AI 네이티브 회사를 향한 새로운 항해 #우아콘2025 #우아한형제들

빠르게 변하는 기술을 무작정 확대하기보다 현재 수준을 review하고 작은 POC로 실제 효과와 비용을 검증한 뒤 결과에 따라 계획을 다시 세우는 짧은 루프를 제안한다. 모델의 능력과 비용을 파악하고 조직의 반복 routine을 작업 지시로 구조화하면 특정 업무를 대신하는 에이전트를 만들 수 있으며, 이미 검증된 제품으로 가능성을 익힌 뒤 필요한 도구를 직접 만드는 순서가 유용하다.

두 번째 발표자는 AI 에이전트를 질문에 답하는 생성 시스템이 아니라 환경을 인식하고 목표를 위해 계획·판단·행동·협업하는 자율적 시스템으로 구분한다. 회사 업무를 해내려면 사전 학습 지식만으로 부족하므로 신규 입사자에게 조직의 문서와 규칙, 도구 사용법, 피드백을 제공하듯 충분한 업무 맥락을 패키징해야 한다.

AI에게도 guide에서 배경과 정보를 제공하고, execute로 작업을 수행하게 한 뒤, validate에서 결과를 검증하고 피드백하는 온보딩 과정이 필요하다. 모니터링 AI 동료는 알람과 로그·소스 코드·과거 장애를 입력으로 받아 원인과 대응안을 만들고 메신저로 공유하며, 피드백을 학습해 티켓이나 수정 제안 같은 후속 행동까지 기존 업무 흐름에 연결할 수 있다.

구성원이 AI 동료를 쉽게 만들고 운영하려면 모델 접근성, MCP 서버, 워크플로 도구, 결과 검증 가이드를 공통 기반으로 제공해야 한다. 발표는 이런 환경을 설계하고 시행착오를 함께 줄이는 역할을 AI 생산성 탐험가로 정의하며, 각자가 반복 업무를 AI 동료에게 맡기고 새로운 에이전트를 만들 수 있는 회사를 AI 네이티브 조직으로 설명한다.