핵심 요약

  • Zapier 창업자 웨이드 포스터는 AI를 회사의 도구와 연결한 뒤, 반복 업무는 정해진 절차로 실행하고 판단이 필요한 곳에 AI를 쓰는 방식을 설명했다.
  • 하루를 마감하는 자동화는 회의 기록·할 일·미처리 이메일을 검토해 후속 조치 초안을 만든다. 포스터는 이 작업에 쓰던 시간이 약 2시간에서 15분으로 줄었다고 말했다.
  • 포스터는 AI에 자신의 가정을 반박하도록 지시하고, 중요한 판단에는 서로 다른 관점을 맡은 7개 AI 역할을 활용한다.
  • 기업 고객 관리 도구는 연락할 고객과 이유, 이메일 초안을 제안한다. 포스터는 제안을 검토하고 수정한 뒤 발송 여부를 결정한다.

대화에서 실행으로 옮긴 AI

포스터는 일반적인 AI 채팅이 회사의 사정을 모른다는 점에서 출발했다. 고객관리시스템(CRM), 고객지원 도구, 이메일, 팀 채팅 등을 연결하면 AI가 회사의 맥락을 바탕으로 답할 수 있다는 설명이다. 그다음 단계는 대화를 넘어, 정해진 시각이나 조건에 따라 업무를 실행하는 자동화와 AI 에이전트를 배치하는 것이다.

그가 제시한 설계 원칙은 반복 가능한 절차는 코드와 작업 흐름으로 처리하고 AI는 필요한 단계에만 쓰는 것이다. 에이전트가 매번 다음 행동을 추측하면 틀릴 수 있고 토큰 사용 비용도 든다는 이유에서다. 포스터에 따르면 Zapier에 배치한 작업은 클라우드에서 실행되며, 외부 서비스의 API가 작동하지 않는 등 문제가 생기면 AI가 원인을 찾아 수정을 시도한다. 안정성과 비용에 관한 평가는 포스터가 자사 제품을 설명하며 제시한 주장이다.

아침 요약보다 유용했던 하루 마감

첫 사례는 오전 6시에 일정 정보를 가져와 Slack으로 보내는 아침 요약이다. 포스터가 더 유용하다고 평가한 것은 회의 직후 또는 하루가 끝날 때 실행하는 기록·후속 조치 자동화였다. 이 작업은 Granola에 남긴 회의 기록과 아직 끝내지 못한 할 일, 받은편지함의 미처리 이메일을 살핀 뒤 그날이 어땠는지 묻는다.

포스터가 좋았던 날과 나빴던 날의 이유를 남기면 AI는 그 기록을 정리한다. 약 90일이 지난 뒤 그는 두 유형의 날에 공통으로 나타나는 점을 요약하게 했고, 그 결과를 비서에게 전달했다. 자신은 오전에 집중력이 높고 점심 이후에는 깊이 있는 일을 하기 어려워 오전 11시 전 회의를 피하는 편이 낫다는 것이 그가 파악한 패턴이다.

자동화는 실행할 일도 제안한다. 회의에서 요청받은 사람 소개를 상기시키고 후속 이메일 초안을 작성하는 식이다. 포스터는 하루 끝에 자잘한 약속을 정리하던 시간이 예전의 약 2시간에서 약 15분으로 줄었다고 말했다. 이는 그의 사용 경험에 관한 수치다.

동의 대신 반론을 구하는 설정

포스터는 평소 사용하는 Cursor의 설정 파일에 AI가 자신에게 직접적이고 솔직하게 말하며, 가정을 검토하고 실제로 의견이 다르면 반대하도록 적어 뒀다. 그가 보여준 시험 사례는 경쟁사가 가격을 올렸다는 이유로 자사 무료 요금제를 이번 분기에 전면 폐지하고 발표문을 작성해 달라는 요청이었다. AI는 발표문부터 쓰지 않고, 근거가 충분한지, 해결하려는 문제가 무엇인지, 더 작은 실험이 가능한지 먼저 확인하자고 답했다. 무료 요금제 폐지는 실제 결정이 아니라 AI의 반응을 보여주기 위한 예시였다.

더 복잡한 판단에는 포스터가 ‘워 카운슬’이라고 부르는 기능을 쓴다. 서로 다른 관점을 맡은 AI 역할 7개가 사안을 검토한다. 운영책임자, 재무책임자, 반대 의견을 내는 이사회 구성원에 해당하는 역할 3개는 고정돼 있고, 나머지 4개는 질문에 맞춰 정해진다. 포스터는 채용 후보자의 면접 기록을 검토할 때도 이를 활용한다고 설명했다.

그는 AI가 면접 과정에서 충분히 확인하지 않은 부분을 구체적으로 짚어주면 채용 담당자와 대화하기 쉬워졌다고 말했다. 담당자는 AI의 지적 중 맞는 부분과 AI가 알지 못한 맥락을 구분해 설명할 수 있었다. 포스터는 대화 방식이 달라진 이유가 AI와 논쟁하기 편해서인지, AI의 표현이 더 명확해서인지 확신하지 못한다고 덧붙였다. 채용 판단을 AI에 전적으로 맡겼다는 뜻은 아니다.

기업 고객에게 연락할 이유를 찾다

포스터가 시연한 또 다른 도구는 기업 고객 계정을 살피는 CEO용 CRM이다. 화면에 나온 특정 회사의 사용량 감소와 계약 갱신 시점 등은 실제 고객 데이터가 아닌 시연용 합성 데이터라고 밝혔다. 다만 포스터는 별도의 실제 사용 버전을 운영한다고 말했다.

그에 따르면 매주 일요일 아침 연락할 고객 10곳과 각 고객에게 연락할 이유, 제안할 내용이 정리된다. 이메일 초안도 받은편지함에 준비되지만, 포스터가 검토하고 수정하거나 발송해야 한다. 그는 고객과 꾸준히 연락하는 일이 원래 자신에게 쉽지 않아 이 도구가 도움이 된다고 설명하면서도, AI의 제안을 생각 없이 따르면 어색한 메시지를 보낼 수 있다고 인정했다.

AI의 역할에도 남는 경계

포스터는 회사의 기록과 고객 대화가 연결된 AI가 사람보다 더 많은 정보를 한꺼번에 검토할 수 있다고 봤다. 그래서 중요한 결정에 AI의 의견을 반영하고 있으며, 일부 영역에서는 제안을 더 자주 따르게 될 가능성도 언급했다. 이는 앞으로의 가능성에 대한 그의 견해이지, AI가 회사의 최종 결정을 맡고 있다는 설명은 아니다.

그는 사람이 관리할 수 있는 AI 에이전트의 수에도 인지적 한계가 있다고 말했다. 또 일부 영업에서는 고객과의 관계와 신뢰를 사람이 직접 쌓아야 한다고 봤다. 인터뷰에서 드러난 활용 방식은 AI가 자료를 모으고 초안과 반론을 제시하되, 사람은 빠진 맥락을 확인하고 실행 여부를 판단하는 구조다.