경영 · 실행계획
영상에서 뽑은 실행 항목이다. 단계마다 무엇을 하고 · 무엇을 얻고 · 왜 그렇게 하는지를 붙였다.
근거는 정리.html과 같다.
이 계획의 목적은 AI를 더 많이 쓰는 것이 아니라, 지금 우리 조직이 몇 단계에 있는지 정확히 알고, 다음 단계로 못 넘어가는 진짜 병목을 찾는 것이다. 도구를 새로 사는 일이 아니라 지금 있는 것으로 일하는 방식을 진단하는 일이라, 준비물은 없다.
정리 7장과 부록 A의 네 단계 표를 펴 놓고, 우리 팀의 실제 일하는 방식을 대 본다. 도입한 도구 개수가 아니라 일하는 방식으로 판정한다.
지금 우리는 → ( ) 1개 ( ) 10개(라운드로빈) ( ) 100개(서브에이전트) ( ) 1,000개(다이나믹 워크플로우) 근거: ________________________________
다음 단계가 무엇인지 명확해진다. 1단계와 2단계 사이에 있다면 다음 목표는 "여러 작업을 동시에 믿고 맡기는 것"이고, 2단계와 3단계 사이라면 다음 목표는 "에이전트가 에이전트를 부르게 하는 것"으로 완전히 다르다.
왜 이걸 먼저 하나 — 영상은 대부분의 회사가 1단계와 2단계 사이 어딘가에 머물러 있다고 말한다 (정리 7장). 앤트로픽 자신도 평균 3단계 정도다. 즉 "우리가 얼마나 뒤처졌나"를 막연히 걱정하기보다, 정확히 몇 단계인지부터 아는 게 다음 행동을 정하는 데 훨씬 쓸모 있다.
지금 AI를 쓰고 있는 프로세스를 하나씩 적고, 각각에 대해 묻는다. "기존 절차(종이·엑셀·수동 승인·수동 리뷰)는 그대로 두고, AI만 한구석에 얹은 건 아닌가?"
| 프로세스 | AI를 쓰고 있나 | 기존 절차를 없앴나, 그대로 두고 얹기만 했나 |
|---|---|---|
| 예: 코드 리뷰 | 예/아니오 | 사람 리뷰를 여전히 100% 거치는가? |
| ____________ | ||
| ____________ |
"AI를 쓰고 있는데 왜 생산성이 안 오르지?"에 대한 답이 나온다. 얹기만 한 프로세스가 있다면, 그게 원인일 가능성이 크다.
왜 이걸 찾나 — 5장의 HBR 비유가 이것이다(정리 5장). 컴퓨터를 구석에 두고 파일 캐비닛은 그대로 둔 회사는 생산성 향상을 전혀 못 봤다. 앤트로픽의 8배 증가는 프로세스 자체를 클로드 중심으로 다시 짠 결과이지, 기존 프로세스에 클로드를 끼워 넣은 결과가 아니다.
지금 팀에서 가장 시간이 오래 걸리거나, 사람이 가장 지겨워하는 단계를 순서대로 다섯 개 적는다. 1번부터 하나씩, 그 단계에만 AI를 붙이고 나머지는 건드리지 않는다.
병목 우선순위: 1. ______________ → 여기부터 시작 2. ______________ 3. ______________ 4. ______________ 5. ______________
한 번에 모든 걸 바꾸려다 아무것도 안 바뀌는 상황을 피한다. 1번이 풀리면, 그다음 병목이 자연히 2번으로 드러난다.
왜 순서대로 하나씩인가 — 앤트로픽의 8배 증가 방법이 정확히 이것이다(정리 5장). "먼저 코딩이 병목이라 클로드가 코딩을 했다. 다음 병목은 코드 리뷰였다. 그다음은 GTM 자료였다" — 화려한 한 방이 아니라 순서 있는 반복이었다는 게 요지다.
AI가 뭔가를 하려 할 때마다 사람이 매번 "허용" 버튼을 누르고 있는 지점을 찾는다. 그리고 스스로에게 정직하게 묻는다. "나는 그 내용을 매번 실제로 읽고 있나, 아니면 그냥 습관적으로 예를 누르고 있나?"
다음 단계로 못 넘어가는 진짜 이유가 기술이 아니라 승인 절차 설계였다는 걸 알게 되는 경우가 많다.
왜 이걸 확인하나 — 보리스 자신도 이걸 겪었다(정리 10장). "어느 순간 bash 명령을 읽는 걸 그만두고 그냥 예라고만 누르고 있었다"고 그는 말한다. 매번 사람이 승인하는 구조는 안전해 보이지만, 실제로는 사람이 지쳐서 검토를 멈추는 순간 오히려 더 위험해진다. 그래서 승인 자체를 분류기에게 맡기는 방향(오토 모드)이 필요해진다.
이 단계를 건너뛰지 말 것. 부록 B에 정리했듯, 속도만 보고 검토를 생략하면 Bun 사례처럼 회귀 버그와 품질 논란이 따라올 수 있다. 승인을 없애는 것과, 검토를 아예 안 하는 것은 다르다 — 오토 모드도 결국 분류기라는 다른 형태의 검토를 세워 둔 것이다.
다음 셋을 팀에 공개적으로 알린다.
예상 못 한 곳에서 예상 못 한 사용처가 나온다. 그리고 그중 하나가 실제로 돈이 되는 지점을 만든다.
왜 시니어가 아니라 범위를 넓히나 — ROI에서 진짜 중요한 건 I(투자를 줄이는 것)가 아니라 R(수익을 키우는 것)이라는 게 보리스의 핵심 주장이다(정리 8장). 그리고 그 R은 시니어가 아니라 "만난 적도 없는 조직 구석의 누군가"에게서 나온다고 그는 말한다. 9장의 AMD 사례 — 몇 주간 못 푼 버그를 신입 엔지니어가 풀어낸 것 — 가 같은 이야기다. 실험할 수 있는 사람의 범위를 넓히는 것 자체가 투자다.
이 다섯 단계는 영상에 없다. 본문에 흩어져 있는 조건들을 실행 순서로 제가 엮은 것이다. 엮으면서 보이는 게 하나 있다 — 이 다섯 단계 중 어느 것도 "AI 도구를 새로 산다"가 아니다. 전부 지금 있는 것으로 프로세스를 다시 짜는 일이다. 5장의 HBR 비유를 그대로 따르면, 새 컴퓨터를 사는 게 아니라 파일 캐비닛을 치우는 일이 먼저라는 뜻이다.