Amazon, Cruise, Anki, Replit과 같은 기업에서 약 20년간 법률 업무를 수행한 Cecilia Ziniti는 법무 자문으로서의 경험을 바탕으로 GC AI라는 스타트업을 설립하고 기업 내부 법무 부서를 위한 인공지능 도구를 개발하고 있다. Ziniti에 따르면 회사는 현재 약 2,100개 기업에 서비스를 제공하고 있으며, 이는 1년 전 약 900개 기업에서 증가한 수치다. 또한 사업 규모는 전년 대비 400% 성장했다.
GC AI는 Ziniti가 2023년 11월 1일 Replit을 떠난 뒤 약 일주일 후 설립되었으며, 캘리포니아주 샌머테이오에 자리 잡았다. 직접적인 계기는 Replit이 2021년 말부터 2022년 초까지, ChatGPT가 대중에게 공개되기 전에 OpenAI와 협력하는 과정에서 GPT 모델을 일찍 경험한 일이었다.
사용 경험에서 제품 요구사항으로
Ziniti는 법률 업무에서 ChatGPT를 사용하는 방법에 관한 강의를 진행하면서 일반 모델의 답변과 실제 변호사에게 필요한 것 사이에 간극이 있다는 점을 발견했다. 브라질 시장 진입을 위한 법적 요건에 관한 조사 사례에서 모델은 관련성 있는 요점을 제시했지만, 리우를 방문해 서핑보드를 타라는 비전문적인 언급으로 답변을 시작했다.
이 경험을 계기로 Ziniti는 제품에 더 엄격한 요구사항을 설정했다. 정확한 인용을 제공하고, 문서 안에서 근거가 위치한 지점을 보여 주며, 법률 업무에 적합한 어조를 유지해야 한다는 것이었다. 이후 Replit에서 함께 일했던 엔지니어 Bardia Pourvakil과 협력해 회사를 설립했다. Pourvakil은 기술 전문성을 보유했고, Ziniti는 목표 제품의 전형적인 사용자, 즉 기업 내부 법무 부서에서 일하는 사람의 입장을 제공했다.
GC AI가 제공하는 것
회사는 법무 부서를 위한 인공지능 비서로 시작한 뒤 계약 분석과 법무팀에 전달되는 요청 관리를 위한 도구를 추가했다. 수익 모델은 사용자별 구독료와 추가 제품으로 구성되며, 추가 제품 중 계약 분석의 비용은 문서 규모에 따라 산정된다.
고객 기반에는 대기업과 사내 변호사 한 명을 둔 스타트업이 포함되며, Lockheed Martin, Time, Eventbrite, Vercel, Gusto 등이 고객이다. Ziniti에 따르면 GC AI에서 사용되는 좌석의 약 30%는 인사 및 재무 담당자처럼 법무 부서 외부의 직원이 사용한다.
경쟁의 중심에 있는 신뢰와 데이터 보호
GC AI는 Harvey와 Legora와 경쟁하지만, Ziniti는 고객군의 차이를 강조한다. 다른 두 회사는 처음에 로펌에 집중한 반면 GC AI는 기업과 기업의 내부 법무팀을 대상으로 한다. 또한 계약 분석 도구는 여러 고객의 파일을 광범위하게 다루는 로펌용 도구에서 발생할 수 있는 방식이 아니라, 기업 자체의 문서를 대상으로 작동하도록 설계되었다.
회사는 전체 직원 125명 중 약 3분의 1이 변호사라고 밝힌다. 또한 SOC 2 기준을 준수하기 위한 절차를 시작했고, 데이터를 격리하기 위한 통제 장치를 개발했으며, 고객의 기밀 정보로 자사 모델을 학습시키지 않는다고 말한다.
certi.news의 시각
GC AI의 이야기는 인공지능 기업을 설립하는 또 다른 경로를 보여 준다. 분야 내부에서 정밀한 전문적 문제를 찾아낸 뒤, 공학적 전문성을 가진 파트너와 협력하는 방식이다. 여기서 실질적인 변화는 법률 업무에 단순히 챗봇을 추가하는 데 그치지 않는다. 검증 가능성, 답변의 출처, 문장 표현의 어조와 같은 요구사항을 기업에서 사용할 수 있는 제품 특성으로 전환하려는 시도다.
GC AI는 세 차례의 투자 라운드를 통해 약 7,200만 달러를 조달했다. 가장 최근 라운드는 Scale Venture Partners와 Northzone이 주도한 6,000만 달러 규모의 Series B였으며, 당시 회사 가치는 5억 5,500만 달러로 평가되었다. Sound Ventures, Aglaé Ventures, SilverCircle Partners, News Corp, The Council도 참여했다. 다만 이 자료에서 이러한 수치와 성장률, 고객 규모는 Ziniti의 발언에 근거하며, 사용이 확대되는 상황에서 회사가 신뢰와 정확성을 유지할 수 있는지는 여전히 열린 질문으로 남아 있다.