Ledakan agen AI mengguncang dunia hukum, tapi tanpa manusia di sisi, risikonya ikut membesar.

Efisiensi terukur tercapai, dari negosiasi NDA lebih cepat hingga ribuan jam kerja dihemat—namun akurasi tetap harus diverifikasi.

Jawaban akhirnya jelas: agen AI bisa lari kencang, tetapi kompasnya masih dipegang manusia.

Janji Efisiensi, Realita Pengawasan

Perkembangan agen AI memasuki ranah hukum menawarkan percepatan kerja yang menggiurkan. Tim legal korporasi dibebani tugas berulang seperti telaah kontrak dan kepatuhan regulasi, sehingga setiap peluang otomatisasi terasa krusial. Agen AI—berbeda dari generative AI biasa—didesain menjalankan proses multi-langkah dengan intervensi manusia yang lebih sedikit. Janji intinya sederhana: hemat biaya, pangkas waktu, tingkatkan throughput.

Di lapangan, adopsi masih dini namun sinyal manfaat sudah tampak. Perangkat seperti Harvey, Eudia, dan Legora memosisikan diri sebagai akselerator kerja hukum. Perusahaan seperti Salesforce melaporkan penghematan ribuan jam untuk tugas kepatuhan dan risiko, dengan pilot yang mempercepat negosiasi non-disclosure agreement. Kendati begitu, mereka menekankan prinsip verifikasi manusia sebagai pagar keselamatan.

Paradoksnya, kecepatan sistem dapat menutupi kekeliruan yang baru terlihat belakangan. Halusinasi atau interpretasi keliru atas dokumen kompleks bisa berdampak finansial dan reputasional. Karena itu, strategi yang umum adalah “technology-enabled but human-verified”. Orientasinya bukan menggantikan, melainkan menambah kapasitas tim hukum.

Di sisi lain, beberapa contoh menunjukkan agen AI justru lebih presisi daripada proses manual. Legora melaporkan kasus ketika evaluasi M&A historis menghasilkan temuan berbeda dibandingkan tim manusia, yang kemudian terbukti bahwa manusia keliru. Contoh seperti ini memperlihatkan potensi agen AI sebagai second opinion berkecepatan tinggi.

Namun, presisi tidak berarti otonomi penuh. Kepatuhan, akuntabilitas, dan audit trail tetap membutuhkan keputusan manusia. Ketika keputusan berdampak hukum, validasi manual bukan opsi tambahan, melainkan kendali utama.

Adopsi, Akurasi, dan Risiko Hukum

Angka adopsi korporasi besar masih di bawah satu persen untuk pekerjaan hukum, menandakan fase eksplorasi. Hambatan utamanya mencakup kepercayaan, tata kelola data, dan integrasi ke alur kerja legal yang ketat. Banyak organisasi membangun model “human-in-the-loop” sebagai standar, memastikan setiap keluaran agen ditinjau sebelum menimbulkan konsekuensi hukum. Pola ini menyeimbangkan dorongan efisiensi dengan kontrol risiko.

Akurasi menjadi metrik yang sulit disepakati. Sebagian pemimpin hukum menolak memberikan angka pasti, lebih fokus pada disiplin sumber data dan evaluasi berkelanjutan. Di beberapa kasus penggunaan—seperti routing pertanyaan, triase prioritas, dan peringkasan klausul—akurasi praktis cukup tinggi untuk mempercepat kerja. Namun untuk analisis bernuansa atau negosiasi bernilai tinggi, supervisi berlapis tetap diberlakukan.

Risiko hukum tidak hanya soal halusinasi. Terdapat isu tanggung jawab jika terjadi kesalahan, yang sering kali akhirnya kembali ke pelanggan atau organisasi pengguna. Karena itu, vendor menekankan bahwa produk mereka adalah alat yang harus diverifikasi oleh pengacara. Pendekatan ini memperjelas garis akuntabilitas sambil mengurangi eksposur risiko kontraktual.

Integrasi AI untuk Legal: Guardrails dan Tata Kelola

Pola terbaik adalah membangun orkestrasi agen dengan guardrails yang jelas. Pertama, tetapkan domain tugas berisiko rendah sebagai “ranjang uji” seperti Q&A kontrak standar, ekstraksi metadata, dan triase isu kepatuhan berulang. Kedua, terapkan evaluasi formal: uji akurasi berbasis set kebenaran, red-teaming atas skenario keliru, dan pelacakan error budget.

Ketiga, gunakan arsitektur retrieval yang bersumber pada repositori data tepercaya dengan kontrol akses ketat. Keempat, wajibkan verifikasi dua tingkat untuk keluaran yang berdampak hukum, dengan checkpoint manusia di setiap transisi status. Kelima, audit trail harus otomatis: simpan konteks, prompt, versi model, dan bukti sumber agar investigasi pasca-insiden transparan.

Keenam, masukkan metrik bisnis ke dalam dashboard kinerja: jam yang dihemat, SLA triase, tingkat penolakan manusia, dan temuan kepatuhan yang dapat ditindaklanjuti. Ketujuh, susun playbook negosiasi dokumen rutin di mana agen hanya mengusulkan perubahan berbasis templat, bukan mengambil keputusan final. Dengan begitu, agen mempercepat putaran tanpa mengorbankan kontrol.

Ke Mana Arah Agen AI Hukum

Dalam jangka pendek, pemenang adalah organisasi yang mampu menggabungkan kecepatan agen dengan disiplin tata kelola. Kombinasi ini menekan beban kerja administratif, mempercepat respon bisnis, dan menjaga kualitas keluaran. Seiring model makin kontekstual, lingkup tugas yang dapat diserahkan ke agen akan meningkat secara bertahap.

Dalam jangka menengah, interop agen-ke-agen—misalnya negosiasi klausul standar antar platform—akan muncul, tetapi tetap berada di bawah kerangka verifikasi manusia. Regulasi dan standar industri akan memaksa transparansi yang lebih besar terhadap sumber data, jejak keputusan, dan batasan otonomi. Dengan fondasi tersebut, agen AI di ranah hukum dapat menjadi akselerator tepercaya, bukan pengambil alih.

(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)

Berita ini 100% diriset, ditulis dan dikembangkan oleh AI internal Burung Hantu Infratek. Bisa jadi terdapat kesalahan pada data aktual.