# 센드버드의 사내 AI 도입과 노션의 명세 중심 개발

> 2026-05-11 · How I AI · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/센드버드의-사내-ai-도입과-노션의-명세-중심-개발
> 원문: https://www.lennysnewsletter.com/p/how-i-ai-quests-token-leaderboards

## 핵심 요약

- 센드버드 공동창업자이자 CEO인 존 김은 직원이 자동화 과제를 제안하고 해결할 수 있는 사내 플랫폼 ‘Automators’를 소개했다.
- 센드버드 마케팅팀은 엔지니어링팀의 지원 없이 Stripe 결제를 연동한 굿즈 판매점을 만들었다. 사전 검토된 앱 템플릿이 비개발자의 제작 기반이 됐다.
- 노션의 엔지니어링 매니저 라이언 니스트롬은 기능 설명과 검증 절차를 담은 Markdown 명세를 AI 개발 작업의 기준으로 사용한다고 설명했다.
- 니스트롬은 AI 코딩 에이전트가 테스트 결과를 기다리는 시간이 반복 작업 속도를 제한하므로 CI 실행 시간도 중요하다고 봤다.

## 자동화 요청을 모으는 사내 플랫폼

존 김이 소개한 ‘Automators’에서는 누구나 자동화나 내부 도구 제작 요청을 ‘퀘스트’로 올릴 수 있다. 엔지니어나 AI 에이전트가 이를 맡아 구현한다. 각 요청에는 위험 수준, 절약할 수 있는 주간 작업 시간, 혜택을 받는 사람이 표시된다. 완료한 사람은 경험치를 얻고 이를 기프트카드, 임원과의 티타임, 수요일 전사 회의 발표 기회 등으로 바꿀 수 있다.

김은 AI 도입 현황을 살피기 위해 조직의 토큰 사용량도 추적한다. 사용량에 따른 단계는 관리자가 구성원에게 필요한 지원을 판단하는 데 쓰인다. 그는 이를 인사 평가 수단으로 설명하지 않았다. 시간대별 사용량도 보는데, 주말이나 휴가 중 사용량이 떨어지는 구간을 AI가 사람의 부재를 메우지 못하는 신호로 해석한다. 사용 곡선이 고르게 이어지는 상태를 AI가 상시 작업하는 모습으로 본다는 것이 그의 설명이다.

## 비개발자가 만들 수 있도록 마련한 기반

센드버드 마케팅팀은 Stripe 결제, 자체 디자인, 숨겨진 콘퍼런스 정보를 여는 코나미 코드까지 갖춘 굿즈 판매점을 만들었다. 김에 따르면 종전 방식이었다면 엔지니어링 작업 두 차례의 스프린트가 필요하고 우선순위에서 밀렸을 가능성이 있지만, 이번에는 며칠 만에 출시해 실제 매출도 발생했다.

이를 가능하게 한 기반으로 김은 보안 검토를 마친 앱 템플릿을 들었다. 인증, 실행 환경, 데이터베이스, 보안 설정을 미리 갖춰 마케팅·영업·고객 성공 담당자가 자신의 아이디어를 구현할 수 있게 한 것이다. 사내에는 CEO와 비서실장에게 직접 보고하는 내부 운영 담당 AI 엔지니어 역할도 뒀다. 이 담당자는 CTO, 엔지니어링팀, 정보보안팀과 함께 도구와 기술 구성을 검토하고, 매주 열리는 태스크포스에서 작업을 막는 문제를 논의한다.

김은 채용에서도 경력 연수보다 호기심, 스스로 문제를 풀어가는 태도, 배우려는 의지를 더 중시하도록 직무 설명을 고쳤다고 말했다. AI 도입을 넓힐 때는 이미 관심을 보이는 직원에게 발표 기회를 주고 사례를 공유하도록 하며, 경영진도 직접 도구를 사용해 작업 결과를 보여줘야 한다는 입장이다.

## 노션의 명세와 백그라운드 에이전트

노션에서 AI와 내부 시스템을 다루는 니스트롬은 저장소의 Markdown 파일에 기능의 동작, 관련 코드 위치, 검증 절차를 적는다고 설명했다. 기능을 바꿀 때 명세를 먼저 고치고 Codex가 이를 바탕으로 구현과 검증을 진행하게 한다. 명세의 변경 이력은 작업 기록이 되고, 비개발 직군도 내용을 읽을 수 있다. 니스트롬은 기능 설명을 음성으로 말해 전사한 뒤 기존 명세의 예시와 함께 Codex에 전달해 기술 문서를 작성하기도 한다.

니스트롬이 소개한 ‘Boxy’ 작업 흐름에서는 노션 작업 항목에서 Codex를 언급하면 백그라운드 에이전트가 구현한 풀 리퀘스트와 UI 검증 화면, 미리보기 주소를 돌려준다. 그는 한 기능 요청을 네 문장과 스크린샷으로 정리해 작업 항목에 올렸고, 점심 전에 풀 리퀘스트를 받았다고 말했다. 이 사례에서 언급한 소요 시간은 약 20분이다.

## 에이전트의 반복 작업을 좌우하는 검증 속도

CI는 코드 변경을 자동으로 빌드하고 테스트하는 절차다. 니스트롬은 CI에 한 시간이 걸리면 에이전트도 결과를 한 시간 기다려야 한다고 설명했다. 3분이라면 같은 시간에 반복할 수 있는 횟수가 20배가 된다는 비교다. 그의 팀은 에이전트의 작업 속도를 높이기 위해 노션의 CI 실행 시간을 현재의 25% 수준으로 줄이는 작업을 추진하고 있다.

니스트롬에 따르면 기존에 마련한 명령줄 도구와 문서도 에이전트가 정해진 절차를 따르고 자기 작업을 검증하는 데 도움이 된다. 그는 AI가 제안한 기술적 변경을 이해하지 못했을 때 근거를 들어 판단을 설명하도록 요구한다. AI가 회의 준비와 정보 정리를 맡는 만큼, 여섯 명을 관리하는 자신도 매일 코드를 작성하며 실무에 가까이 있어야 한다는 견해를 밝혔다.

두 사례는 AI 작업의 출발점과 검증 방법을 구체적으로 보여준다. 센드버드는 직원의 요청을 구현 가능한 과제로 만들고 사전 검토된 제작 환경을 제공했다. 노션은 명세를 작업 기준으로 삼고 에이전트가 결과를 빠르게 확인할 수 있는 개발 환경을 다듬고 있다.

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원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.lennysnewsletter.com/p/how-i-ai-quests-token-leaderboards)