Apa yang Diajarkan DeepJudge ke Firma Hukum Indonesia

Pendanaan DeepJudge: Sinyal Serius untuk AI di Dunia Hukum

Pada Juni 2024, DeepJudge mengumumkan pendanaan seed sebesar US$10,7 juta yang oversubscribed. Angka sebesar itu, di tahap seed, untuk legal AI yang sangat spesifik: pencarian pengetahuan internal dan asisten AI untuk firma hukum.

Ini bukan sekadar berita startup. Ini sinyal kuat bahwa investor global yakin AI siap mengubah cara firma hukum bekerja – bukan teori, tapi praktik sehari‑hari di kantor.

Untuk konteks seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech”, kisah DeepJudge ini menarik karena menyentuh empat hal yang juga jadi PR besar firma hukum Indonesia:

• Dokumen yang menumpuk tapi sulit dicari
• Knowledge management yang lemah
• Tekanan klien untuk lebih cepat, lebih murah, tapi tetap akurat
• Kebingungan memilih dan mengimplementasikan AI secara aman

Di artikel ini saya akan bahas:

• Apa sebenarnya yang dilakukan DeepJudge dan kenapa investor berani taruh uang
• Konsep Knowledge Search dan Knowledge Assistant berbasis AI
• Pelajaran praktis untuk firma hukum dan legal department di Indonesia
• Langkah konkret yang bisa Anda mulai dalam 3–6 bulan ke depan

Apa Itu DeepJudge dan Kenapa Investor Masuk US$10,7 Juta?

DeepJudge adalah startup yang berdiri tahun 2021 dengan fokus sangat spesifik: membantu tim hukum memanfaatkan data internal mereka sendiri untuk pengambilan keputusan strategis.

Bukan sekadar “AI untuk cari pasal”, tapi:

• Menghubungkan berbagai sistem internal (DMS, Microsoft 365, dan tools lain)
• Membuat dokumen, email, memo, dan kontrak lama menjadi pengetahuan yang mudah dicari
• Menyediakan antarmuka generative AI (seperti chat) yang menjawab berdasarkan dokumen firma sendiri

Coatue, salah satu investor teknologi global besar, memimpin putaran seed ini. General Partner mereka, Caryn Marooney, menekankan dua hal penting:

DeepJudge kuat di retrieval data, dan itu kunci untuk hasil generatif yang berkualitas.

Terjemahan bebasnya untuk konteks Indonesia:

• Tanpa pencarian dokumen internal yang presisi, chatbot hukum Anda akan banyak mengarang
• Nilai terbesar AI bukan di “pintarnya model”, tapi di seberapa bagus dia mengakses dan memahami pengetahuan Anda sendiri

Ini relevan langsung dengan firma hukum Indonesia yang mulai bereksperimen dengan AI: kalau fondasi datanya kacau, hasil AI akan berbahaya.

Knowledge Search: Google‑nya Dokumen Internal Firma Hukum

Inti produk pertama DeepJudge adalah Knowledge Search. Konsepnya sederhana tapi dampaknya besar:

Pengacara bisa menulis kueri natural seperti berbicara, lalu sistem mencari dokumen yang relevan di seluruh organisasi, bukan hanya berdasarkan kata kunci.

Bedanya dengan enterprise search biasa

Enterprise search tradisional yang banyak dipakai kantor di Indonesia umumnya:

• Mengandalkan pencarian kata kunci (keyword‑based)
• Sensitif terhadap typo dan variasi istilah
• Tidak mengerti konteks (“jual beli saham” vs “jual beli aset”)

Knowledge Search seperti DeepJudge menggunakan pendekatan semantic search:

• Mengerti makna kalimat, bukan sekadar kata yang sama
• Bisa menemukan dokumen yang relevan meski kalimatnya berbeda
• Lebih mirip cara Anda mencari di Google, tapi di dalam “Google internal” firma Anda

Contoh sederhana untuk konteks Indonesia:

• Kueri: “contoh klausul ganti rugi vendor untuk kasus keterlambatan pengiriman”
• Sistem tidak hanya mencari kata “ganti rugi” dan “vendor”, tapi memahami konteks liability vendor dan delay in delivery dalam bahasa campuran (Indonesia–Inggris)

Bukti adopsi: 80% lawyer aktif memakai

Di salah satu firma hukum besar di Swiss, Homburger, partner M&A mereka menyebut:

• Knowledge Search dipakai oleh lebih dari 80% profesional hukum di firma
• Adopsinya disebut “mencolok” dibanding tools legal tech lain
• Alasan utamanya: cara pakai semudah Google

Ini penting untuk Indonesia, karena banyak proyek legal tech gagal bukan karena teknologinya jelek, tapi karena:

• UI/UX kaku dan tidak natural bagi lawyer
• Mengubah terlalu banyak kebiasaan kerja
• Terlalu mengandalkan input manual dari lawyer (yang sudah sibuk)

Pelajarannya jelas: kalau mau AI untuk jasa hukum sukses di Indonesia, pengalaman penggunanya harus serasa pakai Google/WhatsApp, bukan SAP.

Knowledge Assistant: Dari Cari Dokumen ke Jawaban Berbasis RAG

Langkah berikutnya dari DeepJudge adalah Knowledge Assistant, antarmuka generative AI yang menjawab pertanyaan dengan merujuk ke dokumen internal firma.

Secara teknis, mereka menggunakan pendekatan Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Untuk pembaca seri ini, RAG bisa diringkas seperti ini:

RAG = AI yang selalu membaca dulu dokumen internal yang relevan, baru menyusun jawaban. Bukan menjawab dari “ingatan umum” internet.

Kenapa RAG krusial untuk firma hukum

Untuk konteks firma hukum Indonesia, RAG menjawab tiga kekhawatiran besar soal AI:

1. Akurasi & halusinasi
   Tanpa RAG, model seperti GPT bisa mengarang sumber hukum atau menyimpulkan sesuatu yang tidak ada di dokumen. Dengan RAG:

   • AI selalu menyertakan referensi dokumen yang dipakai
   • Lawyer bisa trace back dan melakukan human check

2. Kerahasiaan data
   Fokusnya adalah knowledge internal:

   • Model menjawab berdasarkan dokumen yang memang Anda punya
   • Cocok untuk opini hukum internal, template kontrak, negotiation playbook, dan kebijakan perusahaan

3. Konteks lokal klien
   Setiap klien punya posisi standar: batasan liability, formula penalti, standar SLA, dan sebagainya. RAG memungkinkan asisten AI:

   • Mengambil pola dari kontrak lama klien yang sama
   • Memberi saran yang konsisten dengan risk appetite dan praktik perusahaan tersebut

Gambaran workflow di firma hukum Indonesia

Bayangkan workflow berikut di sebuah firma korporasi di Jakarta:

1. Associate diminta review kontrak jasa logistik untuk klien existing.
2. Ia bertanya ke Knowledge Assistant internal:
   • “Tolong buat daftar isu utama yang biasa kita nego di kontrak jasa logistik untuk industri FMCG, berdasarkan kontrak yang pernah kita buat untuk klien X dan Y.”
3. Sistem:
   • Mengambil 10–20 kontrak serupa di DMS
   • Menyusun daftar isu: SLA, penalti keterlambatan, liability cap, force majeure, data privacy, dan seterusnya
   • Menyertakan contoh klausul yang pernah dipakai
4. Associate:
   • Memilih mana yang paling relevan
   • Menyesuaikan secara hukum dan komersial

Apakah ini menggantikan pengacara? Tidak. Tapi untuk menghemat 30–50% waktu awal riset dan drafting? Sangat mungkin.

Apa Artinya untuk Firma Hukum & Legal Department di Indonesia?

Pendanaan DeepJudge bukan sekadar berita “di luar negeri sana”. Ada beberapa pesan yang terasa langsung untuk pasar Indonesia:

1. Investor melihat AI legal sebagai pasar yang matang

US$10,7 juta untuk seed di satu niche (pencarian pengetahuan hukum internal) menunjukkan bahwa:

• Masalah ini nyata dan mahal bagi firma besar di dunia
• Solusinya tidak bisa diselesaikan dengan folder dan Excel

Indonesia sedang menuju arah yang sama:

• Volume dokumen kontrak dan litigasi terus naik
• Firma dan legal department makin banyak memakai Microsoft 365, DMS, dan e‑billing
• Klien korporasi mulai menuntut transparansi, efisiensi, dan standardisasi

2. Fokus bergeser dari “AI pintar” ke “AI yang paham data internal”

Banyak percakapan AI di Indonesia masih terjebak di:

• “Pakai model mana yang paling canggih?”
• “Apakah ini pakai GPT atau model lain?”

Kisah DeepJudge menggeser sudut pandang ke pertanyaan yang lebih penting:

• Seberapa rapi dan terstruktur dokumentasi internal Anda?
• Apakah sudah ada taxonomy, tagging, dan hak akses yang jelas?
• Apakah lawyer mau dan mampu menggunakan sistem pencarian yang ada?

Tanpa ini, AI hanya akan jadi mainan demo, bukan alat kerja harian.

3. Knowledge management bukan lagi “proyek nice to have”

Fakta bahwa Homburger mencapai 80% adoption rate untuk Knowledge Search mengirim pesan tegas:

Kalau dibuat praktis dan relevan, lawyer mau kok memakai teknologi.

Untuk Indonesia, saya cukup yakin hambatan utamanya bukan budaya lawyer yang “anti teknologi”, tapi:

• Tools yang dipaksakan tanpa melibatkan pengguna
• Tidak ada champion partner yang benar‑benar memimpin perubahan
• Proyek digitalisasi yang berhenti di level IT, tidak sampai ke practice group

Langkah Praktis 3–6 Bulan ke Depan untuk Firma di Indonesia

Jika Anda menjalankan firma hukum atau memimpin legal department dan ingin mulai bergerak ke arah AI untuk jasa hukum, pola DeepJudge bisa dijadikan blueprint sederhana.

1. Audit pengetahuan internal Anda

Selama 1–2 bulan, lakukan inventarisasi ringan:

• Di mana saja dokumen penting disimpan? (DMS, SharePoint, email, WhatsApp?)
• Jenis dokumen apa yang paling sering dipakai ulang?
  Contoh: kontrak jasa, NDA, loan agreement, opini hukum standar
• Apa pain point utama lawyer saat mencari dokumen?

Tujuannya bukan perfeksionis, tapi punya peta masalah yang konkret.

2. Rapikan struktur sebelum bicara AI

Anda tidak perlu langsung beli solusi mahal. Mulai dengan:

• Menetapkan struktur folder dan naming convention yang masuk akal
• Minimalisasi duplikasi versi dokumen penting
• Menentukan hak akses dasar (practice group, level senioritas)

AI apa pun yang nanti Anda pakai akan 10x lebih efektif kalau pondasinya benar.

3. Eksperimen kecil dengan pencarian semantik

Banyak tools yang bisa diuji secara terbatas untuk:

• Pencarian semantik di dalam SharePoint atau DMS
• Proof of concept di satu practice area saja (misal: Corporate/M&A)

Kuncinya:

• Definisikan 1–2 use case yang sangat spesifik
  Contoh: mencari contoh klausul share transfer, mencari struktur transaksi serupa di masa lalu
• Libatkan 1 partner, 1 senior associate, 1–2 junior sebagai tim pilot

4. Siapkan jalur menuju Knowledge Assistant

Begitu pencarian dokumen sudah terasa lebih baik, barulah masuk ke asisten AI yang bisa:

• Menjawab pertanyaan berbasis dokumen firma
• Menyusun ringkasan awal, daftar isu, atau checklist dari kontrak

Di tahap ini, pikirkan hal‑hal berikut:

• Kebijakan penggunaan AI (AI usage policy): apa yang boleh dan tidak boleh diminta ke AI
• Keamanan data: apakah model di-host on‑premise, cloud privat, atau solusi vendor
• Training internal: lawyer perlu paham cara mengajukan pertanyaan yang tepat dan cara memverifikasi jawaban

Menempatkan Indonesia di Peta LegalTech Global

Kisah DeepJudge menunjukkan satu hal yang cukup jelas:

Pasar global sedang bergerak ke arah AI yang tertanam langsung di workflow firma hukum, bukan AI yang hidup terpisah sebagai “mainan teknologi”.

Untuk seri “AI untuk Jasa Hukum Indonesia: LegalTech”, contoh ini memperkuat narasi bahwa:

• AI bukan hanya untuk analisis kontrak dan riset hukum, tapi juga manajemen pengetahuan kantor hukum
• Firma hukum Indonesia yang mulai dari sekarang—rapikan data, bangun budaya dokumentasi, lalu uji coba AI kecil‑kecilan—akan punya keunggulan kompetitif 2–3 tahun ke depan
• Pertanyaannya bukan lagi “apakah kita perlu AI?”, tapi “bagian mana dari praktik hukum kita yang paling siap dibantu AI duluan?”

Kalau Anda ingin kantor Anda ada di barisan depan, bukan di gelombang terakhir, langkahnya tidak harus ekstrem. Mulai saja dari satu hal: buat pengetahuan terbaik firma Anda lebih mudah ditemukan. Setelah itu, asisten AI seperti yang dibangun DeepJudge hanya soal waktu.