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.