AI di Litigasi: Dari E-Discovery ke Strategi Menang

AI di Litigasi: Dari E‑Discovery ke Strategi Menang

Banyak firma hukum di AS melaporkan satu hal yang sama: volume dokumen untuk satu perkara bisa tembus jutaan file, dari email, chat, sampai log sistem. Tanpa AI, tim litigasi habis waktu menyisir data, bukan menyusun strategi.

Ini sangat relevan untuk Indonesia. Di 2025, klien makin sensitif biaya, sidang elektronik makin umum, dan regulator mulai menyorot tata kelola data. AI untuk jasa hukum bukan lagi “nice to have”, tapi langsung berpengaruh ke profitabilitas, kualitas layanan, dan daya saing firma.

Tulisan ini merangkum pelajaran dari panel di Everlaw Summit (perusahaan e‑discovery di AS) lalu menerjemahkannya ke konteks Indonesia: bagaimana AI generatif bisa mengubah workflow litigasi, apa saja jebakan yang sering terjadi, dan langkah praktis untuk memulai di firma hukum Indonesia.

---

1. Kenapa Workflow Litigasi Harus Diubah Dulu, Bukan Sekadar Beli AI

Inti diskusi panel itu sederhana: AI hanya mempercepat workflow yang sudah ada – baik yang efisien maupun yang berantakan. Kalau workflow litigasi belum jelas, AI justru bisa mempercepat kekacauan.

Firma Vorys di AS (yang berbagi di panel) melakukan satu langkah penting sebelum pakai AI:

Mereka memetakan secara detail cara kerja lawyer dan tim di setiap tahap litigasi, baru kemudian memilih di mana AI masuk.

Contoh mapping workflow litigasi

Untuk konteks Indonesia, gambaran sederhananya seperti ini:

1. Pra-sengketa
   • Konsultasi awal klien
   • Tinjau dokumen utama (kontrak, korespondensi)
   • Analisis risiko awal
2. Penyusunan strategi perkara
   • Riset hukum & yurisprudensi
   • Pemetaan fakta & kronologi
   • Menentukan teori perkara
3. Pengumpulan & review bukti (e‑discovery / discovery tradisional)
   • Kumpulkan email, chat, dokumen internal
   • Review relevansi, privilege, rahasia dagang
   • Susun bundle bukti
4. Penyusunan dokumen
   • Gugatan / jawaban
   • Kesimpulan
   • Legal opinion untuk klien
5. Persiapan sidang & pemeriksaan saksi
   • Outline pemeriksaan
   • Daftar pertanyaan
   • Simulasi cross

Kalau firma melompat langsung ke “beli tool AI e‑discovery”, tanpa tahu:

• siapa yang review dokumen pertama kali,
• bagaimana dokumen diberi label,
• di mana komunikasi tim tercatat,

hasilnya: lawyer frustrasi, data berantakan, dan investasi AI terlihat sia‑sia.

Untuk firma hukum Indonesia, langkah pertama yang sehat adalah: dokumentasikan cara kerja litigasi Anda hari ini, sejujur-jujurnya. Jangan cantumkan idealnya, tapi realitasnya.

---

2. Di Mana AI Paling Berdampak di Workflow Litigasi

Panel di Everlaw menyorot bagaimana AI generatif mulai mengubah cara mereka bekerja dengan jutaan dokumen. Pelajarannya bisa kita adaptasi ke Indonesia.

a. Review dokumen massal (e‑discovery dan bukti elektronik)

Platform seperti Everlaw merilis fitur Deep Dive yang memungkinkan lawyer:

• menganalisis jutaan dokumen sekaligus,
• mencari pola yang tidak kelihatan dengan pencarian kata kunci biasa,
• mengelompokkan dokumen berdasarkan tema, pelaku, atau periode waktu.

Dalam satu cerita di panel, AI menemukan pola konsusmsi obat Tums yang memicu insight tidak terduga mengenai stres dan perilaku pihak tertentu. Ini contoh “pola fakta yang tidak akan pernah dicari lawyer secara manual”, tapi muncul karena AI membaca keseluruhan data.

Untuk konteks Indonesia:

• Sengketa korporasi dengan ribuan email internal: AI bisa menunjukkan bahwa setiap menjelang tanggal tertentu, terjadi lonjakan email dengan nada urgency dari satu divisi tertentu.
• Perkara ketenagakerjaan: AI bisa mengelompokkan chat atau email terkait performa, teguran, dan komunikasi HR yang tersebar di ratusan file.

Dampaknya:
Tim litigasi tidak lagi menebak-nebak dari sampling kecil, tapi bekerja dengan pola yang dipetakan dari seluruh corpus dokumen.

b. Riset hukum dan analisis putusan

Banyak firma di Indonesia sudah pakai AI untuk riset hukum, walaupun kadang masih sebatas “search cerdas” di database putusan.

AI generatif bisa:

• merangkum tren putusan untuk jenis gugatan tertentu,
• mengidentifikasi pasal yang paling sering dipakai,
• memberi komparasi singkat beberapa putusan yang mirip.

Bukan berarti lawyer berhenti membaca putusan. Tapi waktu membaca dialokasikan ke verifikasi & analisis, bukan lagi ke pekerjaan mencari dan mengumpulkan.

c. Drafting dokumen litigasi

Beberapa area drafting yang sangat cocok untuk AI:

• draf awal gugatan/jawaban dengan struktur standar,
• draf permohonan sederhana (penundaan, penetapan, dsb.),
• kerangka kesimpulan, termasuk ringkasan fakta dan isu hukum.

Praktik sehat yang saya lihat bekerja:

1. Firma membuat template standar internal (gaya bahasa, struktur, istilah).
2. Template ini di-“ajarkan” ke AI internal atau dipakai sebagai prompt tetap.
3. Lawyer senior tetap melakukan editing substantif dan strategi.

AI di sini bukan “penyusun strategi”, tapi “paralegal super cepat” yang mengurangi waktu mengetik hal-hal berulang.

---

3. Biaya, Model Pricing, dan Cara Menghitung ROI AI Litigasi

Panel juga membahas sisi yang sering bikin partner firm mengernyit: biaya AI.

a. Biaya langsung

Dalam praktik global, komponen biaya biasanya:

• biaya lisensi platform (per user / per matter),
• biaya pemrosesan data (per GB),
• biaya tambahan fitur AI (per query / bundle).

Untuk firma Indonesia, ada beberapa opsi:

• pakai platform global dengan data disimpan di luar negeri (perlu cek isu kerahasiaan & PDPA/UU PDP),
• bekerja sama dengan vendor lokal yang membangun di atas LLM besar,
• membangun solusi in‑house (jarang ekonomis, kecuali firm sangat besar).

b. Menghitung ROI secara realistis

Cara paling praktis yang saya sarankan ke firma:

1. Pilih 1–2 jenis perkara yang repetitif (misal: sengketa ketenagakerjaan, wanprestasi standar).
2. Catat:
   • rata-rata jam lawyer untuk review dokumen,
   • jam untuk drafting awal gugatan/jawaban,
   • jam paralegal untuk administrasi dokumen.
3. Implementasikan AI pada 3–5 perkara uji coba.
4. Bandingkan jam yang terpakai sebelum dan sesudah.

Banyak firma di luar negeri melaporkan penghematan 30–50% jam kerja pada tahap review dokumen ketika workflow dan pelatihannya benar. Bukan berarti fee langsung turun 50%, tapi:

• perkara bisa diselesaikan lebih cepat (klien senang),
• kapasitas tim bertambah tanpa rekrut besar-besaran,
• margin profit per perkara membaik.

---

4. Faktor Kepercayaan: “Apakah AI Bisa Diandalkan di Perkara Nyata?”

Panel cukup jujur: banyak lawyer masih ragu mempercayai AI.
Ada tiga sumber kegelisahan utama yang juga relevan di Indonesia.

a. “Hallucination” dan kesalahan faktual

AI generatif publik memang pernah kedapatan mengarang putusan atau menciptakan referensi hukum fiktif. Untuk litigasi, ini jelas bahaya.

Cara mengelola risiko:

• Gunakan AI yang dibatasi pada korpus data yang jelas (dokumen perkara, database putusan resmi, peraturan).
• Terapkan aturan internal:
  • AI hanya menghasilkan draf awal,
  • setiap rujukan hukum wajib diverifikasi manual,
  • tidak ada teks AI yang boleh lolos ke pengadilan tanpa review lawyer.

b. Kerahasiaan data klien

Isu lain yang menonjol dari panel: klien besar mulai secara eksplisit bertanya, “Data saya di‑train ke AI Anda atau tidak?”.

Untuk firma Indonesia yang ingin menjaga kepercayaan klien korporasi:

• pastikan ada klausul tertulis dengan vendor AI bahwa data tidak digunakan untuk melatih model publik,
• prioritaskan solusi yang menawarkan isolasi data per firm/matter,
• miliki kebijakan tertulis soal data apa yang boleh/tidak boleh diunggah ke sistem AI.

c. Akuntabilitas profesional

Pada akhirnya, tanggung jawab etik tetap di tangan advokat. AI tidak mengurangi standar kehati-hatian, justru menambah kewajiban baru:

• kewajiban untuk memahami cara kerja teknologi yang digunakan,
• kewajiban untuk menjelaskan secara jujur ke klien sejauh mana AI dipakai,
• kewajiban memastikan penggunaan AI tidak melanggar aturan kerahasiaan dan peraturan perundang-undangan.

Saya cukup yakin, ke depan PERADI dan regulator lain akan mulai mengeluarkan panduan etik AI. Firm yang sudah lebih dulu menyiapkan kebijakan internal akan jauh lebih siap.

---

5. Langkah Praktis Memulai AI Litigasi di Firma Hukum Indonesia

Panel di Everlaw menutup dengan saran bagi firma yang belum mulai eksperimen AI. Mari kita adaptasi ke realita Indonesia dan buat lebih operasional.

1) Bentuk tim kecil LegalTech internal

Tidak perlu komisariat besar. Cukup:

• 1 partner yang punya otoritas dan minat teknologi,
• 1–2 associate yang sehari-hari di litigasi,
• 1 orang IT/knowledge management.

Mandatnya jelas: memetakan workflow litigasi dan menjalankan pilot AI.

2) Pilih satu “use case bintang tamu” untuk 3 bulan ke depan

Contoh use case yang realistis di Indonesia:

• review email dan chat untuk sengketa internal perusahaan,
• drafting awal gugatan standar (misal wanprestasi jual beli),
• ringkasan putusan dan yurisprudensi untuk satu isu spesifik.

Fokus ke satu area dulu, sampai firm punya cerita nyata (“dulu review 40 jam, sekarang 18 jam dengan tingkat akurasi yang sama/better”).

3) Susun kebijakan & pedoman internal singkat (maksimal 2 halaman)

Isinya misalnya:

• jenis dokumen yang boleh diunggah ke tool AI,
• standar review lawyer terhadap output AI,
• batasan bahasa & gaya penulisan (agar konsisten dengan standar firma),
• aturan dokumentasi: setiap penggunaan AI di perkara besar dicatat.

Lebih baik punya pedoman sederhana yang dipatuhi, daripada policy tebal yang tidak pernah dibaca.

4) Libatkan klien strategis

Karena tujuan seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech” ini adalah lead dan kolaborasi, saya menyarankan:

• pilih 1–2 klien korporasi yang terbuka dengan inovasi,
• tawarkan matter pilot dengan transparansi penuh: “Kami akan menggunakan AI untuk mempercepat review dokumen, struktur biaya akan kami sesuaikan.”

Klien yang pro-teknologi justru akan mengapresiasi inisiatif ini, selama keamanan dan akurasi terjaga.

5) Ukur, dokumentasikan, dan jadikan materi BD

Setelah 3–6 bulan:

• hitung penghematan jam,
• kumpulkan testimoni internal lawyer,
• catat keberhasilan spesifik (misal: temuan bukti penting yang mungkin terlewat secara manual).

Dari sini, firm bisa menyusun narrative go‑to‑market:
“Tim litigasi kami didukung AI untuk analisis dokumen massal dan riset hukum cepat, sehingga kami bisa fokus ke strategi perkara dan negosiasi.”

Narasi ini bukan jargon, tapi berbasis pengalaman nyata.

---

Penutup: Dari Hype ke Praktik Sehari-hari di Firma Hukum Indonesia

AI di litigasi bukan lagi soal demo canggih di konferensi luar negeri. Pelajaran dari panel Everlaw jelas: firm yang menang bukan yang paling banyak beli teknologi, tapi yang paling rapi mengubah workflow dan budaya kerjanya.

Untuk firma hukum Indonesia, momen 2025 ini cukup strategis:

• regulasi data mulai menguat,
• pengadilan makin terbiasa dengan bukti elektronik,
• klien korporasi menekan biaya dan minta transparansi.

Kalau Anda bagian dari manajemen firm atau in‑house counsel yang membaca seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech” ini, pertanyaan pentingnya bukan lagi “apakah perlu AI?”, tapi:

Di bagian mana dari workflow litigasi Anda yang paling menyakitkan hari ini, dan bagaimana AI bisa mengurangi rasa sakit itu dalam 3–6 bulan ke depan?

Mulai dari satu use case kecil, jadikan keberhasilan pertama itu fondasi ke langkah berikutnya. Firma yang berani bereksperimen sekarang akan punya posisi tawar jauh lebih kuat ketika AI menjadi standar industri, bukan lagi kelebihan.