Merancang Ulang Workflow Litigasi dengan AI di Indonesia

AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech••By 3L3C

AI bisa menghemat ratusan jam kerja litigasi, tapi hanya kalau workflow firma dimetakan dulu. Inilah cara realistis firma hukum Indonesia merancang ulang litigasi dengan AI.

AI litigasilegaltech Indonesiae-discoveryworkflow firma hukumAI generatifmanajemen perkaraotomasi dokumen hukum
Share:

Merancang Ulang Workflow Litigasi dengan AI di Indonesia

Sebagian besar firma hukum mengira adopsi AI cukup dengan beli lisensi, beri training satu-dua jam, selesai. Kenyataannya, pola kerja litigasi jauh lebih rumit. Kalau alur kerjanya berantakan, AI hanya akan membuat kekacauan jadi otomatis.

Di seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech” ini, kita lihat satu pelajaran menarik dari dunia internasional: diskusi panel di Everlaw Summit di San Francisco tentang bagaimana mereka merancang ulang workflow litigasi dengan AI generatif. Tulisan ini menerjemahkan insight panel tersebut ke konteks Indonesia: apa yang bisa dipakai langsung, apa yang harus diadaptasi, dan bagaimana firma di sini bisa mulai bergerak secara realistis di akhir 2025.

Inti Pelajarannya: Pahami Workflow Sebelum Pasang AI

Pesan paling keras dari panel Everlaw sederhana: jangan mulai dari teknologinya, mulai dari workflow pengacara.

Firma Vorys di AS, yang jadi studi kasus di panel itu, melakukan satu langkah penting sebelum menyentuh AI:

  • mereka memetakan alur kerja litigasi dari awal sampai akhir;
  • mengurai siapa mengerjakan apa, di tahap mana, dengan dokumen apa;
  • baru kemudian menentukan titik-titik mana yang layak diotomasi dengan AI.

Untuk firma hukum Indonesia, pendekatannya bisa serupa:

1. Petakan workflow litigasi yang sebenarnya terjadi

Bukan versi buku teks, tapi versi lapangan. Contoh untuk perkara perdata bisnis:

  1. Kick-off perkara (klien datang, analisis awal, retainer).
  2. Pengumpulan dokumen dan fakta (email, kontrak, chat WhatsApp, dokumen internal).
  3. Riset hukum (yurisprudensi, peraturan sektoral, pendapat doktrin).
  4. Strategi perkara dan timeline.
  5. Drafting gugatan/jawaban/duplik/replik.
  6. Discovery / pembuktian (di Indonesia bentuknya kombinasi permintaan dokumen, surat-menyurat, e-mail, forensik digital kalau perlu).
  7. Persidangan: saksi, ahli, kesimpulan.
  8. Banding, kasasi, PK (jika ada).

Di tiap tahap, tanya dua hal:

  • Apa pekerjaan repetitif dan tekstual?
  • Apa pekerjaan yang memakan waktu draft/manual tapi tetap butuh kontrol lawyer?

Di sinilah AI untuk jasa hukum mulai masuk akal.

2. Tentukan titik intervensi AI, bukan “AI untuk semuanya”

Dari pengalaman Vorys dan Everlaw, AI paling masuk akal di pekerjaan seperti:

  • menyaring jutaan dokumen discovery;
  • mencari pola yang tidak kelihatan kasat mata;
  • menyusun rangkuman dokumen penting;
  • membuat draft awal respons atau permintaan dokumen.

Untuk konteks Indonesia, titik-titik yang biasanya sangat boros waktu dan bisa dibantu AI antara lain:

  • klasifikasi dan pencarian dokumen (kontrak, surat, notulen, email klien);
  • analisis isi dokumen (klausul penting, potensi pelanggaran, timeline kejadian);
  • pembuatan rangkuman (ringkasan perkara, kronologi, poin saksi);
  • draft awal dokumen litigasi (outline gugatan, daftar bukti, poin-poin pledoi);
  • rangkuman putusan pengadilan untuk riset yurisprudensi.

Kalau workflow sudah jelas, diskusi AI langsung jadi jauh lebih konkret dan mengarah ke manfaat.

Contoh Praktis: Dari “Deep Dive” E-Discovery ke Perkara Indonesia

Di panel, Everlaw memperkenalkan fitur Deep Dive: AI yang membantu pengacara menemukan pola dan insight di jutaan dokumen. Salah satu cerita mereka cukup unik: pengacara menemukan pola konsumsi obat antasida (Tums) yang membuka angle baru dalam perkara, sesuatu yang sebelumnya tidak mereka sadari.

Pesannya bukan soal Tums. Pesannya: AI bisa menemukan pola yang mata manusia lewatkan.

Bagaimana konsep ini relevan ke litigasi di Indonesia?

Bayangkan beberapa skenario:

  1. Sengketa konstruksi besar

    • Ada puluhan ribu email antara kontraktor, sub-kontraktor, dan pemilik proyek.
    • AI e-discovery bisa:
      • memetakan timeline komunikasi soal keterlambatan;
      • mendeteksi pola kata kunci (misalnya “change order”, “approved”, “over budget”);
      • mengelompokkan email berdasarkan isu (material, desain, pembayaran).

  2. Perkara persaingan usaha (antitrust) di KPPU

    • Ribuan chat, WhatsApp export, dan email manajemen.
    • AI bisa:
      • mendeteksi pola komunikasi sebelum penetapan harga tertentu;
      • mengelompokkan dokumen yang mengandung indikasi koordinasi harga;
      • membuat ringkasan untuk tiap cluster dokumen.

  3. Sengketa ketenagakerjaan massal

    • Ratusan kontrak kerja, perjanjian tambahan, korespondensi HR.
    • AI bisa:
      • ekstrak ketentuan krusial (masa kerja, skema bonus, PHK);
      • menandai klausul yang bertentangan dengan regulasi;
      • membuat matriks perbandingan kondisi tiap karyawan.

Teknologi seperti Everlaw mungkin belum banyak dipakai di Indonesia, tapi konsepnya sama. Platform local atau custom yang menggabungkan e-discovery dan AI generatif bisa memainkan peran serupa.

Biaya AI vs Efisiensi: Cara Menghitungnya untuk Firma Indonesia

Panel Everlaw juga menyinggung isu yang sering bikin partner mengerutkan dahi: biaya AI. Model besar, infrastruktur cloud, biaya lisensi – tampaknya mahal di awal.

Tapi cara hitung yang masuk akal bukan sekadar “berapa harga lisensi per user”, melainkan: berapa jam kerja yang bisa dipindah dari manusia ke mesin tanpa mengurangi kualitas?

Cara sederhana menghitung ROI AI litigasi

Contoh kasar untuk firma komersial menengah:

  • 1 perkara litigasi besar = rata-rata 500 jam kerja associate;
  • 30–40% jam tersebut hanya untuk:
    • menyisir dokumen,
    • rangkuman,
    • riset berulang,
    • drafting awal.

Misal 150 jam bisa dihemat atau dipadatkan jadi 40 jam dengan bantuan AI:

  • Hemat 110 jam associate.
  • Kalau rate internal per jam Rp800.000, potensi nilai waktu = Rp88 juta per perkara.

Biaya lisensi dan infrastruktur AI untuk 1 tim litigasi bisa saja di bawah angka ini – dan dipakai lintas perkara sepanjang tahun. Di level firma, efek kumulatifnya besar.

Bagaimana mengemas biaya ke dalam model bisnis?

Beberapa opsi realistis untuk firma di Indonesia:

  • Tetap billing jam, tapi jam yang tertagih lebih fokus ke strategic work (analisis, strategi, negosiasi), bukan pekerjaan repetitif.
  • Hybrid fee: kombinasi hourly + success fee, di mana efisiensi internal dengan AI meningkat tapi value ke klien tetap kuat.
  • Fixed fee untuk tahapan tertentu (misalnya analisis dokumen awal), didukung workflow AI agar tetap menguntungkan.

Klien korporasi besar biasanya sangat responsif pada argumen efisiensi + transparansi. AI memberi amunisi kuat untuk itu.

Isu Kepercayaan: Mengelola “Hallucination” dan Kerahasiaan

Satu penghalang besar adopsi AI di firma hukum: trust. Panel Everlaw menyorot dua kekhawatiran utama yang juga sangat relevan di Indonesia:

  1. AI membuat “halusinasi hukum” – jawaban terdengar meyakinkan tapi salah.
  2. Data klien bocor karena dipakai melatih model publik.

Keduanya tidak bisa diabaikan. Tapi bisa dikelola.

1. Bangun “AI guardrail” di firma hukum

Beberapa prinsip praktis yang menurut saya wajib:

  • AI bukan pengganti legal judgement: semua output AI harus direview lawyer berlisensi.
  • Pisahkan tahap “generate” dan “decide”:
    • AI boleh bantu generate draft, rangkuman, daftar issue;
    • keputusan strategi, pendapat hukum final, dan filing ke pengadilan selalu di tangan manusia.
  • Tetapkan standar sitasi:
    • kalau AI memberi referensi putusan, minta sistem menampilkan kutipan dan identitas putusan yang bisa diverifikasi manual;
    • jangan pernah mengutip “putusan” yang belum dicek di sumber resmi.

2. Jaga kerahasiaan data klien

Untuk konteks Indonesia, beberapa langkah minimal:

  • Gunakan solusi AI yang tidak menggunakan data klien untuk training publik.
  • Idealnya, data sensitif diproses di lingkungan yang dikontrol (on-premise atau private cloud yang patuh regulasi).
  • Gunakan anonimisasi untuk use case riset internal atau pengembangan model.
  • Masukkan klausul khusus penggunaan AI dan pengelolaan data ke engagement letter dengan klien besar.

Begitu trust issue dikelola dengan serius, resistensi internal biasanya turun drastis.

Langkah Praktis Memulai: Roadmap 6–12 Bulan untuk Firma Indonesia

Banyak firma yang belum menyentuh AI generatif merasa “ketinggalan kereta”. Panelis di Everlaw justru memberi saran kebalikannya: jangan lompat ke semua hal sekaligus, mulai kecil tapi terstruktur.

Berikut roadmap praktis yang bisa dipakai firma litigasi di Indonesia dalam 6–12 bulan ke depan.

Fase 1 (0–2 bulan): Assessment dan edukasi internal

  • Bentuk tim kecil: 1–2 partner litigasi, beberapa associate, 1 orang IT/knowledge management.
  • Pilih 2–3 tipe perkara prioritas (misalnya sengketa komersial, ketenagakerjaan, dan konstruksi).
  • Peta workflow litigasi untuk tipe perkara tersebut pada level tinggi.
  • Adakan sesi edukasi internal tentang AI generatif dalam konteks hukum (bukan sekadar teori teknologi).

Fase 2 (2–6 bulan): Pilot project terkontrol

Pilih 1 perkara berjalan sebagai pilot, dengan kriteria:

  • volume dokumen cukup besar;
  • tim pengacara terbuka untuk coba cara kerja baru;
  • klien relatif tech-friendly.

Gunakan AI untuk:

  • klasifikasi dan pencarian dokumen penting;
  • rangkuman kronologi dan isu utama;
  • draft awal beberapa dokumen (misalnya surat ke klien merangkum perkembangan, atau outline gugatan).

Dokumentasikan:

  • berapa jam dihemat;
  • error atau masalah yang muncul;
  • feedback pengacara dan, kalau mungkin, klien.

Fase 3 (6–12 bulan): Standardisasi dan skalasi

Kalau pilot berjalan baik:

  • Buat SOP penggunaan AI litigasi: di tahap mana boleh dipakai, batasannya apa, standar review bagaimana.
  • Kembangkan template prompt internal untuk use case berulang (misalnya analisis kontrak, ringkasan dokumen, kronologi fakta).
  • Integrasikan dengan sistem manajemen dokumen/knowledge management yang sudah ada.
  • Mulai komunikasikan ke klien sebagai value proposition: layanan litigasi yang didukung analitik AI dan manajemen dokumen yang lebih rapi.

Di titik ini, AI bukan lagi “eksperimen IT”, tapi bagian dari strategi praktik litigasi.

Penutup: Litigasi Indonesia Butuh AI yang Membumi, Bukan Sekadar Tren

AI generatif untuk litigasi bukan hype kosong, tapi juga bukan obat mujarab instan. Pelajaran dari panel Everlaw dan praktik firma besar di luar negeri jelas: yang menang bukan yang paling cepat beli AI, tapi yang paling rapih mendesain ulang workflow di sekitarnya.

Bagi firma hukum Indonesia, terutama yang bermain di litigasi komersial, konstruksi, dan ketenagakerjaan, 2026 akan jadi tahun pembeda: kantor yang mulai membangun fondasi AI sekarang akan jauh lebih efisien dan menarik bagi klien korporasi yang menuntut transparansi biaya.

Seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech” ini bertujuan membantu Anda lewat fase itu dengan cara yang realistis dan kontekstual. Kalau firma Anda belum mulai:

  • jadwalkan 1 sesi internal untuk memetakan workflow litigasi;
  • pilih 1 perkara yang bisa jadi pilot; dan
  • mulai eksperimen kecil dengan AI yang aman dan terukur.

Pertanyaannya bukan lagi “perlu AI atau tidak”, tapi seberapa cepat Anda bisa menjadikannya bagian alami dari cara kerja litigasi di firma Anda.