길버트+토빈, 챗GPT 활성사용률 87%로 법률업무 자동화

로펌은 원래 기밀 유지와 전문직 책임이 업무의 뼈대예요. 의뢰인 정보를 다루고, 판단 하나하나에 책임이 따르는 조직이라 생성형 AI를 들여놓는 게 조심스러울 수밖에 없죠. 길버트+토빈은 법률 자문 자체를 AI로 바꾸려 하지 않고, 그 자문을 뒷받침하는 운영 업무의 수준을 끌어올리는 쪽으로 방향을 잡았어요. 챗GPT 엔터프라이즈는 먼저 운영팀에 도입해 통제된 환경에서 실제 활용 사례를 검증한 뒤, 마케팅·사업개발·채용·재무·기술·비즈니스 전환팀과 법무팀 일부로 순차 확대됐어요.

리더십과 거버넌스로 신뢰 쌓기

확인한 출처만으로는 이 대목을 뒷받침하기 어려워요. 이런 메시지가 회사 전체에 AI 사용을 정당한 업무 방식으로 자리 잡게 만든 셈이에요.

다만 사용을 강제하는 목표치는 두지 않았어요. 대신 비즈니스 전환팀이 부서별 회의에 직접 들어가 마케팅·재무·채용 등 업무에 맞춘 활용법을 보여주는 방식을 택했고요. 여기에 사내 영상, 사례 공유, 챌린지 같은 장치를 더해 직원들이 챗GPT의 새 기능을 따라잡을 수 있게 했어요.

기밀 정보와 의뢰인별 요구사항이 다른 만큼, 승인된 업무 범위와 입력 가능한 내용, 결과물 검토 방식에 대한 지침도 함께 마련했어요. 계약상 보호 장치, 역할별 접근 권한, 데이터 처리 요건까지 따로 점검했고요. 특히 호주 내 데이터 레지던시가 적용된 오픈AI 환경으로 옮기면서 접근 범위를 넓히면서도 내부 규정과 의뢰인 기대치를 함께 충족할 수 있었다고 해요.

현장 업무에 적용된 챗GPT

실제 업무 개선 폭은 부서마다 구체적으로 확인됐어요. 채용팀에서는 리서치와 데이터 추출 작업이 약 4시간에서 20분으로 줄었고, 별도 레퍼런스 처리 작업에서는 지원자 한 명당 약 25분을 아낀다고 해요. 마케팅·사업개발팀은 과거 제안서 자료를 정리해 새 기회에 맞춰 재구성하는 데 챗GPT를 쓰는데, 이 로펌은 연간 400~500건의 피치를 만드는 만큼 초안 작성 속도와 문체 일관성 모두에서 도움을 받고 있어요.

재무팀은 스프레드시트와 데이터 분석에, 기술팀은 문서·스크립트·교육자료 작성에 챗GPT를 활용해요. 법률 자문 업무 자체는 하비(Harvey) 같은 별도 승인 플랫폼으로 처리하고, 챗GPT는 그 주변 운영 업무를 지원하는 구조예요. 모든 사례에서 업무 범위를 정하고 결과물을 검토·승인하는 책임은 사람에게 그대로 남아 있어요.

업무	이전 소요시간	개선 후
채용 리서치·데이터추출	약 4시간	20분
상충·KYC·AML 확인	3~8시간	5분
감사보고서(300개 법인)	하루치 수작업	절감

코덱스로 넘어간 실행 단계

챗GPT가 개인 업무를 돕는 수준이었다면, 코덱스는 여러 단계로 이뤄진 운영 업무를 사람 검토 아래 직접 완결하는 쪽으로 한 걸음 더 나아갔어요. 300개 법인을 대상으로 한 감사보고서를 준비해 하루치 수작업을 아꼈고, 다른 시스템에 업로드할 파일 1,100개를 검토하고 이름을 바꾸는 작업도 처리했어요. 예전 같으면 며칠이 걸렸을 일이라고 해요.

상충 확인, 자금세탁방지(AML), 주요인물(PEP), 고객확인(KYC) 절차에서도 코덱스가 리서치와 처리 단계를 맡고 사람이 검토·승인할 보고서를 만들도록 워크플로를 구성했어요. 최대 8시간 걸리던 일부 확인 절차가 5분으로 줄었고요. 기술팀에서는 데브옵스 담당자가 코덱스로 AWS 환경을 감시하는 '워치타워'를 만들어 운영 신호를 모으고 문제를 사람에게 에스컬레이션하도록 했어요.

특히 눈에 띄는 사례는 마케팅최고책임자 대니얼 퀸이 언급한 CEO의 '디지털 트윈' 커스텀 GPT예요. 확인한 출처만으로는 이 대목을 뒷받침하기 어려워요.

법률 AI를 둘러싼 경쟁 구도

로펌을 겨냥한 AI 경쟁은 오픈AI만의 것이 아니에요. 구글, 제미나이 엔터프라이즈 포 리걸로 법률업무 자동화에서 다뤘듯, 구글도 지난달 로펌·기업 법무팀을 겨냥한 제품을 프리뷰로 내놓고 iManage·DocuSign·하비 같은 기존 법률 시스템과 연동하는 전략을 택했어요. 길버트+토빈이 법률 자문 자체는 하비를, 운영 업무는 챗GPT·코덱스를 쓰는 구조를 택한 것도 이런 흐름과 맞닿아 있어요.

오픈AI는 앞으로 챗GPT 워크와 코덱스에 대한 접근 범위를 넓히기 위한 통제 장치를 마련 중이고, 장기적으로는 직원이 시스템을 오가지 않고도 승인된 조직 맥락을 바탕으로 업무를 완결하는 환경을 목표로 한다고 밝혔어요.

에디터의 시선

이 사례가 흥미로운 건 로펌이라는, AI 도입에 가장 보수적일 수밖에 없는 업종에서 나온 숫자이기 때문이에요. 기밀 유지와 전문직 책임이라는 두 가지 제약을 안고도 87%라는 활성 사용률을 냈다는 건, 도구의 성능보다 거버넌스 설계가 채택률을 좌우한다는 걸 보여줘요. 오픈AI가 최근 공개한 오픈AI, 프론티어 기업 토큰격차 8.3배로 확대 공개 자료에서 상위 기업과 일반 기업의 토큰 사용량 격차가 8.3배까지 벌어졌다고 한 것과 겹쳐 보면, 길버트+토빈은 그 '프론티어' 쪽에 가까운 조직으로 읽혀요.

다른 한편 오픈AI 자체 조사에서 코덱스의 조직 구독자 채택률이 17%, 개인 구독자는 1% 미만이었다는 수치(챗GPT 워크, 직원 98%가 쓰는데 외부는 1%도 안 썼다)와 비교하면, 이 로펌의 87%는 예외적으로 높은 편이에요. 여기서 배울 점은 사용을 강제하지 않았다는 것과, 부서별로 맞춤 교육을 붙였다는 것 두 가지예요. 일괄 교육 대신 팀 회의에 직접 들어가 실제 업무에 맞춘 사례를 보여준 방식이 채택률 차이를 만든 핵심 변수로 보여요.

실무적으로 국내 로펌이나 회계·컨설팅 조직이 참고할 지점은 명확해요. AI를 법률 자문 자체에 바로 투입하기보다, 리서치·데이터 추출·파일 정리 같은 반복 운영 업무부터 자동화하고 사람의 검토·승인 권한은 그대로 남기는 순서예요. 이 방식이면 감사·컴플라이언스 부서처럼 실수 비용이 큰 곳에서도 도입 저항을 줄일 수 있어요. 다음 단계로 챗GPT 워크와 코덱스가 더 많은 조직에 열리면, 법률·회계처럼 신뢰가 핵심인 업종에서 AI가 어디까지 실행을 맡을 수 있는지가 몇 달 안에 더 뚜렷해질 거예요.