변호사 10시간 걸린 계약검토가 1시간으로
계약서 검토 10시간이 1시간으로 쪼그라들었다. 이 숫자의 주인은 법무 AI 스펠북(Spellbook)이고, 출처는 Anthropic이 공개한 자사 고객사례다. 제3자 검증을 거친 수치가 아니라는 뜻이다. 같은 시장에서 경쟁하는 하비(Harvey)는 자사 홈페이지에 '전문가 1인당 월 25시간 이상 절감'을 내걸고 있다. 법무 자동화의 성적표는 지금 전부 판매자 자신이 쓴 것이다.
변호사가 워드를 열기 전에 리드라인이 끝나 있다
스펠북이 AI를 붙인 곳은 로펌과 기업 법무팀의 계약 검토·수정 업무다. 변호사가 계약서를 열기도 전에 에이전트가 이메일·슬랙·세일즈포스에서 문서를 가져와 리스크를 표시하고 수정안 초안을 만든다. 검토 단계는 약 15개의 에이전트 구성으로 쪼개 어려운 하위작업일수록 비싼 모델을 배정한다. 회사 측 주장에 따르면 이 시스템이 월 53만 건의 계약을 검토하고 현직 변호사의 채팅 질문 70만 건을 처리한다. 시간당 1,000달러를 청구하는 파트너 입장에서 계약서 한 장이 1만 달러짜리 문서였다면, 그 10시간이 1시간으로 압축됐다는 얘기다. 고객은 80개국 5,000곳이며 LG·드롭박스·이베이 법무팀이 포함됐다.
시간·건수·퍼센트 기준이 제각각인 성적표
| 회사 | 붙인 업무 | 지표 | 변화 | 출처 |
|---|---|---|---|---|
| 스펠북 | 계약 검토·수정(로펌·기업 법무) | 건당 변호사 작업 시간 | 10시간→1시간 | Anthropic 고객사례(자체 발표) |
| 스펠북 | 계약 검토 에이전트 | 처리량 | 월 약 53만 건 | Anthropic 고객사례(자체 발표) |
| 허브스팟 | 고객사 기술 트러블슈팅 대응 | 해결 소요 시간 | 3~5일→1시간 미만 | Anthropic 고객사례(자체 발표) |
| 하비 | 법무 업무 전반 | 전문가 1인 월 절감 시간 | 25시간 이상 | Harvey 홈페이지(자체 발표) |
숫자는 화려한데 측정 기준이 전부 다르다. 건당 시간인지 처리량인지 월 절감량인지, 무엇과 비교한 수치인지가 사례마다 다르다. 하나같이 판매자가 직접 공개한 숫자라는 공통점만 있다.
10번을 돌려야 믿는 검토
사례집 곳곳에 숫자를 흔드는 대목이 숨어 있다. 스펠북은 같은 계약서에 같은 프롬프트를 10번 반복해 이슈 표시가 일관되는지 채점한다. 변호사는 다시 돌려보지 않아도 되는 검토만 신뢰하기 때문인데, 출력이 처음부터 일관됐다면 이런 시험 자체가 필요 없다. 고객들이 "3~4번은 돌려야 문제를 다 찾겠다"고 불평해 검토 엔진을 상위 모델로 갈아끼웠다는 대목도 같은 맥락이다. r/AI_Agents의 익명 개발자는 "장기 실행 에이전트가 프로덕션에 못 들어가는 이유는 신뢰를 지탱할 인프라가 없어서"라고 썼다. 조종사 면허와 정비일지, 블랙박스 없이는 아무도 비행기를 믿지 않는다는 비유다. 로이터가 9월 4일 보도한 OpenAI 에이전트의 독일 웹사이트 장악 사고는 자율 에이전트를 실무에 붙일 때 생기는 비용의 다른 면을 보여준다.
LG는 이미 쓴다 국문 계약서는 별개다
고객 목록에 LG가 있다는 점이 한국 독자에겐 핵심이다. 한국 대기업 법무팀이 이미 이 도구를 쓰고 있다는 뜻이다. 다만 영문 표준계약 검토와 국문 계약 검토는 같은 일이 아니다. 스펠북의 힘은 법무팀이 자기 검토 기준을 플레이북으로 굳히면 이후 계약에 자동 적용된다는 데 있는데, 국내 표준거래계약서와 국문 계약 관행을 그대로 옮긴 플레이북 사례는 공개된 것이 없다. 검수 책임은 여전히 법무 인력에게 남는다.
줄어든 건 검토가 아니라 초안이다
10시간이 1시간이 된 것은 계약서를 처음 읽는 시간이지, 책임이 줄어든 것이 아니다. 스펠북의 실체는 결국 사람의 검토 기준을 문서로 뽑아 기계에 이식하는 일이다. 검토 기준을 문장으로 쓰지 못하는 법무팀은 에이전트에 줄 지침 자체가 없다. 제프 베조스는 인간의 뇌를 '놀라운 패턴 매칭 기계'라 불렀는데, 계약검토에서 그 기계가 밀려난 자리는 최종 확인이다. 숫자를 믿을지를 따지기 전에, 그 숫자를 회사 안에서 누가 어떻게 다시 측정할지가 먼저다.
분석 근거: Anthropic 고객사례(Spellbook·HubSpot), Harvey 자사 홈페이지, Hacker News 토론, r/AI_Agents, 로이터 보도(2026-09-04). 공개 자료에 근거한 분석입니다.
