Thomson Reuters는 AI 기술의 최전선에서 중대한 결과를 좌우하는 전문 업무용 AI를 어떻게 개발할까요?

글로벌 콘텐츠 및 기술 기업인 Thomson Reuters는 중대한 결정을 내리는 전문가와 기관을 위해 175년 이상 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 기술을 구축해 왔습니다. 이 사명은 오늘날에도 법률, 세무, 회계, 규정 준수 등 중대한 결과를 좌우하는 전문 업무의 워크플로우를 위한 AI 개발 방식에 반영되고 있습니다.

Thomson Reuters CTO인 Joel Hron은 "저희는 정확성과 정밀성이 요구되는 전문직 분야에 주력하는 기술 기업입니다."라고 말합니다.

Thomson Reuters의 제품은 이러한 전문직 종사자들이 업무의 기반으로 삼는 참조 도구입니다. Westlaw와 Practical Law는 법률 리서치 및 실무 지침을 제공합니다. Thomson Reuters의 전문가용 법률 AI 플랫폼인 CoCounsel Legal은 근거를 제시해 타당성을 입증할 수 있는 답변과 실질적인 가치를 지닌 결과를 제공하여 법률 전문가의 업무 역량을 높이도록 설계되었습니다. Hron은 4년 전 자신이 설립한 스타트업이 Thomson Reuters에 인수되면서 합류했으며, 제품, 기술, 전략을 아우르는 영역에서 일해 왔습니다. 그는 이 기간 동안 AI가 소프트웨어를 만든다는 것의 의미를 바꿨다고 설명합니다. 올바른 기술 파트너를 선택하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

이러한 제품을 구동할 LLM을 선택하는 기준은 이례적으로 구체적입니다. Hron과 그의 팀은 새 모델을 평가할 때, 그 결과물이 변호사들이 업무에 활용하기 전에 적용하는 수준의 전문적인 검토를 통과할 수 있는지 살펴봅니다.

법률 업무를 위한 모델 평가하기

법률 AI 도구를 개발할 수 있는 기업은 많지만, 변호사가 자신의 이름을 걸고 사용할 만한 도구를 만들 수 있는 기업은 훨씬 적습니다. Thomson Reuters는 공신력 있는 콘텐츠, 깊이 있는 분야별 전문성, 워크플로우 통합이라는 3가지 강점을 전문가용 AI에 접목하며, 이는 범용 시스템으로는 구현하기 어려운 강점입니다.

변호사들이 Westlaw의 답변을 신뢰하는 이유가 모델 자체에만 있는 것은 아니라고 Hron은 말합니다. 수십 년간 선별해 온 판례와 이를 매일 주석으로 설명하고 보강하는 전 세계 2,700명 이상의 분야별 전문가, Claude와 같은 모델에 더해 Thomson Reuters가 구축하는 평가 체계가 있기 때문입니다. "최종 업무 결과물에 대한 책임은 여전히 사람인 전문가에게 있습니다."

Claude는 중요한 모델 파트너이지만, 전문가용 시스템은 Anthropic의 최첨단 모델과 Thomson Reuters의 공신력 있는 콘텐츠, 깊이 있는 분야별 전문성, 워크플로우 통합, 평가 인프라가 결합되어야 완성됩니다.

Thomson Reuters는 이러한 접근법을 Fiduciary-Grade AI™라고 부릅니다. 공신력 있는 콘텐츠에 기반하고, 깊이 있는 분야별 전문성을 반영하며, 전문가의 워크플로우에 직접 통합된 AI를 뜻합니다. 이를 통해 중대한 결과가 걸린 상황에서도 결과물은 투명하고 검증 가능하며, 근거를 들어 타당성을 설명할 수 있습니다.

이러한 책임 때문에 이 분야에서는 유창함보다 검증이 더 중요합니다. Thomson Reuters는 "단순한 검색이나 조회를 넘어 인용의 유효성 확인과 검증"까지 수행하도록 조정된 에이전트를 중심으로 법률 리서치 방식을 새롭게 구축했습니다. 인용을 검증하는 데 도움을 주고 출처를 명확히 드러내는 시스템이어야 전문가가 자신 있게 내용을 검토하고 검증하며 전문적 판단을 내릴 수 있습니다.

이러한 변화는 고객들의 피드백에서도 드러납니다. Hron에 따르면, “수십 시간이 걸렸을” 리서치 결과를 이제는 “불과 몇 분 만에” 받아 볼 수 있습니다. 이 결과는 전문가가 직접 평가하고 다듬어 행동에 옮길 수 있는 양질의 출발점이 됩니다. "심층 리서치는 법률 리서치에 대한 사고방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다."

에이전트 중심의 제품 구축하기

Thomson Reuters에서 에이전트 개발은 단순히 더 영리한 챗봇을 만드는 것이 아니라, 기존 제품의 제공 방식을 새롭게 바꾸는 일입니다. Hron과 그의 팀은 회사가 독립형 소프트웨어로 제공하던 모든 도구를 에이전트가 사용할 수 있도록 가르치는 작업에 착수했습니다. 현재는 하나의 에이전트가 회사가 제공하는 수백 개의 도구에 동시에 접근할 수 있습니다.

이러한 변화로 인해 Thomson Reuters의 모델 평가 방식도 바뀌었습니다. "Claude를 시험할 때 가장 중요하게 보는 것은 계획을 얼마나 잘 세우고, 이 도구들을 얼마나 효과적이고 올바르게 사용하는지입니다."라고 그는 설명합니다.

CoCounsel Legal은 이러한 변화가 실제로 어떤 모습인지 보여줍니다. 이전에는 개별 Skills를 하나씩 순차적으로 실행했습니다. Claude Agent SDK를 기반으로 재구축한 현재는 도구와 콘텐츠 출처 전반에서 실시간으로 계획을 수립하고, 작업을 위임하며, 전체 과정을 조율합니다. 따라서 전문가는 모든 단계를 지시하는 대신 결과를 정할 수 있습니다. 고객 데이터는 보호된 상태로 유지되며, 타사 모델 학습에 사용되지 않습니다.

Hron은 이 선택의 배경이 두 회사가 협력을 시작하게 된 방식에 있다고 설명합니다. Thomson Reuters는 Anthropic의 초기 기업 고객 중 하나였으며, 벤치마크가 결정적이었던 것은 아닙니다. 그는 투명성, 안전성, 책임 있는 AI 개발을 언급하며, "가장 크게 공감한 부분은 기업용 AI 구축에 대한 Anthropic의 접근 방식이었습니다."라고 말합니다. 첫 번째 성과 사례는 함께 개발한 법률 분야의 심층 리서치였습니다. 두 팀은 Anthropic 엔지니어들이 Thomson Reuters의 기존 도구를 활용하는 방식에 주목하면서 이를 공동으로 개발했습니다.

지식 업무를 위한 모델의 요건

Hron 팀은 여러 프로젝트에서 얻은 경험을 바탕으로, Thomson Reuters가 모델을 신뢰하려면 모델이 갖춰야 할 네 가지 요건을 정했습니다.

먼저 모델은 CoCounsel Legal 시스템을 구성하는 요소로서 자신이 인용한 내용을 확인해야 합니다. 출처를 검색해 가져오는 데서 그치지 않고, 사람이 최종 검토와 검증을 할 수 있도록 조사 결과를 제시하기 전에 시스템이 그 인용 내용의 타당성을 검증해야 합니다.

또한 모델은 이 시스템에서 도구 호출이 길게 이어져도 안정적으로 작동해야 합니다. 작업이 길어질수록 장시간 실행 과정에서 더 나은 컨텍스트 관리와 안정적인 도구 사용이 필요합니다. 에이전트가 중간에 멈추지 않고 실제 업무를 끝내려면 모델은 여러 단계와 시스템을 오가면서도 맥락을 놓치지 않아야 합니다.

사람이 답변만 받아 보는 데 그치지 않고 작업 과정에도 참여하도록 해야 합니다. Hron은 가장 까다로운 업무를 위해 "에이전트가 한 번에 답을 내놓기만을 기대하는 대신, 업무 결과물을 만들어 가는 과정에 사람을 참여시키는" 모델을 원합니다.

마지막으로, Thomson Reuters 팀이 이전에는 여력이 없어 손대지 못했던 업무에 쓸 시간을 확보해 주어야 합니다. Hron에 따르면, Thomson Reuters는 전문가들이 직접 처리하려면 "완성도를 높이는 데 며칠 또는 몇 주를 들여야 하는" 신청서나 법원 제출 서류 등의 복잡한 법률 업무를 위해 고도화된 초안 작성 기능을 개발하고 있습니다. 이러한 작업은 기존 모델에게는 "항상 지나치게 많은 컨텍스트와 정밀도를 요구했습니다." 이제 Claude Fable 5 덕분에 이러한 목표도 가능해지고 있습니다.

AI의 투자 수익률(ROI)

Hron은 AI의 투자 수익률에 대해 일반적인 견해와 다른 관점을 가지고 있으며, 이는 모델을 도입하는 다른 리더들에게도 유용할 수 있습니다. "수익률 계산을 최적화하는 데 지나치게 집중하다 보면, 나무만 보고 숲을 보지 못하게 됩니다."라고 그는 말합니다. 그는 팀이 작업당 비용을 최적화하기 전에 먼저 문화와 사고방식의 변화를 체감하기를 바랍니다. 일단 사고방식이 달라지면 수익도 자연히 따라온다고 봅니다.

그렇다고 기존 지표를 추적하지 않는 것은 아닙니다. 그는 DevOps Research and Assessment(DORA) 지표와 아이디어를 실제 운영 환경에 구현하기까지 걸리는 시간 같은 전통적인 엔지니어링 지표도 계속 추적합니다. 또한 Claude를 기반으로 개발한 내부 오류 해결 도구를 사례로 듭니다. 원인 분석에만 세 시간이 걸리던 운영 환경의 문제를 이 도구로는 4분 만에 해결했습니다. “몇 시간이 걸리던 복구를 몇 분 안에 해낼 수 있다는 것은 상당한 차이를 만듭니다.”

Hron에 따르면 더 근본적인 변화는 업무 자체에 일어나고 있습니다.

Hron은 자사 엔지니어들에 대해 "코드를 작성하는 행위 자체는 더 이상 업무의 본질이 아닙니다"라고 말합니다. 지금 가장 중요한 역량은 시스템적 사고, 판단력, 그리고 안목입니다. 그는 이러한 양상이 엔지니어링 분야를 넘어 확산되고 있다고 봅니다. AI 덕분에 사람들은 한 분야에 머무르지 않고 제품, 디자인, 재무 영역까지 활동 범위를 넓힐 수 있는 "T자형" 인재에 더욱 가까워지고 있습니다.

향후 계획

Hron과 그의 팀은 Claude Fable 5와 향후 Claude 모델을 활용해 더 긴 시간에 걸친 업무 수행과 향상된 컨텍스트 관리, 그리고 에이전트가 실행하는 일련의 작업 전반에서 신뢰할 수 있는 도구 호출을 실현하며, 가능성의 한계를 더욱 넓혀 가고자 합니다.

그는 자신의 업무에서 이러한 모델을 활용하는 데도 똑같은 열의를 보입니다. Claude Code 덕분에 그는 "다시 기술적인 업무를 훨씬 더 깊이 다룰 수 있게" 되었습니다. 몇 달 동안 손대지 않은 코드베이스도 하루가 아닌 몇 분 만에 파악할 수 있게 되었고, Claude Cowork를 활용해 CFO나 전략 책임자의 관점에서 아이디어를 철저히 검증합니다.

Claude Fable 5와 같은 모델은 바로 이러한 방향을 중심으로 개발되고 있습니다. 궁극적으로 법정에서도 타당성을 인정받아야 하는 업무를 위해, Hron은 이를 다음으로 공략할 가치가 있는 영역으로 봅니다. 결국 전문가용 AI는 대체로 맞는 수준만으로는 충분하지 않은 환경에서 작동해야 합니다.

Claude Fable 5로 시작해 보세요.