 어려운 시장입니다.

그런데 그들의 원하는 바는 압니다. 더 많은 사람을 대리하고 이기고 싶은 거예요. 이제 우리는 그걸 도울 수 있습니다. 수작업으로 하던 일, 새로운 자료를 읽고 변환하는 일까지 프로세스로 만들 수 있거든요. AI가 잘하는 일입니다. 이건 전에는 없었던 근본적인 변화예요.

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사건의 차이를 다루는 소프트웨어

예전에도 사람과 운영 절차로 그렇게 하려 했지만 잘되지 않았습니다. 사건마다 충분히 달랐으니까요. 결국 그걸 처리할 똑똑한 사람을 채용하는 데 막혔습니다. 이제는 한 사람이 사실과 상황이 다른 사건 500개를 다룰 수 있다는 이야기를 하는 겁니다. 그걸 전부 머릿속에 어떻게 담겠어요? 이제는 꼭 그럴 필요가 없죠.

애플리케이션 창업자들은 큰 모델 회사가 자기 시장으로 오면 끝나는 것 아닌가 걱정하기도 합니다. 그런데 네트워크 효과나 남들이 갖지 않은 데이터가 있다면 방어라는 말만으로는 부족해요. 더 나은 결과를 줄 수 있다는 적극적인 가치가 있으니까요.

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로펌에 들어온 아인슈타인

뒤에서 ChatGPT나 Claude를 쓰는지, 고객이 직접 쓰는지가 무슨 상관일까요? Eve는 범용 지능보다 무엇을 더 제공하고, 이용하는 변호사가 늘면 어떻게 좋아지는지 궁금합니다.

우리는 모델이 계속 좋아지는 데 베팅합니다. 소송을 위해 Albert Einstein 1,000명이나 모든 일을 할 최고의 변호사가 주어진다면 당연히 쓰겠죠. 문제는 아인슈타인을 오늘 로펌에 데려와도 한동안 생산적으로 일하지 못한다는 겁니다. Eve가 푸는 문제예요. 왜 바로 일하지 못할까요? 여러 이유가 있지만, 원고 측 데이터 대부분은 공개적으로 긁어모을 수 없다는 점이 하나입니다.

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공개 판례에 남지 않는 협상

여기서 1% 미만이라는 표현이 나오는데, 합의와 공개 판결문을 한 문장에 연결해 말해서 그 수치의 정확한 대상은 분명하지 않습니다. 핵심은 대부분이 정식 소송이나 배상 요구 이전에 합의하고, 어떤 사건은 그보다도 앞에서 끝난다는 겁니다. 내가 이런 피해를 봤으니 해결해달라는 협상인 거죠.

예를 들어 제가 잘못하지 않은 교통사고인데 상대 보험사가 별로 다치지 않았다며 1달러를 주겠다고 합니다. 거절하고, 또 거절하고, 계속 거절하는 거예요. 저는 실제로 다쳤고 차도 완전히 망가졌으니 변호사를 고용합니다. 그렇게 합의해도 실제 재판이나 공개 판례로 남지는 않는 거죠.

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합의 경험의 정보 비대칭

그런데 Geico가 실제로 29,000달러를 지급했다는 건 아주 유용한 정보겠죠. 맞습니다. 보험사는 수많은 로펌과 상대하고 공유하는 정보가 있지만, 사건이 여러 지역 로펌에 흩어져 있으면 각각은 Geico의 모든 움직임을 알지 못합니다.

보험사에는 Colossus 같은 이름의 소프트웨어도 있어요. 부러진 엄지손가락의 가치를 얼마로 볼지 계산하려 합니다. 공정하게 말하면 어려운 일이긴 하죠. 다만 그 개인의 사정과 실제 필요와 별개로 얼마나 적게 주고 넘어갈 수 있는지도 보는 겁니다. 법률 체계는 그런 문제를 바로잡기 위해 있는 거예요.

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지금 해야 할 최선의 행동

State Farm을 상대로 연부조직 손상 사건의 훌륭한 배상 요구서를 어떻게 쓰는지 검색해보세요. 필요한 지식이 다 나오지 않습니다. 원고 측 로펌에 새로 들어온 보조 직원도 배워야 하는 일이에요. 지역 법원과 상대 변호사도 조금씩 다르게 움직이고, 그 맥락이 중요합니다.

Eve는 역사적으로 활용하기 어려웠던 다차원 정보를, 지금 이 순간 무엇을 해야 사건 결과가 좋아지는가라는 질문에 연결합니다. 그 질문은 사건 하나에서 수천 번 반복됩니다. 사람 머리로 모든 걸 계속 기억하기는 어렵잖아요.

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접수부터 쓰이는 맥락과 공유의 질문

AI는 그걸 할 수 있습니다. 우리가 로펌을 위해 만드는 데이터가 그런 종류고, 즉시 가치를 느끼는 첫 지점은 접수입니다. 누구를 맡아야 하는지, 어떤 의뢰인을 잘 대리할 수 있는지부터 알고 계속 좋아지는 거죠.

뉴저지의 변호사 네 명짜리 사무실과 애리조나의 일곱 명짜리 사무실을 생각해봅시다. 둘의 상대는 State Farm이나 Geico일 수 있어요. 그렇다면 정보를 공유할 여지가 있겠죠. 처음에는 내 데이터라고 느끼겠지만, 주고 얻는 관계도 있을 겁니다. 아이오와의 치과가 플로리다 환자를 진료할 수는 없어도 서로의 경험에서 배우고 싶은 것과 비슷해요. 데이터 분리는 어떻게 생각하나요?

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비밀 자료와 공유 지식은 구분합니다

우리는 업계에 이미 있는 교류 규칙을 따르되 소프트웨어로 확대한다는 입장입니다. 자기 사건은 아주 비공개로 지켜야 하죠. attorney client privilege가 있고, 그 데이터로는 절대 학습하지 않습니다.

반면 변호사들은 이미 이동해서 교육 행사에 참석하고 전술을 공유합니다. State Farm의 특정 방어 논리에 어떻게 대응했는지 같은 지식이죠. 그 보험사가 같은 방어를 반복하니까요. State Farm만의 문제라는 뜻은 아닙니다. 우리는 자체 변호사를 고용하고 플랫폼에서 사건의 성공률을 추적합니다.

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밤사이 사건을 읽는 Auditor

Eve를 쓰면 더 성공적이어야 합니다. 우리가 추적하는 게 그거예요. Auditor라는 제품은 밤사이 모든 사건의 모든 페이지를 분석하고, 완벽한 변호사라면 매번 잡아낼 상황을 찾습니다. 안타깝게도 거의 모든 사건에 놓친 정보가 있다는 게 우리가 보는 모습입니다. 이제 그걸 찾아낼 수 있는 거죠.

그러면 앞으로는 어떻게 될까요? Geico도 언젠가는 더 똑똑해질 겁니다. 지금까지의 거절 전략도 대립적인 체계에서 생긴 거잖아요. 집이 불탔는데 피카소 그림이 있었다고 주장하는 사람도 있을 테니 보험사도 의심하겠죠. 양쪽이 서로 싸우는 구조인데, 이제 양쪽 모두 초능력을 갖게 되는 겁니다.

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상대도 자동화하면 어떻게 될까요

예약하기 어려운 식당을 대신 예약하는 소비자 에이전트에서도 비슷한 일이 보입니다. 사람은 전화를 받는데 에이전트를 아주 싸게 계속 돌릴 수 있으면 요청을 쏟아부을 수 있죠. 그러면 식당도 그걸 알아차리고 막기 시작할 겁니다.

Eve의 상대라기보다 고객의 상대방들은 어떻게 적응하나요? 예전에는 보험사가 피해를 2,000달러로 잡고, 소비자는 실제로 2,500달러쯤이라고 생각해도 금액이 작아서 크게 걱정하지 않았을 수 있습니다. 이제 피해를 본 다윗도 맞서 싸울 수 있잖아요. 보험사에는 불편하겠지만 그 개인에게는 좋은 변화죠.

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AI와 변호사는 무엇을 나눠 할까요

그 힘을 Eve가 주는 거죠. 또 긴 시간 작업하는 에이전트를 이야기했는데, 많은 일을 AI가 할 때 법률 실무는 어떤 모습이 될까요? 변호사가 미래의 데이터 과학자 같아진다고 표현하셨잖아요.

State Farm이나 Geico는 무엇을 쓰게 될지, 대립적인 절차 자체는 어떻게 바뀔지 궁금합니다. 법률은 단어를 다루고 사실을 찾는 일이 많으니까요. 사람에게 사건을 끝까지 이끄는 중요한 역할이 있다는 건 알지만, 구체적으로 AI가 할 일과 하지 않을 일은 어디서 나뉠까요?

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사람의 대리와 기관의 시간 우위

제 생각의 틀은 이렇습니다. 개인에게는 대리가 필요합니다. 실제 일을 AI가 99%, 어쩌면 99.9% 한다고 가정해도 사람의 손길은 조금 남을 겁니다. 사람은 결과에 긍정적인 차이를 만들 수 있다고 믿어요.

기관 쪽에는 늘 그랬듯 더 많은 자원과 돈이 있습니다. 시간도 더 많죠. 개인이 비용을 내려고 빚을 지고 있을 때 시간은 아주 강력한 무기가 됩니다. 그들은 그 강점을 쓰면서 중앙화와 표준화에 의존하려 합니다. AI가 생긴다고 그런 힘이 갑자기 사라지는 건 아니에요.

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에이전트의 공방과 변호사의 현장 판단

당신의 사건을 위해 싸우고 소송으로 나아가도록 압박하는 변호사가 있습니다. 앞으로는 훨씬 많은 사건이 실제로 위협적인 힘을 갖게 될 거라고 생각해요. 반복적인 공방은 에이전트끼리 이야기하며 처리하겠죠. 미친 미래처럼 들리지만 그쪽으로 가는 것 같습니다.

차이를 만드는 건 변호사가 그 의뢰인과 사실관계, 지역 환경, 그 지역에서 맞서는 방어 로펌을 얼마나 이해하느냐입니다. 그 통찰로 의뢰인에게 차이를 만드는 역할은 없어지지 않을 거예요. 이미 Eve 고객 가운데 재판 업무에 더 많은 시간을 쓰기로 하는 분들이 있습니다. 그럴 수 있게 됐기 때문이죠.

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재판 준비가 사무실 전체를 멈추지 않도록

예전에는 재판에 가면 사무실 전체가 영향을 받았습니다. 재판 준비와 배심원 면담에 모든 시간을 쓰게 되니까 합의하고 싶어 했죠. 이제는 진짜 대리에 더 집중하는 방향으로 가는 것 같습니다. 궁지에 몰린 의뢰인을 위해 중요한 점을 어떻게 알리고, 그 사람에게 실제로 중요한 것을 어떻게 대리할까 하는 거예요.

이런 방대한 데이터는 전에는 모인 적이 없었던 것 같아요. 합의금 전체를 모아놓은 공동 저장소가 있는 게 아니잖아요. 소송 금융에서는 조금 봤습니다. 시간당 돈을 받지 않는 재판 변호사는 자신과 직원의 급여, 사무실 임대료를 어디서 마련할까요?

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합의와 재판 사이의 데이터 판단

그 사건에 돈을 대겠다는 회사가 나타납니다. 변호사가 이길 거라고 보고 자금을 주는 거죠. 판사가 누구인지 등 여러 데이터를 쓰기도 하고요. 그쪽은 데이터 과학을 일찍 활용해온 것 같습니다. 하지만 이런 사건 정보는 역사적으로 한곳에 잘 모여 있지 않았습니다.

이제 모이면 변호사는 더 나은 판단을 할 수 있죠. 재판으로 갈까요, 합의를 받아들일까요, 더 밀어붙일까요? Geico가 12,000달러를 제안했는데 15,000달러를 위해 싸울지, 재판에서 100,000달러를 노릴지 어떻게 정하나요? 맞습니다. 사건마다 가장 좋은 결정을 돕고, 최적의 결과에 도달했는지도 알 수 있게 하는 겁니다.

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직접 AI로 소송을 제기한 경험

그래도 거기서 더 나은 결과를 밀어붙이는 책임은 변호사에게 있습니다. 제가 데이터 과학 같은 일이라고 한 건, 전에는 생각도 못 했던 일을 소프트웨어의 힘으로 해서 결과를 개선한다는 뜻이에요.

그렇다면 법률 체계 전체는 어디로 갈까요? 저는 Wells Fargo 문제를 해결하려고 네 시간쯤 애쓰다가 그냥 소송을 하기로 했습니다. AI에 Wells Fargo를 고소하라고 했더니 네 시간 뒤에는 소송을 제기했고 송달 담당자까지 찾았어요. 법원에 간다는 통지도 받았는데 날짜는 2월입니다. 특허도 비슷하죠. 전에는 출원하는 데 일이 아주 많았습니다.

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처리 경로를 나누는 법률 체계

이제 특허를 출원하는 일은 줄어도 특허청이 병목으로 남습니다. AI가 기본 도구가 되고 Eve도 그 일부를 제공할 때, 5년 뒤 법률 실무에서 무엇이 같고 무엇이 달라질까요?

모든 것을 법원으로 보내지 않는 시스템이 필요해지는 건 불가피하다고 봅니다. 이미 그런 틀이 있어요. 일부 재향군인 사건은 다른 위원회를 거치고, 고용 사건도 많은 경우 EEOC를 먼저 거칩니다. 고용주들도 법원에 가지 않는 조정이나 중재의 방법을 만들어왔죠. 그런 틀이 자연스럽게 더 발전할 겁니다.

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AI 중재와 남는 판단

그 흐름은 더 커질 것 같습니다. 일부 영역에서는 ADR, automated dispute resolution 같은 방식으로 갈 수 있겠죠. 양쪽을 중립적으로 보는 조정인이나 기관이 AI를 써서 판단에 이르는 속도를 높이는 겁니다.

판단 자체가 대체될 거라고는 생각하지 않습니다. 대신 과거에 비슷한 일이 어떻게 처리됐는지 정리된 사실을 받게 되고, 그 안에 있을 편향을 제거하는 데 더 시간을 쓰겠죠. 그런데 작은 로펌도 커질까요? 변호사당 사건 100개에서 500개, 앞으로 5,000개도 다룰 수 있다면 사무실을 작게 유지할 이유가 달라질 수 있잖아요.

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작은 로펌의 10억달러 가능성

왜 뉴저지의 아주 작은 지역 사무실에 머물러야 할까요? 더 넓게 갈 수도 있겠죠. 큰 기업 같은 법률 조직이 생길 수도 있습니다. Morgan & Morgan은 이미 매출이 수십억달러지만 보통 로펌은 아주 작습니다.

Eve와 지금 이야기한 변화가 뒷받침하면 작은 로펌도 매출 10억달러 사업이 될 수 있지 않을까요? 이건 실제 달성했다는 말이 아니라 가능한 미래에 대한 질문입니다. 이익을 내는 생활형 사업과 벤처 규모의 결과를 비교하게 되는 거죠. 예전에 VC를 하셨으니 그 용어도 아실 텐데, 이런 생각이 합리적일까요?

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로펌이 소프트웨어 회사처럼 된다는 뜻

지금은 로펌의 상장에도 제약이 있고 일부 지역은 다를 수 있겠지만, 동네의 작은 사무실이 아주 큰 기관이 될 가능성을 어떻게 보시나요?

많은 로펌이 소프트웨어 회사처럼 바뀔 거라고 생각합니다. 지난 30년 동안 참여하지 못했던 소프트웨어 혁명에 드디어 참여하는 거죠. 숫자를 보면 이유를 이해할 수 있어요. 합의금이 25,000달러라고 해봅시다. 변호사가 3분의 1을 받는다면 단순하게 8,000달러라고 하죠. 그중 절반 정도는 인건비, 30%는 마케팅, 나머지는 이익인 식입니다.

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채용 외의 재투자 자산

그런 사업에서는 다음 의뢰인에게 더 좋은 서비스를 주기 위해 재투자하기가 어렵습니다. 지금까지는 더 좋은 변호사를 채용하는 게 사실상 방법이었죠. 이제는 특정 법률 분야에서 경쟁자보다 좋은 결과를 만드는 자기만의 데이터베이스와 자료를 쌓을 수 있습니다.

전문화라고 볼 수 있어요. 이 산업은 이미 그런 변화를 겪었습니다. 30년 전에는 동네 변호사가 고용부터 지식재산까지 이것저것 맡았다면, 이제는 지식재산을 잘하는 사람, 고용을 잘하는 사람처럼 분야가 나뉘었죠.

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더 세밀한 전문화와 전국 확장

앞으로는 더 구체적으로 갈 수 있습니다. 출생 결함 관련 사건처럼 더 세분된 분야에서, 다시 특정한 사실관계가 있는 연부조직 손상 사건으로 좁아지는 식이죠. 그런 사건에 능숙하면, 여기저기 광고판을 거는 Morgan & Morgan 같은 큰 로펌보다 광고 효율이 좋을 수 있습니다.

한 지역에서 잘하는 일을 만들고, 그 한 분야의 높은 역량으로 전국에 나가는 거네요? 맞습니다. 그런 전문화가 나타날 것 같습니다. 반대 방향도 있어요. Morgan & Morgan에 견줄 규모의 고객들과도 일하는데, 그중 일부는 서로 합쳐지고 있습니다.

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인수 통합과 결과 중심 가격

규모가 커진 곳들은 다른 로펌을 사들이고 있습니다. Eve로 예전에는 힘들었던 인수 후 통합을 빠르게 할 수 있다고 보기 때문이죠. 고객이 원하는 건 법률 결과이고 Eve는 그 일을 위해 만들어졌습니다. 변화 관리나 인력·운영 변경의 많은 부분을 Eve가 처리하면, 인수가 가치를 내기까지의 시간을 줄일 수 있습니다.

흥미롭게도 소프트웨어에는 결과 중심 가격으로 가는 흐름이 있습니다. SaaS는 원래 좌석당 월 요금이었죠. 저는 그걸 커피의 톨·그란데·벤티 모델이라고 농담하곤 했습니다. 어떤 SaaS 회사 홈페이지에 가도 등급이 비슷하잖아요.

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좌석이 줄면 무엇에 돈을 받을까요

월 79달러, 99달러, 129달러 같은 식이죠. 다 비슷해서 Claude가 복제하기도 쉬운 겁니다. Zendesk는 마지막 상장 시점에 ARR 20억달러였고 이후 비상장화됐는데, 이제 필요한 좌석이 몇 개냐고 물어야 하잖아요. 어쩌면 0개일 수도 있으니 결과를 제공해야 하는 거죠.

AI 회사들은 결과를 제공하고 결과에 돈을 받는다고 합니다. 그런데 Eve가 고른 법률 분야는 처음부터 결과 중심이었습니다. 다른 법률 업무는 그렇지 않지만, 고객들은 훨씬 더 결과에 기반한 가격을 원할 거예요.

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시간제 청구에도 이유는 있습니다

물론 까다로운 경우가 있죠. 제 신탁·상속 변호사는 정말 훌륭하고 정말 비쌉니다. 그런데 그 일의 결과가 제 죽음이라면, 그 결과를 원한다고 말해야 할지 모르겠네요. 그래도 비용이 고정돼 있으면 좋겠다는 생각은 합니다.

공정하게 말하면 시간당 청구는 고객에게 바가지를 씌우기 위해서만은 아닙니다. 제가 머릿속에서 원하는 것과 실제로 설명한 것 사이에 정보 차이가 있고, 진행 중 범위가 바뀔 수도 있어요. 그렇지만 다른 법률, 예를 들어 이민 업무도 원고 측처럼 결과 중심이어야 하지 않을까요?

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맡기 전에는 모르는 작업량

어려운 건 정보 부족입니다. 피고를 위해 어떻게 이길지, 어떤 일이 필요할지를 알아야 하니까요. Eve도 원고 측을 넘어 확장할 수 있을 것 같은데, 법률 전반의 변화는 어떻게 보시나요? 누구도 재료나 투입 시간 자체를 사고 싶지는 않잖아요. 결과를 원하는 거죠.

우리도 정확히 그렇게 믿습니다. 다만 어려운 문제예요. 원고든 피고든 새 사건이 10시간짜리인지 100시간짜리인지가 문제입니다. 실제로 맡아보기 전에는 모르는 경우가 많습니다.

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결과까지 필요한 연산을 알기

그래서 원고 측에서도 각 실무 분야에 깊이 들어가 실제 결과를 만드는 데 집중해야 했습니다. 지금 긴 시간 작업하는 에이전트라고 부르는 일을 작년부터 했는데, 그냥 결과를 내려면 필요했던 일이었죠. 이제 그 능력이 더 좋아지고 있습니다.

법률을 더 많은 사람에게 열려면, 주어진 사실관계에서 어떤 결과에 도달하는 데 컴퓨팅 자원이 얼마나 필요한지 알아야 한다고 생각합니다. 데이터를 모으고 더 잘 활용하는 일, 실제 연산을 잘 실행해 결과를 만드는 일이 함께 필요해요. 우리는 둘 다 하고 있습니다. 다윗과 골리앗의 문제는 여러 곳에 있으니까요.

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법률 업무 가치의 정보 차이

큰 로펌이나 사내 법무팀만의 문제가 아닙니다. 거기는 예산이 있어서 일정 기간은 사실상 백지수표를 쓸 수 있는 곳이죠. 결과 기준으로 이 일이 정확히 얼마의 가치가 있는지는 잘 모릅니다. 투자 유치 때 법률 비용 10만달러가 나왔다면 정확히 어떤 결과에 돈을 낸 걸까요?

업무의 기대가치를 모르니 지금은 그런 식으로 가격을 붙일 수밖에 없다는 겁니다. 그게 정보의 비대칭이기도 하죠. 시리즈 C를 위해 변호사가 필요하다고 해도 그 일이 아주 간단할 수도, 굉장히 복잡할 수도 있으니까요.

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고정 요금의 손실 위험

그래서 정액 요금이 어렵습니다. 25,000달러를 받았는데 한 시간 만에 끝났다면 로펌 쪽에는 손해가 없죠. 그런데 변호사 시간이 4,000시간 필요해지면 손해를 볼 수 있습니다. 기업 법무에서는 일부 일을 손해를 감수하는 상품으로 하고, 나중에 M&A나 IPO에서 회수하기도 하지만 원고 측과는 조금 다르죠.

Eve는 어떻게 요금을 받나요? 사업 첫날부터 고객별로 무엇에 얼마를 청구할지 다 알았을 것 같지는 않습니다. 생각이 많이 바뀌었을 것 같은데요.

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구독 등급에서 결과 중심으로

이상하게도 우리도 첫날에는 Tall Grande Venty 모델로 시작했습니다. 그때는 더 잘 몰랐으니까요. 그런데 들어가 보니 고객이 중요하게 생각하는 건 결과였습니다. 어떻게 더 많은 의뢰인을 대리하느냐였죠. 그래서 아주 이른 시기부터 결과 중심으로 갈 수밖에 없었습니다.

대략 1년 반 전 이야기인데, AI 시간으로는 아주 초기네요. 개의 나이에 다시 100을 곱하는 것 같죠. 그리고 아직 성장할 여지가 많습니다. 앞에서 변호사 몫의 절반이 인건비라는 가치 구조를 이야기했잖아요.

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절약한 일을 더 많은 AI 작업으로

그 노동 지출을 하지 않아도 되는 부분이 생긴다면, 그걸 어떻게 더 유용하게 쓸까요? 이상하게 들릴 수 있지만 더 많은 토큰과 Eve가 할 일에 써서 로펌이 더 많은 돈을 벌게 하는 겁니다. 우리가 지금 있는 순환이 그거예요.

시간당 청구가 완전히 사라진다고 생각하지는 않습니다. 다만 좌석당 가격과 비슷한 길을 갈 수 있겠죠. 일부 법률 업무는 결과가 여러 해 뒤에 나와 그전에는 가치를 알기 어려우니 시간제가 가장 나을 수 있습니다. 하지만 많은 업무에서는 더 이상 그렇지 않습니다. 무엇이 결과인지 이미 알 수 있는 경우도 많아요.

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단순한 의뢰 경험과 성장 제약

그런 일은 필요한 작업을 일정한 비용으로 낮춰 제공할 수 있어야 합니다. 그게 우리가 베팅하는 방향이고, 처음부터 끝까지 법률 결과에 집중한 이유예요. 변호사가 새 의뢰인을 Eve에 넘기고, Eve가 필요한 순간에만 불러주는 만큼 단순해야 합니다.

원고 측 변호사 상당수는 수요보다 공급이 막혀 있다고 했죠. 들어오는 의뢰인이 있어도 비용과 고객 획득 비용, 고객 가치의 계산이 맞지 않아 맡지 못합니다. 일반 사업의 계산이 그대로 적용되는 거예요. 그렇다면 Eve 자체의 제약은 뭔가요? 무엇 때문에 더 빨리 성장하지 못하나요?

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단일 작업 점수와 사건 전체의 결과

이미 아주 빠르게 성장하고 있지만, 더 빨리 성장하려면 무엇이 더 필요한가요?

흥미롭게도 공개 법률 벤치마크는 단일 작업을 대체로 잘했는지에 집중하는 경우가 많습니다. 우리가 긴밀히 일하는 모델 회사들도 그런 평가를 합니다. 하지만 Eve에는 처음부터 에이전트가 실제 결과를 만드는 것만 중요했어요. 지금도 기술과 프로세스상 사건마다 사람이 손대야 할 부분이 상당히 있습니다. 더 많은 작업을 하면서 그 개입을 매달 크게 줄여가고 있습니다.

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사건 유형별로 만드는 작은 변호사의 두뇌

우리 산업에서는 그걸 사건 유형마다 해야 합니다. 과학처럼 배우는 거예요. 이 사건을 어떻게 해결하는지, 자료를 처리하고 여러 도구를 써서 해결까지 밀어가는 작은 변호사의 두뇌를 어떻게 만들지 묻는 겁니다. 굉장히 어려운 문제죠.

그래서 지금은 주로 엔지니어가 제약입니다. 해야 할 일은 끝없이 있습니다. 수요는 있어요. 예를 들어 자동차 사고를 처음부터 끝까지 처리할 수 있게 되는 순간 세상에 열리는 가치가 수천억달러 규모라는 게 우리의 생각입니다. 그것도 한 하위 유형만 이야기하는 겁니다.

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완전 자율은 아직, 기록 확보는 자동화 중

그렇다면 전화를 받고 의뢰인을 등록해서 Geico의 수표를 받기까지 완전히 자율적으로 끝난 사건이 있었나요? 아직은 아닙니다. 가까워지고 있고, 그래서 엔지니어가 필요합니다. 사건 하나에 아마 10,000회쯤 왕복이 있을 수 있어요. 대략 그런 규모라는 말입니다.

개인 상해 사건을 생각해보죠. 의료기록이 필요하니 보험사와 의료기관에 전화를 걸어 의뢰인의 기존 기록을 받아야 합니다. 지금은 2주가 걸립니다. Eve는 발신 음성 AI를 쓰고, 여기서는 벌써 agents talking to other agents가 보입니다. 에이전트끼리 통화하고 서로의 절차를 통과하는 법을 배우는 게 재미있어요.

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개별 작업에서 사건 전체로

그런데 그건 필요한 단계 하나일 뿐이죠. 그다음에는 문서를 만들고 상대와 이야기해야 합니다. 그런 작업들은 각각 처음부터 끝까지 처리하고 있습니다. 지금은 사람이 결과를 더 좋게 하거나 조금 남은 일을 해주는 지점이 있고요. 우리가 만드는 건 이 전체를 끝까지 움직이게 하는 겁니다. 일부 고객에게는 그 초기 모습이 실제로 제공되고 있습니다.

방어 측의 반응도 달라졌나요? 그쪽은 Colossus 같은 정보와 반복 가능한 규칙이 있잖아요. 이런 연락이 오면 반드시 합의해야겠다고 판단하는 변화가 있는지 궁금합니다. 매번 즉흥적으로 숫자를 만드는 건 아닐 것 같아서요.

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휴일 직전 보내던 증거개시 요청

보험사는 일 년에 수만 번 이상 이런 일을 하니 규칙이 있을 겁니다. 청구액에 따라 처음 얼마를 제안할지도 정하겠죠. 고객의 처리 비용이 내려가면 상대의 반응도 바뀌나요?

대체로 방어 측은 아직 시간당 청구 모델이고, 우리 변호사와 같은 속도를 따라오지는 못합니다. 가격 구조의 비대칭이 있는 거죠. 한 고객 로펌의 상대방은 증거개시 요청을 추수감사절이나 큰 휴일 하루 전까지 미뤘다가 보내곤 했습니다.

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같은 날 답하는 에이전트

휴가를 가는 사람에게 일을 잔뜩 안겨주면 잘 못 하거나 서두를 거라고 아는 겁니다. 그런데 그 전술이 반복되니 고객이 Eve에 같은 날 답하는 에이전트를 만들었어요. 다음에 요청이 왔을 때 바로 답변을 보냈습니다. 방어 측에서는 무슨 일이냐고 했죠.

그런 전술이 예전처럼 통하지 않는 겁니다. 지금 여러 형태로 이런 일이 나타나고 있어요. 상대가 자원을 갖게 되면 이런 일이 생기는구나 하고 방어 측이 깨닫게 되는 거죠.

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아직 남아 있는 훨씬 많은 의뢰인

그게 재미있는 변화죠. Jay, 정말 좋은 대화였습니다. 많이 배웠어요. 사건 하나에 그렇게 많은 접점이 있다는 건 몰랐습니다. 파트너로 함께하면서 Eve를 앞으로 더 많은 로펌에 가져갈 수 있어 기쁩니다.

감사합니다. 아직 할 일이 정말 많아요. 지금까지 아마 수십만 명의 의뢰인을 도왔지만, 앞으로 닿아야 할 사람은 수억 명입니다. 매일 그분들의 삶에 차이를 만들고 싶어요. 그 일에 관심이 있다면 Eve에 함께해주세요. 감사합니다.

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그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용
  • 잡담, 화면 설명, 불확실한 표현을 무작정 버리지 않는다.
생략 기록
  • 아직 작성 전. 실제 작성 후 압축·생략한 내용을 기록한다.

그럼에도 빠진내용 정리

C001, C002
C001의 문서 표제와 음악 표기, C002 시작 부분의 미완성 예고편 연결 문구는 본문에서 생략했습니다. 예고편의 핵심 주장은 첫 flow 단계에 남기고 이후 실제 대화도 원래 순서대로 복원했습니다.
C012, C016, C017, C046, C051
의미 없는 말더듬·감탄의 중복·웃음 표시는 줄였습니다. 커피숍 고객 일화, 머리카락 광고 비유, 상속 업무의 농담, AI 시간에 관한 농담은 논의 맥락과 함께 flow에 남겼습니다.
C011, C025, C056
C025의 1% 미만 문장은 합의와 판결문을 혼재해 정확한 분모가 불명확합니다. 수치를 확정적으로 번역하지 않고 flow와 전사 유보에 문제를 남겼습니다. 사건당 약 1,000회와 약 10,000회의 작업 표현도 하나의 확정 수치로 통합하지 않았습니다.
원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.