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모두의공원

AI 법률서비스 108배 폭증했다네요. 13

2026-08-25 11:57:28 122.♡.56.205
천문공



스크린샷 2026-08-25 115138.png


스크린샷 2026-08-25 115156.png


직무별 성장률 (2026년 2월 대비 6~8월 기준):

  1. 법률 (Legal): 108배 (108x)

  2. 영업 / 고객관리 (Sales / Account): 41배 (41x)

  3. 인사 / 채용 (People / Recruiting): 41배 (41x)

  4. 마케팅 / 홍보 (Marketing / Communications): 26배 (26x)

  5. 의료 / 임상 (Healthcare / Clinical): 24배 (24x)

  6. 재무 / 회계 (Finance / Accounting): 20배 (20x)

  7. 프로젝트 / 프로그램 관리 (Project / Program): 18배 (18x)

  8. 엔지니어링 / 기술 실무 (Engineering / Technical Practitioner): 5배 (5x)


계약서, 판례, 규제 등 방대한 자료 검색 및 정리......라는 것이

AI가 너무나 손쉽게 해내는 분야여서...

저라면 로컬 서버를 만들어 써도 될 것 같습니다.

이런 서비스에 필요한 성능은 로컬로도 충분한 시점이 되었고,

단지 일반 데스크탑으로는 방대한 컨텍스트 처리가 어려우니 서버 사양을 갖춰야 겠죠.

물론 프런티어 서비스와 마찬가지로 법률 전용 하네스를 장착해야겠고 말입니다.


영업 분야, 인사 분야 등에서도 AI에이전틱 파이프라인을 구축해서 활용하는 곳들이

급증 하는 추세에 있습니다.

이는 엔트로픽이 선점하여 많은 효과를 누렸지만, 근래에는 OpenAI 역시 뒤늦게 열심이어서,

생각 보다 기업 매출이 급증하는 추세입니다.

아마 이번에 엔트로픽이 매출만이 아니라 여러 수치에서 앞서나가게 되었지만,

다음 분기에는 오픈AI가 재역전 또는 근접할 수 있지 않을까 싶습니다.



천문공 님의 게시글 댓글
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댓글 • [13]
척잔덕
IP 223.♡.54.127
12:00 2026-08-25 12:00:05
·
저기 나온 직종은 곡소리 난다는 뜻이네요....
카이바시
IP 220.♡.39.1
12:00 2026-08-25 12:00:27
·
어차피 전문가의 필요성은 할루시네이션을 걸러내는것이라서
ai만 믿고 하기엔 부담이 너무 크죠.
빡고양이
IP 118.♡.23.216
12:02 2026-08-25 12:02:59
·
@카이바시님 할루시네이션도 몇년후엔 극복될거에요.
0x
IP 118.♡.255.80
12:51 2026-08-25 12:51:29
·
@빡고양이님 그건 절대 극복 못 한다고 못 박았더라구요. 구조상 안된데요.
천문공
IP 122.♡.56.205
13:00 2026-08-25 13:00:25
·
@카이바시님
실제 데이터를 참고 할 수 있는 시스템이 갖춰져 있다고 보아야겠죠.
방대한 데이터를 취합 한후 근거가 되는 자료 링크 정도는...
결국 사람 손이 닿더라도 그 과정을 대폭 줄여 주고요.
모노7777
IP 221.♡.20.25
12:01 2026-08-25 12:01:12
·
요즘은 AI검증은 다른 AI를 통해서 검증해서 전문가의 영역이 사라지는게 아닐까요...
astria
IP 116.♡.64.3
12:05 2026-08-25 12:05:03
·
방대한 문서 처리를 범용 AI에게 맡겨봤는데...
토큰이 매우 과다하게 산정되어서 AI 이용요금이 엄청 나옵니다.
그 결과물 또한 누락된게 많아서 아쉽고요...
RAG, 스토리지도 써봤는데 이것도 대용량 문서처리에는 한계가 있네요.

결국 방대한 문서일수록 로컬LLM을 구축해야겠다라는 생각과,
로컬LLM을 돌릴수 있을 만한 시스템을 구축하는 비용간에서 고민하게 되네요.
tirpleA
IP 118.♡.14.232
12:07 2026-08-25 12:07:59
·
@astria님 결국 전문직이든 뭐든 사람은 결국 인건비와 토큰 비용의 대결이라고 생각합니다
얜드류
IP 211.♡.188.178
12:31 2026-08-25 12:31:21 / 수정일: 2026-08-25 12:34:45
·
@astria님 가장 결과물이 좋은건 다 집어넣고 찾아달라고 하는게 좋지만 말씀하신대로 비용이 어마무시하죠. 그렇다고 rag는 아직 잘찾아주려면 미세조정이 꽤나 들어가야하는데 결과물도 항상시원찮고.. 로컬LLM을 돌려보니 상용모델보다 더 나은게 아직 없긴해요. gpu더 달고 큰모델써야하나..
천문공
IP 122.♡.56.205
12:56 2026-08-25 12:56:38 / 수정일: 2026-08-25 12:58:33
·
@astria님
RAG 에서 원하는 데이터를 추출하는 여러 기법들이 요즘 많이 발전 되어 있습니다.
찾아 보시면 예전 보다 토큰을 크게 줄이면서 정확도를 올려주는 스킬들이 근래 부쩍 발전하고 있는 모습입니다.

즉, 알고리즘과 DB가 동시에 발전 하고 있습니다.
예를 들면 이런 것이 있겠네요.
https://github.com/volcengine/OpenViking
이 외에도 많습니다.
혹시 오해가 있을 것 같아 적어 보자면,
다른 저장 방법을 보시라는 의미가 아니라
어떻게 원하는 자료를 찾아내는가에 대한 알고리즘을 보시라고 링크를 단 것입니다.
초랭이2
IP 221.♡.221.136
12:30 2026-08-25 12:30:28 / 수정일: 2026-08-25 12:30:44
·
대략적인 얼개와 내용은 AI로 방향 잡고 디테일한 것은 세부적으로 현직자가 보강 방향을 네비게이션하면서 AI를 써서 완성하는게 국룰이 아닐까 싶네요.....
Luke
IP 125.♡.165.9
12:35 2026-08-25 12:35:46
·
실제로 복잡한 소송전에 AI 제대로 써보면 확실히 다릅니다.

변호사들도 놓치는 사소한 내용을 끄집어 내서 논점을 만드는거 보고 놀랐습니다.

그렇다고 변호사의 역할이 중요하지 않다는건 절대 아니구요, 법률시장에 강력한 도구가 나타났다는 걸 말씀 드리는 겁니다.
결론적으로
IP 165.♡.201.138
13:09 2026-08-25 13:09:24
·
규정과 법 관련 처리는 의외로 예외조항이나 소급적용등이 많아서 다 완벽하게 처리하며 판단하기가 쉽지 않더라고요... 몇번 조금 위험한 상황도 있었고요...
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