AI 네이티브 외주개발사, 이제는 에이전트가 일한다
ai 서대표 채널에서 전하는, 실제 ai 네이티브 조직 운영 플로우
요즘 AI 관련 콘텐츠가 정말 어딜 가나 보이는 것 같습니다.
인스타그램, 스레드 그리고 유튜브까지...
이제는 거의 비슷한 이야기들이 정말 많이 나오는데요!
얼마 전 'AI 서대표'라는 유튜브 채널에서 올라온 영상 하나가 굉장히 인상 깊어서
오늘 그 내용을 여러분께 공유드리고자 가져와봤습니다.
AI 네이티브 외주개발사 똑똑한개발자가 실제로 어떻게 프로젝트를 실행하는지,
기획부터 배포까지의 워크플로우를 통째로 공개한 영상이었는데
6년차 개발자로서 꽤 많은 외주 프로젝트를 경험해봤는데도
정말 혁신적인 플로우로 AI 네이티브 혁신을 하고 계시더라고요!
오늘은 그 영상에서 인상 깊었던 내용을 정리해서 공유해보려고 합니다 :)
해당 영상은 아래 링크로 들어가서 보실 수 있습니다~
AI 네이티브 전환, 뭐가 다른 건데?
기존 외주개발의 구조
우리가 알고 있는 외주개발 프로세스는 대략 이렇습니다.
PM이 요구사항을 정리하고, 디자이너가 화면을 제작하고, 개발자가 코드를 짜고
이 과정에서 담당자가 바뀔 때마다 컨텍스트가 유실되고,
커뮤니케이션 비용이 어마어마하게 발생합니다.
클라이언트 입장에서도 답답하죠.
PM한테 말한 내용이 디자이너한테 제대로 전달됐는지,
개발자가 디자인 시안을 정확히 반영했는지 매번 확인해야 하기 때문입니다ㅠㅠ
AI 네이티브 프로젝트의 구조
영상에서 소개된 AI 네이티브 방식은 완전히 다르게 진행됩니다!
기획 단계부터 AI 에이전트가 요구사항을 기반으로 작업을 시작하고,
설계, 구현, 테스트까지 전 과정에 AI가 개입합니다.
여기서 핵심은 사람의 역할이 바뀐다는 겁니다.
코드를 직접 짜는 게 아니라 AI가 생성한 코드를 검수하고,
전체 흐름을 관리하는 쪽으로 업무가 이동했습니다.
PM, 디자이너, 개발자라는 구분 자체가 사라지고 'AI 네이티브 매니저'라는 직무가 이 모든 걸 담당합니다.
AI 네이티브 외주개발 워크플로우의 핵심 구성 요소
에이전트와 스킬이라는 개념
영상에서 가장 흥미로웠던 부분은 에이전트와 스킬의 구조였습니다.
프로젝트를 생성하면 기본적으로 여섯 개의 에이전트가 세팅된다고 해요.
에이전트는 AI가 맡는 역할이고, 스킬은 그 역할을 수행하기 위한 도구입니다.
MD 파일, 레퍼런스, 스크립트, 이미지 같은 리소스가 스킬에 해당하죠.
쉽게 말하면 에이전트한테 업무 매뉴얼과 필요한 자료를 세트로 쥐어주는 겁니다.
워크플로우와 룰
에이전트 하나가 모든 걸 처리할 수는 없습니다.
여러 에이전트가 각자의 스킬을 활용해서 하나의 과업을 함께 수행하는데, 이걸 워크플로우라고 부릅니다.
여기에 룰이라는 개념도 있어요.
코드 컨벤션이나 체크리스트 같은 규칙을 미리 정의해두면 에이전트가 이 규칙을 따라서 작업합니다.
사람이 코드 리뷰에서 반복적으로 지적하던 것들을 룰로 세팅해두면 되는 거죠.
메모리를 활용한 프로젝트 관리
이 부분이 특히 인상 깊었는데요!
프로젝트가 끝나면 회고를 통해 좋은 사례를 메모리로 저장하고,
다음 프로젝트에서 활용한다고 합니다.
프로젝트별로 히스토리를 분리 관리해서
이전 프로젝트의 맥락이 새 프로젝트에 간섭하지 않도록 설계한 것도 영리하다고 느꼈습니다.
개발자라면 공감하실 텐데, 프로젝트 전환할 때
이전 프로젝트 맥락이 머릿속에 남아서 실수하는 경우가 종종 있다는 거 아실겁니다.
AI도 마찬가지인데 이걸 구조적으로 해결한 사례가 되겠죠.
AI 네이티브 외주개발이 가져오는 실질적인 변화
클라이언트 소통 비용의 감소
기존 외주에서는 PM, 디자이너, 개발자 각각과 소통해야 했습니다.
AI 네이티브 방식에서는 네이티브 매니저 한 명이 클라이언트와 직접 소통하면서
기획부터 개발까지 전부 담당합니다.
담당자 간 전달 과정에서 생기는 누락이 원천적으로 사라지는 구조인 거죠.
산출물 퀄리티의 통일성
외주개발 경험이 있으시다면 아실 겁니다.
누가 투입되느냐에 따라 결과물 퀄리티 차이가 꽤 크다는 걸요...
AI가 코드를 생성하고 사람이 검수하는 구조가 되면, 투입 인력에 따른 퀄리티 편차가 확 줄어듭니다.
또한 버그 확인이나 테스트도 훨씬 빨라집니다!
유지보수 방식의 혁신
이건 좀 놀라웠는데, 기존의 시간당 비용 측정 방식이 아니라
월별 고정 단가 내에서 요구사항을 제한 없이 받는 구조라고 합니다.
슬랙 봇으로 수정 사항을 요청하면 AI가 처리하고 매니저가 확인 후 배포하는 방식입니다.
클라이언트 입장에서는 유지보수 비용 예측이 쉬워지니까 엄청난 메리트죠!
AX와 서비스 혁신, 두 가지 방향
영상에서는 AI 네이티브 전환을 두 가지 타입으로 나눠 설명했습니다.
첫 번째는 AX, 즉 AI 트랜스포메이션으로 기존 업무 방식을 AI로 전환하는 것이고,
두 번째는 AI를 도입해서 서비스 자체를 혁신하는 방향입니다.
외주개발을 고민하고 있다면 우리 회사에 필요한 게 어떤 타입인지
먼저 정리해보는 것도 좋겠다는 생각이 들었습니다.
이 영상을 보고 느낀 점
사실 AI 외주개발이라는 키워드가 요즘 많이 보이긴 하는데,
대부분은 "AI 써봤더니 좋더라" 수준에서 끝나는 경우가 많은 것 같습니다.
근데 이 영상에서는 에이전트 구성부터 메모리 관리, 유지보수 프로세스까지
실제 운영 중인 시스템을 구체적으로 볼 수 있어서 개인적인 AI 스터디에 도움이 많이 된 것 같습니다.
영상의 주인공인 AI 서대표가 운영하는 회사가 '똑똑한개발자'인데,
대표가 직접 AI를 실무에 적용하면서 조직 전체를 AI 네이티브로 전환하고 있다는 게
정말 인상깊었습니다. AI로 조직 운영 방식 자체를 바꾸고 있는거죠!
똑똑한개발자처럼 이런 수준의 AX를 실전에서 수행하고 있는 곳은 흔치 않습니다.
사실은 AI 전문 개발사라고 말하더라도, 직접 전문성을 증명할 수 있는 곳은 아주 드물죠.
AI 외주개발을 맡길 곳을 찾고 있다면,
이렇게 똑똑한개발자처럼 AI 네이티브 워크플로우를 실제로 구축하고 운영하는 곳인지
이런 기준으로 살펴보시는 것 또한 추천드리고싶네요!
영상 한번 직접 보시면 제가 왜 이 글을 쓰게 됐는지 바로 이해하실 겁니다~!!!
감사합니다!
개발빔이었습니다~