한눈에 보는 핵심 5가지
- AI가 실무를 폭넓게 대신하는 회사에서는 직무 경계와 의사결정 방식, 정보가 흐르는 길까지 함께 바뀌어요. 새 도구만 얹는 것으로는 이런 변화가 일어나지 않아요.
- AI 개발 서비스 러버블은 직급을 실무자·리드·총괄 셋으로만 두고, 사내 슬랙 채널을 거의 다 공개해 정보가 위아래로만 흐르지 않게 했어요.
- 수십 명을 관리하던 고경력자도 직접 프로젝트를 수행하는 실무자로 일해요. 러버블 자체 조사에서 관리자를 포함한 응답자 71%가 업무 시간 절반 이상을 실무에 쓰고 싶다고 답했어요.
- 회의 시간은 전체 업무의 20% 미만이에요. 허락을 구하기보다 먼저 실행하고 고치는데, 빠르게 수정할 수 있으면 잘못된 결정에 드는 비용이 낮아지기 때문이에요.
- AI가 실행 부담을 덜어줄수록 무엇을 어디까지 해야 좋은 결과인지 판단하는 사람의 안목이 더 중요해져요. 러버블은 '사랑받을 만한가'를 품질 기준으로 삼아요.
일주일 휴가를 다녀왔더니 회사가 거의 다른 곳이 되어 있었어요. 팀이 바뀌고 맡은 일의 범위가 달라져, 새 회사에 다시 적응하는 기분이 들 정도였죠. AI 개발 서비스 러버블에서 일한 한 구성원이 전한 경험이에요. AI가 실무를 폭넓게 맡으면서, 이 회사는 일하는 방식 자체를 다시 짜고 있어요.
직급을 셋으로 줄이고 정보를 열어두다
러버블은 직급을 실무자·리드·총괄 셋으로만 두고 정보를 모두에게 열어, 관리 계층 대신 공유로 움직이는 조직을 만들었어요.
세분화된 직급을 두지 않은 데는 이유가 있어요. 회사가 열 배로 커지면 같은 역량의 사람이라도 맡는 범위가 달라지는데, 이때 직급을 다시 손대면 실제 강등이 아니어도 당사자는 강등으로 느끼기 쉬워요. 그런 상황 자체를 피하려 한 거예요. 전통적인 직급에는 지위뿐 아니라 정보 접근권과 의사결정 참여 권한이 함께 묶여 있어요. 승진하면 참여하는 회의와 슬랙 채널, 공유받는 결정이 달라지죠. 러버블은 반대로 갔어요. 거의 불편할 정도로 수평적인 구조를 유지하면서, 타당한 이유가 없는 한 거의 모든 슬랙 채널을 공개해요. 정보가 관리 계층을 따라 위아래로만 오가지 않도록요. 관리자는 여전히 있지만, 정보를 나눠 주고 승인하고 담당자를 지정하는 일의 필요는 줄었어요.
수십 명을 이끌던 사람도 다시 실무자로
러버블에서는 경력이 쌓여도 관리자로 올라가는 대신, 직접 성과를 내는 실무자로 일하는 선택이 자연스러워요.
과거 수십 명을 관리하던 고경력자들이 여기서는 직접 프로젝트를 수행하는 고영향력 실무자로 일해요. AI가 한 사람이 조사와 개발, 분석, 글쓰기, 프로토타입 제작, 출시와 개선까지 직접 해낼 수 있는 범위를 넓혀 준 덕분이에요. 흥미로운 조사 결과도 있어요. 러버블이 자체적으로 물었더니 관리자를 포함한 응답자의 71%가 업무 시간의 절반 이상을 실무에 쓰고 싶다고 답했어요. 관리직으로 올라가는 일이 오히려 그 사람을 돋보이게 했던 직접적인 가치 창출 능력을 못 쓰게 만들기도 하거든요. 실무자로 남거나 돌아가는 선택에 경력이 정체됐다는 낙인도 덜해요. 입사 당시 20명이던 조직이 연말에는 500명에 가까워질 만큼 빠르게 크는 중인데도, 자리가 올라가는 길이 관리직 하나로만 나 있지 않은 셈이에요.
회의는 20% 아래로, 먼저 하고 나중에 고친다
러버블의 회의 시간은 전체 업무의 20%가 채 안 돼요. 정보를 나누는 기본 수단이 회의가 아니기 때문이에요.
공유된 지식 기반과 AI 도구를 통해 무슨 결정이 있었는지뿐 아니라 왜 그렇게 정했는지까지 확인할 수 있어요. 회의를 줄이는 더 큰 힘은 주도성과 자율성이에요. 일을 시작할 때마다 허락을 받거나 모든 결정을 위아래로 올려 승인받을 필요가 없죠. 빠르게 실행하고 고칠 수 있으면 잘못된 결정의 비용이 낮아지고, 완벽한 결정을 위해 끝없이 회의하는 비용보다 대체로 작아요. 물론 그늘도 있어요. 직무 사이 경계가 거의 없다 보니 내가 맡았다고 생각한 일을 다른 사람이 이미 다른 방향으로 진행하는 경우가 생겨요. 중복 작업과 모호한 책임 소재, 서로의 영역을 침범하는 듯한 상황이 피로를 만들기도 하죠. 팀과 담당 영역이 끊임없이 바뀌어, 조직 개편이 특별한 사건이라기보다 일상적인 운영 조건에 가까워요. 보통 수년에 걸쳐 거치는 단계가 수개월로 압축되니까요. 그래서 구성원들은 변화를 '무언가 잘못됐다'보다 '새로운 걸 배웠다'로 받아들이는 편이에요.
AI가 실행을 맡을수록 사람의 안목이 값이 된다
AI가 실행 부담을 덜어줄수록, 무엇을 언제 어디까지 할지 판단하는 사람의 안목에 대한 의존은 오히려 커져요.
러버블에는 마케팅과 분석, 코드베이스를 다루는 AI 에이전트가 폭넓게 쓰여요. 회사 전체 지식을 담은 컴퍼니 브레인과 각자의 업무용 도구도 있고요. 눈여겨볼 건 각 에이전트마다 결과물 품질을 책임지는 사람인 '에이전트 부모'를 둔다는 점이에요. 에이전트를 가르치고 업데이트하며 잘못된 답을 바로잡는 역할인데, 보통 그 분야를 가장 잘 알고 같은 질문에 여러 번 답하던 사람이 맡아요. 한 번 잘 가르쳐 두면 쉰한 번째 질문에 사람이 매번 답할 필요가 없어지는 거예요. 그래서 좋은 결과가 무엇인지 가리는 안목이 점점 중요해져요. 러버블이 자주 쓰는 기준은 '사랑받을 만한가'예요. 그냥 기능이 작동하는 수준을 넘어, 쓰는 즐거움이 있는지, 직관적인지, 자부심을 갖고 내놓을 수 있는지를 따져요. 이걸 재는 지표가 따로 없으니 결국 사람의 판단에 더 기대게 되죠. 마케팅 팀도 다르지 않아요. 고객 조사나 초안 작성 같은 실행을 에이전트가 맡으면, 마케터는 무엇이 좋은 캠페인인지 가려내는 데 시간을 더 쓰게 돼요.
자주 묻는 질문
Q. 이런 방식은 작은 팀이나 다른 업종에도 그대로 적용할 수 있나요?
A. 러버블도 이건 1년 넘게 겪은 한 회사의 사례일 뿐 보편 공식은 아니라고 선을 그어요. 다만 정보를 열고, 먼저 실행한 뒤 고치고, 안목으로 품질을 보는 원칙 자체는 규모나 업종을 크게 가리지 않아요. 제도 하나만 떼어다 옮기기보다 여러 요소가 함께 움직이는 시스템으로 봐야 효과가 나요.
Q. 직급을 줄이면 리드나 총괄은 무슨 일을 하나요?
A. 러버블이 없앤 건 세분화된 직급 명칭이지 리드와 총괄 역할 자체는 아니에요. 두 역할은 업무 흐름을 통제하기보다 맥락을 주고 품질 기준을 높이며, 자율적으로 일하는 사람들이 대체로 같은 방향으로 빠르게 움직이도록 돕는 쪽에 가까워요. 관리의 무게중심이 '지시와 승인'에서 '방향과 기준'으로 옮겨 간 셈이에요.
Q. '에이전트 부모'는 구체적으로 어떤 일을 하나요?
A. 각 AI 에이전트의 결과물 품질을 책임지는 사람이에요. 에이전트를 가르치고 업데이트하며 잘못된 답을 바로잡아요. 보통 그 지식을 가장 많이 가진 사람이 맡는데, 자기 전문성과 판단을 회사 전체가 활용할 수 있게 되니 그 가치는 오히려 더 커져요.
Q. AI가 내 일을 자동화하면 자리가 사라지는 것 아닌가요?
A. 러버블에서 자기 업무 자동화는 '이제 필요 없다'보다 '다음엔 무슨 일을 할까'에 가까워요. 복잡한 일을 자동화하는 능력이 오히려 그 사람의 가치를 보여 주고요. 실제로 인력이 줄기는커녕 20명에서 500명 가까이로 늘고 있어요. 자동화한 사람이 다음 문제로 넘어가는 구조이기 때문이에요.
도구가 아니라 전제를 바꾸는 일
러버블의 실험이 남기는 메시지는 분명해요. AI를 기존 조직에 도구로 얹는 것만으로는 큰 변화가 생기지 않아요. 직무 경계와 정보 흐름, 좋은 결과의 기준까지 함께 바꿔야 비로소 일하는 방식이 달라져요. 관리자가 정보를 쥐고, 직무에 선이 또렷하게 그어져 있고, 중요한 결정은 회의에서 내리던 방식이 더는 당연하지 않을 수 있다는 신호죠. 마케팅 팀이 AI를 들일 때 먼저 던질 질문도 비슷해요. '어떤 도구를 쓸까'보다 '무엇을 사람이 판단하고, 어떤 정보를 열어 둘까'예요. 실행 속도가 아니라 판단의 질이 팀의 경쟁력을 가르는 시대가 오고 있어요.
