Pelajaran CLM dari Microsoft & Agiloft untuk Hukum Indonesia

Sebagian besar tim legal korporasi di Indonesia masih mengelola kontrak dengan cara yang sama seperti 10–15 tahun lalu: kombinasi Word, email, dan folder bersama yang berantakan. Sementara itu, perusahaan teknologi global seperti Microsoft sudah lama memperlakukan contract lifecycle management (CLM) sebagai mesin bisnis bernilai miliaran dolar.

Kabar bahwa Jason Barnwell, salah satu tokoh penting legal ops Microsoft, bergabung ke Agiloft sebagai Chief Legal Officer (CLO) sebenarnya adalah sinyal yang jauh lebih besar dari sekadar “perpindahan eksekutif”. Ini adalah sinyal bahwa masa depan jasa hukum akan ditentukan oleh kemampuan mengelola kontrak dengan data dan AI, bukan sekadar kemampuan membuat draf klausul yang rapi.

Tulisan ini bagian dari seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech” dan kita akan mengupas apa yang bisa dipelajari firma hukum dan legal in-house Indonesia dari langkah Microsoft, Agiloft, dan Barnwell — lalu bagaimana menerjemahkannya menjadi langkah praktis di Indonesia pada 2025–2026.

---

Mengapa Perpindahan Jason Barnwell Penting untuk Dunia CLM

Intinya: ketika seorang pemimpin legal ops dari raksasa seperti Microsoft pindah ke vendor CLM, itu menunjukkan kontrak dan data bukan lagi urusan back-office, tapi fungsi strategis bisnis.

Selama lebih dari 15 tahun di Microsoft, Barnwell memegang berbagai posisi senior, dan salah satu yang paling menarik untuk kita adalah perannya mengawal “global contracting engine” Microsoft. Itu bukan sekadar sistem tanda tangan elektronik, tapi mesin kontrak yang:

• menangani procurement bernilai miliaran dolar,
• terhubung dengan supply chain global,
• didesain data-first: kontrak diperlakukan sebagai sumber data, bukan hanya PDF.

Agiloft sendiri dikenal sebagai salah satu pelopor CLM berbasis data dan AI. Ketika CEO Agiloft, Eric Laughlin, bilang bahwa Barnwell tahu cara “mengubah kontrak jadi pendorong nilai bisnis”, pesan tersiratnya jelas: CLM bukan lagi soal arsip kontrak rapi, tetapi soal ROI yang bisa diukur.

Bagi Indonesia, ini relevan karena:

• Banyak perusahaan sudah masuk fase ekspansi regional, tetapi proses kontrak masih manual dan lambat.
• Sengketa bisnis sering bermula dari kontrak yang tidak tertelusuri dan tidak seragam.
• Regulator semakin menuntut kepatuhan tertulis dan terdokumentasi rapi.

Di titik ini, CLM berbasis AI bukan lagi “nice to have”. Ini mulai menjadi pembeda kompetitif.

---

Apa Itu CLM Data-First dan Mengapa Penting untuk Indonesia

CLM data-first berarti setiap kontrak diperlakukan sebagai objek data terstruktur sejak awal pembuatan sampai pembaruan atau terminasi. Bukan sekadar file di-share drive.

Ciri utama CLM modern

Beberapa ciri CLM modern ala Microsoft–Agiloft yang relevan untuk pasar Indonesia:

1. Kontrak sebagai database, bukan dokumen mati

   • Klausul utama (harga, SLA, denda, jangka waktu, governing law, KPIs) disimpan sebagai field data.
   • Manajemen bisa menanyakan: “Berapa total nilai kontrak dengan SLA uptime 99,9% yang akan jatuh tempo Q1 2026?” dan mendapat jawaban dalam hitungan detik.

2. Workflow otomatis dan standar

   • Permintaan kontrak baru via portal internal (bukan lewat WhatsApp atau email yang tercecer).
   • Approval berjenjang otomatis berdasarkan nilai, jenis kontrak, dan risiko.

3. AI untuk membaca, menandai, dan membandingkan

   • AI mengekstrak klausul penting dari kontrak lama maupun draf dari pihak lawan.
   • Sistem memberi peringatan jika klausul menyimpang dari playbook standar (misalnya batas liability terlalu tinggi, tidak ada klausul audit, dsb.).

4. Monitoring pasca-penandatanganan

   • Notifikasi otomatis untuk perpanjangan, kenaikan harga periodik, atau penalti SLA.
   • Dashboard performa vendor/klien berdasarkan kewajiban kontraktual.

Untuk konteks Indonesia, manfaat nyatanya bisa sangat konkret:

• BUMN bisa mengurangi risiko audit karena seluruh kontrak procurement terstruktur dan dapat ditelusuri.
• Startup dan scale-up bisa mempersingkat siklus penutupan deal dari bulan menjadi minggu, bahkan hari.
• Firma hukum bisa menawarkan layanan manajemen kontrak berbasis langganan dengan dukungan AI, bukan hanya jasa pembuatan kontrak satuan.

---

Kontrak: Titik Temu Manusia, Proses, dan Mesin

Barnwell menyebut kontrak sebagai tempat “human, process, and machine meet”. Saya setuju. Banyak tim legal di Indonesia terjebak di tiga sisi ini:

• Manusia terjebak kerja repetitif: review NDA serupa ratusan kali, cek tanggal dan angka yang sama berulang.
• Proses tidak jelas: siapa boleh menyetujui apa, kapan harus eskalasi, pakai template yang mana — berubah-ubah tergantung orang.
• Mesin terbatas: dokumen hanya disimpan di shared folder; pencarian mengandalkan ingatan (“kayaknya disimpan di folder KONTRAK FINAL (FIX BGT).docx”).

CLM modern memaksa ketiganya bekerja lebih sehat:

1. Manusia: naik kelas dari tukang ketik jadi arsitek kontrak

Dengan AI yang mengurus bagian repetitif, peran lawyer dan legal ops berubah menjadi:

• Menyusun playbook kontrak: apa yang boleh dinego, apa yang wajib, apa yang tidak bisa dikompromikan.
• Mendesain alur persetujuan yang realistis: mana yang cukup level manager, mana yang wajib sampai direksi.

Hasilnya, jam kerja tidak habis untuk "copy-paste" dan memindahkan file, tapi dipakai untuk strategi, negosiasi, dan advisory.

2. Proses: dari improvisasi ke pola yang bisa diskalakan

Barnwell menyebut fokusnya di Agiloft adalah “create patterns that scale”. Pola yang bisa diskalakan artinya:

• Jika hari ini tim legal bisa menangani 50 kontrak per bulan, pola yang benar + CLM + AI harus bisa membuat mereka menangani 200 kontrak per bulan tanpa menambah headcount secara agresif.
• Kontrak yang dibuat hari ini mengikuti logika yang sama dengan kontrak 6 bulan lalu, sehingga resiko inkonsistensi turun drastis.

3. Mesin: AI yang benar-benar membantu, bukan sekadar gimmick

Banyak solusi LegalTech hanya mengganti “Word + email” dengan “Word di web + email di dalam aplikasi”. Tidak banyak berbeda.

CLM dengan AI yang matang harus mampu, misalnya:

• Membaca kontrak vendor lama dan memberi ringkasan risiko utama dalam 1–2 paragraf.
• Menyarankan klausul standar ketika melihat klausul pihak lawan yang di luar kebiasaan.
• Mengubah dokumen menjadi ringkasan data: berapa banyak kontrak yang memiliki auto-renewal, berapa yang tidak, dan berapa yang mengandung klausul denda tertentu.

---

Apa Artinya untuk Firma Hukum dan In-House Legal di Indonesia

Bagi ekosistem jasa hukum Indonesia, pergeseran ini membuka dua peluang sekaligus: model layanan baru dan efisiensi internal.

Peluang untuk firma hukum

Saya melihat setidaknya tiga model layanan yang sangat realistis:

1. Jasa audit kontrak berbasis AI

   • Firma hukum menggunakan AI untuk memindai puluhan atau ratusan kontrak klien.
   • Outputnya: peta risiko, daftar klausul bermasalah, matriks kewajiban, dan rekomendasi renegosiasi.
   • Cocok untuk klien yang mau persiapan IPO, merger, atau audit.

2. Managed services manajemen kontrak

   • Firma hukum mengelola CLM klien: setup sistem, buat template, maintain playbook, bantu review negosiasi kritis.
   • Revenue menjadi lebih recurring daripada sekadar proyek litigasi atau transaksi.

3. Produk “kontrak sebagai layanan” untuk sektor spesifik

   • Misalnya paket CLM untuk fintech, rumah sakit, atau konstruksi dengan template dan workflow yang sudah dioptimalkan untuk regulasi Indonesia.
   • Ini bisa dikombinasikan dengan pelatihan internal tim klien soal penggunaan AI.

Peluang untuk in-house legal

Bagi tim legal korporasi Indonesia, langkah praktisnya bisa seperti ini:

1. Mulai dari mapping masalah kontrak saat ini
   Tanyakan hal-hal sederhana tapi krusial:

   • Berapa persen kontrak yang tidak jelas masa berlakunya?
   • Berapa kali perusahaan kecolongan auto-renewal yang merugikan?
   • Berapa lama rata-rata siklus negosiasi kontrak high-value?

2. Bangun fondasi: template & playbook
   Sebelum bicara AI, bereskan dulu:

   • Template standar yang benar-benar digunakan (bukan 10 versi beredar sekaligus).
   • Playbook negosiasi yang tertulis, bukan cuma di kepala senior counsel.

3. Eksperimen CLM & AI secara bertahap

   • Mulai dari satu jenis kontrak (misalnya NDA, vendor contract, atau kontrak distribusi).
   • Gunakan AI untuk ekstraksi data kontrak lama dan monitoring jatuh tempo.

4. Jadikan data kontrak sebagai bahan diskusi dengan manajemen

   • Tampilkan metrik: berapa lama siklus kontrak sebelum dan sesudah CLM, berapa klaim yang bisa dihindari karena dokumentasi lebih rapi.
   • Di titik ini, manajemen biasanya mulai melihat tim legal sebagai enabler bisnis, bukan cost center.

---

Langkah Praktis Memulai CLM Berbasis AI di Indonesia (6–12 Bulan)

Banyak perusahaan menunda CLM karena merasa proyeknya terlalu besar. Padahal, dengan pendekatan bertahap, 6–12 bulan cukup untuk melihat dampak nyata.

Berikut blueprint sederhana yang bisa diadaptasi:

1. 0–2 bulan: diagnosis & prioritas

• Bentuk tim kecil: perwakilan legal, procurement/sales, IT, dan satu orang yang paham proses bisnis.
• Buat daftar jenis kontrak utama dan masalahnya.
• Pilih 1–2 jenis kontrak prioritas dengan volume tinggi dan risiko sedang-tinggi.

2. 2–4 bulan: desain proses & standar

• Bersihkan dan putuskan template resmi.
• Susun alur kerja: request, review, approval, sign, arsip, dan monitoring.
• Mulai menulis playbook negosiasi minimal untuk isu-isu kunci (liability, SLA, termination, governing law).

3. 4–8 bulan: pilot CLM + AI

• Pilih solusi CLM/AI (bisa mulai dari yang ringan, tidak perlu langsung yang paling kompleks).
• Upload kontrak lama untuk diekstrak AI dan uji:
  • Seberapa akurat AI mengenali tanggal, nilai, pihak, dan klausul kunci?
  • Apakah sistem bisa memberi peringatan untuk kontrak yang akan jatuh tempo?
• Jalankan pilot untuk satu unit bisnis dulu, bukan seluruh perusahaan sekaligus.

4. 8–12 bulan: evaluasi & scale up

• Bandingkan metrik sebelum–sesudah pilot:
  • Lama siklus kontrak,
  • jumlah kontrak yang terlambat diperpanjang,
  • jumlah temuan audit terkait dokumentasi kontrak.
• Jika hasilnya positif, mulai perluas ke jenis kontrak lain dan unit bisnis lain.

Di setiap tahap, firma hukum bisa berperan sebagai konsultan desain proses + penjaga kualitas hukum, sementara vendor CLM/AI mengurus teknologi.

---

Penutup: Menghubungkan LegalTech Global dengan Praktik Hukum Indonesia

Perpindahan Jason Barnwell dari Microsoft ke Agiloft menunjukkan satu hal jelas: masa depan jasa hukum ada di persimpangan antara AI, data, dan kontrak. Bukan hanya di ruang sidang atau memo opin hukum yang tebal.

Untuk Indonesia, ini momen yang pas. Banyak perusahaan sedang menata ulang proses internal menjelang 2026, sementara teknologi AI legal sudah jauh lebih terjangkau dibanding lima tahun lalu. Tinggal satu pertanyaan besar: apakah tim legal mau tetap sibuk di kerjaan repetitif, atau mau naik kelas jadi arsitek kontrak dan data?

Seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech” akan terus membahas contoh konkret lain: dari analisis dokumen litigasi, prediksi hasil perkara, sampai otomatisasi pekerjaan paralegal. Jika Anda ada di firma hukum atau in-house dan ingin mulai dari area yang paling jelas dampaknya, CLM berbasis AI adalah kandidat yang sangat kuat.

Langkah berikutnya? Pilih satu jenis kontrak prioritas, kumpulkan data, dan uji satu solusi AI secara terukur. Dari situ, diskusi soal "transformasi digital" di tim legal tidak lagi abstrak — sudah berbicara angka, kecepatan, dan risiko yang benar-benar berkurang.