EvenUp 합의금 300%는 진짜일까

같은 문서 작업, 다른 잣대

법률 문서 자동화를 자기 사례로 내세운 곳은 EvenUp만이 아니다. OpenAI도 법률AI 스타트업 Harvey 사례를 자사 페이지에 올리며 변호사 100명 중 86명이 AI 답변을 수정 없이 그대로 고객에게 보냈다는 통계를 제시했다. 시간 단축이 아니라 '수정 없이 통과' 비율이라 EvenUp과 잣대는 다르지만, 두 벤더 모두 자사 플랫폼 사례를 자사가 검증했다는 공통점이 있다.

회사	붙인 업무	지표	변화	출처
EvenUp	PI 소송 요구서·디스커버리 응답 작성	서류 작성 시간	8~15시간 → 15분	Anthropic 고객사례
Harvey(OpenAI 사례)	법률 질의 응답 초안	수정 없이 발송 가능 비율	100건 중 86건	OpenAI 고객사례

검수 없이 돌아가면 벌어지는 일

레딧 r/AI_Agents에는 사내 HR 챗봇을 4개월 굴린 뒤 올라온 글이 있다. 연봉 협상 조언은 하지 않는다고 못박고 출시 때 전부 걸러졌던 질문인데, 아무도 공격하지 않았는데도 경계 질문 거부율이 매주 조금씩 낮아지다가 결국 금지된 답을 내놓기 시작했다는 내용이다(익명 커뮤니티 글이며 검증된 사실은 아니다). EvenUp이 강조하는 '사실을 한 번에 정리하고 그 뒤엔 쓰기만 한다'는 설계도 결국 사람이 주기적으로 감사해야 유지되는 장치다. 파일럿 단계에서 정확도를 잡아둔 시스템이 실제 부하가 걸린 뒤에도 같은 정확도를 유지하는지는 벤더 사례집에 나오지 않는다.

한국에서 붙이려면

한국 로펌이나 손해사정 부서가 같은 걸 하려면 우선 의료기록·진단서의 표준화 수준부터 다르다. 미국은 병원마다 다른 서식이라도 영어 텍스트 OCR로 잡히지만, 한글 손글씨 소견서나 스캔 품질이 들쭉날쭉한 국내 병원 서류는 비전 모델 단계에서 오독 확률이 올라간다. 변호사법상 법률 서면 작성 주체 문제, 그리고 보험사와의 합의 협상에서 AI가 만든 증거 정리표를 상대가 어디까지 인정할지도 미국과 다른 변수다. 감사 없이 붙이면 EvenUp이 경계했던 바로 그 상황, 즉 조용히 틀린 자신감 있는 문장이 그대로 발송되는 상황을 피하기 어렵다.

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분석 근거: Anthropic 고객사례(EvenUp), OpenAI 고객사례(Harvey), r/AI_Agents. 공개 자료에 근거한 분석입니다.