오픈클로를 통해 회사의 모든 워크플로우를 100% 바꿔버린 AI 네이티브 컴퍼니 (GPTers 김태현, 송다혜님)
이 영상은 국내 최대 AI 커뮤니티 지피터스를 운영하는 김태현 대표님과 송다혜 팀장님이 출연하여, 오픈클로 기반의 AI 에이전트 '뽀짝이'와 '뽀야'를 활용해 어떻게 회사의 모든 워크플로우를 혁신적으로 자동화하고 AI 네이티브 조직으로 변화시켰는지 상세히 설명합니다. 특히, 단순한 자동화를 넘어 에이전트 간의 협업 체계, 데이터 자산화 전략, 그리고 AI 전환을 위한 리더의 결단에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하며, 시청자들에게 AI 에이전트 활용과 AI 네이티브 팀 구축에 대한 실질적인 영감을 선사합니다.
1. 지피터스와 지니파이 서비스 소개 및 AI 에이전트 도입 배경
빌더 조쉬님의 팟캐스트는 지피터스의 김태현 대표님과 송다혜 팀장님을 모시고 시작되었습니다. 🎙️ 송다혜 팀장님은 지피터스에서 커뮤니티와 AI 스터디 총괄 운영을 맡고 계시며, 현재는 운영 실무를 자동화하여 커뮤니티 기획에 더 집중하는 데 몰두하고 있다고 합니다. 지피터스는 기수제로 운영되는 AI 학습 커뮤니티로, 최신 트렌드를 학습하고 정보를 공유하는 문화를 가지고 있습니다.
김태현 대표님은 지니파이라는 회사를 운영하며 지피터스 커뮤니티 및 AI 교육 서비스를 제공하고 있습니다. 원래 소프트웨어 제품을 만들던 분이셨는데, 새로운 도전으로 교육 서비스까지 확장하게 되셨다고 해요.
두 분은 AI 에이전트 '뽀짝이'를 만든 배경에 대해 설명해주셨습니다. 😮 지피터스는 기수당 400~500명의 멤버를 단 두 명이 운영해야 하는 어려움을 겪고 있었어요. 이로 인해 커뮤니티 운영의 본질적인 목표보다는 운영 실무에 매달리는 문제가 발생했습니다.
"원래는 커뮤니티나 스터디를 더 잘 운영하고 멤버들이 어떻게 공부를 할 수 있는지를 고민하는 게 목표잖아요. 근데 그 운영 실무에 매달려 있는 거에 문제 의식이 있었고..."
처음에는 n8n 같은 툴로 자동화를 시도했지만, 로직을 짜야 하는 기술적 장벽과 로컬 컴퓨터 환경의 한계에 부딪혔다고 합니다. 그래서 팀원들이 맥락을 공유하고 쉽게 사용할 수 있는 방법을 찾다가 오픈클로를 도입하게 되었죠. 오픈클로는 슬랙과 연동되어 팀원들이 AI 에이전트를 불러와 업무를 지시하거나 정보를 얻을 수 있게 해주었습니다.
2. AI 에이전트 '뽀짝이'의 실시간 업무 수행 사례
뽀짝이는 슬랙 채널별로 다양한 업무를 수행하며 팀 운영의 핵심 역할을 담당하고 있습니다. 마케팅 팀에서는 마케팅 현황이나 모집 현황을 파악하고, 랜딩 페이지 수정 요청 같은 전략적인 업무까지 담당해요. 📈 스터디 운영의 경우, 수강 신청 미달 인원에게 문자 발송, 설명회 이벤트 생성, 썸네일 제작 등 다채로운 업무를 처리합니다. 김태현 대표님도 이제 송다혜 팀장님 대신 뽀짝이에게 직접 매출 지표를 요청한다고 하니, 그 활용도가 얼마나 높은지 짐작할 수 있습니다.
뽀짝이의 역할은 단순히 지시된 업무를 수행하는 것을 넘어섭니다. 예를 들어, 학습 시스템(LMS)에 대한 요청이 들어오면 뽀짝이가 먼저 LMS를 파악하고, 멤버들이 더 쉽게 접근할 수 있는 아이디어를 제안합니다. 제안이 결정되면 에어테이블 생성, LMS 업데이트, 코드 수정, 캘린더 URL 제공 등 관련 업무를 직접 처리합니다. 🧑💻
"저희 뽀짝이 엄방이라는 별도의 채널이 있습니다. 여기서는 누구나 누구나 뽀짝이를 데려다 일을 시킬 수 있는데..."
특히 '뽀짝이 엄방'이라는 별도의 슬랙 채널에서는 누구나 뽀짝이에게 일을 시킬 수 있습니다. 파트너스 DB 관리, 기여 인정, 대시보드 생성 및 링크 발송, 문자 발송 등의 업무를 요청하면 뽀짝이가 데이터를 기반으로 이 모든 과정을 처리합니다. 심지어 기존 AI 토크 웨비나 참가자들에게 실시간으로 알림 문자를 보내거나, 쿠폰 발급 및 양도 처리와 같은 복잡한 로직의 업무도 척척 해냅니다. 🎫
최근에는 커뮤니티 기여자 인수인계까지 뽀짝이에게 맡기는 사례도 있었다고 합니다. 🤯 새로 오신 분이 뽀짝이에게 궁금한 것을 물어봐서 인수인계 과정을 자동화한 것이죠.
3. 사수 '뽀야'와 부사수 '뽀짝이': 멀티 에이전트 협업 구조
지피터스 팀은 단일 에이전트의 한계를 넘어 멀티 에이전트 협업 구조를 구축했습니다. 김태현 대표님의 개인 비서인 사수 '뽀야'가 실무 담당인 부사수 '뽀짝이'를 관리하는 시스템입니다.
"뽀야가 사수고요. 뽀짝이가 실무단의 이제 운영 친구입니다."
원래는 '뽀야'가 먼저 만들어졌고, 이후 팀원들이 활용할 수 있도록 '뽀짝이'를 만들었다고 합니다. 하지만 두 에이전트를 모두 김태현 대표님이 관리하다 보니 본인이 병목이 된다는 생각이 들었죠.
"제가 계속 뽀짝이를 관리하고 뽀야를 관리하고 이렇게 하는 게 결국 제가 또 병목이 된다는 생각이 드는 거예요."
그래서 "에이전트가 에이전트를 키울 수 있지 않을까?" 라는 아이디어에서 출발하여, 뽀야를 사수로, 뽀짝이를 부사수로 설정하고 서로 협업하게 했습니다. 🤝 이들은 '뽀피터스 팀 헌장'이라는 자체 규정을 만들었는데요, 놀랍게도 이 헌장은 에이전트들이 스스로 논의하여 작성한 것입니다.
"너네끼리 팀 협업할 수 있는 문서 규칙, 뭐 내규 이런 걸 한번 만들어 봐라 하면서 보냈어요. 좀 웃긴데 뽀피터스 팀 헌장에 있습니다."
뽀야와 뽀짝이는 매일 뽀짝이가 작성한 업무일지와 오픈클로 수업 콘텐츠 초안을 뽀야가 리뷰하는 방식으로 협업합니다. 이 과정에서 '세션 샌드'라는 내부 에이전트 간 대화 기능을 활용하여 서로 피드백을 주고받으며 결과물의 품질을 개선한다고 해요. 이러한 내부 대화는 김태현 대표님이 별도의 대시보드로 만들어 관찰하며, 에이전트들의 일 처리 방식과 개선점을 파악하는 데 활용합니다. 🕵️♀️
4. 에이전트의 기억 관리 및 데이터 자산화 전략
에이전트의 효율적인 운영을 위해 기억 관리와 데이터 자산화는 매우 중요합니다. 뽀짝이는 일자별 단기 기억과 중요하다고 판단되는 내용을 저장하는 장기 기억을 체계적으로 관리합니다. 하지만 초기에는 에이전트가 툴 사용법, 장기 기억, 규칙 등을 일관성 없이 저장하여 문제가 발생했습니다.
"근데 자기가 메모리 기억할 때 어 이거는 툴 사용법을 내가 배웠어. 그 어떨 때는 장기 기억에 넣어 버리고요. 어떨 때는 오늘 날짜 기억에 넣어 버리고요. 어떨 때는 규칙에다 넣어 버려요. 어떨 때는 도구에다 넣어 버려요."
이러한 문제점을 해결하기 위해 김태현 대표님은 에이전트에게 문서들의 규칙과 필요성을 나열하고, 문서들을 재배치하도록 지시했습니다. 그 결과, 600줄에 달하던 파이프라인 문서가 127줄로 최적화되었다고 합니다. 🤯 즉, 어떤 정보를 어디에 저장해야 하는지에 대한 명확한 초기 세팅이 에이전트 품질을 결정하는 중요한 요소임을 깨달은 것이죠.
또한, 지피터스는 모든 업무 로그와 에이전트 설정을 깃허브(GitHub)에 아카이빙하여 데이터 자산화를 실현했습니다. 📂 이는 에이전트가 맥락을 잃었을 때 복구할 수 있는 여지를 만들고, 팀원들이 뽀짝이의 업무 방식을 이해하는 데 도움을 줍니다. 보안을 위해 내부 전용 에이전트와 외부 응대용 에이전트를 분리하여 운영하고, 외부 응대 에이전트(뽀짝이 익스터널)는 민감한 결제 정보 등에 접근하지 못하도록 설계했습니다.
뽀짝이는 줌(Zoom) 회의 분석 및 웨비나 주제 제안과 같은 능동적인 기능도 수행합니다. 줌 API에 접근하여 설문조사 결과를 분석하고, 참가자들의 발언(VTT)을 교차 분석하여 피드백이 안 좋았던 이유를 심층적으로 파악합니다. 더 나아가, 웨비나 참석자 수를 기반으로 인기 주제를 분석하여 다음 AI 토크 주제를 능동적으로 제안하기도 합니다. 💡
5. AI 네이티브 조직으로의 전환: 리더십과 문화
김태현 대표님은 성공적인 AX(AI 전환)를 위해 리더의 결단과 조직 문화의 중요성을 강조합니다. 지니파이는 전 직원에게 클로드 코드와 GPT 토큰을 무제한으로 지원하여, 실패를 두려워하지 않는 실험 환경을 조성했습니다. 🚀
"제가 이렇게 시도할 수 있었던 거의 배경에는 가장 첫 번째는 토큰 지원입니다."
토큰 지원이 가장 중요한 이유는, 개인이 비용 부담으로 인해 AI 툴을 충분히 활용하지 못하는 것을 방지하기 위함입니다. 김태현 대표님은 "토큰 오늘 200만 달러 써도 돼"라고 격려하며 직원들이 AI를 자유롭게 활용하도록 독려했습니다.
또한, 모든 업무 맥락을 리니어(Linear)와 같은 단일 원천 소스(SSoT)에 관리하는 것을 중요하게 생각합니다. 이는 에이전트가 업무 맥락을 정확하게 이해하고 학습하여 일관성 있는 업무 처리를 할 수 있도록 돕습니다. 송다혜 팀장님은 클로드 코드와 협업하면서 자연스럽게 리니어에 업무를 기록하는 습관을 들이게 되었고, 이를 통해 리니어 이슈로 슬랙 내용을 변환하는 스킬을 직접 만들어 활용하고 있다고 합니다.
더 나아가, 지피터스는 사내 AI 툴킷을 구축하여 팀원들이 각자 만든 AI 스킬을 자유롭게 공유하고 사용할 수 있는 생태계를 조성했습니다. 개발자는 코딩 대신 이러한 AI 툴킷 인프라를 구축하는 데 집중함으로써, 조직 전체의 생산성을 복리로 높이고 있습니다. 📈
"개발자분이 그러면 당신의 역할은 코딩을 하는 게 아니라이 조직 안에 이 생태계 쉽게 스킬을 공유하고 서로 쉽게 다운받고 그런 것들을 맥락을 쉽게 공유할 수 있는 이런 엔진을 만들어 달라라고 요구를 하셨고..."
이러한 노력들을 통해 지피터스는 직원들이 AI 에이전트와 함께 일하며 AI 네이티브 조직으로 성장하는 좋은 사례를 보여주고 있습니다.
결론
지피터스의 사례는 AI 에이전트가 단순한 자동화 도구를 넘어, 조직의 생산성을 폭발적으로 높이고 업무 문화를 혁신하는 데 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지 생생하게 보여줍니다. 오픈클로를 활용한 '뽀짝이'와 '뽀야' 시스템은 에이전트 간의 협업, 체계적인 기억 관리, 그리고 데이터 자산화의 중요성을 강조합니다. 무엇보다, 리더의 적극적인 지원(토큰 지원)과 AI 활용을 장려하는 조직 문화가 AI 네이티브 팀으로의 성공적인 전환에 핵심적인 요소임을 깨닫게 합니다. 이 영상은 AI 에이전트를 활용하여 업무 효율성을 극대화하고 AI 네이티브 조직을 구축하고자 하는 모든 이들에게 강력한 영감과 실질적인 통찰을 제공할 것입니다.