메모에서 무브먼트로: Shopify의 AI 문화 도입 여정
Shopify의 공동 창업자이자 CEO인 토비 뤼트케(Tobi Lütke)가 내부 메모를 통해 "AI 활용은 이제 기본"이라고 선언한 순간, 이 메모는 하나의 장르가 되었습니다. 이후 Box, Fiverr, 캐나다 총리까지 각자의 버전의 AI 도입 선언문을 내놓았고, 수많은 기업들이 내부적으로 비슷한 움직임을 보였습니다.
이 글은 뤼트케의 메모 발송 이후, Shopify 내부에서 실제로 어떤 변화가 일어났는지를 시간순으로, 그리고 구체적으로 따라가며 소개합니다.
1. AI 도입, 이미 준비되어 있던 Shopify의 문화
Shopify는 이미 수년 전부터 AI 도입에 적극적이었습니다.
파르한 타와르(Farhan Thawar) 부사장 겸 엔지니어링 총괄은 ChatGPT가 나오기 1년 전부터 GitHub Copilot을 도입했고, 당시에는 결제조차 할 수 없을 정도로 빠른 도입이었습니다.
"ChatGPT 출시 1년 전부터 Copilot을 사용했어요. 도입 후 빠르게 80%까지 사용률이 올랐죠. GitHub에서 '어떻게 그렇게 빨리 도입했냐'고 물어올 정도였어요. 당시엔 20%가 안 쓴다는 게 불만이었지만, 그만큼 가치가 빨리 전달됐다는 뜻이기도 했죠."
Shopify는 AI가 조직 내에서 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 하면 전사적으로 AI를 잘 활용할 수 있는지에 대해 오랜 시간 학습해왔습니다.
이제부터 Shopify가 실제로 AI 문화 도입을 위해 사용한 비밀스러운 3가지 인사이트와 구체적 실행 방법을 살펴보겠습니다.
2. 누구나 강력한 AI 모델을 쓸 수 있게 하라
대부분의 기업은 기본적인 AI 도구만 전사에 제공하고, 더 강력한 모델은 기술팀에만 제한합니다.
하지만 Shopify는 모든 직원이 모든 AI 도구와 모델을 자유롭게 쓸 수 있도록 했습니다.
"작년에 Cursor 라이선스 1,500개를 주문했는데, 금방 또 1,500개를 추가해야 했어요. 가장 빠르게 늘어난 사용자는 엔지니어가 아니라 지원팀과 영업팀이었죠."
Shopify의 AI 도입 3대 전술
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법무팀이 기본적으로 "예스"라고 말하게 하라
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최고경영진 전체가 AI 도입이 최우선임을 합의해야 하며, 법무팀도 예외가 아닙니다.
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보안과 프라이버시 이슈도 "어떻게 하면 할 수 있을까?"라는 관점에서 접근합니다.
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"기본값이 '예스'가 아니면, 사실상 '노'인 셈이죠."
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타와르는 Copilot 도입 당시 법무팀에 "이걸 쓸 예정인데, 안전하게 쓸 방법을 찾자"고 했고, 법무팀은 "방법을 찾아보자"고 바로 동의했습니다.
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AI 도구 예산에 제한을 두지 않는다
- Cursor 등 AI 도구 사용에 별도의 쿼터나 한도를 두지 않습니다.
- 내부적으로 누가 가장 많은 토큰을 쓰는지 리더보드를 만들어, 실제로 가치 있는 작업에 AI가 쓰이고 있는지 확인합니다.
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"엔지니어가 LLM 덕분에 월 1,000달러를 더 써서 생산성이 10% 오른다면, 그건 너무 싼 거예요. 누구나 그런 생산성 향상을 원하죠."
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모든 AI 도구를 한 곳에서 쓸 수 있는 인터페이스와 MCP(모듈형 커넥터 포인트) 구축
- Shopify는 내부 LLM 프록시를 통해 다양한 모델을 한 곳에서 쉽게 접근하고, 최신 버전으로 바로 전환할 수 있게 했습니다.
- 이미 만들어진 MCP와 에이전트(자동화 도구)를 누구나 활용할 수 있습니다.
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"우리는 회사 내 모든 데이터를 MCP로 연결해, 사람들이 원하는 워크플로우를 직접 만들 수 있게 했어요."
실제 AI 활용 워크플로우 사례
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사이트 감사 자동화 도구
비기술 영업사원이 Cursor로 사이트 성능 비교 도구를 직접 만들어, 잠재 고객의 사이트와 Shopify의 벤치마크를 자동으로 비교하고, 내부 문서까지 활용해 영업에 필요한 핵심 포인트를 제공합니다."AI에 능숙한 사람들이 시장 분석, 기회 포착, 전략 개발, 솔루션 창출 등 모든 업무를 혁신하고 있어요. AI는 이제 일하는 방식 그 자체입니다."
— 바비 모리슨(Bobby Morrison), CRO -
영업 엔지니어의 '오늘 할 일' 대시보드
여러 업무 도구(GSuite, Slack, Salesforce 등)를 MCP로 연결해, Cursor 대시보드에서 "오늘 뭐 해야 하지?"라고 물으면, 실시간 맥락을 분석해 우선순위 업무를 추천합니다. -
RFP(제안요청서) 자동 응답 에이전트
LibreChat 기반 에이전트가 수백 개의 RFP 질문에 내부 자료를 바탕으로 신속하고 정확하게 답변을 생성, 신뢰도 점수까지 부여하며, 이전 성공 사례를 학습해 점점 더 똑똑해집니다.
3. AI가 '과정'을 보여주게 하라
AI를 무조건적으로 쓰면 오히려 사고가 멈추거나, 일에 대한 몰입도가 떨어질 수 있다는 우려가 있습니다.
하지만 Shopify는 AI가 오히려 더 많은 맥락과 과정을 보여주고, 사용자가 더 깊이 관여하게 만든다는 점에 주목했습니다.
1. '컨텍스트 엔지니어링'의 체계화
- 프로젝트 담당자가 매주 작성하는 업데이트를 AI가 자동으로 초안 작성
- 담당자는 AI가 쓴 요약을 비판적으로 검토하고, 잘못된 점이나 리스크를 직접 수정
- AI는 인간의 수정 내역을 학습해 점점 더 똑똑해짐
"AI가 쓴 업데이트의 절반은 수정 없이 그대로 통과돼요. 그만큼 AI가 모든 맥락을 잘 흡수하고 있다는 뜻이죠."
2. 코드 '로스팅'(Roasting)으로 학습과 품질 동시 달성
- Shopify는 세계 최대 규모의 Ruby on Rails 애플리케이션을 운영하며, AI를 활용해 코드 리뷰와 테스트 자동화에 도전
- 오픈소스 프레임워크 Roast를 개발, AI가 코드의 문제점과 개선점을 단계별로 설명하며, 엔지니어가 그 과정을 추적할 수 있게 함
"결정론적 도구와 AI를 함께 쓰면, 서로의 약점을 보완해 엄청난 시너지가 납니다."
4. 초심자의 마인드셋을 키우고, 초심자를 더 많이 채용하라
AI가 초급 일자리를 없앤다는 통념과 달리, Shopify는 더 많은 인턴과 초급 인력을 채용하고 있습니다.
이들은 AI를 가장 창의적으로 활용하며, 자연스럽게 '초심자 마인드셋'을 갖고 있기 때문입니다.
"인턴들은 항상 새로운 도구와 지름길에 관심이 많아요. 저는 그들이 게으르고 최신 도구를 잘 쓰길 바랍니다."
- 25명 인턴 도입 후, "최대 몇 명까지 가능하냐"는 질문에 처음엔 75명이라 답했지만, 곧 "1,000명도 가능하다"고 답을 바꿨습니다.
프로토타입을 더 많이 만들어라
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Shopify는 제품 개발 과정에서 프로토타입 시도 비율을 높이는 것을 원칙으로 삼았습니다.
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"나쁜 해법은 무한히 많고, 좋은 해법은 1만 개쯤 있을 거예요. 당신의 임무는 그 중 최고의 해법을 찾는 겁니다. 지금 보여준 건 '처음으로 성공한' 해법일 뿐, 최고는 아니에요. 왜 거기서 멈췄죠?"
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예시: 내부 AI 챗봇도 프로토타입에서 시작해, 여러 번의 실패와 개선을 거쳐 전사적으로 쓰이는 도구로 성장
AI 활용과 성과의 상관관계 분석
- 엔지니어링 대시보드로 페어 프로그래밍, AI 도구 사용량 등 다양한 생산성 지표를 추적
- 페어 프로그래밍과 AI 도구 사용이 많을수록 성과가 높다는 상관관계 확인
- 360도 리뷰에 "AI 네이티브/AI 반사적 사용" 항목 추가
"저는 엔지니어와 페어 프로그래밍을 하면서, 항상 ChatGPT 탭을 열어두고 AI와 함께 문제를 푸는 모습을 보여줍니다."
5. '프로세스 파워'의 발견을 추구하라
기업의 업무 효율은 스포츠팀이나 미슐랭 셰프에 비해 훨씬 낮습니다.
AI는 단순히 속도를 높이는 것뿐 아니라, 업무 순서와 방식 자체를 재설계할 기회를 제공합니다.
"AI의 진짜 가치는, 기존 프로세스를 완전히 다른 순서나 가정으로 바꿀 수 있다는 데 있어요. 그때 진짜 '프로세스 파워'가 생깁니다."
- 예시: 사이트 감사 도구가 너무 저렴하고 빠르게 만들어지면, 영업 프로세스 전체가 바뀔 수 있음
- 토요타 생산방식처럼, AI는 기존에 불가능했던 수준의 프로세스 혁신을 가능하게 함
핵심 요약
- Shopify는 AI 도입을 선언하기 전부터 이미 전사적으로 AI를 실험하고, 문화로 정착시켜 왔습니다.
- 누구나 강력한 AI 도구를 쓸 수 있게 하고, 법무·예산·인프라 장벽을 없앴습니다.
- AI가 '과정'을 투명하게 보여주고, 인간이 비판적으로 개입할 수 있게 설계했습니다.
- 초심자 마인드셋을 중시하며, 인턴 등 초급 인력을 더 많이 채용하고, 프로토타입 시도를 장려합니다.
- AI 도입은 단순한 자동화가 아니라, 업무 방식 자체를 혁신하는 '프로세스 파워'의 발견으로 이어집니다.
이처럼 Shopify의 AI 문화 도입은 단순한 기술 도입이 아니라, 조직 전체의 일하는 방식과 사고방식, 그리고 인재 전략까지 바꾼 대대적인 변화임을 알 수 있습니다. 🚀