woowahan·문제PM 의 회의록 정리, 마케터의 데이터 수집, 디자이너의 파일명 변경 같은 반복 업무가 주당 수 시간씩 핵심 업무를 갉아먹고 있었다.
접근5주 사내 AI 교육을 설계하고 Gemini, 스프레드시트 AI 함수, Cursor, MCP 를 실제 업무 지시서 기준으로 적용했다. 매주 오프라인 실습과 팀 기반 상호 코칭을 결합했다.
결과마케터 작업이 150분에서 25분으로(약 83%) 줄었고, 디자이너는 1,300개 파일명을 3분 안에 처리했다. PM 회의록은 30분에서 10분으로 단축됐고, 교육 수료 인력으로 전담 TF 가 구성됐다.
토스 SLASH·문제조직이 성숙할수록 팀 내부보다 팀 사이의 회색지대 문제(책임 불명확, 다중 조직이 얽혔으나 소유자 없음)가 병목이 된다. AI 시대에 그 복잡도는 더 커진다.
접근토스는 기존의 일정 관리 중심 TPM(Technical Program Manager)을 "정의되지 않은 중요 문제를 구조화하고 해결"하는 역할로 재정의했다. 문제 발굴 → 구조화 → 실행 가능한 상태로 전환까지가 핵심.
결과문제 구조화 능력 + 전략을 실행으로 변환하는 힘 + 완결성을 갖춘 TPM이 고성과 조직의 필수 역할이 된다.
gitlab-eng·문제팀 단위로 AI 에이전트를 쓰면 상태 공유, 업무 라우팅, 권한 통제, 운영 승격이 흩어져 협업 비용이 커진다.
접근17개 에이전트형 플랫폼을 UX 관점에서 분석해 상태 업데이트, RBAC, 관리형 환경, 공동 에이전트 제작 등 8개 협업 패턴을 도출했다.
결과성숙한 에이전트 도입은 개별 자동화보다 소프트웨어 전달 과정 안의 컨텍스트, 거버넌스, 감사 가능성을 함께 설계해야 한다는 결론을 낸다.
네이버 D2·문제팀 생산성을 감각이 아니라 데이터로 설명하려면 Jira와 GitHub 기반의 맞춤형 DORA 지표 대시보드가 필요했다.
접근AI와 협업해 CSV 파싱 HTML에서 시작해 FastAPI 서버, Docker 배포, 스케줄러, Redis 계열 스토리지 연동까지 확장했다.
결과리드타임과 병목을 매일 자동 수집해 회고에서 데이터 기반 논의가 가능해졌다. AI 생성 코드도 페이지네이션 같은 정합성 검증이 필수임을 확인했다.