AI 덕분에 하던 일을 더 빨리 끝낼 수 있게 됐다면, 회사는 그 시간을 어디에 써야 할까요?

직원들은 그동안 미뤄둔 일을 더 할 수도 있고, 새로운 사업에 도전할 수도 있습니다. 
일본 IT 기업 DeNA는 AI로 기존 사업의 효율을 높여 확보한 인력을 여러 신사업으로 옮기겠다는 계획을 세웠습니다.

그런데 1년 뒤 DeNA의 대표인 남바 대표는 예상과 달랐던 경험을 이야기합니다. 
업무 효율은 높아졌지만, 신사업으로 이동한 인력은 기대에 못 미쳤다는 겁니다. 
직원들이 남는 시간에 하고 싶었던 일을 더 채워 넣었거든요.

남바 대표가 다시 생각한 것은 인력 배치만이 아니었습니다. 
제품을 잘 만든다는 것의 의미도, 대기업과 손잡는 일에 대한 생각도 달라졌습니다.

이번 글에서는 AI에 올인한 1년을 돌아본 DeNA 남바 대표의 이야기를 소개합니다. 
일이 빨라진 회사에서 경영진은 무엇을 결정해야 하는지, 새 사업을 시작하는 사람에게 회사는 무엇을 내어줄 수 있는지에 관한 이야기입니다.

인물 소개

DeNA(디엔에이)는 1999년 온라인 경매 서비스로 출발한 일본 IT 기업입니다. 
모바일 게임 플랫폼 Mobage와 라이브 방송 앱 Pococha를 운영하며, 헬스케어와 스포츠로도 사업을 넓혔습니다. 
일본 프로야구 구단 요코하마 DeNA 베이스타스도 이 회사가 운영합니다. 
회사 소개, 주요 사업

2026년 3월 결산 연결 매출은 약 1,477억 엔입니다.  결산일 환율로 환산하면 약 1조 4천억 원입니다. 
결산 발표, 환산 기준

남바 도모코는 DeNA의 창업자입니다. 
맥킨지에서 컨설턴트로 일하며 하버드 비즈니스스쿨 MBA를 취득했고, 맥킨지 파트너를 거쳐 1999년 DeNA를 세웠습니다. 
이번 강연 당시에는 DeNA 대표이사 회장이었으며, 2026년 6월부터 대표이사 사장 겸 CEO를 맡고 있습니다. 

DeNA는 2025년 AI 전환 계획을 설명하며 약 3천 명이 사업을 운영하고 있다고 밝혔습니다. 
제목의 3천 명은 이때 설명한 사업 운영 인원입니다. 
DeNA의 AI 전환 계획

가상 인터뷰

이 글은 DeNA AI Day 2026의 내용을 기반으로 가상 인터뷰 형식으로 편집했습니다. 
질문은 편집 과정에서 작성했으며, 답변의 수치와 시점은 발표 당시를 기준으로 합니다.

Q. 남바 대표님, DeNA는 1년 전 'AI ALL IN'을 선언했습니다. 당시 어떤 계획을 세웠고, 지난 1년 동안 실제로 무엇이 달라졌나요?

당시 기존 사업에 약 3,000명이 일하고 있었습니다. AI로 업무 효율을 최대한 높여 절반의 인원으로 기존 사업을 더 발전시키고, 그렇게 확보한 인력은 여러 신사업에 투입하자는 계획이었어요. 스타트업과도 함께하려고 했습니다.

• 기존 사업의 인력을 여러 신사업으로 옮기려는 계획. DeNA AI Day 2026 발표 영상(화면 번역).

개발 엔지니어의 일은 크게 달라졌습니다. 
직접 코드를 쓰는 일이 많이 줄었어요. 
일을 잘 아는 사람이 AI를 쓰면 상당한 효과가 있습니다. 
일부 프로젝트에서는 기존에 하던 일의 5%를 사람이, 95%를 AI가 맡았습니다. 생산성이 20배가 된 프로젝트도 있었죠.

법무와 QA, 라이브 방송 심사 같은 업무에서는 AI를 쓴다는 전제로 일하는 절차 자체를 바꿨습니다. 
QA는 같은 일을 하는 데 필요한 공수가 절반으로 줄었고, Pococha의 방송 심사에서는 60%를 줄인 사례가 나왔어요. 
현장에서도 직원들이 스스로 AI를 써서 업무를 개선하고 있습니다.

Q. 그렇게 효율이 높아졌다면 새 사업에 투입할 사람도 늘었을 것 같은데요. 처음 세운 계획대로 됐나요?

솔직히 말하면, 신사업으로 옮겨가는 사람은 기대만큼 늘지 않았습니다.

같은 일을 짧은 시간에 끝내게 되면, 사람들은 남은 시간에 다른 일을 채워 넣더군요. 우리 직원들이 성실하거든요. 하고 싶었지만 시간이 없어 못 했던 일을 더 하기 시작한 겁니다.

직원들은 저에게 AI 덕분에 시간이 줄어서 이제 이런 일도 할 수 있게 됐다고 이야기해요. 
그런데 그 일을 하지 않았을 때도 기존 사업은 어떻게든 운영되고 있었잖아요. 
그렇게 할 일을 계속 늘리면 계획했던 대로 사람들을 신사업으로 옮길 수 없습니다.

• 효율화로 아낀 시간에 기존 사업의 다른 일을 더 하게 된 상황. DeNA AI Day 2026 발표 영상(화면 번역).

누군가 먼저 와서 이제 우리 팀에 사람이 남는다고 말해주기를 기다리면 안 되겠다고 생각했습니다. 
조금 거칠다고 느껴지더라도 경영진이 먼저 과감하게 사람을 옮기고, 달라진 인원으로 일하는 방법을 찾아야 해요.

인사 부서에서는 매니저 평가에 다른 사업으로 인재를 보내는 일을 반영하자는 제안도 나왔습니다. 
그런 방향으로 제도를 바꾸려 하고 있어요.

Q. 대표님은 일상 업무에서 AI를 어떻게 쓰고 계신가요? 직접 써보신 경험도 궁금합니다.

저는 지금 '레몬'이라는 AI 에이전트와 매일 일하고 있어요. Slack으로 일을 주고받습니다.

처음에는 저도 Mac을 사서 에이전트를 시험할 별도의 환경을 만들어봤어요. 제 컴퓨터에서 바로 쓰기에는 조금 무서웠거든요. 그런데 그렇게 해두니 조사하는 일 정도밖에 맡길 수 없어서 아쉬웠습니다.

그러다 사내 IT 본부에서 에이전트를 직원처럼 등록하고 훈련하고 있다는 이야기를 들었습니다. 저도 레몬과 함께 일해보겠다고 했죠.

중요한 할 일은 끝낼 때까지 계속 알려달라고 했더니 정말 계속 알려줘요. 그룹 채팅에 넣어두면 대화를 보고 자기가 할 수 있는 일이라며 맡기도 합니다. 꽤 기특하죠.

물론 뜻대로 되지 않을 때도 있습니다. 여기에 넣지 말고 저기에 넣으라고 했잖아, 하면서 아침마다 꽤 다투기도 해요. IT 본부에서는 사내 위키를 볼 수 있게 하고 캘린더에 연결하는 식으로 레몬이 일할 수 있는 범위를 매일 넓혀주고 있습니다. 그만큼 할 수 있는 일도 늘어나니 기대가 됩니다.

Q. 레몬이 더 많은 일을 하려면 사내 정보에도 접근할 수 있어야겠네요. 그렇다면 회사가 준비해야 하는 것도 달라지지 않을까요?

그렇습니다. 얼마 전까지는 프롬프트를 잘 쓰는 게 중요하다고 했어요. 그다음에는 AI에 배경 정보를 어떻게 충분히 알려줄지가 중요해졌습니다. 지금도 배경 정보는 아주 중요해요. 다만 이제는 에이전트가 직접 정보를 찾아갑니다.

그러면 어디까지 볼 수 있게 할지, 어떤 행동을 허용할지, 어떤 결과를 내보내도 되는지 회사가 정해야 합니다. 보안과 백업, 악의적인 지시로부터 에이전트를 보호하는 일도 필요하고요.

저는 이런 작업을 'Environment Engineering'이라고 생각합니다. 에이전트가 안전하게 일하면서 필요한 정보와 기능을 충분히 쓸 수 있도록 환경을 만드는 거예요. 그 준비를 잘한 조직이 AI의 도움을 더 많이 받을 수 있다고 봅니다.

Q. 지금까지는 기존 사업에서 AI를 쓰는 이야기였습니다. 처음 계획하셨던 신사업 쪽은 어떤가요? 1년 동안 해보니 기대했던 기회가 있었나요?

우리는 AI를 활용해 실제 서비스와 제품을 만드는 영역에 집중하겠다고 했습니다. 생활과 산업이 AI 사용을 전제로 바뀌고 있으니 사업 기회는 정말 많아요. 이 영역을 선택한 건 잘했다고 생각합니다.

동시에 대형 기반 모델 기업들이 생각보다 훨씬 거침없이 사업을 확장한다는 것도 알게 됐습니다. 스타트업과 함께 생태계를 키우기 위해 사업 영역을 남겨둘 거라고 기대하기는 어렵더군요. 서로 막대한 돈을 들여 경쟁하고 있으니, 가져갈 수 있는 사업은 모두 가져가려 합니다.

범용 모델이 할 수 있는 일은 아주 빠르게 늘어납니다. 전문성이 부족한 서비스는 범용 모델과 경쟁하기 어려워질 수 있어요. 그래서 AI를 어느 분야에 적용하는지가 중요해졌습니다.

그 분야를 깊이 이해하고 있는지, 그 업계에서 일해온 사람만 가질 수 있는 데이터가 있는지 살펴봐야 해요. 쉽게 따라오기 어려운 분야를 고르고, 그 안에서 경쟁할 방법을 찾아야 합니다. DeNA도 소비자 대상 서비스와 기업 대상 사업에서 이런 도전을 하고 있고, 스타트업에도 투자하고 있습니다.

Q. 쉽게 따라오기 어려운 전문성이나 데이터가 중요하다는 말씀이군요. 그런 강점이 있다면 경쟁사보다 좋은 제품을 만들면 될까요?

개발에는 여전히 전문가가 필요해요. 그런데 전문가가 AI를 쓰면 개발 속도가 아주 빨라집니다.

지금 우리 제품의 화면이나 사용성이 더 좋더라도, 계속 빠르게 개선하지 못하면 의미가 없다고 봅니다.

경쟁 제품과의 차이를 발견하면 바로 고치고, 고객이 원하는 것과 조금 다르다는 걸 알게 되면 그 자리에서, 가능하다면 고객 앞에서 수정해 보여주는 겁니다. 새로운 AI 도구나 모델이 나오면 곧바로 써보고 제품 개발에 반영하고요.

그렇게 빠르게 개선할 수 없다면 경쟁에 참여하기도 어려워졌다고 생각해요.

Q. 제품을 계속 개선하는 것 외에, 경쟁에서 앞서려면 무엇을 더 신경 써야 할까요?

고객에게 제품을 알리고 판매하는 경로가 더 중요해졌습니다.

소비자 대상 서비스라면 소셜미디어에 수만 명의 팔로워가 있어 처음 제품을 알릴 수 있거나, 커뮤니티와 함께 개발해서 완성되는 순간부터 써줄 사람들이 있는 식이죠.

앞으로는 파는 쪽도 에이전트이고 사는 쪽도 에이전트인 거래가 늘어날 수 있습니다. 그런 상황을 전제로 어떻게 제품을 판매할지 생각하는 것도 중요해요.

이런 변화를 보면서 대기업이 가진 고객과 판매 경로를 다시 보게 됐습니다. 이제는 대기업과 손잡는 것이 전략적으로 중요해졌다고 생각합니다.

Q. 앞에서는 개발 속도가 중요하다고 하셨는데, 대기업과 손잡으면 오히려 느려지지 않을까요?

저도 오랫동안 스타트업에 대기업에 제품을 파는 건 괜찮지만 제휴는 조심하라고 조언해왔습니다. 제 창업 경험 때문이었어요.

의사결정 속도가 너무 달랐거든요. 조직도 복잡하고, 제휴를 하려면 작성할 서류가 많고, 여러 사람의 결재와 승인을 기다려야 했습니다. 저는 여기서 결정할 수 있는데 상대는 그럴 수 없으니 고생을 많이 했어요.

그런데 지금은 제품을 빠르게 개발하고 개선하는 스타트업이 대기업의 고객과 판매 경로를 활용하는 일이 중요해졌습니다. 그래서 제 생각도 달라진 겁니다.

대기업에서는 우리도 뛰어난 엔지니어가 있으니 직접 만들겠다고 할 수 있겠죠. 하지만 앞에서 말한 속도로 계속 개선하는 일은 대부분의 대기업에 어렵습니다. 그래서 대기업도 스타트업과 함께했으면 합니다.

Q. 새로운 사업을 구상하는 사람들이 더 눈여겨볼 기술 변화가 있을까요?

최근 반년 동안 특히 크게 발전했다고 느낀 건 영상과 음성 등을 다루는 멀티모달(Multimodal) 기술입니다. 영상은 진짜인지 구분하기 어려워졌고, 영어 음성은 사람과 AI를 구별하기 힘들 정도예요. 충분히 실용적으로 쓸 수 있는 수준이 됐다고 느낍니다.

일본에는 애니메이션과 엔터테인먼트 분야의 강점이 있습니다. 이런 제품을 만드는 데 필요한 기술이 크게 발전했다는 건 반가운 일이에요. 새로운 사업에도, 기존 사업에도 적극적으로 적용해볼 만하다고 생각합니다.

또 하나는 피지컬 AI(Physical AI)입니다. 미국과 중국이 앞서가는 모습을 보고 일본은 이미 늦었다고 생각할 수도 있지만, 저는 포기하기에는 너무 이르다고 봅니다.

Q. 피지컬 AI에서는 아직 늦지 않았다고 보시는 이유가 무엇인가요? 일본이 살릴 수 있는 강점이 있나요?

세상에서 일어나는 일 중 디지털 데이터가 된 것은 아직 아주 일부예요. 앞으로 해야 할 일이 많습니다.

피지컬 AI는 기기 안에서 처리해야 하는 일도 많고, 쓰임새에 따라 소프트웨어와 하드웨어가 함께 발전할 수 있어요. 사람 모습을 한 로봇만 생각할 필요도 없습니다. 용도를 좁혀 기반 모델부터 개발하는 접근도 가능하다고 봅니다.

일본은 하드웨어와 소프트웨어를 맞춰 만드는 데 강점이 있고, 제품과 서비스도 세심하게 만들어요. 장인들이 가진 기술도 있습니다. 그동안 말이나 문서로 설명하기 어려웠던 기술을 정리해 데이터로 만들고, AI에 학습시켜 모델을 개발하는 겁니다.

그렇게 산업 전체가 AI 사용을 전제로 돌아가도록 바꾸는 큰 도전을 해볼 수 있지 않을까요. DeNA는 그런 기업들과 함께하고 싶습니다.

아까 저는 Mac에 별도의 실험 환경을 만들었다고 했잖아요. 피지컬 AI라면 아예 건물 한 채를 실험 공간으로 만드는 스타트업이 나와도 좋겠어요. 그런 발전이 기대됩니다.

Q. 그런 기업들과 함께하고 싶다고 하셨는데요. DeNA는 어떤 도움을 줄 수 있나요?

DeNA에서는 여러 사업이 나왔습니다. 라이브 방송 서비스 Pococha를 처음부터 만들었고, 택시 서비스 GO도 우리가 만들어낸 서비스예요. Mirrativ는 DeNA에서 사업을 분리해 나왔습니다.

그 안에는 자신이 하고 싶은 일이 있는 개인과 팀이 있어요. 우리는 그 사람들이 하고 싶은 일을 해내도록 응원해왔습니다. 회사나 누군가에 대한 충성보다, 자기 뜻을 이루기 위해 DeNA를 충분히 활용했으면 해요. 사람이 조직을 활용한다는 생각입니다.

그래서 개인과 팀, 스타트업이 우리의 자금과 노하우, 판매 경로와 고객 기반을 활용할 수 있게 하고 싶습니다. AI로 새로운 사업을 할 기회가 많아진 지금, 이런 지원이 더 중요해졌다고 생각합니다.

Q. AI로 더 많은 일을 할 수 있게 된 대표님 개인에게도 새로운 즐거움이 생겼나요?

지난여름에 바이브 코딩(Vibe Coding)을 시작했는데 푹 빠졌어요. 이전에는 몰랐던 즐거움이 생겼습니다. 그런데 개인적으로 쓸쓸했던 일도 있어요.

저는 사이먼 싱(Simon Singh)이 쓴 '페르마의 마지막 정리(Fermat's Last Theorem)'를 아주 좋아합니다. 하나의 수학 문제를 풀려고 여러 세기에 걸쳐, 대륙을 건너가며 사람들이 앞선 사람의 연구를 이어가는 이야기잖아요.

편집자 주(페르마의 마지막 정리): 정수 n이 3 이상일 때, a^n + b^n = c^n을 만족하는 양의 정수 a, b, c가 없다는 수학 정리입니다. 앤드루 와일스(Andrew Wiles)의 증명이 1995년 논문으로 발표됐습니다. 사이먼 싱의 동명 책은 이 정리를 증명하기까지 수학자들이 이어온 도전을 다룹니다. 
정리 설명, 책 소개

먹고살거나 자손을 남기는 본능과 직접 연결된 일도 아닌데, 추상적인 개념을 다루는 일에 그렇게 오랫동안 몰두했다는 게 감동적이었어요. 저는 거기서 인간다운 모습을 느꼈습니다.

그러다 AI가 에르되시 문제(Erdős problems) 중 하나를 풀었다는 이야기를 들었어요. 조금 쓸쓸하더군요.

편집자 주(에르되시 문제): 수학자 폴 에르되시(Paul Erdős)가 혼자 또는 다른 수학자와 함께 제안한 여러 수학 문제와 추측을 가리킵니다. 문제별 내용과 풀이 여부는 Erdős Problems의 문제 목록에서 찾아볼 수 있습니다. 용어 설명

쇼기(Shogi)라는 일본 장기에서 AI에 지는 건 별로 분하지 않습니다. 
돌고래와 수영해서 지는 게 분하지 않은 것처럼요. 
사람끼리 경쟁하는 재미는 여전히 있으니까요. 
그런데 수학 문제는 한 번 풀리면 끝나잖아요. 그게 쓸쓸했습니다.

직원에게 이 이야기를 했더니 사람이 논문 심사(Peer Review)를 하면 된다고 하더군요. 
그런데 심사도 AI가 하게 되지 않을까요. 문제를 만들고, 풀고, 심사하는 일을 AI끼리 다 하면 사람은 옆에서 구경만 하게 되는 걸까 싶었어요.

Q. AI 덕분에 할 수 있는 일이 늘어나는 한편, 사람이 즐거움을 느끼던 일도 달라질 수 있겠네요. 마지막으로 이런 변화를 맞이할 사람들에게 전하고 싶은 말씀이 있나요?

AI 에이전트가 일을 하다가 스스로 처리할 수 없는 부분을 사람에게 맡기는 시도도 나오고 있습니다. 사람이 AI에게 일을 부탁하면, AI가 필요한 일을 다시 사람에게 발주하는 거예요.

AI로 효율이 높아지면 사람에게는 더 많은 시간이 생길 거라고 봅니다. 그때 우리가 어떤 일을 하고, 무엇에서 즐거움을 느끼며 살아갈지 이야기해야 해요. 경제가 어떻게 달라질지, 사람의 존엄을 어떻게 생각할지도 함께요.

특히 피지컬 AI가 발전하면 우리가 생활하는 공간에서도 많은 일이 달라질 겁니다. 일본 학자들도 이런 논의에 더 많이 참여했으면 합니다. 학자들에게만 맡길 일은 아니라고 생각해요.

앞으로 어떤 사회에서 살게 될지, 그 안에서 사람은 어떻게 살아갈지 우리도 계속 함께 이야기하고 싶습니다.

이 글에 담지 못한 이야기가 궁금하다면

이 글에서는 남바 대표의 발표를 추려 소개했습니다. 

남바 대표의 전체 발표를 포함한 DeNA AI Day 2026의 모든 강연을 인프런에서 무료로 볼 수 있습니다. 
영상 속 일본어 슬라이드도 한국어로 볼 수 있습니다.

인프런에서 DeNA 2026 한국어로 무료로 보기