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AI 시대의 법무조직은 더 이상 ‘AI를 잘 쓰는 팀’만으로는 충분하지 않습니다. 이제는 업무의 기본 구조 자체를 AI 중심으로 다시 설계하는, 진정한 의미의 AI-Native 조직이 필요합니다. AI가 반복 업무를 가져갈수록 법무팀은 판단·전략·관계 같은 본질적 영역에 더 집중할 수 있습니다. AI 중심 법무 조직이라는 화두는 미래가 아니라 지금 우리가 고민해야 할 현재형 질문입니다.
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왜 새로운 지표가 필요한가? SaaS 업계에서 ARR(Annual Recurring Revenue)는 오랫동안 가장 중요한 성장 지표였습니다. ARR은 실질적인 반복 매출의 힘을 보여주는 핵심 언어였죠. 그런데 최근 흐름을 보면, 기존의 단일 ARR 정의만으로는 부족해 보입니다. “AI가 실제로 매출에 얼마나 기여하고 있는가”라는 질문에 답하기 어려워졌기 때문입니다. 이 공백을 메우는 새로운 지표가 바로 AI ARR이라는 견해. AI ARR이란 무엇인가? 간단히
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1/ LegalOn Technologies(예전 이름 LegalForce)는 일본 리걸테크 스타트업의 대표 주자. 2022년 시리즈 D에서 137억 엔 조달한 후, 2025년 7월 Series E 라운드에서 5천만 달러를 추가 유치하며 누적 투자액은 2억 달러에 도달했다. Goldman Sachs Growth Equity가 리드했고, SoftBank Vision Fund II 등 기존 투자자도 참여. 2/ 핵심 서비스는 계약서 자동 검토지만, 지금은 단순한 조항 체크 수준을
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판례 이름 같이 읽히지만, AI로 변호사 업무를 혁신하고 있는 대표적인 두 스타트업의 이름. Harvey는 미국팀, Legora(예전 이름은 Leya)는 유럽팀(스웨덴). 1/ Harvey는 2022년 창업, 2~3년 만에 ARR 7,500만 달러를 달성. 2025년 기준 기업가치는 50억 달러. Sequoia, OpenAI, Kleiner Perkins 등이 투자했고, 누적 투자액은 4억 달러 이상. Allen & Overy, PwC 등 글로벌 톱티어 로펌과 기업들이 주요
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감사하게도 모교 학부대학에서 불러주셔서 21년 차이나는 25학번 후배님들께 짧게 몇 마디 드릴 수 있었습니다. 그 내용을 기록 삼아 공유해봅니다: 자기 소개 저는 198*년 **월에 대구에서 태어났고요, 대구에서 공부를 하고 고등학교 졸업하고 2004년도에 이제 **대학교에 입학했습니다. 그때는 이제 신촌 캠퍼스였죠. 입학해가지고 그때는 사회계열이 있었어요. 그래서 사회계열로 1년을 보내면서 전공을 결정해야 되는데, 그때 1학년 1학기에 들었던 정치학입문
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A classroom experiment by INSEAD demonstrated that generative AI, using the ‘Blue Ocean’ strategy, created business strategies comparable in quality to those crafted by MBA students. Surprisingly, AI-produced strategies were more original and were completed in significantly less time – 60 min versus a week. The authors suggest the need to learn AI-utilising skills, indicating…
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1/ 과거 전통적인 인공지능 개발에서 겪었던 어려움은 바로 인간에게 쉬운 일(ex. 걷기, 물체 인식, 목소리 알아듣기 등)을 기계에게 구현시키기 매우 힘들다는 점이었다. 이른바, 모라벡의 역설Moravec’s paradox이다. 2/ 지능이 있다는 것은 ‘무언가를 인식할 수 있다는 것’이라고 정의된다. 그러므로 어떻게 기계에게 지능을 줄 것이냐는 물음은 어떻게 기계에게 사물을 인식시킬 것이냐는 물음으로 이해할 수 있다. 전통적인 방식으로 하자면
