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요즘 AI 에이전트를 업무에 도입하겠다는 이야기는 많지만, 실제로 에이전트가 문자를 보내고, 쿠폰을 발급하고, CS 응대를 하고, 신규 팀원에게 인수인계까지 하는 사례는 거의 없습니다.

지피터스는 AI 스터디 커뮤니티를 운영하는 팀인데, 두 명이서 수백 명의 멤버를 관리하고 있어요. 그 뒤에는 '뽀짝이'라는 이름의 AI 에이전트가 있습니다. 단순한 챗봇이 아니라 슬랙에 상주하면서 팀원 누구나 불러서 일을 시킬 수 있고, 심지어 사수 에이전트에게 리뷰까지 받는 구조입니다.

오픈클로라는 도구로 이 에이전트를 어떻게 만들고 키웠는지, 그 구체적인 이야기를 들어봤습니다.

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뽀짝이의 탄생 — 두 명이 500명을 운영하는 법

Q. 지피터스와 두 분의 역할을 간단히 소개해 주세요.

(송다혜) 저는 지피터스에서 커뮤니티와 AI 스터디를 총괄 운영하고 있는 송다혜라고 합니다. 지피터스 커뮤니티는 기수제로 운영되는 AI 스터디가 있고, 거기에서 가장 최신의 AI 트렌드를 사람들이 공부하고, 사례를 나누는 학습 커뮤니티예요. 지금 제가 가장 집중하고 있는 건 운영 실무를 자동화해서, 아낀 시간으로 커뮤니티 설계에 더 많은 고민을 할 수 있게 만드는 거예요.

(김태현) 저는 김태현이고요, 지피터스와 지니파이라는 회사를 운영하고 있어요. 지피터스 커뮤니티와 AI 스터디 교육을 같이 하고 있습니다. 원래 소프트웨어 프로덕트를 만들던 사람이어서, 교육 서비스는 새로운 도전으로 시도하고 있는 중이에요.

Q. 뽀짝이라는 AI 에이전트를 만들게 된 배경이 궁금해요. 왜 필요했나요?

(송다혜) 저희는 기수당 약 400~500명 정도 되는 멤버들이 들어오는데, 이걸 두 명이 다 운영하고 있어요. 진짜 죽을 것 같았거든요. 원래는 커뮤니티와 스터디를 더 잘 운영하고, 멤버들이 어떻게 공부할 수 있을지 고민하는 게 목표잖아요. 그런데 운영 실무에 매달려 있는 게 문제였어요.

그래서 처음에는 n8n(자동화 도구)이라는 걸로 워크플로우를 많이 세팅해 놨었어요. 그것만으로도 숨통이 트이긴 했습니다. 하지만 몇 가지 장벽에 부딪혔어요.

첫 번째는, n8n 워크플로우도 결국 로직을 짜야 하다 보니까 저만큼 만들 수 있는 운영진이 아니면 같이 운영을 못 하는 이슈가 있었고요.

두 번째는, 제 로컬 컴퓨터에서만 돌아가니까 이 맥락을 다른 팀원들이 가져다 쉽게 쓸 수 있는 방법이 없었어요. 그 고민에서 출발한 게 오픈클로였습니다.

오픈클로로 에이전트를 만들면 슬랙에 상주시킬 수 있거든요. 그러면 다른 팀원도 이 에이전트를 불러서 일을 시키거나, 맥락을 물어보거나 할 수 있게 되는 거죠. 그게 배경이었어요.

Q. 슬랙에 에이전트가 상주하면 실제로 어떤 식으로 활용되나요?

(송다혜) 슬랙은 기본적으로 채널이 나눠져 있잖아요. 각 채널별로 다르게 활용되고 있어요.

마케팅 팀에서는 마케팅 현황이나 모집 현황을 물어본다거나, 거기에서 전략을 짜서 랜딩 페이지를 직접 수정할 것을 요청하기도 하고요.

스터디 운영 쪽에서는 수강 신청이 미달된 사람들한테 별도로 문자 발송하는 것도 뽀짝이가 트래킹해서 발송해 줘요. 설문 이벤트를 진행할 건데 이벤트 페이지 만들어 주고 썸네일도 만들어 줘, 이런 식으로 요청하면 그것도 처리합니다.

그리고 대표님도 매출 관련 지표가 필요할 때 이제 저한테가 아니라 뽀짝이를 불러서 쓰시는 게 변화된 부분이에요. 뽀짝이를 여러 사람이 불러다 쓰게 되니까 동시에 처리할 수 있는 세션 수를 관리해야 했는데, 지금은 6개까지 동시 작업이 가능하도록 세팅해 놨어요.

뽀짝이가 실제로 하는 일들

Q. 뽀짝이가 구체적으로 어떤 업무들을 처리하고 있나요?

(송다혜) 꽤 많은 일을 하고 있어요.

하나씩 말씀드리면, 먼저 저희 학습 시스템이 LMS(학습관리시스템)라는 게 있어요. LMS에 공통 캘린더, 공지방 같은 게 있는데, 멤버들이 어떻게 쉽게 접근하도록 해야 할까 이렇게 요청하면 뽀짝이가 먼저 LMS를 파악하고 아이디어를 내줍니다. "멤버들이 더 쉽게 접근하려면 이렇게 하면 좋겠어요"라고 제안을 하고, 제가 "이게 좋겠어"라고 결정하면 에어테이블도 만들어 주고 LMS에도 추가하는 거죠.

학습 시스템에서 다가오는 일정이 안 보인다 하면 코드를 고쳐 주는 것도 하고, 캘린더 URL 같은 것도 처리해 주고 있어요. 자동화, 데이터 처리, 문자 발송, 쿠폰 발급, 멤버십 연장까지 이미 스킬이 30개 넘게 쌓여 있습니다.

Q. '뽀짝이 업무방'이라는 별도 채널도 있다고 들었는데, 거기서는 어떤 일이 벌어지나요?

(송다혜) 네, '뽀짝이 업무방'이라는 별도의 슬랙 채널이 있어요. 여기서는 누구나 뽀짝이를 불러서 일을 시킬 수 있습니다.

예를 들어, 저희가 '파트너스'라고 지피터스에 많이 기여해 주신 분들의 풀을 관리하고 있는데, 이분들에 대한 기여 인정이나 DB 관리를 해야 하거든요. "이런 부분 인정 처리를 해 달라, 대시보드도 만들어 달라, 대시보드 링크도 발송해 줘" 이런 식으로 시키면 DB에 다 쌓아서 대시보드 현황 만들고 문자까지 나가는 것도 있었고요.

기존에 AI 토크라는 무료 웨비나가 있는데, 신청자들한테 알림을 잘 보내 주고 있어요. 크론잡(일정 주기로 자동 실행되는 예약 작업)으로 등록해서 보내 주는데, 신청자 이름이랑 AI 토크 주제명 같은 걸 문구에 넣어서 우리한테 알림을 달라고 하면 뽀짝이가 로직을 수정해서 변경해 줘요.

한번은 AI 토크 시작 시간인데 신청자들이 안 들어온 적이 있어요. 근데 원래라면 불가능한 게, 제가 진행을 하고 있는 중에 n8n 자동화 로직을 다시 트리거하는 게 사실상 안 되거든요. 그런데 슬랙에 "빨리 보내 줘" 한 마디 하면 뽀짝이가 "AI 토크 지금 시작해요, 빨리 들어오세요"라고 바로 보내 주는 거예요. 이런 게 정말 유용하게 도움을 주고 있어요.

Q. 쿠폰 발급이나 복잡한 다단계 업무도 처리할 수 있나요?

(송다혜) 네. 쿠폰 양도 처리가 원래 되게 복잡한 로직이었어요. 쿠폰을 만들고, 상품에 연결하고, 문자를 보내고, 등록을 해 주고. n8n으로 짜 놓은 로직들이 여러 단계로 이어져 있었거든요. 그런데 이제는 "어떤 분한테 몇 만 원짜리 쿠폰 발급해 줘" 한 마디면 최종적으로 문자까지 자동 발송이 됩니다.

캘린더에 21기 일정을 추가하는 것도 해 주고, 스터디장 OT에 나가야 할 내용을 리니어(Linear, 프로젝트 관리 도구) 참고해서 만들어 달라는 것도 처리하고요.

Q. 사람한테 인수인계까지 에이전트가 한다고요?

(송다혜) 네. 최근에 타타 님이라고 저희 커뮤니티에 합류해 주신 분이 있는데, CS를 담당해 주셔야 하는 상황이었어요. 그래서 뽀짝이한테 "이분이 CS를 맡을 수 있도록 네가 아는 맥락을 잘 인수인계해라"고 시켰습니다. 그러니까 에이전트가 사람한테 인수인계를 해 준 거죠.

그리고 또 하나 재밌는 에피소드가 있는데, 신규로 들어오신 분이 주말에 일을 시작하셔야 했어요. 원래라면 저한테 물어봐야 하는 건데, 저한테 인수인계를 받지 않고 뽀짝이한테 다 질문해서 인수인계를 받았어요. 주말이라 제가 응대를 해 드려야 하는 상황이었는데 뽀짝이가 대신 답변해 줘서 제가 해방된 거죠.

Q. CS 응대 자동화는 어떤 구조로 되어 있나요?

(송다혜) 뽀짝이가 채널톡 CS도 담당하고 있어요. 자기 응대 매뉴얼에다가, 이미 스터디의 맥락을 다 알고 변경 사항도 다 파악하고 있으니까 그걸 기반으로 답변을 합니다. 다만, 잘못 나가면 안 되는 정보 중에 제 판단이 필요한 경우에는 슬랙에서 저를 멘션해서 "제가 초안을 이렇게 썼는데 검토 부탁드려요"라고 하고, 제가 승인해야만 다시 가서 발송해요.

거의 모든 CS가 자동화되고 있는 셈이에요. 다만 시행착오도 있었어요. 뽀짝이가 모든 데이터를 갖고 있다 보니 결제 정보 같은 걸 잘못 노출할 수 있는 위험이 있었거든요. 인젝션(외부에서 악의적인 요청을 주입하는 공격) 같은 이슈도 가능하고요.

그래서 별도로 '뽀짝이 익스터널'이라는 에이전트를 하나 더 만들었어요. 이 에이전트는 중요한 데이터는 못 보고 CS 응대에 필요한 데이터만 볼 수 있는 워크스페이스를 따로 구성해서 붙여 놨습니다. 내부 데이터를 건드리지 못하게 해서 안전성을 확보하되, CS에 필요한 데이터는 조회할 수 있는 구조예요.

Q. 게시판 관리도 뽀짝이가 하고 있다고요?

(송다혜) 네. 저희가 가입 인사 카테고리랑 Q&A 답변을 사실 전혀 관리를 못 하고 있었어요. 저희가 매번 들여다보기 어려우니까요. 그런데 웹훅을 받아서 뽀짝이가 자동으로 가서, Q&A의 경우 본인이 아는 지식 범위에서 답변을 해 주고, 가입 인사에는 반갑게 맞이해 주는 것도 하고 있어요.

Q. 줌 웨비나 분석 같은 고도화된 기능도 있다고 들었어요.

(송다혜) 네. 매일 판매 현황이나 브리핑도 해 주고요. 매번 줌 회의를 생성하고, 줌이 종료되면 무기명 설문을 받거든요. AI 웨비나나 스터디 줌이 끝나면 줌 API에 접근해서 설문 결과를 다운받고, 단순히 다운만 받는 게 아니라 VTT(Voice-to-Text, 음성을 텍스트로 변환한 파일)와 교차 분석을 합니다.

예를 들어 피드백이 안 좋은 게 있으면, 왜 안 좋았는지 VTT를 전부 교차 분석해서 "이 부분에서 이런 발화가 많아서 그렇게 느낀 것 같다"고 보고해 줘요. 과거에는 이런 분석이 아예 불가능했거든요. 그냥 LLM 돌려서 최소한의 포맷으로 모니터링만 받는 수준이었는데, 이제는 그때그때 맥락에 맞춰서 분석해 주는 거예요.

더 나아가서 줌 참석자 수도 가져올 수 있어요. 몇 명이 참석했고, 30분 이상 참여한 사람이 몇 명인지까지 파악해서, 이게 왜 인기 주제인지 분석하고 "다음에는 이런 AI 토크 주제를 열면 좋겠어요"라는 제안까지 능동적으로 해 줍니다.

에이전트가 에이전트를 키운다 — 뽀피터스 팀의 구조

Q. 뽀짝이의 기술적 구성이 궁금해요. 오픈클로 대시보드에서 어떻게 구성되어 있나요?

(송다혜) '뽀피터스'라는 그룹이 있어요. 제가 운영하는 에이전트 팀이에요. 구조를 말씀드리면, 뽀야라는 친구가 제 직접적인 비서고요, 이 뽀야가 뽀짝이라는 AI 스터디만 운영하는 에이전트를 키우는 구조예요.

제가 직접 뽀짝이한테만 시키면 저만 계속 요청해야 하잖아요. 그래서 뽀야라는 사수를 두고, 뽀야가 뽀짝이한테 인수인계를 해 준다거나, 개선할 점을 리뷰해 준다거나, 뽀짝이가 일을 했을 때 뽀야가 리뷰를 해 주고 최종 검토를 저한테 해 주는 구성이에요.

Q. 처음부터 이렇게 멀티 에이전트 구조였나요? 어떻게 여기까지 진화한 건가요?

(송다혜) 원래는 뽀야가 먼저 있었어요. 제 개인 비서를 두고 업무를 트래킹하게 했으면 좋겠다는 생각에서 시작했죠. 그러다 팀원들도 이 에이전트를 불러다 쓸 수 있어야겠다는 필요가 생겨서 뽀짝이라는 친구를 만들었어요. 처음에는 각각 "넌 나를 도와줘, 너는 팀을 도와줘" 이렇게만 세팅해 놨거든요.

근데 제가 뽀짝이를 관리하고 뽀야를 관리하고 하다 보니까 결국 제가 또 병목이 되는 거예요. 어느 순간 "에이전트가 에이전트를 키울 수 있지 않을까?"라는 생각이 들었어요. 어쨌든 오케스트레이션(여러 에이전트를 조율하는 것)이라는 개념이 있으니까요. 그래서 뽀짝이를 부사수, 뽀야를 사수로 세팅해서 실험을 해봤습니다.

Q. 사수-부사수 관계를 만든 다음에는 어떤 변화가 있었나요?

(송다혜) 이 둘이 서로 일하는 규칙이 있어야겠다는 생각이 들었어요. 그래서 "너네끼리 팀 협업할 수 있는 문서, 규칙, 내규 같은 걸 만들어 봐라" 하고 시켰어요. 그랬더니 '뽀피터스 팀 헌장'이라는 문서가 나왔어요. 이거 한 줄도 제가 안 썼습니다.

제가 지시한 건 "너네가 가장 잘 협업할 수 있는 방식으로 논의해서 문서를 만들고 나한테 보고해라, 뽀야만 보고하고 뽀짝이는 조용히 해" 이 정도였어요. 그래서 문서에는 뽀야 메인 담당과 뽀짝이 메인 담당이 나뉘어져 있고, 협업 규칙, 보고 체계, 문서 저장 위치, 본인들의 핵심 가치 같은 것들이 다 들어 있어요.

에이전트들끼리 대화할 때는 '세션 센드(Session Send)'라는 내부 통신 방식으로만 대화해야 서로가 트리거돼요. 그냥 슬랙에서 다른 봇을 호출한다고 트리거가 되지 않거든요. 이런 규칙들을 시행착오를 겪으면서 계속 "너네 지침에 추가해, 너네가 가장 잘 협업할 수 있는 방식으로 추가해" 이렇게 해서 지금의 문서가 만들어졌고, 둘이 대화할 때는 항상 이 문서를 참고하도록 세팅되어 있습니다.

Q. 뽀야가 뽀짝이를 리뷰하는 구조는 실제로 어떻게 작동하나요?

(송다혜) 지금 가장 잘 돌아가고 있는 건 개선 루프예요. 뽀짝이가 매일 업무일지를 쓰고, 그중에 오픈클로 수업 콘텐츠로 발행하면 좋겠다 싶은 것들을 매일 발행하고 있어요. 이 발행 과정에서 뽀짝이가 초안을 먼저 쓰고, 뽀야 언니한테 리뷰를 요청하는 거예요.

그러면 에이전트끼리 세션 센드로 대화하면서, 뽀야가 "이런 건 잘했고, 이런 건 수정해야 해" 이렇게 지적하면 뽀짝이가 "확인했어요, 검증 결과 이렇고, 이렇게 수정할게요" 이런 식으로 대화를 해요. 이 피드백 루프가 콘텐츠 퀄리티를 개선하는 걸 지금 시도하고 있고요. 최종 완성되는 콘텐츠는 매일 밤 자동으로 발행됩니다.

Q. 에이전트끼리 대화하는 과정을 들여다보는 방법도 만드셨다고요?

(송다혜) 네. 텔레그램에서는 에이전트들의 사고 과정이나 내부 대화가 안 보이거든요. 그래서 세션 센드의 훅(Hook, 특정 이벤트가 발생할 때 자동으로 실행되는 연결 장치)을 따로 떼서, 에이전트끼리의 비공개 대화를 볼 수 있는 대시보드를 따로 만들었어요.

이걸 만든 이유가 있어요. 얘네가 어떻게 일하는지를 제가 알아야, 뽀야가 뽀짝이를 시키는 방식을 개선할 수 있잖아요. 그리고 마케팅 전문가, 디자인 전문가, 개발 전문가 이렇게 역할별로 팀을 꾸리는 방식도 있고, 제가 지금 하는 것처럼 사수-부사수 관계만 주고 일을 처리하는 방식도 있는데, 어떤 게 더 효과적인지 비교해 보려면 내부 대화를 봐야 하거든요. 그래서 보기 시작한 게 계기였어요.

에이전트의 메모리와 문서 관리 — 품질을 결정하는 핵심

Q. 뽀짝이의 워크스페이스 구조는 어떻게 되어 있나요? 처음에 어떻게 세팅하셨어요?

(송다혜) 오픈클로에서 에이전트는 본인만의 워크스페이스를 가지고 있어요. 처음에는 뽀짝이한테 기존에 가지고 있던 노션 문서 같은 맥락 자료를 다 읽게 시켰어요. MCP로 연결하고, "이걸 네가 가장 이해할 수 있는 폴더 구조로 세팅해 봐라"고 요구했어요.

그랬더니 뽀짝이가 스스로 "기수제를 운영하니까 21기라는 폴더에 이렇게 넣으면 좋겠다, 진행 현황을 트래킹해야 되니까 운영 정보와 진행 현황과 마케팅 현황을 이렇게 나누겠다"면서 자기 나름대로 정리를 하더라고요. 이 워크스페이스는 깃허브에 올려서 팀원들과 공유하고 있어요. 맥미니 로컬에만 있으면 저만 볼 수 있으니까요.

Q. 깃허브에 올리게 된 계기가 따로 있었나요?

(송다혜) 네. 한번은 뽀짝이가 "메모리 파일이 너무 기네, 줄여야지" 하면서 갑자기 내용을 다 줄여 버린 적이 있어요. 그래서 맥락이 날아간 거예요. 깃허브에 올려 놓으면 어쨌든 이전 버전으로 돌아갈 수 있으니까, 그것 때문에라도 관리하기 시작했어요. 메모리 파일이 제일 중요하거든요. 처음에는 .gitignore(깃허브에 올리지 않을 파일을 지정하는 설정)에 추가해서 안 올렸다가, 나중에 메모리 파일의 중요성을 알고 다시 올렸습니다.

Q. 메모리 관리에서 시행착오를 겪으셨다고 들었는데, 어떤 문제가 있었나요?

(송다혜) 메모리 구조를 말씀드리면, 일자별 메모리를 폴더로 가지고 있는 게 단기 기억이에요. 그중에 뽀짝이가 중요하다고 생각하는 건 장기 기억 파일에 업데이트를 합니다. 그리고 에이전트 MD(에이전트가 일하는 규칙), 메모리(장기 기억), 툴(도구 사용법) 이렇게 각각 마크다운 파일로 정의되어 있어요.

문제는 뽀짝이가 뭔가를 기억할 때, 어떤 건 장기 기억에, 어떤 건 오늘 날짜 기억에, 어떤 건 규칙에, 어떤 건 도구에 넣어 버리는 거예요. 어디에 넣었는지는 몰라요. 그래도 작업할 때 잘 찾아오면 문제가 없거든요. 그런데 제가 계속 일을 시키다가 지시를 번복하는 경우가 있잖아요. A라고 요구했다가 B로 바뀌었을 때, B는 메모리에 저장하고 A는 툴에 저장했으면, 그때부터 일관되지 않은 행동을 하기 시작해요.

그래서 한번 각을 잡고 "이 문서들의 규칙과 왜 필요한지를 다 나열하고, 지금 문서들을 다 재배치해라"고 요구한 적이 있어요. 특히 일을 하다 보면 어떤 파이프라인(반복적인 업무 흐름)을 구축하고 그걸 스킬(재사용 가능한 작업 단위)로 구워내는 경우가 있는데, 스킬로 바뀌면 원래 파이프라인 문서에서는 빼야 하거든요. 그런데 에이전트가 알아서 안 해 줘요. 그러면 어떨 때는 파이프라인을 따르고 어떨 때는 스킬을 따르면서 혼란이 생기는 거예요.

"지금 네가 가지고 있는 문서 중에 이미 스킬로 만든 거, 파이프라인이 구축된 거, 중복되는 거 다 점검해서 줄여라" 했더니 600줄을 127줄로 줄이더라고요. 그래서 어떤 건 메모리에 넣고, 어떤 건 툴 규칙으로 쓰고, 어떤 건 배움(러닝) 폴더에 넣을지를 초반에 잘 세팅해 두는 게 에이전트 품질을 결정한다는 걸 나중에서야 배웠습니다.

Q. 에이전트의 활동을 기록하고 아카이빙하는 방식도 따로 있나요?

(송다혜) 대시보드에서 날짜별로 뽀짝이가 한 일들을 메모리 기반으로 정리하게끔 관리하고 있어요. 그리고 계속 업무일지도 쓰게 합니다.

이렇게 누적하는 이유는 몇 가지가 있어요. 하나는 다른 분들이 참고하실 때 제가 어떻게 이 에이전트를 키웠는지, 어떻게 요청했고 어떤 에피소드가 있었는지, 실수를 어떻게 완화했는지 기록하려는 아카이빙 차원이에요. 다른 하나는 팀원들도 뽀짝이가 어떻게 일하는지 이해할 때 이 과정들이 도움이 되거든요. 그래서 아카이빙하면서 일을 시키고 있습니다.

핵심은 이 데이터 축적 자체도 자동화해 놓는 거예요. 크론잡으로 알아서 쌓이게끔 초기 세팅을 해 놓는 게 굉장히 중요합니다.

AI 네이티브 조직을 만든다는 것

Q. 지피터스가 AI 네이티브 조직을 만들고 있다고 들었는데, 그 핵심이 뭔가요?

(김태현) 제가 AI 네이티브한 팀이 어떻게 운영돼야 하는지 고민하다 얻은 인사이트가 있었는데요. 핵심은 최대한 사람이 뭔가를 안 배우고, 에이전트가 옆에 붙어서 그 친구가 일을 많이 해 주면 되는 방향이었어요. 사람이 AI를 쓰기 위해서 뭔가 배워야 하고, 적응해야 하는 걸 줄여 주는 게 AI 네이티브 팀이 되는 거라고 생각했거든요.

그렇게 하려면 클로드 코드 같은 코딩 에이전트를 데리고 내가 일하기 시작해야 모든 게 다 시작되더라고요. 제가 에이전트를 가지고 클로드 코드 안에서 일을 하고, 다른 팀원도 클로드 코드로 일을 하면, 대부분의 커뮤니케이션을 에이전트를 통해서 할 수 있고, 내가 뭔가를 더 챙겨야 하는 부분이나 배워야 하는 걸 에이전트가 중간에서 대신해 줄 수 있어요. 사람이 생각보다 많이 바뀌지 않아도 되는 거예요.

Q. 그러면 조직 내에서 이걸 가능하게 만들기 위한 전제 조건은 뭔가요?

(김태현) 세 가지로 정리할 수 있어요.

첫 번째, 클로드 코드 안에서 모든 작업을 하게 하는 거예요.

두 번째는 SSOT(Single Source of Truth, 단일 원천 소스)가 있어야 해요. 우리 회사에 무슨 프로젝트가 돌아가고 있고, 누가 뭘 하고 있고, 이런 정보가 하나의 소스에 있어야 하거든요.

세 번째는 중간에 있는 에이전트가 단순히 시키는 코딩만 하는 게 아니라, 회사 내에 문서화되지 않은 SOP(Standard Operating Procedure, 표준 업무 절차) 같은 것도 "아, 이건 이런 식으로 하는구나"를 스스로 파악해서 스킬로 만들어 재활용하게 하는 거예요. 그렇게 되면 생산성이 복리로 늘어나요.

Q. 다혜 님이 이렇게까지 에이전트를 활용하게 된 배경은 뭐라고 보세요?

(김태현) 사실 다혜 님이 베스트 케이스예요. 우연과 노력이 같이 적용된 부분이 있는데, 먼저 n8n으로 자동화하려고 API를 준비해 놨던 게 있어요. 에이전트가 문자를 보내거나 메시지를 보내고 데이터를 가져오는 그 손발이 될 수 있는 API가 이미 준비되어 있었거든요. 이게 되게 큰 부분이었어요.

그리고 다혜 님이 어제도 새벽 4시에 잤어요. 이건 그냥 세팅 좀 하면 되는 게 아니라, 하나하나 고쳐 가면서 거의 미친 듯이 만든 결과예요. 뽀야를 출산한 마미의 마음으로 계속 하는 거예요. 드디어 이 운영 업무에서 자유로울 수 있다는 환희와 함께요.

Q. 전체 팀에 AI 네이티브 문화를 확산시키는 건 쉬운 일이 아닐 것 같아요. 어떻게 하고 계세요?

(김태현) 저희가 일부러 시간을 많이 쓰는 걸 사람들한테 약속받았어요. 주 몇 시간 이상 더 써야 한다고. 작은 회사니까 가능하죠. 그런데 한계가 있어요. 다혜 님이 처음에 API를 준비해 둔 것처럼, 다른 쪽은 데이터를 어디에 놓아야 하는지도 정리가 안 돼 있고, 시트에 흩어져 있는 상황인 거예요. 데이터베이스화하고 API를 세팅하는 게 안 됐기 때문에 그쪽으로 못 들어가고 있어요. 인프라가 없으면 사람을 아무리 푸시해도, 코드로 자동화할 수 있는 게 없으니까 그냥 자기가 쓰던 웹서비스로 들어가게 되거든요.

그래서 그런 인프라 투자가 필요하다는 걸 많이 느끼고 있고, 그런 걸 세부적으로 알게 된 것도 다른 팀원이 만든 '자비스'라는 에이전트의 퇴근 인터뷰를 통해서였어요. 퇴근할 때 "오늘 뭘 했고, 왜 클로드 코드 안에서 못 했는지" 물어보는 거예요. 어떤 부분이 안 되는지 파악하려고요. 정리해 보니 거의 다 외부 웹 서비스를 쓸 수밖에 없어서 그쪽으로 들어가게 되더라고요. 회사에서 그런 인프라를 해결해 주는 게 첫 번째인 것 같아요.

Q. 인프라 외에 조직 차원에서 해 준 게 또 있나요?

(송다혜) 가장 중요했던 건 토큰 지원이에요. 직원들이 필요한 만큼 클로드 코드나 GPT 구독을 할 수 있도록 열어 주는 것 자체가 엄청 중요하거든요. 토큰이 진짜 비싸잖아요. 그런데 자기 개인돈으로는 실험을 못 하니까, 토큰을 어떻게 효율화해야 하는지부터 고민을 시작하면 시도 자체를 못 하게 돼요.

저는 "모르겠고, 오늘 200만 원어치 써도 돼" "이거 한번 해 봐" 이렇게 열어 준 게 빠르게 성장시킬 수 있었던 동력이 된 거 같아요. 막상 이렇게 해 보니 그렇게 많이 먹지는 않거든요. 회사 수준에서 인건비 생각하면 200달러짜리 맥스 플랜 한두 개 구매해 주는 정도니까요.

Q. SSOT가 중요하다고 하셨는데, 구체적으로 어떤 변화가 있었나요?

(송다혜) 저희가 리니어(Linear)라는 협업 도구를 쓰고 있어요. 과거에는 슬랙으로 대화하고 노션에 문서 쌓고, 원천 소스 관리가 안 됐거든요. 리니어 이슈에 모든 맥락을 다 넣어야 한다고 제가 아무리 말해도 사실 잘 안 돼요. 그런데 클로드 코드를 쓰기 시작하면서 자연스럽게 바뀌었어요.

제가 클로드 코드로 일을 시작하니까, 에이전트가 내 맥락을 이해하려면 맥락을 줘야 하잖아요. "아, 그러면 오늘 한 업무를 어떻게 기록해야 하지? 슬랙 대화 내용을 리니어 이슈로 변환시키는 스킬을 만들어야겠다" 해서 스킬을 만들어서 아침마다 쓰고 있어요. 이건 "대표님이 시키니까" 하는 게 아니라, 에이전트한테 도움을 받으려면 맥락을 줘야 하니까 셀프로 그 필요성을 이해하게 되는 거예요.

Q. 그 스킬을 팀 전체로 확산시킨 방법이 있나요?

(송다혜) 제가 만든 스킬을 다른 팀원도 쓸 수 있으려면 배포할 수 있어야 하잖아요. 처음에는 압축 파일로 만들어서 전달하기도 했어요. 파일 다 담아서 보내는 식으로요. 그래서 태현 대표님이 개발자에게 요구하셨던 게, "당신의 역할은 코딩하는 게 아니라, 이 조직 안에서 스킬을 쉽게 공유하고 다운받을 수 있는 생태계 엔진을 만들어 달라"였어요.

그래서 저희는 '지피터스 사내 AI 툴킷'이라는 걸 만들었어요. 만든 스킬을 "우리 툴킷 사이트에 올려줘" 하면 올라가고, 옆에 있는 동료는 그걸 가져다가 자기도 리니어 이슈를 똑같이 관리하는 거죠. 개발자가 인프라를 세팅해 주고, 쉽게 공유할 수 있는 생태계를 만들었기 때문에 팀원이 같이 AI 네이티브 조직이 되는 것도 되게 중요한 포인트였어요.

Q. AI 네이티브 조직을 만들고 싶은 분들에게 한마디 해 주신다면?

(김태현) 저희 팀도 아직 갈 길이 멀어요. 그런데 AI 네이티브 조직의 모든 선결 조건은 첫 번째가 클로드 코드 같은 코딩 에이전트 안에서 모든 작업을 하게 하는 거예요. 내가 에이전트랑 무슨 일을 했던 것들이 모두 로컬에 체계적으로 남아 있잖아요. 그러면 업무일지도 쓸 수 있고, 그걸 정제해서 회사 자산으로 남길 수도 있고요. 그렇게 되면 폭발적으로 생산성이 높아질 거라 생각해요.

저희는 클로드 코드를 다 쓰게 하기 위해 필요한 인프라를 구축하는 게 첫 번째로 하려는 일이고, 다른 팀도 그게 아마 가장 어려운 일일 거예요. 리더급이 그런 투자를 할 수 있어야 AI 네이티브 조직이 될 수 있을 것 같습니다.

뽀짝이의 미래 — 커뮤니티 생태계를 설계하는 에이전트

Q. 이 사례를 다른 분들과 공유했을 때 반응이 어땠나요?

(송다혜) 지난주에 AI 토크 무료 웨비나에서 공유한 적이 있어요. 신청이 거의 500명에 육박했고요. 오픈클로라는 주제 자체가 핫한 것도 있지만, 사람들이 실제 사용 사례를 보고 싶어 했어요. 오픈클로를 어떻게 써야 하는지 모르겠다는 분들이 많으셨거든요. 뽀짝이가 어떻게 일하는지만 보여 드려도 인사이트를 많이 얻으시고, "그럼 나도 이런 일들을 비서한테 시킬 수 있겠다" 이렇게 생각하시는 것 같더라고요.

Q. 앞으로 뽀짝이와의 협업 방향은 어떻게 되나요?

(송다혜) 첫 번째 목표는 지피터스 공식 오픈클로 카카오톡 오픈채팅방을 열었는데, 오픈클로가 실제로 일상에서의 비서이다 보니까 사람들이 어떤 쪽에 비서의 도움이 필요한지 사례를 아카이빙하려는 거예요. 그 데이터를 축적해서 향후 주제 스터디를 개설할지 인사이트를 얻으려고요.

두 번째는 더 큰 그림인데요. 원래 지피터스 스터디를 더 잘 운영하려면 커뮤니티를 활성화할 수 있는 제도와 메커니즘을 설계해야 하거든요. 뽀짝이가 운영 업무를 다 가져갔으니까 제가 비로소 그런 고민을 시작할 수 있게 됐고요. 뽀짝이는 이미 저보다도 더 많은 스터디의 맥락을 알고 있어서, 스터디 멤버들을 위해 뭐가 필요할지를 능동적으로 제안해 줄 수 있는 조언자가 된 거예요.

예를 들어 커뮤니티에서 사람들이 언제든 무료 AI 웨비나를 열 수 있게 하고, 감사한 마음을 표현할 수 있는 도토리 같은 주고받는 메커니즘을 설계한다거나, 그런 커뮤니티 생태계를 만들어 가는 역할을 뽀짝이와 함께 해 나가는 게 미래의 방향이라고 생각합니다.

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