스웨덴 출신 법률 AI 스타트업 레고라(Legora)가 시리즈 D 확장으로 총 6억달러를 유치했고, 기업가치는 56억달러로 올라섰다. 이번 라운드에는 엔비디아의 NVentures와 아틀라시안도 참여했다.12 동시에 경쟁사 하비(Harvey)는 최근 110억달러 평가를 받으며, 법률 AI 시장의 경쟁은 더 노골적인 정면승부가 됐다.1
하지만 로펌이나 사내법무팀이 지금 던져야 할 질문은 "레고라가 다음 대어인가"가 아니다. 더 실무적인 질문이 맞다. 이 도구를 넣었을 때 어떤 업무가 실제로 더 빨라지고, 덜 위험해지고, 더 수익성 있어지는가.
레고라를 봐야 하는 이유: 법률 소프트웨어가 '저장'에서 '작업'으로 이동 중이기 때문
확인된 사실부터 보자. 레고라는 문서 검토, 초안 작성, 법률 리서치, 협업 워크스페이스를 하나로 묶어 제공한다고 설명한다.34 Word 통합, 표 형태 대량 검토, 내부 문서와 외부 소스를 함께 쓰는 연구 기능, 워크플로 자동화도 전면에 내세운다.3 회사 측에 따르면 최근 ARR 1억달러를 넘겼고, 1,000개 이상의 로펌 및 사내 법무팀이 50개 시장에서 사용 중이다.1
이 숫자가 말해주는 건 단순한 성장세가 아니다. 과거 법률 IT의 중심이 DMS, e-billing, matter 관리처럼 "기록하고 추적하는 시스템"이었다면, 이제는 실제 산출물을 만들어내는 "작업 시스템"으로 무게가 옮겨가고 있다는 뜻에 가깝다. 초안을 쓰고, 조항을 비교하고, 문서 묶음에서 핵심 정보를 뽑아내는 순간부터 AI는 보조도구가 아니라 생산도구가 된다.
그래서 레고라와 하비의 경쟁은 브랜드 싸움 이상이다. 어떤 플랫폼이 법률 업무의 표준 인터페이스가 될지, 다시 말해 변호사가 검색창보다 먼저 여는 화면이 무엇이 될지를 두고 붙는 싸움에 가깝다.
레고라가 먼저 먹을 가능성이 큰 일, 아직 사람 판단이 남는 일
실무적으로는 업무를 세 부류로 나눠 보는 게 가장 유용하다.
첫째, AI가 빨리 ROI를 내기 쉬운 일이다. 예를 들어 실사 문서 묶음에서 특정 조항을 표로 정리하기, 표준 NDA나 공급계약의 초안 뼈대 만들기, 계약 간 차이 비교, 긴 문서 요약, 내부 선례를 찾아 첫 버전 메모를 만드는 일이다. 레고라가 강조하는 표 기반 검토나 Word 애드인도 바로 이 영역과 맞닿아 있다.3
둘째, AI가 가속은 할 수 있지만 사람 검토가 강하게 필요한 일이다. 다관할 규제 해석, 협상 전략이 걸린 문구 수정, 소송 포지션에 영향을 주는 사실 정리, 고객별 리스크 허용도가 반영돼야 하는 자문이 여기에 들어간다. 회사는 "인간 감독 하의 에이전트형 운영체제"를 말하지만,2 그 표현은 어디까지나 방향성이다. 실제 품질은 데이터 접근 범위, 선례 품질, 팀의 검수 습관에 크게 좌우된다.
셋째, 아직 사람 중심이 맞는 일이다. 최종 법률 의견, 판례 충돌이 심한 쟁점 판단, 고위험 거래의 예외 조항 설계, 특권·기밀 이슈가 얽힌 민감 자문이다. 이런 영역에서 AI는 초안 도우미일 수는 있어도 책임 주체가 되긴 어렵다.
핵심은 간단하다. 레고라는 "법률 판단"을 대체하기보다 "청구 가능한 판단에 도달하기 전의 반복노동"을 먼저 잠식할 가능성이 크다. 그래서 시간 절감 자체보다, 어떤 시간을 줄였는지가 더 중요하다.
비싼 실험을 피하는 30일 파일럿 기준
법률 AI 도입은 데모에서 가장 좋아 보이고, 현업에서 가장 쉽게 흐려진다. 파일럿은 좁게 잡아야 한다.
처음 30일은 세 가지 업무만 고르는 편이 낫다. 계약 검토 체크리스트 작성, 표준 문서 초안 생성, 내부 자료 기반 리서치 보조 같은 반복 빈도가 높고 결과 비교가 쉬운 업무다. 참여자도 파트너 전원보다 시니어 어소시에이트, PSL, 리걸옵스처럼 결과물을 많이 다루는 소수로 시작하는 게 맞다.
측정값도 "팀이 좋아했다"가 아니라 네 가지면 충분하다. 완료 시간, 사람 수정량, 결과에 대한 신뢰도, 기존 도구 대비 마찰이다. 예컨대 초안 작성 시간이 40% 줄었어도 수정이 두 배로 늘면 좋은 자동화가 아니다. 반대로 시간 절감은 20%여도 조항 누락이 크게 줄었다면 충분히 쓸 만하다.
여기서 반론도 필요하다. 법률 AI는 비청구시간을 줄여주지만, 시간기반 과금 모델과는 긴장 관계를 만든다. 벤처 자금이 몰리는 이유는 바로 여기에 있다. 도구가 좋아질수록 로펌은 "시간 판매"에서 "결과 판매"로 압박받을 수 있다. 레고라 도입 판단은 소프트웨어 구매가 아니라, 운영 모델 시험에 가깝다.
엔비디아 투자보다 더 봐야 할 것
엔비디아의 투자 자체는 상징성이 크다. 법률 AI가 주변부 실험이 아니라, 인프라 기업도 베팅하는 수직 시장이 됐다는 신호이기 때문이다.12 다만 이것을 곧바로 강한 해자로 읽는 건 조심해야 한다. 같은 기사들이 지적하듯, 레고라와 하비 모두 거대 파운데이션 모델 위에 서 있고, 모델 사업자가 직접 법률 기능을 내놓을 가능성도 이미 보인다.1
즉 앞으로의 경쟁은 "누가 더 좋은 모델을 쓰느냐"보다 "누가 더 깊게 법률 워크플로에 박혀 있느냐"로 갈 공산이 크다. 문서관리시스템 연동, 선례 활용 방식, 감사 추적, 권한 제어, 팀 협업, 관할별 지식 반영이 더 중요해진다는 뜻이다.
지금 레고라를 신경 써야 하는 사람은 법률 AI 뉴스에 흥분하는 사람이 아니라, 반복 업무가 많은 팀을 운영하는 사람이다. 판단 기준도 간단하다. 화려한 데모가 아니라, 당신 팀의 문서 한 묶음과 초안 한 건을 가져다 놓았을 때 수정량이 줄고 처리 속도가 올라가며 책임 경계가 선명해지는가. 그 질문에 답하지 못하면 56억달러 평가는 구경거리일 뿐이다.
참고
1Legal AI startup Legora hits $5.6B valuation and its battle with Harvey just got hotter
2Nvidia just invested in the AI legal startup that's splashing Jude Law ads everywhere
3Legora:문서 검토, 작성, 연구 도구를 결합한 협업 법률 작업공간으로 변호사가 더 빠르고 스마트하게 일할 수 있도록 돕습니다. - MOGE
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