--- title: "법조계도 이제 ‘AI 써볼까’가 아니라 ‘AI 기준으로 조직을 갈아엎자’ 단계로 감" published: 2026-06-30T20:05:01.638Z canonical: https://jeff.news/article/4429 --- # 법조계도 이제 ‘AI 써볼까’가 아니라 ‘AI 기준으로 조직을 갈아엎자’ 단계로 감 서울에서 열린 LES 2026에서 법률 AI의 관심사가 단순 기능 체험에서 조직·업무 재설계로 넘어갔다는 흐름이 확인됐어. 핵심은 모델 성능 자랑이 아니라 신뢰할 데이터, 검증 책임, 사람의 역할을 어떻게 다시 정의하느냐였음. - 법률 AI 분위기가 꽤 빠르게 바뀌는 중임. 2024년엔 ‘이런 것도 되네?’였고, 2025년엔 ‘실무에 어디까지 쓰지?’였는데, 2026년엔 질문 자체가 바뀜 - 이제는 ‘AI를 도입할까?’가 아니라 ‘AI가 기본값인 상태에서 업무와 조직을 어떻게 바꿀까?’가 화두가 됐음 - 서울 양재동 aT센터에서 6월 24일부터 26일까지 열린 LES 2026에서 이 변화가 꽤 선명하게 보였다는 내용 - 흥미로운 건, 행사장에서 제일 많이 나온 얘기가 모델 성능 경쟁이 아니었다는 점임 - 법조계가 신경 쓰기 시작한 건 신뢰할 수 있는 데이터를 어떻게 만들지, 업무 프로세스를 어떻게 다시 짤지, AI 결과를 누가 검증하고 책임질지였음 - 즉 ‘GPT가 더 똑똑해졌냐’보다 ‘이걸 실제 사건과 고객 업무에 어떻게 안전하게 꽂을 거냐’가 더 중요해진 셈 - 참가자 구성도 법조인 몇 명이 신기해서 둘러보는 수준을 넘어섰음 - 리걸테크 기업, 로펌, 기업 법무 담당자, 노무사, 변리사, 정신건강의학과 의료기관까지 참여함 - 법률 AI가 특정 직역의 장난감이 아니라 법률산업 전반을 관통하는 변화로 받아들여지고 있다는 신호임 - 한 기업 변호사의 말이 꽤 직설적임. “이제 클라이언트는 로펌보다 AI에 먼저 묻는다”는 것 - 이 말은 법률서비스의 진입점이 바뀌고 있다는 뜻임 - 예전엔 고객이 바로 전문가를 찾았다면, 이제는 AI에게 먼저 물어보고 어느 정도 판단한 뒤 전문가를 찾는 흐름이 생김 - 그러면 로펌의 수임료 체계, 상담 방식, 문서 검토 방식까지 흔들릴 수밖에 없음 - 그래서 이번 행사의 키워드는 AI 전환, 즉 AX에 가까웠음 - 기존 업무에 AI 버튼 하나 붙이는 정도가 아니라, AI가 자료를 찾고 초안을 만들고 사람은 검증과 책임을 맡는 구조로 역할을 다시 나누는 얘기임 - 법률 시장의 경쟁력도 ‘변호사가 몇 명이냐’, ‘자료가 얼마나 많냐’, ‘시간을 얼마나 갈아 넣냐’에서 ‘데이터 품질과 AI 활용 역량’으로 옮겨간다는 주장 - 그런데 AI 얘기를 하면 할수록 오히려 사람의 역할이 더 또렷해졌다는 대목이 재밌음 - 이숙연 대법관은 법조인의 역량이 ‘얼마나 많이 아느냐’가 아니라 ‘얼마나 잘 찾고, AI의 답을 얼마나 책임 있게 검증하느냐’로 바뀌고 있다고 말함 - AI가 파트너는 될 수 있어도 법무의 주체가 되긴 어렵다는 얘기임 - 최종 판단과 책임은 결국 사람에게 남음. 이건 의료, 금융, 개발 쪽 AI 도입 논의랑도 닮아 있음 - 신입 변호사 업무가 AI로 대체될 거라는 전망과 별개로, 인재 양성 쪽 관심도 오히려 커졌음 - 멘토링 프로그램과 로스쿨 AI 챌린지에 사람이 많이 몰렸다고 함 - 단순 반복 업무는 AI가 가져가도, AI 결과를 해석하고 책임질 사람을 키우는 일은 더 중요해진다는 공감대가 생긴 셈 - 결론은 법률 AI가 이제 데모 기술 단계를 지나 산업 구조를 건드리는 단계로 들어왔다는 것 - 2024년엔 호기심, 2025년엔 활용법, 2026년엔 생존 전략에 가까워졌음 - 법조계도 예전 방식 그대로는 경쟁하기 어렵고, AI를 중심으로 조직을 바꾸는 능력과 AI가 못 맡는 책임 영역을 감당할 사람을 키우는 능력이 승부처가 될 가능성이 큼 ## 핵심 포인트 - 법률 AI 논의가 도입 여부에서 AI 전제 업무 재설계로 이동함 - 참가자 관심은 모델 성능보다 데이터 품질, 검증 책임, 조직 변화에 쏠림 - AI가 신입 변호사 업무 일부를 대체할 수 있지만 최종 판단과 책임은 여전히 사람에게 남음 ## 인사이트 전문직 시장에서 AI는 더 이상 ‘도구 하나 추가’가 아니라 가격 체계, 인력 양성, 책임 구조를 흔드는 운영체제급 변화로 받아들여지고 있어. 개발자 입장에서도 도메인 AI를 만들 때 정확도보다 데이터·검증·책임 설계가 더 큰 병목이라는 점이 잘 보이는 기사임.