누구보다 빠르게 배우는 의지로 법률 AI를 개척하다

메타데이터

• 원문 제목: Max Junestrand: You Need The Willingness To Learn Faster Than Anyone Else
• 채널: Y Combinator
• 발표자: Max Junestrand, Legora 공동창업자 겸 CEO
• 대담자: Gustaf Alströmer, Y Combinator 파트너
• 발행일: 2026-08-27
• 원문 URL: https://www.youtube.com/watch?v=o0ORPbSEgd8
• 영상 ID: o0ORPbSEgd8

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📌 핵심 질문 / 핵심 논점

==도메인 전문성이나 처음부터 완성된 기술이 없어도, 시장을 누구보다 빠르게 배우고 고객의 실제 업무에 밀착하며 모델·제품·조직을 계속 재구성하면 거대한 기업을 만들 수 있다.==

• Legora의 세 창업자는 변호사가 아니었지만 변호사 곁에서 법률 업무를 직접 배우며 도메인 지식을 확보했다.
• GPT-3.5가 법률 업무를 충분히 해결하지 못하던 시점에도 모델의 발전을 믿고, 현재 가능한 가치와 유럽의 개인정보·호스팅 요구를 제품으로 묶었다.
• 초기에는 판매를 6개월 멈추고 제품을 다시 만들었으며, 모델을 평가하고 고객 피드백에 반응하는 속도를 조직의 핵심 역량으로 만들었다.
• 고성장 조직에는 이력서의 유명한 로고보다 학습 속도와 상승 궤적이 중요하며, 야심찬 동료 집단·팀 단위 경쟁·명확한 문화가 그 속도를 유지한다.

Max Junestrand는 스웨덴의 작은 법률회사 사무실과 창업자 세 명에서 시작해 약 18개월 만에 ARR 100만 달러에서 1억 달러로 성장한 Legora의 경로를 따라가면 알 수 있다. 성장의 표면에는 대형 투자, 유명 고객, Jude Law 광고가 있지만, 실제 회사를 만든 것은 창문 없는 방에서의 버그 수정, 새벽 고객 통화, 고객의 문제를 즉시 제품팀에 전달하는 습관, 그리고 매 단계마다 CEO와 임원이 다시 자격을 증명하려는 태도다.

1. Legora가 해결하려는 문제와 고객 가치

법률가가 복잡한 업무를 처음부터 끝까지 처리하도록 돕는 agentic operating system이 Legora의 중심 제품이다.

1.1. YC식 두 문장 설명

1. 제품의 정체성

   1. Legora는 변호사를 위한 agentic operating system이다.
   2. 복잡한 법률 업무를 시작부터 끝까지 처리해 변호사가 이전보다 훨씬 더 많은 일을 해내도록 돕는다.
   3. 단순한 질문·답변 도구가 아니라 법률 문서, 조사, 검토, 데이터, 실행이 이어지는 업무 흐름 전체를 다루는 플랫폼을 지향한다.

2. 초기부터 관찰한 시장의 기회

   1. 법률 산업은 large language model(LLM)을 실제 문제에 적용할 수 있는 가장 큰 기회 중 하나로 보였다.
   2. 소프트웨어 엔지니어는 자신과 동료를 위해 만들어진 훌륭한 도구에 익숙해져 있었지만, 당시 법률 업계가 사용하던 소프트웨어는 1990년대에 만들어진 것처럼 낡아 있었다.
   3. 법률 업무에는 고도의 전문지식이 들어가지만, 소프트웨어 경험은 그만큼 현대화되지 않았다는 간극이 있었다.

1.2. 고객이 체감한 변화

1. 고객의 시간을 되돌려준 제품

   1. Legora의 Slack 채널 중 Max가 가장 좋아하는 곳은 customer love다.
   2. 고객이 Legora 없이는 달성하기 어려웠을 결과를 공유하고, 팀은 판매 통화에서 실제 표현을 찾아 그 채널에 축적한다.
   3. 한 부모 고객은 골프 대회에서 “일과 골프 여행을 어떻게 함께 해내느냐”는 질문을 받자 한 단어로 “Legora”라고 답했다.
   4. 다른 고객은 아이디어를 떠올린 뒤 실행하기까지의 거리가 이렇게 짧았던 적이 없다고 말했다.
   5. 또 다른 고객은 Legora가 내일 사라진다면 고등학교 농구 코치로 돌아가겠다고 농담했다.

2. 기술의 목적

   1. 기능 개수 자체가 아니라 법률가가 더 많은 일을 처리하고, 일과 개인 생활을 함께 운영하며, 아이디어를 실행으로 옮기는 시간을 줄이는 것이 목적이다.
   2. 고객의 표현은 새롭고 화려한 AI 기능보다 실제로 회복된 처리 능력과 시간을 강조한다.

1.3. 글로벌 확장의 현재 위치

1. 사용자 기반

   1. 전 세계 변호사의 3% 이상이 Legora의 활성 사용자다.
   2. 법률 업계는 보수적이고 실수가 곧 신뢰 상실로 이어지므로, 단순한 사용량보다 반복해서 의존할 수 있는 안정성이 중요하다.

2. 브랜드 확장

   1. 스웨덴의 법률 AI 스타트업은 글로벌 브랜드로 성장했고, Jude Law를 기용한 광고가 뉴욕 월스트리트의 대형 옥외 광고에 등장했다.
   2. Max는 이런 가시적 성과가 인상적이지만 회사는 아직 시작 단계라고 본다.

2. Judilica에서 Legora까지: 우연한 만남과 GPT-3.5의 순간

Legora의 기원은 법률·물리학·공학·심리학이 교차한 2020년의 작은 실험에서 출발했다.

2.1. 네 사람이 시작한 Judilica

1. 초기 창업팀과 문제 발견

   1. 2020년, 생성형 AI가 유행하기 전 변호사, 물리학자, 엔지니어, 심리학자가 Judilica라는 회사를 시작했다.
   2. 이들은 로스쿨 학생들이 인턴십에서 판례를 요약하는 단순하고 반복적인 일에 많은 시간을 쓰는 것을 관찰했다.
   3. Google의 초기 언어 모델인 BERT를 이용해 판례 요약, 유사 판례 탐색처럼 법률 업무에 적용할 수 있는 범위를 실험했다.
   4. 당시 모델은 특히 스웨덴어처럼 영어 이외의 언어에서 지능과 정확도가 부족해 실용 제품을 만들기 어려웠다.

2. Max가 합류하기 전의 단계

   1. Max는 Judilica의 처음 네 명에 포함되지 않았다.
   2. 초기 팀은 법률과 AI의 교차점을 몇 년 동안 탐색하며, 모델이 실제 법률 업무를 감당할 수 있는지 확인하려 했다.
   3. 이 시기의 경험은 훗날 “완성된 답을 가진 채 시장에 들어가는 것”보다 “문제를 붙들고 배우며 방향을 찾아가는 것”이 중요하다는 판단의 기반이 됐다.

2.2. 스웨덴 군도에서 만난 공동창업자

1. 뜻밖의 출발점

   1. Max는 스웨덴 군도의 한 섬에서 열린 배구 경기에서 훗날 공동창업자가 되는 August와 Sigge를 만났다.
   2. 그는 창업자 이야기가 반드시 유명한 기술 허브나 높은 성공 확률의 장소에서 시작되는 것은 아니며, 자신의 만남도 그런 장소와 거리가 멀었다고 말한다.
   3. 세 사람의 출발점은 거창한 창업 행사나 투자자 소개가 아니라 배구 경기와 친구들의 그룹 채팅이었다.

2. GPT-3.5 데모

   1. August와 Sigge는 GPT-3.5로 만든 아주 단순한 제품을 보여줬다.
   2. 제품은 stock option agreement(주식매수선택권 계약서)가 실제로 무엇을 뜻하는지 설명해주는 데모였다.
   3. Max는 “정말 멋진 데모이자 프로젝트”라고 말하며 조금 도와주겠다고 했지만, 결국 도움의 범위는 공동창업으로 커졌다.
   4. Max는 GPT-3.5의 등장을 자기 세대의 **인터넷 모멘트(internet moment)**라고 규정했다.

2.3. 대학을 떠나기로 한 기회비용 계산

1. 만들지 않는 비용이 더 커진 순간

   1. Max는 대학을 중퇴했고 석사 논문도 완성하지 않았다.
   2. GPT-3.5를 눈앞에 두고도 만들지 않는다면, 무언가를 만드는 것보다 포기하는 기회비용이 더 커진다고 판단했다.
   3. 당시 성공이 보장된 것은 아니었지만, 확실한 성공을 기다리는 동안 인터넷 모멘트를 놓치는 편이 더 위험하다고 봤다.

2. 법률을 직접 배우기로 한 선택

   1. 세 공동창업자는 변호사가 아니었으므로, 법률 업무가 실제로 어떻게 진행되는지 먼저 배워야 했다.
   2. 이들은 법률회사 웹사이트에서 찾은 이메일로 변호사에게 cold email을 보내고, LinkedIn으로도 연락했다.
   3. 각 practice area(법률 업무 분야)를 배우고 싶으니 점심을 함께 먹자고 요청했다.
   4. 변호사의 시간당 요금을 지불하겠다고 제안했으며, 많은 변호사가 요청을 받아들였다.
   5. 다행히 많은 변호사가 시간 비용을 받지 않았고, 일부는 오히려 점심값까지 냈다.

3. 고객 곁에서 법률을 배우고 YC의 거절을 견디다

법률 도메인 전문성을 미리 갖추지 못한 약점은 실제 업무 현장에 오래 머무는 방식으로 보완됐다.

3.1. Mannheimer Swartling에서 신뢰를 쌓다

1. 보수적인 시장의 장벽

   1. 팀은 북유럽 최대 로펌 중 하나인 Mannheimer Swartling에 접근했다.
   2. 약 2년 전 로펌의 managing partner는 방송에서 당시 AI가 “intelligence(지능)보다 artificial(인공적인 것)에 가깝다”고 말했다.
   3. 법률가에게 AI는 단순한 신기술이 아니라 잘못된 결과가 고객과 사건에 직접 피해를 줄 수 있는 위험 요소였다.
   4. 따라서 팀은 기술과 AI가 법률 업무에 실제로 어떤 가치를 줄 수 있는지에 대한 인식을 바꿔야 했다.

2. 법률 업무의 신뢰 비대칭

   1. 법률에서는 일이 잘됐을 때 돈을 받는 것이 아니라, 일이 잘못됐을 때 처벌받는다.
   2. 초기 법률 AI 제품은 엄청난 양의 training data와 사용 사례를 넣어야 했지만, 결과는 매우 작았다.
   3. GPT-3.5는 모델의 성능과 사용성을 크게 바꿨고, 팀은 이전보다 현실적인 제품을 만들 수 있었다.

3. 로펌 안으로 들어간 개발팀

   1. 팀은 Mannheimer Swartling 사무실로 직접 들어가 변호사들과 가까이에서 일했다.
   2. 고객을 멀리서 인터뷰하는 대신 실제 업무 흐름·문서·검토 방식·실패에 대한 두려움을 현장에서 배웠다.
   3. 이런 밀착은 법률가가 정말 필요로 하는 제품을 만들고, 모델이 할 수 있는 일과 아직 맡길 수 없는 일을 구분하는 기반이 됐다.

3.2. 첫 YC 인터뷰의 치명적인 답변

1. 2023년 5월의 지원

   1. 팀은 2023년 5월, large language model로 모든 법률 문서를 질의할 수 있다는 약속을 들고 Y Combinator에 지원했다.
   2. 하지만 당시에는 어떤 종류의 변호사를 섬기는지조차 명확히 구분하지 못했다.
   3. YC 파트너가 “어떤 유형의 변호사를 대상으로 하느냐”고 묻자, 팀은 “무슨 뜻인가요? 변호사도 종류가 다른가요?”라고 답했다.

2. 거절에서 얻은 정보

   1. Tom Blomfield는 그 답변을 듣고 인터뷰 중 웃었다.
   2. 팀은 그 자리에서 이미 탈락했다고 느꼈고, Max는 그 순간을 매우 고통스럽게 기억한다.
   3. 질문 하나가 팀의 시장 이해 부족을 정확히 드러냈으며, 제품을 더 잘 설명하는 문제를 넘어 실제 시장을 더 잘 배워야 한다는 신호가 됐다.

3. 두 달 뒤의 재도전

   1. 실망한 다음 날에는 아무 일도 하지 못했지만, 그 다음 날 다시 개발을 시작했다.
   2. 두 달 뒤 팀은 이름을 Leya로 바꾸고, 더 구체적인 플랫폼과 설명으로 재지원했다.
   3. “시간이 많이 걸리는 법률 업무를 위한 Gen AI 플랫폼”이라는 설명은 첫 지원 때의 “모든 법률 문서를 질의한다”보다 훨씬 명확했다.
   4. 팀은 YC Winter 2024 배치에 합격했고, Max는 재지원이 단순한 끈기의 이야기가 아니라 실제로 숙제를 하고 시장 이해를 개선한 결과라고 본다.

3.3. 스웨덴에서 바라본 Mount Olympus와 현실

1. YC에 대한 이상화

   1. 스웨덴에서 YC 합격은 Mount Olympus에 올라 신들과 함께 식사하는 것처럼 느껴졌다.
   2. 팀은 자신들이 알던 거대 기술기업 출신의 창업자들과 함께 일할 수 있다는 사실을 동경했다.

2. 합격 후의 재발견

   1. 실제 YC에 도착하자 팀은 자신들이 생각했던 것보다 이미 많은 것을 알고 있다는 사실을 깨달았다.
   2. 두 번째 인터뷰 뒤 결과가 잘됐다는 것을 알게 된 화상 통화 화면을 Max는 가장 좋아하는 사진 중 하나로 간직한다.
   3. 거대한 외부 권위에 들어가는 것보다, 이미 현장에서 고객 문제를 붙들고 배운 경험이 더 큰 자산이었다.

4. 창문 없는 로펌 방에서 ARR 1억 달러까지

Legora의 성장은 판매를 계속 밀어붙인 결과가 아니라, 팔기를 멈추고 제품을 다시 만든 뒤 고객 가치와 실행 속도를 함께 끌어올린 결과다.

4.1. 불편한 사무실과 YC 기간의 실전

1. 로펌 회의실의 환경

   1. YC 합격 뒤에도 팀은 Mannheimer Swartling의 사무실에 머물렀다.
   2. 방에는 제대로 된 창문이 없었고, 오후 5시쯤 에어컨이 꺼졌다.
   3. 방이 콜라 냉장고와 가까웠다는 점은 유일한 장점이었다.
   4. 매일 오후 6시쯤 엔지니어 한 명이 문을 잡고 앞뒤로 흔들어 방 안에 산소를 더 넣었다.
   5. 회의실 의자는 몇 년 뒤에도 팀원들의 등에 자국을 남겼다.
   6. Max가 자동차 안에서 모니터 두 개를 더 켜고 일하던 장면은 회의실에서 첫 번째 제대로 된 사무실로 옮겨가는 전환을 상징한다.

2. 샌프란시스코와 유럽 사이의 시차

   1. 팀은 샌프란시스코 Bernal Heights의 Airbnb 방을 얻어 YC 기간을 보냈다.
   2. YC 동안 ARR은 0달러에서 100만 달러로 늘었다.
   3. 초기 고객은 유럽에 있었고 Max는 샌프란시스코에서 매일 오전 1시부터 오전 10시까지 유럽 고객과 판매 통화를 했다.
   4. 노트북에 influencer ring light를 달아 새벽 통화 화면을 밝히는 생활을 했다.
   5. 짧은 기간에 급격히 성장했지만, 두 해 뒤의 시점에서 보면 당시의 로켓 같은 속도조차 이후 회사들이 보여주는 속도보다 느리게 보였다.

3. 초기 창업자의 첫 모금

   1. Max는 처음 fundraising을 경험하며 무엇을 기대해야 할지 몰랐다.
   2. 일주일 반 동안 투자자 미팅 80개를 잡았고, 유럽 투자자와 미국 투자자를 모두 만났다.
   3. 가장 큰 교훈은 관심을 만들고 사람을 팀에 합류시키려면 훌륭한 storyteller가 되어야 한다는 것이었다.
   4. 미국 투자자는 잘못될 가능성보다 잘될 가능성을 더 많이 생각하는 경향이 있다고 느꼈다.
   5. Benchmark와 term sheet를 협상할 때는 파트너 Chetan의 책상에서 Excel의 소수점까지 확인하며 정확한 주식 수를 계산했다.
   6. Benchmark는 951만 달러를 투자했고, Redpoint는 3주 뒤 Series A를 pre-lead했다.

4.2. 현금이 고객 매출보다 더 많은 이자를 만든 순간

1. 과도한 자금과 작은 팀

   1. 투자 뒤 Legora는 약 3,500만 달러를 은행에 보유했고 팀은 10명에 불과했다.
   2. 어느 한 달에는 고객 매출보다 3,500만 달러에서 생긴 이자 수익이 더 컸다.
   3. Max는 “회사가 은행이 되어버렸다면 좋은 신호가 아니다”라고 표현했다.

2. 6개월 판매 동결

   1. 첫 번째 이사회에서 Max, 공동창업자, Chetan, Redpoint는 판매 활동을 6개월 동안 동결하기로 결정했다.
   2. 법률가에게는 제품이 한 번만 크게 실패해도 신뢰를 잃는다.
   3. 제품이 작동하지 않거나, latency가 너무 높거나, 고객의 Azure 인스턴스에서 트래픽이 몰릴 때 시스템이 멈추면 다음 기회를 얻기 어렵다.
   4. 좋은 영업팀이 나쁜 첫 경험을 보상할 수 없으므로, 판매보다 제품 완성도를 우선했다.

3. 동결 뒤의 가속

   1. 6개월간 판매를 멈춘 뒤 회사는 실제로 폭발적인 성장을 시작했다.
   2. ARR 100만 달러에서 1억 달러로 가는 곡선은 이 판매 동결 뒤에 본격적으로 올라갔다.
   3. 작은 스타트업이 product-market fit(PMF)을 찾는 단계에서, 사업과 제품이 무엇이어야 하는지 명확히 정의하는 단계로 이동했다.

4.3. 민주적 기능 투표에서 제품 매니페스토로

1. 초기의 너무 많은 요리사

   1. 초기 Leya 시절에는 무엇을 만들지 전 직원 투표로 결정했다.
   2. 모든 사람이 민주적으로 의견을 내는 방식은 공정해 보였지만, 소프트웨어 주방에 요리사가 너무 많으면 좋은 요리가 나오지 않는다는 문제가 그대로 나타났다.
   3. 팀은 너무 많은 기능을 동시에 만들고 있었다.

2. 판매 동결 뒤의 재구축

   1. 여름이 끝난 뒤 제품을 출시하기 위해 기존 제품을 사실상 전부 다시 만들어야 했다.
   2. underlying model이 계속 바뀌고, agentic workflow를 만드는 LangChain 같은 framework도 빠르게 변했으므로 플랫폼은 변화에 적응해야 했다.
   3. 특정 모델이나 프레임워크에 단단히 묶인 제품이 아니라, 모델과 에이전트 구성요소가 바뀌어도 업무 가치를 유지하는 구조가 필요했다.

3. 2024년 10월의 제품 매니페스토

   1. 25명 규모였던 팀은 2024년 10월, 그동안 배운 것을 하나의 단순한 문서로 정리한 Leya product manifesto를 작성했다.
   2. 문서는 전원이 같은 방향으로 움직이도록 troops를 rally하는 기준점이 됐다.
   3. 제품 비전, tabular review, Word plug-in, assistant, data integration, legal research와 sources, 제품 개발 프로세스가 하나의 플랫폼 관점으로 묶였다.
   4. 당시 ARR은 약 130만 달러였고, 경쟁사들은 기능 하나에 집중한 제품만으로도 약 10배의 매출을 올리고 있었다.
   5. Legora는 기능을 더 많이 추가하는 대신, 법률 업무를 하나의 연결된 흐름으로 보고 제품을 재정의했다.

4.4. 스웨덴의 한계를 발판으로 미국으로

1. 작은 국내 시장

   1. 스웨덴 시장만으로는 진짜 unicorn이나 decacorn, 그보다 큰 기업을 담기 어렵다.
   2. YC에서 받은 초기 질문도 “언제 미국으로 이동할 것인가”였다.

2. 제품 재집중이 만든 이동 동력

   1. 제품을 다시 집중한 뒤 Legora는 경쟁사와 제품으로 경쟁할 수 있게 됐다.
   2. 충분한 momentum을 확보하면서 미국으로 이동하고, 시장에서 가장 큰 고객사를 겨냥할 수 있었다.
   3. 엔지니어와 기술 종사자는 제품과 기술의 중요성을 과대평가하기 쉽지만, Max가 세 해 동안 배운 결론은 회사의 핵심이 사람이라는 것이다.
   4. 제품을 만드는 일과 회사를 만드는 일은 서로 다른 능력을 요구한다.

5. 이력서의 로고보다 성장 궤적을 택한 채용과 문화

고성장 회사는 현재의 화려한 이력보다 새로운 문제를 빠르게 배우며 커지는 사람을 필요로 한다.

5.1. Y-intercept가 아니라 상승하는 곡선

1. 초기 채용 실수

   1. 팀은 처음에 이력서의 유명 회사 로고를 보며 채용하려 했다.
   2. Max는 이를 수학 그래프의 Y-intercept에 비유한다.
   3. 어떤 사람은 출발점의 실력 수준이 매우 높을 수 있지만, 성장 궤적이 위로 향하지 않으면 기하급수적으로 커지는 회사에서 빠르게 어려움을 겪는다.

2. 학습 속도와 성장 잠재력

   1. Legora는 자신들처럼 매우 열심히 일하고 성장 잠재력이 높은 사람을 찾기 시작했다.
   2. 뛰어난 현재 역량보다 새로운 단계의 문제를 배울 수 있는 상승 속도에 반복해서 베팅했다.
   3. 이 채용 철학이 독특한 회사 문화를 만드는 토대가 됐다.

3. 23세의 최고 영업사원

   1. Legora의 최고 seller는 23세다.
   2. 영업 경력이 전혀 없었고 대학을 중퇴했지만, Legora 제품을 1,000만 달러 이상 판매했다.
   3. 경험이 적다는 이유로 배제하지 않고 성장 잠재력에 베팅한 선택이 실제 매출로 증명됐다.

5.2. 문화 적합성을 직접 확인하는 방식

1. CEO가 담당한 채용

   1. 직원이 약 500명에 이를 때까지 Max는 엔지니어링을 제외한 모든 지원자를 직접 인터뷰했다.
   2. 현재는 director 이상을 직접 인터뷰한다.
   3. 리더가 모든 사람을 영원히 직접 선발하는 것이 아니라, 강한 문화적 기반을 세워 조직 자체가 그 문화에 맞는 사람을 self-select하게 만드는 방식으로 바뀌었다.

2. 세 가지 가치와 LFG

   1. Lean in은 문제와 책임에 적극적으로 뛰어드는 태도다.
   2. Fight for excellence는 평균적인 결과에 만족하지 않고 최고 수준을 추구하는 태도다.
   3. Grow together는 개인의 성장과 팀의 성장을 함께 묶는 태도다.
   4. 세 가치의 앞글자는 LFG, 즉 “Let’s fucking go”를 만든다.
   5. 일부러 profanity를 포함한 표현은 더 전통적이고 안정적인 조직에서 오는 리더에게도 회사의 속도와 분위기를 즉시 알려주는 신호가 된다.

5.3. Jantelagen과 글로벌 문화의 혼합

1. 스칸디나비아의 Law of Jante

   1. Jantelagen은 자신을 특별한 사람이라고 생각하지 말고, 다른 사람보다 중요하거나 더 낫다고 생각하지 말라는 스웨덴 사회 규범이다.
   2. 누구의 아이디어도 본질적으로 다른 사람의 아이디어보다 우월하지 않다는 감각이 포함된다.
   3. 장점은 겸손, 낮은 위계, 최고의 아이디어가 승리하는 분위기, 경력이 짧은 사람이 자유롭게 발언하는 문화다.

2. 겸손과 야망의 긴장

   1. 세계에서 가장 빠르게 성장하는 enterprise 회사를 만들면서 스스로 특별하지 않다고만 생각하면 야망이 제한될 수 있다.
   2. Legora는 스웨덴식 겸손을 버리지 않으면서도 세계 시장에서 이길 수 있다는 자기 확신을 만들어야 했다.
   3. 그 결과 미국·유럽·아시아 문화가 섞인 “좋은 칵테일” 같은 글로벌 문화를 만들었다.

3. 문화의 목적

   1. 강한 회사 문화는 최고의 사람을 끌어오고 오래 머물게 하는 가장 좋은 보증이다.
   2. 문화는 벽에 붙은 문구가 아니라 누구를 채용하고, 어떤 실패를 함께 견디며, 어느 정도의 속도를 정상으로 보는지를 결정한다.

5.4. Winner-takes-most 시장의 강박과 blodsmak

1. 2등이 없는 태도

   1. Legora가 창업될 당시에는 존재할 이유가 명확하지 않았다.
   2. 수많은 legal AI 회사 중 하나였고, 큰 경쟁사보다 몇 년 뒤처져 있었다.
   3. winner-takes-all 또는 winner-takes-most 시장에서는 “모든 것을 이기는 것 외에는 모두 지는 것”이라는 태도를 채택했다.
   4. 회사는 2등이 될 자리가 없는 것처럼 운영돼야 한다고 봤다.

2. 옆 레인을 보지 않는 수영 선수

   1. Legora는 이미 일반적인 기준으로 놀라운 수치를 달성했어도 안전하다고 느끼지 않는다.
   2. 다른 회사가 옆을 보며 Legora를 관찰할 때, Legora는 프로 수영 선수처럼 자기 레인을 내려다보며 계속 앞으로 나아간다.
   3. 경쟁사를 의식하되, 경쟁사의 모든 움직임을 따라 하느라 방향을 잃지는 않는 균형이 필요하다.

3. 스웨덴식 fika와 blodsmak 농담

   1. 스웨덴에서는 오후 3시에 커피와 시나몬 번을 먹는 fika를 하고 오후 5시에 집에 가는 생활이 일반적이다.
   2. 그 환경에서 Legora는 더 강한 집중과 구별되는 문화적 순간을 만들어야 했다.
   3. 스웨덴어에는 무언가에 너무 흥분해서 잠에서 깼을 때 피 맛이 난다는 표현이 있다.
   4. Max는 스웨덴어 인터뷰에서 이 표현을 썼고, 인터뷰가 영어로 번역되어 나갈 것이라고는 몰랐다.
   5. 영어 기사에는 “Legora는 뱀파이어로 구성됐나”, “치실을 더 잘 써야겠다”는 농담 댓글이 달렸다.
   6. 회사는 이 표현을 blodsmak이라는 내부 단어로 받아들였다.
   7. blodsmak은 무엇인가에 강하게 몰입해 계속 밀어붙이는 상태를 가리키며, 팀이 가진 집요함의 상징이 됐다.

4. 스톡홀름 온보딩

   1. 전 세계 Legora 직원은 스톡홀름에서 온보딩을 받는다.
   2. 겨울보다 여름이 훨씬 쾌적하다는 농담이 따라붙지만, 모든 직원이 같은 본사 경험을 공유하게 만드는 장치다.
   3. 어디의 사무실에 들어가도 비슷한 vibe를 느끼게 하는 문화 전달 장치가 됐다.

5. 문제를 해결하기 위해 국경을 넘은 법률 엔지니어

   1. 미국의 한 대형 로펌은 경쟁사와 협업하고 있었지만, incoming term sheet를 바탕으로 특정 문서를 작성하는 데 문제가 있었다.
   2. 경쟁사는 해결하겠다고 약속했지만 실제로 해결하지 못했다.
   3. 미국의 legal engineer이자 변호사인 Legora 직원은 이 사용 사례를 알게 되자 스톡홀름행 비행기를 탔다.
   4. 스톡홀름 엔지니어들과 일주일 동안 문제를 풀고, 미국으로 돌아가 고객에게 완성된 해결책을 전달했다.
   5. 스웨덴 본사와 글로벌 실행팀이 결합한 구조가 Legora의 실제 superpower가 됐다.

6. 빠른 모델 발전을 기다리지 않고 모델을 평가하는 운영 능력

모델 하나에 충성하는 것보다 각 업무에 맞는 모델을 선택하고, 새 모델과 새 사용 사례를 계속 평가하는 능력이 장기 경쟁력이 된다.

6.1. 도메인 전문성보다 willingness to learn

1. 변호사가 없어서 놓친 투자

   1. 스웨덴의 한 VC는 Leya의 pre-seed 투자를 매우 긍정적으로 검토했다.
   2. 하지만 팀에 변호사가 한 명도 없다는 이유로 투자를 실행하지 않았다.
   3. Max는 최근 공항에서 그 파트너를 만났고, Legora의 성장이 그 투자자에게 “성공하려면 반드시 사전 도메인 전문성이 있어야 하는 것은 아니다”라는 교훈이 됐다고 전한다.

2. 전문성이 필요한 영역과 학습 가능한 영역

   1. quantum computing이나 fusion처럼 시작부터 깊은 전문성이 필요한 분야도 있다.
   2. 하지만 법률은 팀이 가능한 한 많은 변호사와 직접 시간을 보내며 배울 수 있는 영역이었다.
   3. 핵심은 모르는 상태를 자신감으로 포장하는 것이 아니라, 빠르고 직접적으로 시장을 학습하려는 의지다.

3. 공간을 먼저 고르고 문제를 나중에 좁히기

   1. 팀은 특정 문제 하나를 처음부터 완벽하게 정의하기보다 “법률과 AI”라는 공간을 먼저 골랐다.
   2. 법률과 AI가 결합할 것이라는 점은 명확했지만, 어떤 형태가 될지는 불확실했다.
   3. 팀은 큰 방향으로 행진하면서 고객과 함께 구체적인 문제를 찾아갔다.
   4. 반대 접근법은 특정 문제를 먼저 해결해 ROI를 만들고, 그 뒤 인접 영역으로 확장하는 방식이다.
   5. 어느 방식이든 창업자와 문제 공간을 신중히 고르는 것이 중요하다.

6.2. “지금의 세계보다 한 걸음 앞”에 베팅하다

1. 2022~2023년의 통념과 다른 선택

   1. 당시 vertical AI의 통념은 모델을 fine-tune해야 한다는 것이었다.
   2. Bloomberg가 법률 전용 모델을 만드는 데 수백만 달러를 썼다는 이야기도 있었다.
   3. Legora는 돈이 부족했기 때문이기도 했지만, frontier model이 계속 좋아질 것이라고 믿었기 때문에 자체 거대 모델을 만드는 길을 택하지 않았다.

2. 완성된 기술을 기다리지 않기

   1. GPT의 성능이 미래에 좋아질 것이라고 믿는 것만으로는 충분하지 않다.
   2. 현재 모델이 만들어낼 수 있는 가치를 현재 시장의 제약 안에서 전달하는 것이 회사의 일이다.
   3. 첫 세대 ChatGPT는 법률에서 충분히 쓸 수 없었다.
   4. 모델 자체의 성능이 부족했고, private conversation과 European data hosting도 지원하지 않았다.
   5. Max의 초기 판매 문구는 “Legora는 ChatGPT와 비슷하지만 유럽 규정을 준수한다”는 것이었다.
   6. ChatGPT가 훗날 같은 문제를 해결할 수 있다는 사실은 알고 있었지만, 당시 고객에게는 그 정도가 충분한 가치였다.

3. 오늘과 한 걸음 앞을 동시에 만든다

   1. 세상이 완전히 바뀐 뒤를 상상해 제품을 만드는 것이 아니라, 오늘의 세계와 그보다 한 단계 앞을 위해 만든다.
   2. 지금의 기회를 잡고 고객과 좋은 관계를 만들면, 모델 성능의 지수적 향상이 같은 플랫폼에 더 큰 가치를 추가한다.
   3. Legora가 회사 역사 전체에서 만들 소프트웨어 중 지금까지 만든 것은 약 1%에 불과하다.
   4. 몇 년 뒤 제품은 현재와 매우 다른 모습이 될 가능성이 높다.

6.3. 업무별 모델 라우팅과 평가

1. 업무마다 다른 최적점

   1. customer support는 응답 속도, 고객에게 도달하는 latency, 티켓 하나를 해결하는 비용을 최적화한다.
   2. 어떤 고객지원 시스템은 해결된 티켓 한 건당 1달러를 받는 구조도 있다.
   3. 복잡한 litigation은 인간 전문가의 비용에 비해 LLM token 비용이 매우 작다.
   4. 복잡한 소송이라면 가장 높은 지능을 가진 모델을 오래 실행해 큰 비용을 지불하는 편이 낫다.

2. 고객 요구의 양극

   1. 일부 사용자는 매우 복잡한 문제를 오랫동안 처리할 수 있는 최고 성능 모델을 원한다.
   2. 다른 사용자는 사용량 비용을 낮추기 위해 open-source 모델을 원한다.
   3. 은행과 대형 로펌은 중국산 모델을 사용하지 않으려는 등 강한 정책·거버넌스 요구를 가질 수 있다.
   4. 하나의 최강 모델을 고르는 문제가 아니라 intelligence, cost, latency, 데이터 계약, 고객 정책, reliability를 기준으로 업무를 라우팅하는 문제가 된다.

3. Evaluation을 핵심 IP로 만들기

   1. Max가 다른 창업자들에게 가장 강하게 권하는 핵심 IP이자 근육은 새 모델과 새 사용 사례를 평가하는 능력이다.
   2. 평가 능력이 있어야 업무마다 적절한 모델을 효과적으로 라우팅할 수 있다.
   3. Legora는 변호사를 채용해 고객 대응 업무와 함께 내부 평가용 사용 사례를 만드는 일을 맡겼다.
   4. 변호사가 만든 실제 법률 use case에 여러 모델을 적용하고 결과를 비교하면서, 비용·지능·속도의 frontier를 계속 확인했다.

4. Legora Bench와 새로운 모델 시장

   1. Legora는 약 3년간 내부에서 사용하던 평가 작업을 Legora Bench로 정리해 금요일에 공개했다.
   2. 이전에는 OpenAI와 Anthropic 모델 두 종류가 사실상 유효한 선택지였기 때문에 내부 benchmark를 공개할 유인이 작았다.
   3. 모델 선택지가 크게 늘면서 어떤 모델이 어떤 업무에서 좋은지 보여주는 평가의 가치가 커졌다.
   4. 예상과 달리 SpaceX와 Grok은 Legora benchmark에서 비용 대비 성능이 특히 뛰어난 모델로 나타났다.
   5. 당시 두 모델은 Legora의 data processing agreement에 포함되어 있지 않아 고객에게 바로 제공할 수 없었지만, 그 결과를 바탕으로 계약과 제공 범위를 확장할 계획을 세웠다.

5. 컴퓨트와 안정성

   1. Legora는 model lab과 compute provider와 수백만 달러 규모의 계약을 맺고 있다.
   2. 전 세계 변호사의 일정 비율이 시스템에 의존하고 고객 사건이 그 위에서 진행되는 상황에서 시스템이 다운되면 안 된다.
   3. 어떤 모델이 benchmark에서 최고인지뿐 아니라, 고객이 필요할 때 항상 작동하는지·계약과 규정을 지키는지·비용이 감당 가능한지·부하를 견디는지가 함께 중요하다.

6.4. Reactive agent에서 proactive agent로

1. 기존의 reactive 방식

   1. 지난 3년 동안 사용자는 Legora에 prompt나 instructions를 입력했다.
   2. Legora는 지시받은 작업을 수행하는 반응형 agent였다.

2. 새로운 proactive 방식

   1. 이제 Legora를 여러 context source에 연결하고, 특정 trigger가 발생하면 사용자의 새 지시 없이 일을 시작하는 구조를 만든다.
   2. 영업팀이 계약서를 받으면 Legora agent가 자동으로 그 계약서를 넘겨받아 병렬로 작업한다.
   3. 사람의 판단이 필요한 지점에서는 변호사에게 escalate하고, 그렇지 않으면 계약 실행까지 진행할 수 있다.
   4. data room 전체를 Legora agent에 연결하면 agent가 자료를 자동으로 정리하고 due diligence report를 작성할 수 있다.

3. 한 명이 열 명의 결과를 내는 목표

   1. proactive agent의 unlock은 변호사 한 명이 열 명으로 구성된 팀의 결과를 내도록 하는 것이다.
   2. 프롬프트를 잘 쓰는 보조도구를 넘어, 법률 업무의 시작 조건과 데이터 흐름을 이해하고 먼저 행동하는 동료에 가까운 시스템을 만든다.
   3. 이를 위해 OCR과 document parsing에 수백만 달러를 지출하며 대규모 문서 처리라는 실제 engineering problem을 해결해야 한다.

7. 경쟁을 팀 스포츠로 바꾸는 조직 운영

경쟁심은 개인 간의 공격성이 아니라, 같은 목표를 향해 승패를 함께 감당하는 팀 에너지로 설계돼야 한다.

7.1. 쫓는 회사에서 1등을 지키는 회사로

1. 초기의 추격자 위치

   1. Legora가 시작할 때는 더 큰 legal AI 회사들이 이미 앞서 있었다.
   2. 그래서 팀은 오랫동안 자신들을 쫓아가는 회사가 아니라 쫓는 회사로 인식했다.
   3. 경쟁사는 팀이 한 방향으로 모이게 하는 당근 역할을 했다.

2. 1등이 된 뒤의 새로운 적

   1. Legora가 곧 가장 큰 회사가 된다면, 외부 경쟁사가 사라져 동기가 약해질 수 있다.
   2. 그때는 새로운 경쟁자를 정하거나, 어제의 자신보다 나아지는 기준을 세워야 한다.
   3. 경쟁자를 의식하는 것은 유용하지만 경쟁사의 모든 움직임에 과도하게 집중해서는 안 된다.
   4. 가장 피해야 할 것은 side questing, 즉 본래 목표와 상관없는 작은 모험으로 조직의 관심이 분산되는 일이다.

3. 전문 수영 선수의 시선

   1. 다른 사람이 옆 레인을 흘끔거릴 때 자기 레인을 내려다보며 앞으로 가는 프로 수영 선수처럼 행동한다.
   2. 외부 비교는 방향을 잡는 데 쓰되, 제품과 고객에게 필요한 속도는 내부 기준으로 관리한다.

7.2. 승리와 패배를 함께 처리하기

1. 팀 단위 경쟁

   1. Legora의 직원들은 경쟁심이 강하지만, 경쟁은 팀 스포츠 방식으로 표현돼야 한다.
   2. 큰 승리는 함께 축하하고, 패배는 함께 애도한다.
   3. 패배 직후에는 책임자를 찾기보다 어떻게 뒤집을지, 어떻게 다시 land하고 결과를 반전시킬지 계획한다.

2. Solution mode와 blame mode

   1. 조직이 blame mode로 들어가면 에너지가 과거의 책임 공방에 소모된다.
   2. Legora는 즉시 solution mode로 이동해 무엇을 바꿀지 결정한다.
   3. 승패를 함께 감당하고 빠르게 해결책을 찾는 습관이 회사의 momentum을 계속 밀어주는 요인이 됐다.

7.3. 규모가 커질수록 목표와 소통을 다시 설계하기

1. 세 명일 때와 750명일 때

   1. 공동창업자 세 명뿐이던 시절에는 공식 목표가 없었다.
   2. 매일 결과를 최대화하려고 노력하면 됐다.
   3. 직원이 750명 규모가 되면 더 나은 계획과 내부 커뮤니케이션 없이는 조직이 같은 방향으로 움직일 수 없다.

2. 월간 목표

   1. 현재는 모두가 매달의 목표를 알고 있다.
   2. 분기 목표는 너무 긴 간격 때문에 다소 까다로운 면이 있고, 월간 단위가 실행 속도와 조정에 더 적합하다.
   3. 엔지니어는 최고의 제품과 기능을 만들고 싶어 하며, 시장의 대안을 비교해 기능을 순위화하고 성능을 쌓아 올린다.

3. 휴가 중에도 이어지는 경쟁심

   1. 스톡홀름의 7월 휴가 기간에도 일부 엔지니어는 평소보다 더 생산적으로 일한다.
   2. 잠시 쉬면서 자신이 정말 이기고 싶은 문제를 골라 코딩할 시간이 생기기 때문이다.
   3. 자발적 경쟁심은 강제된 야근보다 오래 지속되지만, 조직은 휴식과 지속 가능성을 함께 지켜야 한다.

8. 야망은 주변의 기준점과 함께 커진다

사람은 자신이 속한 동료 집단이 가능하다고 여기는 범위까지 야망을 확장한다.

8.1. 야망을 학습하게 만든 또래 집단

1. 고등학교와 대학 초반의 Max

   1. 고등학교 마지막 몇 년 동안 Max는 비교적 게을렀다.
   2. 비디오게임을 많이 했고, 학교 공부가 어렵지 않아 열심히 노력하지 않았다.
   3. 자신의 주변 바깥에 세상이 얼마나 큰지 몰랐다.
   4. 대학 첫 2년에도 비슷한 상태가 이어졌다.

2. 야심찬 친구들과의 만남

   1. 매우 야심찬 사람들로 구성된 새 친구 집단을 만나면서 기준점이 바뀌었다.
   2. 이전에는 인턴십을 한 번도 하지 않았지만, 1년 동안 여덟 개의 일을 경험할 정도로 행동량이 늘었다.
   3. 야망은 혼자 의지를 끌어올리는 방식보다, 더 큰 목표를 당연하게 여기는 동료 사이에 들어가는 방식으로 쉽게 커질 수 있다.

3. YC의 또래 효과

   1. YC의 중요한 기능은 모든 동료가 매우 야심차다는 사실을 서로 확인하게 만드는 것이다.
   2. 한 사람의 기준이 올라가면 주변 사람의 기준도 올라가고, 다시 그 사람이 더 큰 목표를 세우는 선순환이 생긴다.
   3. Legora도 회사 전체에서 같은 효과를 만들려고 한다.

8.2. 상사가 아니라 실행 집단의 동료

1. 야망의 분산

   1. Max는 자신을 회사의 멀리 떨어진 boss라기보다 회사를 운영하는 집단의 peer로 느낀다.
   2. CFO가 마케팅팀에 더 야심찬 목표를 세우라고 도전할 수 있다.
   3. 전통적인 역할 구분이라면 CFO가 마케팅의 야망을 신경 쓰지 않을 수도 있지만, Legora에서는 모두가 같은 방향으로 forward-leaning하다.

2. 회사가 스스로 커지는 장면

   1. 창업자가 모든 사람에게 야망을 주입하는 구조가 아니라, 회사 전체에 높은 기준을 가진 집단을 조립한다.
   2. 한 부서의 기대치가 다른 부서의 기대치를 올리고, 조직이 점점 더 야심차게 움직이는 과정을 지켜보는 것이 Max에게 큰 즐거움이다.

8.3. 아이돌과 zero-to-one 이후의 과제

1. 초기 롤모델

   1. 스톡홀름에서 가장 큰 기술 성공 사례였던 Spotify와 Klarna를 회사의 우상으로 삼았다.
   2. 자신들이 Klarna보다 큰 market cap을 가지게 된 순간은 이상하고 낯설었다.

2. 아직 남은 구간

   1. Legora는 zero-to-one과 one-to-ten을 해냈다고 느낀다.
   2. ten-to-one-hundred는 여전히 앞으로 해결해야 할 과제다.
   3. 과거의 우상을 넘어선 뒤에도 다음 단계의 기준을 스스로 만들지 않으면 성장의 긴장이 사라진다.

9. 창업자에게 필요한 기술: 스토리텔링, 협업, 속도, 기술적 깊이

AI가 코드를 더 많이 생성해도 사람을 설득하고 고객 문제를 빠르게 제품으로 바꾸는 능력은 사라지지 않는다.

9.1. CEO가 가장 과소평가했던 스토리텔링

1. 자기 자신에게 회사를 파는 일

   1. CEO는 먼저 자기 자신에게 회사의 이야기를 팔아야 한다.
   2. 자신의 이야기를 믿지 못하면 이 정도의 강도로 계속 일하기 어렵다.
   3. 장기적인 희생과 불확실성을 버티려면 회사가 왜 존재하고 어디로 가는지 스스로 납득해야 한다.

2. 직원·투자자·고객에게 파는 일

   1. 직원에게 Legora에서 일하는 것이 왜 좋은지 설명해야 한다.
   2. AI lab과 인재를 놓고 경쟁하는 상황에서 Anthropic에서 일하는 것보다 Legora에서 일하는 것이 왜 더 나은지 이야기해야 한다.
   3. 투자자에게는 시장과 성장의 가능성을 전달해야 한다.
   4. 고객에게는 Legora가 자신의 법률 업무를 어떻게 바꾸는지 보여줘야 한다.
   5. Max는 이야기의 힘을 완전히 과소평가했으며, 잘하는 법을 배운 방법도 명확히 설명하기 어렵지만 많은 노출과 경험이 도움이 됐다고 말한다.
   6. 비디오게임을 좋아하고 좋은 이야기를 즐겼던 성향도 스토리텔링 감각을 키우는 데 영향을 줬다.

9.2. “나쁜 팀원”에서 협업자로

1. 배구장에서 배운 역효과

   1. Max는 과거 자신이 매우 나쁜 teammate이자 collaborator였다고 고백한다.
   2. 배구를 오래 했지만, 팀원이 서브를 놓치면 “너 정말 못한다. 어떻게 그 서브를 놓칠 수 있느냐”고 소리치는 유형이었다.
   3. 그런 태도는 다음 경기에 초대받지 못하게 만들었다.

2. 팔로워십과 분위기

   1. 동료를 깎아내리는 사람은 followership을 만들지 못한다.
   2. 팀의 좋은 분위기를 만들지도 못한다.
   3. Max는 고등학교 때 이 문제를 깨닫고 함께 일하는 방식을 바꿨다.
   4. 창업자는 혼자 가장 뛰어난 사람이 되는 것보다, 사람들이 함께 뛰고 싶어 하는 동료가 되어야 한다.

9.3. 출발점에서는 customer feedback에 대한 속도가 가장 중요하다

1. 작은 회사의 superpower

   1. 시작 단계에서 가장 중요한 기술은 고객 피드백을 받아 빠르게 iterate하는 velocity다.
   2. 작은 회사가 incumbent보다 빠르게 움직일 수 있다는 점이 가장 강력한 무기다.
   3. 가진 superpower를 약화시키지 말고 그 강점에 더 깊이 베팅해야 한다.

2. 큰 회사에서도 유지하는 습관

   1. 현재도 고객 통화에서 특정 문제가 나오면 Max는 product channel에 즉시 공유한다.
   2. 팀에 “얼마나 빨리 이 문제를 해결해 고객을 기쁘게 만들 수 있느냐”고 묻는다.
   3. 거의 1,000명에 가까운 규모에서 이런 방식은 이례적이지만 Legora는 그대로 유지한다.

3. 속도와 방향의 균형

   1. 고객 요청에 빠르게 반응하되, 모든 요청을 따라가며 제품 방향을 계속 zigzag해서는 안 된다.
   2. 빠른 실행은 명확한 product vision 안에서 이뤄져야 한다.
   3. CEO는 자신이 유일하게 잘할 수 있는 일을 맡고, 다른 사람은 각자의 고유한 강점을 맡아야 한다.

9.4. AI 시대에도 필요한 엔지니어링 깊이

1. 코드 생성량과 소프트웨어 엔지니어링은 다르다

   1. AI로 많은 코드를 생산할 수 있게 됐다고 해서 좋은 software engineer가 될 필요가 사라지지는 않는다.
   2. 대규모 시스템을 설계하고 운영하는 능력, 신뢰성·성능·데이터 흐름을 이해하는 능력은 여전히 중요하다.

2. Legora가 풀어야 할 기술 문제

   1. proactive agent가 trigger와 context를 안정적으로 처리해야 한다.
   2. OCR과 document parsing을 수백만 달러 규모로 운영해야 한다.
   3. 법률가가 고객 사건을 맡긴 플랫폼이므로, 부하가 커져도 다운되지 않아야 한다.
   4. Legora는 좋은 소프트웨어 엔지니어 100명을 채용하고 있다.

10. 매 단계마다 CEO 자격을 다시 얻는 법

빠르게 커지는 회사의 다음 문제는 이전 단계에서 쌓은 경험만으로 해결되지 않는다.

10.1. Mini-game을 통과하며 다음 단계로 이동하기

1. 새로운 문제는 이전 게임의 결과에서 나온다

   1. Max는 Dropbox 창업자가 말한 “mini-game”이라는 비유를 떠올린다.
   2. 18개월 동안 수많은 mini-game을 해결했고, 이제는 회사를 직접 운영할 임원진을 만들고 채용하는 게임에 들어섰다.
   3. 임원 채용은 이전에 해본 적 없는 일이지만, 그때까지의 모든 경험이 다음 문제를 해결할 자격을 어느 정도 만들어준다.

2. 회사와 자아의 우선순위

   1. 모든 mini-game에서 배우려면 회사의 이익을 자신의 자아보다 훨씬 앞에 놓아야 한다.
   2. CEO의 가장 중요한 역할이 바뀌었는데도 예전의 업무를 붙들고 있으면 다음 단계에서 실패한다.
   3. 지금 가장 중요한 일이 executive team을 만드는 것이라면 그 일에 집중해야 한다.

3. 분기마다 재자격화하는 CEO

   1. Max는 executive team에 자신이 매 분기 Legora CEO라는 직무에 다시 자격을 얻어야 한다고 말한다.
   2. 회사가 새로워지면 도전도 새로워지고, 임원 역시 매 단계 다시 자격을 증명해야 한다.
   3. ARR 100만 달러의 sales team을 운영하는 일과 ARR 1억 5,000만 달러의 sales team을 운영하는 일은 전혀 다르다.
   4. 변하지 않는 직함보다 변화하는 문제를 계속 배우는 태도가 중요하다.

10.2. 네트워크와 압축된 시간표

1. 이미 해본 사람에게 배우기

   1. 새로운 직무를 맡을 때는 그 일을 먼저 해본 사람들로 네트워크를 구성해야 한다.
   2. Legora처럼 빠른 속도로 성장한 회사를 운영해본 사람은 많지 않아 조언자를 찾기 어렵다.
   3. 새로 합류하는 임원 다수는 이미 성공한 SaaS 회사 출신이지만, 그 회사의 성장 속도와 Legora의 속도는 다르다.

2. 전통적인 SaaS 기준을 넘어선 속도

   1. SaaS에서 triple, triple, double, double 성장을 하고 연 40% 성장률을 유지하면 훌륭한 회사로 평가된다.
   2. 하지만 Legora에서는 그 기준이 충분하지 않다.
   3. 다른 회사가 30만 달러에서 3억 달러로 성장하는 데 4년을 쓰는 동안 Legora는 비슷한 압축을 1년 안에 시도했다.
   4. 다른 회사가 200명에서 1,300명으로 커지는 데 4년을 쓰는 동안 Legora는 1년 안에 그에 가까운 조직 확장을 경험했다.

3. 압축 성장의 운영 원칙

   1. 모든 일을 동시에 하려 하지 말고, 중요하지 않은 일에는 잔인할 정도로 no라고 해야 한다.
   2. 자신과 각 팀이 가장 큰 competitive edge를 발휘할 수 있는 영역을 알아야 한다.
   3. CEO가 직접 해야 할 일과 다른 사람이 더 잘할 일을 분리해야 한다.

11. Jude Law 캠페인과 보이지 않는 실행의 가치

유명한 광고는 브랜드를 확장하지만, 회사를 실제로 키우는 일은 광고 뒤에 숨은 작고 반복적인 실행에서 발생한다.

11.1. AI로 구현된 Jude Law를 만들다

1. 아이디어의 출발점

   1. 마케팅 에이전시는 유명한 법정 영화 장면을 변호사와 Legora로 다시 만들자는 아이디어를 냈다.
   2. 더 재미있는 피치는 “변호사 영화 속 인물들이 Legora를 썼다면 영화가 1분 만에 끝났을 것”이라는 것이었다.
   3. 법률을 AI로 구현하는 회사라면, Jude Law를 AI-powered로 만드는 것이 어떻겠느냐는 발상으로 이어졌다.

2. 할리우드의 반감과 끈질긴 설득

   1. 당시 할리우드는 영화 대본 작성 등에 AI를 사용하는 것에 상당히 부정적이었다.
   2. 처음 연락했을 때 Jude Law는 스웨덴의 작은 AI 회사가 광고판 캠페인을 함께 하자고 제안하는 것으로 받아들여 진지하게 생각하지 않았다.
   3. Max는 아버지에게 배운 협상법 중 하나가 nagging, 즉 계속해서 끈질기게 요청하는 것이라고 말한다.
   4. 팀은 계속 연락하고 설득해 결국 Jude Law의 동의를 얻었다.

3. Jude Law가 건 조건

   1. Jude Law는 자신의 script writer와 cinematographer를 직접 고를 수 있어야 한다는 조건을 내걸었다.
   2. 그는 Saturday Night Live(SNL)의 script director와 영화 Oppenheimer의 cinematographer를 데려왔다.
   3. Legora 사람들은 촬영 세트에 들어갈 수 없었고, 몇 시간 뒤 완성도 높은 광고 영상이 나왔다.
   4. 광고는 법률 업계 밖의 사람에게도 Legora를 알렸고, 회사가 또 다른 빛으로 보이게 만들었다.

11.2. 광고보다 먼저 존재한 회사의 실제 장면

1. 피치 덱에 들어가지 않는 순간

   1. 회사의 중요한 성과는 대형 고객 계약, 새 투자 라운드, 맨해튼의 큰 사무실 개장만으로 만들어지지 않았다.
   2. 산소가 부족한 창문 없는 로펌 방에서 일한 시간도 회사의 기반이었다.
   3. 공항으로 가는 길에 고객 통화를 한 시간도 기반이었다.
   4. 월요일 큰 발표를 앞두고 새벽 2시 Slack 채널에서 버그를 고친 순간도 기반이었다.
   5. 아무도 이런 일을 pitch deck에 넣지 않지만, 바로 이런 일이 회사를 만든다.

2. 큰 순간을 기다리지 않는 태도

   1. 창업자는 대형 계약이나 유명인 광고 같은 큰 순간만 기다려서는 안 된다.
   2. 반복적인 hustle 자체를 사랑해야 한다.
   3. 스웨덴 군도의 작은 학교에서 열 명의 동급생과 자란 사람이 McKinsey에 들어가겠다는 계획 대신 GPT-3.5를 만나 Legora를 만든 것처럼, 기회가 오면 직접 일을 시작해야 한다.
   4. Legora와 Max의 경로는 평범한 출발점에서도 세대의 인터넷 모멘트를 자기 것으로 만들 수 있다는 증거다.

주요 발언 모음

“Legora는 변호사를 위한 agentic operating system이며, 복잡한 법률 업무를 처음부터 끝까지 처리한다.”

“법률에서는 일이 잘됐을 때 돈을 받는 것이 아니라, 일이 잘못됐을 때 처벌받는다.”

“우리는 처음부터 법률 전문가가 아니었지만, 가능한 한 많이 변호사와 시간을 보내며 시장을 배우려 했다.”

“모델이 계속 좋아질 것이라고 믿고, 지금 가능한 모델의 가치를 시장에 전달하는 데 집중했다.”

“세상의 미래를 위해 만드는 것이 아니라, 오늘의 세계와 그보다 한 걸음 앞을 위해 만들어야 한다.”

“새 모델과 새 사용 사례를 평가하는 능력이야말로 효과적인 라우팅을 가능하게 하는 superpower다.”

“경쟁적일 수 있지만, 팀의 방식으로 경쟁해야 한다.”

“나는 매 분기 Legora의 CEO라는 직무에 다시 자격을 얻어야 한다.”

“사람이 배우는 양은 자신이 기꺼이 감당하는 불편함의 양에 비례한다.”

“작은 회사가 incumbent 경쟁사보다 빠르게 움직이는 능력은 superpower이며, 그 강점에 집중해야 한다.”

“AI로 많은 코드를 만들 수 있다는 사실은 훌륭한 software engineer가 될 필요가 없다는 뜻이 아니다.”

“회사를 먼저 자기 자신에게 팔아야 한다. 자신의 이야기를 믿지 못하면 이렇게 열심히 일하기 어렵다.”

“큰 승리는 함께 축하하고, 패배는 함께 애도한 뒤 즉시 뒤집을 계획을 세운다.”

핵심 데이터 & 수치

• 2020년: 변호사·물리학자·엔지니어·심리학자가 Judilica를 시작했다.
• GPT-3.5 등장 시점: Max는 이를 자기 세대의 인터넷 모멘트로 보고 대학을 중퇴했다.
• 2023년 5월: 법률 문서 전체를 LLM으로 질의한다는 내용으로 YC에 처음 지원했다.
• 약 2개월 뒤: Leya라는 새 이름과 구체적인 “시간이 많이 걸리는 법률 업무를 위한 Gen AI 플랫폼” 설명으로 재지원해 YC Winter 2024에 합격했다.
• YC 기간: ARR 0달러에서 100만 달러로 성장했다.
• 초기 투자 직후: 약 3,500만 달러를 보유하고 팀은 10명이었다.
• Benchmark 투자: 951만 달러를 유치했다.
• Redpoint: Benchmark 투자 3주 뒤 Series A를 pre-lead했다.
• 판매 동결: 제품 안정성을 위해 6개월 동안 판매 활동을 멈췄다.
• 2024년 10월: 25명 규모의 팀이 제품 매니페스토를 작성했고 당시 ARR은 약 130만 달러였다.
• ARR 성장: 약 18개월 동안 100만 달러에서 1억 달러로 성장했다.
• 인력 성장: 스웨덴의 엔지니어 3명에서 전 세계 750명 이상 규모로 커졌다.
• 활성 사용자: 전 세계 변호사의 3% 이상이 Legora 활성 사용자다.
• 최고 영업사원: 23세이며 영업 경력 없이 1,000만 달러 이상의 Legora 판매를 만들었다.
• 채용 전환점: 약 500명까지 Max가 엔지니어링 외 모든 지원자를 직접 인터뷰했고, 현재는 director 이상을 인터뷰한다.
• 모델 평가: 약 3년간 내부에서 Legora Bench를 운영한 뒤 공개했다.
• 모델 인프라: OCR과 document parsing에 수백만 달러를 지출하며 대규모 처리를 운영한다.
• 엔지니어 채용: Legora는 좋은 software engineer 100명을 채용하고 있다.
• 글로벌 확장: 대담 시점에 약 50개 국가에서 활동하고 있었다.
• 성장 기준: 일반적인 SaaS 기업이 200명에서 1,300명으로 커지는 데 4년이 걸릴 수 있지만, Legora는 비슷한 시간 압축을 1년 안에 경험했다.

결론 및 시사점

1. 모르는 시장에 들어갈 수 있지만, 모른 채 머물러서는 안 된다.

   1. 변호사가 아니어도 법률 AI를 시작할 수 있지만, 변호사들과 직접 점심을 먹고 로펌 안으로 들어가 실제 업무를 배워야 한다.
   2. 도메인 전문성의 부재는 학습 속도와 고객 노출량으로 보완할 수 있다.

2. 기술이 좋아질 것이라는 베팅은 현재의 고객 가치를 만드는 일과 함께해야 한다.

   1. 미래 모델이 모든 문제를 해결할 것이라고 기다리면 늦는다.
   2. 현재 가능한 성능·규제·데이터 호스팅·비용 제약 속에서 고객에게 제공할 가치를 먼저 만들고, 미래 모델의 개선을 플랫폼의 상승 여력으로 활용해야 한다.

3. 판매를 멈추는 결단도 성장 전략이다.

   1. 법률처럼 신뢰가 중요한 시장에서는 준비되지 않은 제품을 더 많이 파는 일이 오히려 장기 성장을 파괴한다.
   2. Legora는 6개월 판매를 멈춰 제품을 다시 만들었고, 그 뒤 100만 달러에서 1억 달러로 가는 속도를 얻었다.

4. 제품 경쟁력은 기능 수가 아니라 일관된 업무 시스템에서 나온다.

   1. 전사 투표로 기능을 늘리면 방향이 분산된다.
   2. 제품 매니페스토로 비전·기능·프로세스를 하나의 시스템으로 묶어야 모델과 프레임워크가 바뀌어도 고객 가치가 유지된다.

5. 평가 능력은 모델 선택권이 늘어날수록 더 중요한 핵심 자산이 된다.

   1. 업무마다 필요한 지능·비용·latency·보안·규제 조건이 다르다.
   2. 모델을 실제 사용 사례에 대해 평가하고 적절한 모델로 라우팅하는 능력이 vertical AI의 지속 가능한 IP가 된다.

6. 채용은 현재의 명성보다 미래의 상승 궤적에 베팅해야 한다.

   1. 유명한 이력서 로고가 높은 성장 기업에서의 성공을 보장하지 않는다.
   2. 빠르게 배우고, 낯선 문제를 감당하며, 강한 동료와 함께 성장하는 사람을 찾아야 한다.

7. 경쟁심은 팀의 승패로 설계해야 한다.

   1. 큰 승리를 함께 축하하고, 패배를 함께 애도하며, blame mode 대신 solution mode로 들어가야 한다.
   2. 경쟁사에 대한 관심은 공통 목표를 만드는 데 쓰되 side questing으로 흩어지지 않게 해야 한다.

8. 조직이 커질수록 속도보다 소통이 먼저 무너진다.

   1. 세 명일 때는 매일 결과를 최대화하면 되지만, 750명이 되면 월간 목표와 구조화된 커뮤니케이션이 필요하다.
   2. 초기의 고객 반응 속도를 보존하면서도 하나의 제품 비전 안에서 움직여야 한다.

9. CEO와 임원은 매 성장 단계마다 다시 자격을 얻어야 한다.

   1. ARR 100만 달러의 운영 경험만으로 ARR 1억 5,000만 달러의 문제를 해결할 수 없다.
   2. 회사의 단계가 바뀌면 자신의 역할·우선순위·학습 네트워크를 다시 정의해야 한다.

10. 가장 중요한 회사의 순간은 피치 덱에 들어가지 않는다.

    1. 창문 없는 방, 새벽 통화, 공항에서의 영업, 월요일 발표 전의 버그 수정이 대형 계약과 광고의 기반이다.
    2. 큰 이벤트를 기다리지 말고, 반복되는 hustle을 사랑하며 매일 고객에게 실제 가치를 전달해야 한다.