단 3~4주 만에 사내 AI 툴 'Moda'를 만들고 전사적 열풍을 일으킨 Amplitude의 비결
Amplitude가 단기간에 자체 AI 툴을 개발해, 제품 개발과 의사결정 속도를 혁신적으로 높이고, 전사적으로 활용도를 확산시킨 과정을 친절하게 다룹니다. 핵심 전략, 실제 사용 방식, 문화적 변화, 그리고 실질적인 성과까지 'Moda'의 모든 여정을 시간순으로 자세히 만나볼 수 있습니다. "어떻게 하면 우리 조직에서도 이런 변화가 가능할까?" 궁금한 분들께 강력 추천합니다!
1. Amplitude가 왜, 어떻게 자체 AI툴 'Moda'를 직접 만들었나
Amplitude의 Chief Engineering Officer인 Wade Chambers는 엔지니어링과 제품 개발의 속도를 높이고, 사내 협업을 강화하기 위한 도구로 AI 툴을 만들기로 결심합니다. '외부 솔루션을 살까, 직접 만들까?' 고민한 끝에, 실제 Amplitude의 문제와 상황에 맞는 툴이 필요하다고 판단해서 자력 개발을 선택합니다.
"엔지니어 몇 명이 단 3~4주간 자투리 시간만을 투입해도, 우리가 바로 쓸 수 있는 맞춤 AI툴을 충분히 만들 수 있다는 확신이 들었죠."
Moda가 처음 계획될 때만 해도, 사내 여러 시스템(Google Drive, Jira, Confluence, Slack 등)에 흩어진 데이터를 하나로 통합해, 질문만 하면 즉시 필요한 답을 얻을 수 있는 '지식 비서'가 목표였습니다.
2. Moda는 실제로 어떻게 동작하고, 어떤 데이터를 연결했나
개발팀은 Slack을 Moda의 메인 접점으로 삼아, 누구나 친숙하게 접근할 수 있게 했습니다. 직원들은 슬랙에서 Moda에게 자연어로 질문만 하면, Moda가 백그라운드에서 회사 전반 데이터(문서, 이슈, 피드백, CRM 등)를 탐색해 딱 맞는 답을 제공합니다.
"예전에는 한 문제를 해결하려면 여러 앱을 켜놓고 일일이 자료를 찾아야 했어요. 이제는 Moda에 물어보면 3초만에 답이 나와요."
Moda가 접근하는 주요 데이터 소스는 다음과 같습니다.
- 문서·자료: Google Drive, Confluence, Dropbox, GitHub 등
- 프로젝트·이슈: Asana, Jira, Productboard 등
- 고객지원·CRM: Salesforce, Zendesk, HubSpot 등
- 협업 플랫폼: Slack, Zoom 등
실제로 Moda를 소개할 당시에는 "슬랙에다가 Moda를 추가하고, 궁금한 걸 마치 동료에게 묻듯 질문해보세요!"라는 시연이 직원들의 흥미를 이끌었습니다.
3. 사내 바이럴, 전사적 확산의 '사회공학적' 전략
초기에 Moda를 소극적으로 도입하는 것이 아니라, 의도적으로 "재미있게 써보자"라는 분위기를 유도합니다. Wade는 핵심적 역할을 했던 '사회공학(social engineering) 기반 확산 전략'을 소개합니다.
- 빅 이벤트·챌린지를 통해 Moda 체험을 유도하며,
- 사용할수록 일상이 빨라지는 '작은 성공 경험'을 강조했습니다.
"우리는 모든 팀에게 '이번 주에 Moda로 해결한 문제 한 가지씩 공유해보자'라고 제안 했어요. 몇몇 팀이 신나서 사례를 올리자, 이를 계기로 금세 회사 전반에 Moda 사용이 퍼졌죠."
결과적으로 단 일주일 만에 Moda가 전사적으로 바이럴되며, 개발, 마케팅, 운영 등 모든 부문에서 일의 방식이 바뀌기 시작합니다.
4. Moda로 바뀐 제품 개발과 협업 프로세스
가장 혁신적 변화는 PM(제품 담당자), 디자이너, 엔지니어가 한층 긴밀하게 협력할 수 있게 된 점입니다.
고객 피드백 분석
기존에는 여러 채널에서 수집된 고객 피드백을 분석, 정리하는 데 시간이 걸렸습니다. Moda는 수많은 피드백을 빠르게 요약·분석해 '핵심 패턴'만 뽑아줍니다.
"Moda가 여러 데이터 소스를 뒤져 이번 분기에 가장 많이 나온 고객 불만을 5문장으로 요약해줬어요. 회의 준비가 너무 쉬워졌죠."
회의 한 번에 '리서치→기획서→프로토타입' 압축
기존엔 데이터 수집, 문서화, 프로토타입 논의 단계가 각각 별도였습니다. Moda를 활용하자 한 번의 협업 미팅에서 곧바로 제품 요구사항(PRD) 작성, 개선안 도출, 시제품 구상까지 한 번에 할 수 있게 됐죠.
역할 바꿔보기(롤스와핑)
Moda 덕분에 팀원들이 서로의 역할을 '**가상체험'할 수 있게 되었습니다. 예로, 엔지니어가 PM처럼 문제를 요약하고 한 번에 PRD를 뽑아본다든지, 디자이너가 엔지니어 입장에서 실물 구현 난이도를 검토해보는 식입니다.
"**이렇게 역할을 바꿔보면서 서로의 고민을 더 잘 이해하게 되었고, 크로스팀 협업의 언어 장벽도 많이 사라졌어요."
5. 기술적 설계와 Moda의 실제 성과
기술적 구조
Moda의 백엔드는 OpenAI 기반 LLM을 활용해 사내에 흩어진 방대한 데이터를 인덱싱, 자연어 쿼리로 즉시 검색·분석합니다. 몇 주 만에 베타를 돌릴 수 있었던 건, 이미 사내에 방대한 SaaS 플랫폼들이 API로 연결돼 있었기 때문입니다.
특히 Moda가 성과를 냈던 대표 사례로는 다음과 같습니다.
- 기술부채(Technical Debt) 해결: AI가 버그 패턴, 반복 이슈, 문서 미비 점 등을 빠르게 '수면 위'로 올려주면서, 기술적 부채 처리 속도가 실제로 크게 빨라졌음
- **개발 속도: 제품 개발, 수정, 릴리즈 주기가 대폭 단축됨. 회사 전체 생산성이 체감될 정도로 증가
6. Moda의 성장 과정과 최종 정리
Wade는 Moda 론칭 후 변화의 과정을 승리의 이야기로 요약합니다.
"**직원들은 이제 '내가 혼자 무엇을 놓치고 있나?'라는 불안감이 없어요. Moda 덕분에 모두가 즉각적이고 똑똑하게 협업할 수 있게 되었죠."
마지막으로, Wade는 "더 이상 AI툴은 거창한 대역사 프로젝트가 아니다. 더 빠르게, 더 작은 팀으로, 우리만의 방식으로 얼마든지 시도할 수 있다"고 강조합니다.
마치며
Amplitude의 Moda 이야기에서 확인할 수 있듯, 핵심은 "조직이 지금 진짜 필요로 하는 변화"에 맞춰, 작고 빠르게 시작하는 것에 있습니다. 누구나 쉽게 쓰도록 만들고, 성공 경험을 확산시키는 것만으로도 조직 전체에 AI가 스며드는 기적 같은 변화를 만들 수 있습니다. 🚀