"IP 업계는 소외받는다고 느꼈다": The Geek in Review에 출연한 Paul Lee
September 16, 2026
Patlytics의 공동 창업자이자 CEO인 Paul Lee가 Jackson Walker의 CIO인 Greg Lambert와 함께 The Geek in Review 팟캐스트에 출연하여, 법률 AI의 첫 번째 물결에서 소외되었던 특정 법률 분야가 직면한 상황과 그 분야를 위해 특별히 설계된 솔루션을 구축하게 된 배경에 대해 논의했습니다.
이번 대담에서는 Patlytics가 탄생하기 전까지 거친 100여 번의 인터뷰, 특허 업무에서 범용 AI보다 목적 기반 AI가 더 효과적인 이유, 그리고 AI가 법률 업무의 효율성을 높일 때 그 가치를 실제로 누가 가져가는지에 대한 솔직한 견해 등 폭넓은 주제를 다룹니다.
주요 내용
- Patlytics는 Am Law 100 로펌의 약 55%와 바이오테크, 제약, 기술 분야의 수많은 기업과 협력하고 있습니다.
- Paul은 제품을 개발하기 전, 100명이 넘는 특허 전문 변호사들과 인터뷰하며 연구 단계를 거쳤습니다.
- 범용 법률 AI는 특허 업무의 80~85% 정도를 수행할 수 있지만, Paul은 특허 업무에서 요구되는 기준은 99%라고 강조합니다.
- 정액제 계약을 거의 사용하지 않던 한 대형 로펌은 Patlytics를 도입한 특정 업무에 대해 정액제를 제공하기 시작했으며, 이를 통해 로펌은 수익을, 고객은 비용을 더 예측 가능하게 관리할 수 있게 되었습니다.
- Paul의 추산에 따르면, AI에 대한 변호사들의 인식은 1년 전 약 20%의 낙관론에서 현재 95%의 낙관론으로 완전히 바뀌었습니다.
아이디어의 시작
Paul은 법학 전공자가 아닙니다. 그는 벤처 캐피털 분야에서 일하며 여러 경험을 통해 자연스럽게 이 문제에 주목하게 되었습니다. 워털루 대학 시절 뉴스에서 애플과 삼성의 특허 소송을 보며 특허 분쟁의 규모를 처음 실감했고, 이후 VC로 일하면서 포트폴리오 기업들이 IP 분쟁에 막대한 비용을 낭비하는 것을 보며 그 높은 비용의 원인을 이해하기 어려웠습니다. 공동 창업자인 Arthur Jen 역시 이전 회사인 Magic을 운영하며 특허 소송을 직접 겪으며 같은 문제를 고민하고 있었습니다. 이 아이디어는 Latham & Watkins의 IP 소송 부문 의장이자 현재 Patlytics의 자문위원인 Bob Steinberg가 Paul에게 기회에 대해 논의하자고 제안하면서 본격화되었습니다. Paul은 이를 단번에 떠오른 영감이라기보다, 세 가지 방향에서 끊임없이 제기되던 문제가 더 이상 무시할 수 없는 수준에 이르렀던 것이라고 설명합니다.
그 후 Paul은 VC 시절 훈련받은 대로 사람들을 만나기 시작했습니다. 100명이 넘는 특허 변호사들과 대화하며 패턴을 찾았고, 외부에서는 알지 못했던 비효율적인 관행을 발견했습니다. 변호사들은 특허 명세서 하나를 작성하는 데 10시간 이상을 쓰고 있었고, 소송을 위한 청구항 차트 작성에는 엄청난 노력과 검토, 반복적인 수정 작업이 필요했습니다. Paul은 작성, 심사, 포트폴리오 관리, 소송 준비를 하나의 플랫폼으로 통합하면 특허 수명 주기 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있겠다는 확신을 얻었습니다.
IP 전용 플랫폼 vs 범용 법률 AI
Greg은 현재 법률 기술 분야의 핵심 쟁점인 범용 법률 AI 플랫폼과 IP 전용 플랫폼 간의 긴장 관계에 대해 질문합니다. Paul은 범용 AI를 폄하하지 않으며, 현재 법률 업계의 변화를 이끄는 데 그들의 공로가 크다는 점을 인정합니다. 하지만 그는 특허 업무에는 범용 플랫폼이 넘지 못하는 한계가 있다고 주장합니다. 아무리 고도로 맞춤화하더라도 범용 법률 AI는 특허 업무가 요구하는 수준의 80~85% 정도에 머무르기 때문입니다.
Paul은 특허 생태계를 F1 경주에 비유하며 99%의 완성도가 필요한 이유를 설명합니다. Patlytics를 시작할 때만 해도 85~90%면 충분할 것이라 생각했지만, 이제는 그 기준이 매년 높아지고 있습니다. 그는 로펌의 필수 도구로 자리 잡기 위한 핵심 요소로 '관련성'을 꼽으며, 기존 방식보다 10배 더 나은 경험을 제공하는지를 강조합니다. 이것이 그가 워크플로우마다 적용하는 엄격한 기준입니다.
인간의 판단이 필요한 이유
Paul은 이 점에 대해 단호합니다. 무언가를 입력하면 청구항 차트나 출원서가 바로 완성되어 나오는 식의 완전 자동화는 결코 성공할 수 없으며, 실제로 그러한 지름길을 택했다가 변호사 과실 문제에 휘말린 사례들을 언급합니다. 그는 Patlytics가 인간과 컴퓨터의 공생을 중심으로 설계되었다고 말합니다. AI는 방대한 데이터 처리와 초안 작성을 담당하지만, 최종 검토와 승인, 결과에 대한 책임은 여전히 변호사에게 있으며, 심사부터 포트폴리오 관리, 소송에 이르기까지 모든 워크플로우에 인간의 확인 절차가 포함되어 있습니다.
하지만 이러한 원칙은 새로운 압박에 직면해 있습니다. 고객들은 이제 수많은 시간을 들여 수작업으로 하던 수준의 결과물을 훨씬 짧은 시간에, 심지어 더 높은 품질로 받기를 기대합니다. 이러한 압박은 단어 하나하나가 중요한 특허 변호사들에게 가장 크게 작용합니다. Paul은 이 일을 통해 특허 변호사들의 업무에 대해 새로운 존경심을 갖게 되었다고 말합니다.
가치를 실제로 가져가는 사람은 누구인가
Greg은 법률 기술 분야의 대화에서 흔히 회피하는 질문을 던집니다. AI가 수천 달러의 변호사 비용이 들던 업무를 획기적으로 단축했을 때, 그 절감된 가치는 누가 가져가야 할까요? 고객일까요, 아니면 로펌일까요? Paul의 답변은 시장이 아직 이 문제에 대한 합의점에 도달하지 못했다는 것입니다. 하지만 그는 구체적인 사례를 제시합니다. 과거에는 정액제 계약을 거의 하지 않던 미국 5대 로펌 중 한 곳이 이제 Patlytics를 사용하는 특정 업무에 대해 정액제를 도입했습니다. 로펌은 더 예측 가능한 수익률을 얻고 업무 처리 속도를 높였으며, 고객은 더 낮고 예측 가능한 비용 청구서를 받게 되었습니다. Paul은 이를 윈윈(win-win) 사례로 보며, 앞으로 이러한 사례가 더 늘어날 것으로 전망합니다.
특허 출원 분야에서 이러한 경제적 효과는 더욱 극명하게 나타납니다. 지난 10년간 비용은 상승했지만 가격은 제자리걸음이거나 오히려 하락하여 수익률이 낮아졌습니다. 업무 시간을 단축하면 이러한 계산이 완전히 달라집니다. Paul은 파트너 변호사들로부터 Patlytics와 도입한 도구들 덕분에 기록적인 한 해를 보냈다는 이야기를 들었다고 전합니다.
로펌들이 절감된 시간을 어떻게 수익으로 전환하고 있는지 확인해 보세요. 사례 연구 읽기
사내 변호사 팀의 경우, Paul은 그동안 중요했지만 일정상 뒤로 밀려났던 업무들을 처리할 여유가 생겼다고 설명합니다. 예를 들어, 계속 출원(continuation) 전 침해 분석, M&A 결정 전 신속한 포트폴리오 검토, 마크맨 청문회(Markman hearing)가 다가오기 전 소송 태세에 대한 조기 파악 등이 가능해졌습니다.
인식의 변화와 향후 전망
지난 1년간 무엇이 변했냐는 질문에 Paul은 망설임 없이 답합니다. 1년 전만 해도 IP 전문 변호사들의 AI에 대한 인식은 낙관론이 20%, 회의론이 80% 정도였습니다. 하지만 오늘날 그는 낙관론이 95%에 달한다고 말합니다. 5년이나 10년, 혹은 그 이후까지도 AI를 고려하지 않겠다던 로펌 대표들이 이제는 다시 연락해 이렇게 말합니다. "지난번에 했던 말은 취소하겠습니다. 당장 내일부터 시작할 수 있을까요?"
Paul이 향후 우려하는 것은 도입 여부가 아니라 경제성입니다. 무료 체험 기간이 지나고 사용량 기반 요금제가 도입되면 시장 조정이 일어날 것으로 그는 예상합니다. 예산은 한정되어 있기 때문에, 로펌과 고객 모두 AI 기반 워크플로우가 단순히 가치가 있다고 가정하는 것을 넘어, 스스로 비용을 상쇄한다는 것을 증명해야 할 것입니다. 그가 말하는 '토큰 맥싱(Token-maxing)'은 더 이상 통하지 않을 것입니다.
전체 대화 듣기
Paul과 Greg은 Patlytics의 탄생 배경과 향후 몇 년에 대한 Paul의 예측을 더 깊이 있게 다룹니다. 전체 에피소드를 듣거나 대본을 읽어보세요. 여기. 더 많은 TGIR 팟캐스트를 보려면 Geek in Review의 페이지 를 방문하세요. 전체 YouTube 영상은 아래에서 확인할 수 있습니다:
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"IP 업계는 소외받는다고 느꼈다": The Geek in Review에 출연한 Paul Lee
Patlytics의 공동 창업자이자 CEO인 Paul Lee가 Jackson Walker의 CIO인 Greg Lambert와 함께 The Geek in Review 팟캐스트에 출연하여, 법률 AI의 첫 번째 물결에서 소외되었던 특정 법률 분야가 직면한 상황과 그 분야를 위해 특별히 설계된 솔루션을 구축하게 된 배경에 대해 논의했습니다.
이번 대담에서는 Patlytics가 탄생하기 전까지 거친 100여 번의 인터뷰, 특허 업무에서 범용 AI보다 목적 기반 AI가 더 효과적인 이유, 그리고 AI가 법률 업무의 효율성을 높일 때 그 가치를 실제로 누가 가져가는지에 대한 솔직한 견해 등 폭넓은 주제를 다룹니다.
주요 내용
- Patlytics는 Am Law 100 로펌의 약 55%와 바이오테크, 제약, 기술 분야의 수많은 기업과 협력하고 있습니다.
- Paul은 제품을 개발하기 전, 100명이 넘는 특허 전문 변호사들과 인터뷰하며 연구 단계를 거쳤습니다.
- 범용 법률 AI는 특허 업무의 80~85% 정도를 수행할 수 있지만, Paul은 특허 업무에서 요구되는 기준은 99%라고 강조합니다.
- 정액제 계약을 거의 사용하지 않던 한 대형 로펌은 Patlytics를 도입한 특정 업무에 대해 정액제를 제공하기 시작했으며, 이를 통해 로펌은 수익을, 고객은 비용을 더 예측 가능하게 관리할 수 있게 되었습니다.
- Paul의 추산에 따르면, AI에 대한 변호사들의 인식은 1년 전 약 20%의 낙관론에서 현재 95%의 낙관론으로 완전히 바뀌었습니다.
아이디어의 시작
Paul은 법학 전공자가 아닙니다. 그는 벤처 캐피털 분야에서 일하며 여러 경험을 통해 자연스럽게 이 문제에 주목하게 되었습니다. 워털루 대학 시절 뉴스에서 애플과 삼성의 특허 소송을 보며 특허 분쟁의 규모를 처음 실감했고, 이후 VC로 일하면서 포트폴리오 기업들이 IP 분쟁에 막대한 비용을 낭비하는 것을 보며 그 높은 비용의 원인을 이해하기 어려웠습니다. 공동 창업자인 Arthur Jen 역시 이전 회사인 Magic을 운영하며 특허 소송을 직접 겪으며 같은 문제를 고민하고 있었습니다. 이 아이디어는 Latham & Watkins의 IP 소송 부문 의장이자 현재 Patlytics의 자문위원인 Bob Steinberg가 Paul에게 기회에 대해 논의하자고 제안하면서 본격화되었습니다. Paul은 이를 단번에 떠오른 영감이라기보다, 세 가지 방향에서 끊임없이 제기되던 문제가 더 이상 무시할 수 없는 수준에 이르렀던 것이라고 설명합니다.
그 후 Paul은 VC 시절 훈련받은 대로 사람들을 만나기 시작했습니다. 100명이 넘는 특허 변호사들과 대화하며 패턴을 찾았고, 외부에서는 알지 못했던 비효율적인 관행을 발견했습니다. 변호사들은 특허 명세서 하나를 작성하는 데 10시간 이상을 쓰고 있었고, 소송을 위한 청구항 차트 작성에는 엄청난 노력과 검토, 반복적인 수정 작업이 필요했습니다. Paul은 작성, 심사, 포트폴리오 관리, 소송 준비를 하나의 플랫폼으로 통합하면 특허 수명 주기 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있겠다는 확신을 얻었습니다.
IP 전용 플랫폼 vs 범용 법률 AI
Greg은 현재 법률 기술 분야의 핵심 쟁점인 범용 법률 AI 플랫폼과 IP 전용 플랫폼 간의 긴장 관계에 대해 질문합니다. Paul은 범용 AI를 폄하하지 않으며, 현재 법률 업계의 변화를 이끄는 데 그들의 공로가 크다는 점을 인정합니다. 하지만 그는 특허 업무에는 범용 플랫폼이 넘지 못하는 한계가 있다고 주장합니다. 아무리 고도로 맞춤화하더라도 범용 법률 AI는 특허 업무가 요구하는 수준의 80~85% 정도에 머무르기 때문입니다.
Paul은 특허 생태계를 F1 경주에 비유하며 99%의 완성도가 필요한 이유를 설명합니다. Patlytics를 시작할 때만 해도 85~90%면 충분할 것이라 생각했지만, 이제는 그 기준이 매년 높아지고 있습니다. 그는 로펌의 필수 도구로 자리 잡기 위한 핵심 요소로 '관련성'을 꼽으며, 기존 방식보다 10배 더 나은 경험을 제공하는지를 강조합니다. 이것이 그가 워크플로우마다 적용하는 엄격한 기준입니다.
인간의 판단이 필요한 이유
Paul은 이 점에 대해 단호합니다. 무언가를 입력하면 청구항 차트나 출원서가 바로 완성되어 나오는 식의 완전 자동화는 결코 성공할 수 없으며, 실제로 그러한 지름길을 택했다가 변호사 과실 문제에 휘말린 사례들을 언급합니다. 그는 Patlytics가 인간과 컴퓨터의 공생을 중심으로 설계되었다고 말합니다. AI는 방대한 데이터 처리와 초안 작성을 담당하지만, 최종 검토와 승인, 결과에 대한 책임은 여전히 변호사에게 있으며, 심사부터 포트폴리오 관리, 소송에 이르기까지 모든 워크플로우에 인간의 확인 절차가 포함되어 있습니다.
하지만 이러한 원칙은 새로운 압박에 직면해 있습니다. 고객들은 이제 수많은 시간을 들여 수작업으로 하던 수준의 결과물을 훨씬 짧은 시간에, 심지어 더 높은 품질로 받기를 기대합니다. 이러한 압박은 단어 하나하나가 중요한 특허 변호사들에게 가장 크게 작용합니다. Paul은 이 일을 통해 특허 변호사들의 업무에 대해 새로운 존경심을 갖게 되었다고 말합니다.
가치를 실제로 가져가는 사람은 누구인가
Greg은 법률 기술 분야의 대화에서 흔히 회피하는 질문을 던집니다. AI가 수천 달러의 변호사 비용이 들던 업무를 획기적으로 단축했을 때, 그 절감된 가치는 누가 가져가야 할까요? 고객일까요, 아니면 로펌일까요? Paul의 답변은 시장이 아직 이 문제에 대한 합의점에 도달하지 못했다는 것입니다. 하지만 그는 구체적인 사례를 제시합니다. 과거에는 정액제 계약을 거의 하지 않던 미국 5대 로펌 중 한 곳이 이제 Patlytics를 사용하는 특정 업무에 대해 정액제를 도입했습니다. 로펌은 더 예측 가능한 수익률을 얻고 업무 처리 속도를 높였으며, 고객은 더 낮고 예측 가능한 비용 청구서를 받게 되었습니다. Paul은 이를 윈윈(win-win) 사례로 보며, 앞으로 이러한 사례가 더 늘어날 것으로 전망합니다.
특허 출원 분야에서 이러한 경제적 효과는 더욱 극명하게 나타납니다. 지난 10년간 비용은 상승했지만 가격은 제자리걸음이거나 오히려 하락하여 수익률이 낮아졌습니다. 업무 시간을 단축하면 이러한 계산이 완전히 달라집니다. Paul은 파트너 변호사들로부터 Patlytics와 도입한 도구들 덕분에 기록적인 한 해를 보냈다는 이야기를 들었다고 전합니다.
로펌들이 절감된 시간을 어떻게 수익으로 전환하고 있는지 확인해 보세요. 사례 연구 읽기
사내 변호사 팀의 경우, Paul은 그동안 중요했지만 일정상 뒤로 밀려났던 업무들을 처리할 여유가 생겼다고 설명합니다. 예를 들어, 계속 출원(continuation) 전 침해 분석, M&A 결정 전 신속한 포트폴리오 검토, 마크맨 청문회(Markman hearing)가 다가오기 전 소송 태세에 대한 조기 파악 등이 가능해졌습니다.
인식의 변화와 향후 전망
지난 1년간 무엇이 변했냐는 질문에 Paul은 망설임 없이 답합니다. 1년 전만 해도 IP 전문 변호사들의 AI에 대한 인식은 낙관론이 20%, 회의론이 80% 정도였습니다. 하지만 오늘날 그는 낙관론이 95%에 달한다고 말합니다. 5년이나 10년, 혹은 그 이후까지도 AI를 고려하지 않겠다던 로펌 대표들이 이제는 다시 연락해 이렇게 말합니다. "지난번에 했던 말은 취소하겠습니다. 당장 내일부터 시작할 수 있을까요?"
Paul이 향후 우려하는 것은 도입 여부가 아니라 경제성입니다. 무료 체험 기간이 지나고 사용량 기반 요금제가 도입되면 시장 조정이 일어날 것으로 그는 예상합니다. 예산은 한정되어 있기 때문에, 로펌과 고객 모두 AI 기반 워크플로우가 단순히 가치가 있다고 가정하는 것을 넘어, 스스로 비용을 상쇄한다는 것을 증명해야 할 것입니다. 그가 말하는 '토큰 맥싱(Token-maxing)'은 더 이상 통하지 않을 것입니다.
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Paul과 Greg은 Patlytics의 탄생 배경과 향후 몇 년에 대한 Paul의 예측을 더 깊이 있게 다룹니다. 전체 에피소드를 듣거나 대본을 읽어보세요. 여기. 더 많은 TGIR 팟캐스트를 보려면 Geek in Review의 페이지 를 방문하세요. 전체 YouTube 영상은 아래에서 확인할 수 있습니다:
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