10x 변호사
저자: Zack Shapiro
원문: The 10x Lawyer
법률 시장의 대재편
실리콘밸리식 의미에서의 “파괴(disruption)”는 보통 새로운 진입자가 기존 강자를 잠식하는 것을 뜻한다. 법률 업계에서 이것은 기술 스타트업이 로펌을 대체하거나, 챗봇이 변호사를 대체하는 모습일 것이다. 하지만 지금 일어나고 있는 일은 그런 것이 아니다. 지금 벌어지는 변화는 더 조용하고, 더 구조적이며, 훨씬 더 중대하다. 같은 변호사들, 같은 고객들, 같은 업무가 이제 하나의 새로운 변수 주위로 다시 정렬되고 있다.
지난 40년 동안 법률 시장은 기관의 명성에 따라 정렬되어 왔다: Am Law 랭킹, 로펌의 레터헤드, 지분 파트너 1인당 이익. 고객은 변호사가 아니라 로펌을 고용했다. 왜냐하면 로펌 자체가 신호였기 때문이다. 기관의 명성이 개인의 실력을 대신 보여주는 대리 지표 역할을 했다. 그 대리 지표가 무너지고 있다.
생산이 더 이상 병목이 아니게 되면, 뛰어난 판단력을 가진 변호사와 그렇지 않은 변호사 사이의 격차는 예전 모델이 숨겨줄 수 없었던 방식으로 드러난다. 예전 체제에서는 문서 검토에 2,000시간을 청구한 어소시에이트가 “생산적”으로 보였다. 새로운 체제에서의 질문은 그 2,000시간이 과연 AI를 활용하는 시니어 변호사가 오후 한나절 만에 만들어내지 못하는 어떤 것을 실제로 생산했느냐는 것이다.
시장은 곧 개별 실무가의 역량을 중심으로 다시 개편될 것이다. 그리고 한 번 시작되면 빠르고, 수요에 의해 주도되며, 잔인할 것이다.
레버리지 머신
AI가 무엇을 무너뜨리려 하는지 이해하려면, 먼저 대형 로펌이 실제로 어떻게 돈을 버는지 알아야 한다:
모든 대형 로펌의 경제 엔진은 “레버리지”다. 즉, 지분 파트너 대비 비지분 변호사의 비율이다. Am Law 50에서 그 비율은 1985년 약 1.76에서 최근 3.52로 두 배가 되었다.¹
파트너가 고객을 데려오면, 그 고객의 업무는 어소시에이트 팀 전체에 배분된다. 이들은 시간당 600달러에서 1,600달러 사이를 청구하고, 일반 기준으로는 엄청난 급여를 받지만, 자신들이 창출하는 매출에 비하면 그 급여는 극히 일부에 불과하다. 어소시에이트가 청구하는 금액과 실제 비용의 차이가 파트너 이익을 만드는 마진이다. 2024년 Am Law 100 로펌들의 지분 파트너 1인당 평균 이익은 315만 달러였고, 전년 대비 12% 이상 증가했다.² 이 수치는 사실상 레버리지 구조에 의해 결정된다.
Cravath의 1년 차 어소시에이트 기본급은 현재 22만 5천 달러다.³ 여기에 보너스, 복리후생, 사무실 공간, 교육비, 그리고 생산성을 갖추기 전까지의 시간차를 더하면(대부분의 로펌은 신입 어소시에이트가 첫해, 때로는 2년차까지 순손실이라고 본다), 주니어 변호사 1인당 총비용은 30만 달러를 넘는다.⁴ 그럼에도 이 계산이 성립하는 이유는, 파트너가 4~5명의 어소시에이트를 각각 2,000시간씩 청구 가능한 상태로 유지할 수 있다면 그들이 창출하는 매출 규모가 비용을 압도하기 때문이다.
이것이 바로 대형 로펌(BigLaw)의 수익 기계다. 이 기계는 1985년 『The American Lawyer』가 최초의 Am Law 50을 발표하며 미국 최대 로펌들을 지분 파트너 1인당 이익 기준으로 순위화한 이래, 갈수록 더 빠르게 돌아가기 시작했다. 그 단 한 번의 투명성 공개가 기존의 동료주의적 질서를 무너뜨렸다. 1985년 이전에는 대부분의 로펌이 경쟁 로펌 파트너들이 얼마를 버는지 몰랐다. 1985년 이후에는 점수판이 생겼다. 파트너들은 경쟁 로펌 동료와 자기 몫을 비교할 수 있게 되었다. 이직이 폭발적으로 늘었다. 로펌들은 투자은행이 자기자본이익률을 경쟁하듯 PPP 경쟁을 시작했고, 측면 영입, 어소시에이트 청구시간 상향, 끊임없는 레버리지 확대를 통해 그 지표를 추격했다. Am Law 50의 평균 PPP는 1985년 약 30만 달러에서 오늘날 300만 달러를 훌쩍 넘는다.
하지만 이 기계에는 지금까지 누구도 생각해 보지 않았던 취약점이 있다. 이 전체 경제 구조는 법률 생산이 업무 복잡성에 대략 비례하는 인간 노동을 필요로 한다는 가정에 의존한다. 복잡한 거래나 소송 사건일수록 더 많은 시간이 필요하고, 더 많은 시간은 더 많은 어소시에이트와 더 높은 레버리지를 필요로 한다. 만약 이 가정이 깨진다면, 즉 복잡한 업무가 훨씬 적은 시간으로 처리될 수 있다면, BigLaw의 피라미드는 구조적으로 불안정해진다.
역전
1968년, 연구자 색크만(Sackman), 에릭슨(Erikson), 그랜트(Grant)는 소프트웨어 산업에서 반세기 동안 메아리친 연구를 발표했다.⁵ 그들은 동일한 과제를 수행하는 숙련된 프로그래머들을 측정하여 초기 코딩 시간에서 20대 1, 디버깅에서 25대 1 이상, 프로그램 크기에서 5대 1의 생산성 비율을 발견했다. '10x 엔지니어'라는 개념이 탄생했다. 소프트웨어에서 개인의 역량이 동등한 경험을 가진 전문가들 사이에서도 한 자릿수 차이로 벌어질 수 있다는 아이디어였다.
이 발견은 이후 수십 년간 수십 개의 후속 연구를 통해 복제되고, 논쟁되고, 정제되고, 재확인되었다.⁶ 정확한 비율은 논쟁의 대상이지만, 개인 간 편차가 엄청나다는 사실 자체는 논쟁의 여지가 없다. 그리고 이것이 소프트웨어에서 중요한 이유는 그 편차가 노력의 문제가 아니기 때문이다. 그것은 판단력의 문제다. 올바른 해결책을 보고, 문제의 전체 범주를 회피하며, 프로젝트의 수명 동안 복리로 가치가 쌓이는 결정을 내리는 능력 말이다.
법률에는 10배 변호사가 존재한 적이 없다. 재능의 편차가 없어서가 아니라(분명히 있다), 법률 업무의 구조가 최고의 변호사들이 자신의 능력에 비례하는 성과를 내는 것을 막았기 때문이다. 6개의 상호 연관된 계약서와 200페이지의 협상 텍스트로 구성된 복잡한 금융 거래를 생각해 보라. 세 가지 제약이 아무리 뛰어난 변호사라도 압도적 성과를 내는 것을 막았다.
첫째, 인지적 대역폭의 한계: 어떤 인간도 200페이지의 상호 연관된 조항을 동시에 활성 기억에 담을 수 없다. 30년의 패턴 인식을 가진 파트너도 문서를 순차적으로 읽고, 계약서 사이를 오가며, 조각조각 정신적 모델을 구축해야 했다. 전체 거래에 걸쳐 추론하는 능력은 한 번에 머릿속에 담을 수 있는 양에 의해 제한되었다.
둘째, 위임의 비용: 업무가 한 사람의 인지적 용량을 초과하기 때문에 팀에 분배되어야 했다. 그러나 위임은 최고의 변호사를 가치 있게 만드는 바로 그것을 희석시킨다. 한 조항이 다른 조항과 어떻게 상호작용하는지에 대한 파트너의 통찰은 시니어 어소시에이트에게 지시로 번역되고, 시니어 어소시에이트는 이를 미드레벨에게 과제로 번역하고, 미드레벨이 문서를 수정한다. 파트너의 판단이 페이지에 도달할 때쯤이면, 맥락이 적고 패턴 인식이 약한 2~3명의 인간을 거쳐 여과된 상태다. 이슈를 보는 데 10배 뛰어난 파트너가 만들어내는 결과물은 기껏해야 2배 나은 수준이다. 팀이 신호를 압축하기 때문이다.
셋째, 시간이라는 절대적 한계: 2주 안에 200시간의 작업이 필요한 거래는 개인의 뛰어남과 무관하게 팀을 필요로 한다. 한 사람이 2주 안에 200시간의 작업을 할 수는 없다. 최고의 변호사의 판단력은 그가 직접 손댈 수 있는 업무의 일부에만 적용되고, 나머지는 판단력이 부족한 사람들이 처리한다.
다시 말해, 변호사 간의 편차는 항상 엄청났지만, 법률 업무의 생산 구조가 그것을 구조적으로 보이지 않게 만들었다.
AI가 그 한계를 제거한다.
AI와 함께 일하는 시니어 변호사는 더 이상 생산의 선형적 역학에 구속되지 않는다. 주니어 어소시에이트가 이틀 걸리던 선례 검토를 시니어 변호사가 몇 분 만에 할 수 있다. 주니어 변호사에게 과제를 설명하는 데 들었을 노력과 대략 같은 수준으로(커스텀 '스킬'이나 '플러그인'을 사용한다면 아마 더 적은 노력으로). 주말 작업이 필요했던 초안을 몇 시간 만에 생성하고, 검토하고, 다듬을 수 있다. 200페이지 딜룸 전체에 걸친 정의 용어의 교차 참조—한때 꼼꼼한 주니어의 주의를 요했던 작업—가 전체 문서 세트를 동시에 담는 컨텍스트 윈도우 안에서 이루어질 수 있다.
이것은 법률 직종 역사상 처음으로 10배 변호사의 조건을 만들어낸다. 더 빨리 타이핑하는 변호사가 아니다. AI를 통해 적용된 판단력이 결과물의 품질과 속도에서 한 자릿수 차이를 만들어내는 변호사다. AI를 사용하는 최고의 변호사는 AI를 사용하는 평균적 변호사보다 점진적으로 나은 것이 아니다. 범주적으로 다르다. AI가 탁월한 판단력과 평범한 판단력 사이의 격차를 수작업 생산으로는 결코 불가능했던 방식으로 증폭시키기 때문이다.
그 시니어 변호사가 한 문단짜리 프롬프트로 4인 어소시에이트 팀이 하던 일을 해낼 수 있을 때, 레버리지 수학이 역전된다. 어소시에이트는 필수적인 수익 창출 자산이 아니라 고객이 보조하는 비용이 된다.
재편
이 역전은 고객이 변함없이 충성스럽다면 그다지 중요하지 않을 것이다. 법무 총괄(GC)과 창업자들이 습관적으로 로펌을 선택하고 고수한다면, 기관적 관계가 충격을 흡수할 것이다. 대형 로펌의 피라미드는 산업이 보통 기술 변화에 적응하는 방식대로 한 세대에 걸쳐 천천히 구조조정될 것이다.
그러나 고객은 영원히 충성하지 않는다. 그들은 합리적이다.
기업 조달에는 초기 기업용 컴퓨팅 시대에서 빌려온 오래된 격언이 있다: IBM을 선택해서 해고당한 사람은 없다. 법률에서 그에 해당하는 것은: 크래바스를 고용해서 해고당한 사람은 없다. 최고 로펌의 명성은 이중 기능을 했다. 고객에게는 품질 신호였고, 선정을 결정한 법무 총괄에게는 경력 보험이었다. 거래가 틀어지면 법무 총괄은 레터헤드를 가리킬 수 있었다: 우리는 최고를 고용했습니다. 이 방어적 논리가 수십 년간 프리미엄 가격을 유지시켜 왔다.
외부 자문을 ...
