Bagaimana firma hukum Indonesia bisa memakai AI untuk mengubah workflow litigasi, memangkas ratusan jam kerja manual, dan tetap menjaga kualitas analisis hukum.
AI Mulai Masuk ke Ruang Sidang ā Bukan Sekadar Wacana
Beberapa firma hukum di AS melaporkan efisiensi penanganan perkara yang naik lebih dari 30% setelah mengoptimalkan workflow litigasi dengan AI generatif. Bukan karena mereka punya ārobot pengacaraā, tapi karena pekerjaan berjamājam di discovery dan analisis dokumen berubah jadi hitungan menit.
Ini relevan untuk Indonesia sekarang. Di akhir 2025, klien korporasi makin keras menekan biaya, regulator makin dataādriven, dan perkara komersial makin banyak bergantung pada bukti elektronik: email, chat, dokumen cloud, sampai log sistem. Kalau firma hukum Indonesia tetap mengandalkan cara manual, beban kerja litigasi akan terasa makin berat setiap tahun.
Artikel ini mengambil inspirasi dari diskusi panel di Everlaw Summit tentang āreimagining litigation workflows through AIā, lalu menerjemahkannya ke konteks AI untuk jasa hukum Indonesia. Fokusnya: bagaimana membangun workflow litigasi berbasis AI yang realistis, bukan sekadar ikut tren.
Mengapa Workflow Lebih Penting daripada Teknologi
Kuncinya sederhana: AI hanya mempercepat workflow yang sudah jelas. Kalau proses Anda berantakan, AI cuma akan mempercepat kekacauan.
Firma Vorys di AS (yang jadi contoh dalam panel) melakukan hal yang menurut saya sangat sehat: mereka memetakan workflow pengacara dulu, baru bicara soal AI. Polanya bisa ditiru firma Indonesia:
1. Petakan dulu alur litigasi Anda sendiri
Sebelum bicara āpakai AI apaā, jawab dulu:
- Bagaimana alur penanganan sengketa dari intake sampai eksekusi putusan?
- Di mana pengacara dan tim habis waktu paling banyak?
- Mana pekerjaan yang berulang dan berbasis teks/dokumen?
Biasanya, untuk praktik litigasi komersial Indonesia, bottleneck-nya ada di:
- Review dokumen untuk discovery / pembuktian
- Menyusun kronologi fakta dari ribuan email/chat/dokumen
- Riset hukum (yurisprudensi MA, regulasi sektoral)
- Drafting (gugatan, jawaban, duplik, replik, kesimpulan)
Tuliskan stepābyāstep. Pakai whiteboard atau tool mindāmapping, yang penting konkret.
2. Tandai titik di mana AI bisa masuk
Begitu workflow rapi, baru masuk ke pertanyaan: āBagian mana yang bisa diāAIākan tanpa mengganggu kualitas hukum?ā Contohnya:
- Klasifikasi awal dokumen (relevan/tidak, jenis dokumen, topik)
- Ringkasan dokumen panjang (kontrak, korespondensi panjang)
- Pencarian pola (pihak, tanggal, isu) di jutaan data
- Draft awal dokumen standar (surat kuasa, template permohonan biasa)
Cara praktis yang dipakai banyak firma luar negeri, dan bisa dipakai di Indonesia:
āMulai dari pekerjaan yang junior associate paling tidak suka, tapi paling banyak makan waktu.ā
Studi Kasus: Dari Jutaan Dokumen ke Satu Fakta Kunci
Panel di Everlaw Summit menceritakan bagaimana fitur analitik AI mereka (seperti Deep Dive) bisa menemukan pola tak terduga dari jutaan dokumen. Salah satu contohnya sampai dikaitkan dengan obat antasida Tums ā petunjuk kecil dari lautan data yang kemudian mengarah ke insight penting di perkara.
Intinya: AI bisa menemukan jarum di tumpukan jerami, asal datanya tersedia.
Bayangkan versi Indonesiaānya
Dalam konteks Indonesia, bayangkan skenario ini:
- Perkara: sengketa investasi antara pemegang saham dan direksi
- Data: 250.000 email, chat WhatsApp yang diāexport, notulen rapat, laporan keuangan
- Target: membuktikan bahwa sejak awal manajemen sudah tahu proyek akan gagal, tapi tetap menyembunyikan fakta dari investor
Workflow manual:
- Tim 5 orang associate + paralegal review email selama bermingguāminggu
- Highlight manual, buat kronologi di Excel/Word
- Rekomendasi kepada partner baru terbentuk setelah 2ā3 minggu
Workflow dengan AI litigasi / eādiscovery:
- Data diāupload ke platform AI.
- Sistem melakukan:
- Deduplikasi dan pengelompokan dokumen mirip
- Klasifikasi berdasarkan topik (mis. āproyeksi keuanganā, āisu teknisā, ākeluhan klienā)
- Pencarian pola komunikasi (siapa sering berhubungan dengan siapa, di tanggal apa)
- Pengacara menjalankan query:
- āCari semua komunikasi internal yang menyebut āketerlambatan proyekā sebelum kontrak ditandatangani.ā
- āTunjukkan timeline email yang mengandung kata ācancelā, ādelayā, āover budgetā.ā
- Dalam beberapa jam, tim sudah dapat daftar email kunci dan kronologi awal.
Apakah semua langsung dipakai di pengadilan? Tentu tidak. Tapi AI memotong ratusan jam kerja kasar menjadi puluhan jam kerja analitis. Waktu pengacara tersisa untuk:
- Menyusun strategi litigasi
- Menyiapkan pertanyaan saksi
- Menguji berbagai teori kasus
Empat Pilar Membangun Workflow Litigasi Berbasis AI di Indonesia
Untuk pasar Indonesia, ada empat pilar praktis kalau firma hukum ingin serius mengadopsi AI litigasi.
1. Governance & kebijakan internal yang jelas
AI bukan hanya urusan IT. Harus ada kebijakan firma yang mengatur:
- Jenis data apa yang boleh masuk ke platform AI
- Batasan penggunaan AI generatif (misalnya, dilarang memasukkan rahasia dagang ke model publik)
- Proses review: semua output AI harus dicek pengacara
- Penunjukan āAI championā di tiap practice group
Firma seperti Vorys melakukan adopsi secara disiplin, bukan liar. Itu yang membuat partner merasa lebih tenang, dan klien lebih percaya.
2. Kombinasi AI generatif dan AI analitik
Di litigasi, ada dua kategori besar AI yang berguna:
- AI generatif (Gen AI): membuat teks ā ringkasan, draft dokumen, formulasi argumen awal
- AI analitik / pencarian pola: mengurai jutaan dokumen, komunikasi, metadata untuk menemukan pola dan anomali
Untuk konteks Indonesia:
- Gunakan Gen AI berbahasa Indonesia/IndonesiaāInggris untuk:
- Ringkasan putusan MA yang panjang
- Draft awal kronologi perkara
- Draft kerangka gugatan / jawaban (bukan isi final)
- Gunakan AI analitik (baik dari vendor eādiscovery internasional maupun solusi lokal) untuk:
- Menangani data elektronik skala besar pada perkara korporasi
- Menyiapkan bukti pada arbitrase internasional yang melibatkan dokumen multiābahasa
3. Integrasi dengan praktik sehariāhari, bukan proyek sampingan
AI litigasi baru terasa manfaatnya kalau:
- Masuk ke matter intake: sejak awal perkara, sudah diputuskan data apa yang akan dikumpulkan untuk dianalisis AI
- Terhubung dengan DMS (document management system) kantor
- Didukung pelatihan rutin, bukan sekali workshop lalu selesai
Saya pribadi menganggap satu hal: AI yang tidak menempel ke workflow harian pengacara, nasibnya akan sama seperti software case management yang akhirnya cuma dipakai 10% tim.
4. Fokus ke unit bisnis yang paling siap dulu
Tidak semua practice area punya kebutuhan dan kesiapan yang sama. Untuk firma Indonesia, biasanya yang paling siap:
- Litigasi komersial/korporasi
- Sengketa konstruksi / infrastruktur
- Sengketa asuransi dan perbankan
- Arbitrase (nasional dan internasional)
Mulai dari satuādua practice group yang punya:
- Volume dokumen besar
- Partner sponsor yang proāteknologi
- Klien yang terbuka pada inovasi fee (mis. success fee berbasis efisiensi)
Biaya, ROI, dan Pertanyaan āApakah Worth It?ā
Dalam panel Everlaw, isu biaya AI muncul cukup kuat. Banyak firma tertarik, tapi khawatir biaya langganan dan infrastruktur.
Cara menilainya untuk konteks Indonesia bisa dibuat lebih konkret.
1. Hitung biaya waktu manual vs dengan AI
Ambil satu tipe perkara standar, misalnya sengketa kontrak proyek Rp100 miliar.
Tanpa AI:
- Review dokumen: 300 jam @ Rp700.000 = Rp210 juta
- Riset hukum: 60 jam @ Rp700.000 = Rp42 juta
Dengan AI (misalnya efisiensi 40% untuk pekerjaan review & riset):
- Review dokumen: 180 jam = Rp126 juta
- Riset hukum: 36 jam = Rp25,2 juta
- Tambah biaya platform AI dan infrastruktur: mis. Rp40ā60 juta per perkara
Tetap ada margin penghematan, plus benefit nonfinansial:
- Dokumen penting lebih kecil peluangnya terlewat
- Partner bisa menghabiskan waktu untuk highāvalue work dan BD (business development)
- Respons ke klien lebih cepat (yang sering jadi alasan klien pindah firma)
2. Model pengenaan biaya ke klien
Agar transparan, firma bisa:
- Menawarkan āAIāassisted litigation packageā dengan struktur biaya jelas
- Menjelaskan ke klien:
- Bagaimana AI dipakai
- Bagaimana kontrol kualitas dijaga
- Bagaimana data dilindungi
Faktanya, banyak ināhouse counsel sekarang lebih suka firma yang terbuka soal penggunaan teknologi, selama itu membuat biaya lebih rasional dan hasil lebih dapat dipertanggungjawabkan.
Isu Kepercayaan: AI Itu Asisten, Bukan Partner Penandatangan
Dalam panel, para narasumber juga menyinggung ātrust factorā: banyak pengacara masih ragu mengandalkan AI untuk hal serius seperti litigasi.
Kekhawatiran umum:
- āBagaimana kalau AI halusinasi dan mengarang putusan?ā
- āApakah rahasia klien bocor ke model?ā
- āNanti associate jadi malas belajar analisis hukum?ā
Ada beberapa prinsip yang menurut saya sehat untuk konteks Indonesia:
- AI tidak boleh menggantikan judgment hukum.
- Output AI setara riset awal dari junior, wajib dicek senior.
- Gunakan model yang jelas tata kelola datanya.
- Hindari memasukkan detail sensitif ke layanan publik tanpa pengaturan khusus.
- Jadikan AI sebagai alat pelatihan internal.
- Junior bisa pakai AI untuk membuat draft awal, lalu partner mengoreksi. Proses belajar justru bisa lebih cepat.
Kalimat yang sering saya pakai saat menjelaskan ke firma:
āAI itu bukan associate bintang lima, tapi juga bukan magang tanpa otak. Dia asisten super cepat yang perlu diawasi.ā
Langkah Praktis untuk Firma Hukum Indonesia di 2026
Untuk mengaitkan dengan seri āAI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTechā, litigasi adalah bagian besar puzzle. Kalau Anda ingin mulai serius di 2026, pola langkahnya bisa seperti ini:
-
Audit workflow litigasi saat ini.
Bentuk tim kecil (partner, associate, IT) untuk memetakan proses dari A sampai Z. -
Identifikasi 3ā5 use case AI paling realistis.
Misalnya: ringkasan dokumen, pengelompokan bukti, riset yurisprudensi, draft kronologi. -
Mulai pilot kecil dengan perkara internal atau mock case.
Jangan langsung ke perkara paling sensitif. Uji dulu alur kerja, akurasi, dan penerimaan tim. -
Susun kebijakan AI dan SOP internal.
Tulis jelas: apa yang boleh, apa yang tidak, dan siapa yang bertanggung jawab. -
Komunikasikan ke klien strategis.
Jelaskan bagaimana AI akan membantu mereka, bukan hanya ākeren secara teknologiā. Hubungkan dengan kecepatan, prediktabilitas biaya, dan kualitas analisis.
Seri ini nantinya juga akan membahas area lain: AI untuk analisis kontrak, prediksi hasil perkara, dan manajemen kantor hukum. Litigasi adalah salah satu area paling berat secara kerja, sehingga setiap jam yang bisa diselamatkan oleh AI punya dampak besar.
Realitasnya, AI dalam litigasi bukan soal menggantikan pengacara, tapi soal membuat firma hukum Indonesia cukup gesit untuk bersaing: dengan firma asing, dengan alternative legal service provider, dan dengan ekspektasi klien yang terus naik.
Pertanyaannya sekarang: di perkara berikutnya yang Anda tangani pada 2026, apakah Anda masih akan melempar 10.000 dokumen ke junior untuk dibaca manual, atau mulai merancang workflow di mana AI menjadi filter cerdas pertama sebelum analisis hukum dimulai?