한눈에 보는 핵심 5가지
- 버즈빌의 사업개발 조직 BDSO팀은 개발자가 한 명도 없는데도 업무 자동화 32개를 만들어 운영하고 있어요. 코드 실력이 아니라 '내 일의 어디가 성가신지 아는 눈'에서 출발했어요.
- 시작은 거창한 도구 도입이 아니라 각자 매일 손으로 반복하던 일 하나였어요. 로웬은 하루 한 시간씩 걸리던 메일 회신 준비를 10분 안쪽으로 줄였어요.
- 자동화가 32개까지 늘자 새 문제가 생겼어요. 개인 컴퓨터에서만 돌다 보니 담당자가 자리를 비우면 멈추고, 비슷한 기능을 각자 따로 만드는 낭비가 나왔어요.
- 팀 리드 재키의 역할은 자동화를 가장 많이 만드는 게 아니라, 흩어진 자동화를 공용 환경으로 옮겨 누구나 이어받는 팀의 자산으로 묶는 일이었어요.
- AI 네이티브 조직은 AI를 가장 잘 쓰는 팀이 아니라, 불편을 가장 빨리 시스템으로 바꾸는 팀이에요. 도구를 먼저 깔지 말고 반복부터 없애는 순서가 핵심이에요.
"개발자가 한 명도 없는 팀이 자동화 시스템을 32개나 굴린다." 얼핏 앞뒤가 안 맞는 말 같아요. 자동화라고 하면 보통 개발팀 이야기니까요. 그런데 매체 파트너의 수익 성장을 책임지는 버즈빌 사업개발 조직에서 실제로 벌어진 일이에요. 코드 한 줄 안 쓰는 사람들이 어떻게 여기까지 왔는지, 그 순서를 따라가 봤어요.
자동화의 출발점은 도구가 아니라 '내 일의 반복'이었어요
AI 자동화가 조직에 자리 잡는 출발점은 좋은 도구가 아니라, 각자 매일 손으로 반복하던 성가신 일 하나예요.
AI 전환이 팀에 잘 안 붙는 조직에는 공통점이 있어요. 좋은 도구를 깔고 전사에 공지했는데, 얼리어답터 몇 명만 쓰다 흐지부지되는 거죠. 도구는 생겼는데 일하는 방식은 그대로예요. 버즈빌 BDSO팀은 반대쪽에서 출발했어요. 전략도 도구도 아니고, 각자 "나 이거 매번 손으로 하는데 어떻게 안 되나" 싶던 일 하나에서 시작한 거예요. 재미있는 건 자동화를 만든 사람이 한 명이 아니라는 점이에요. 로웬, 브리즈, 웬디, 헨리가 저마다 자기 업무에서 가장 불편했던 반복을 하나씩 없애기 시작했어요.
- 로웬(반복 시간 줄이기): 매일 한 시간씩 붙잡던 메일 회신 준비를 자동화했어요. AI가 메일을 요약하고 답장 초안까지 만들어 두게 해서, 목표를 10분 안쪽으로 잡았어요.
- 웬디(실수 나는 자리 없애기): 세금계산서 마감을 눈으로 확인하다 한두 건씩 놓치던 과정을 단계별 알림으로 바꿨어요. 누락이 날 자리 자체를 없앤 거죠.
- 브리즈(남을 기다리던 일 직접 하기): 유닛 10~20개를 손으로 하나씩, 그것도 개발자의 작업 순서를 기다려 바꾸던 지면 작업을 자동화했어요. 이제는 명령 한 번이면 끝나면서 손으로 하던 조작의 90% 이상이 사라졌어요.
- 헨리(숫자로 갈리는 판단 미리 돌려보기): 신규 매체 정산 조건을 여러 방식으로 바꿔 손익을 계약 전에 시뮬레이션할 수 있게 만들었어요. 조건 하나에 월 수백만 원이 갈린다는 걸 협상 전에 숫자로 확인한 거예요.
네 사람의 공통점은 '코드'가 아니라 '관점'이었어요. 내 일의 어디가 가장 성가신지 알아채는 눈이죠. 그건 개발 실력과 상관없고, 오히려 그 일을 매일 하는 사람이 가장 잘 짚어내요.
32개까지 늘자, 이번엔 '운영'이 문제였어요
자동화가 32개까지 늘어나자, 새로 만드는 일보다 이미 만든 것을 팀이 함께 안정적으로 운영하는 일이 더 어려운 과제가 됐어요.
작게 시작한 자동화 중에는 개인 도구를 넘어 팀 전체가 쓰는 시스템으로 자란 것도 있었어요. 대표적인 게 로웬의 AutoBDSO예요. 매출이 갑자기 꺾인 날 원인을 묻자, 흩어진 데이터와 메신저 대화 맥락을 모아 1차 분석을 7분 만에 내놨어요. 사람이 여러 지표를 하나씩 확인하려면 한참 걸렸을 일을, 이제는 "왜 매출이 떨어졌지?"라는 질문 하나로 AI가 먼저 단서를 모아주는 수준까지 온 거죠.
그런데 개인기가 늘수록 새로운 문제가 보였어요. 대부분이 개인 컴퓨터에서 돌다 보니 담당자가 자리를 비우면 멈췄고, 비슷한 기능을 각자 따로 만들기도 했어요. 인증이 한 번 꼬이면 빈 리포트가 그대로 전달되는 일도 있었고요. 자동화를 많이 만들수록 오히려 '함께 쓰는 방법'이 더 중요해진 거예요. 누구나 자동화를 만들 수 있게 됐지만, 그 결과가 특정 사람의 컴퓨터와 기억에만 남으면 개인의 효율에서 끝나기 쉬워요. 개인기의 합은 아직 팀의 역량이 아니었던 셈이죠.
리더의 일이 '가장 많이 만드는 사람'에서 '시스템으로 묶는 사람'으로 바뀌었어요
만드는 사람이 넘쳐날 때 리더가 할 일은, 흩어진 개인의 자동화를 누구나 이어받을 수 있는 팀의 방식으로 묶는 일이에요.
BDSO팀 리드인 재키의 고민도 여기서 시작됐어요. 로웬, 브리즈, 웬디, 헨리가 각자 자동화를 만들기 시작하자, 이제는 누가 더 많이 만드느냐보다 그 결과를 어떻게 팀 전체의 방식으로 만들 것인가가 더 중요한 과제가 됐거든요. 그래서 재키의 역할도 자동화를 가장 많이 만드는 사람이 아니라, 팀원들이 만든 자동화가 개인 성과에서 끝나지 않고 팀의 자산으로 남도록 만드는 쪽으로 바뀌었어요.
재키는 자동화가 늘어난 뒤에 관리를 시작한 게 아니었어요. 먼저 팀원들이 자동화 아이디어를 자유롭게 제안하고 공유할 수 있는 환경을 만들었어요. 중복되는 작업은 함께 정리하고, 반복되는 업무는 시스템으로 해결하는 문화를 먼저 깐 거죠.
그다음은 운영 가능한 형태로 옮기는 일이었어요. 개인 컴퓨터에서 돌던 자동화를 공용 환경으로 옮기고, 같은 데이터를 바라보도록 연결했어요. 담당자와 운영 방식을 정하고 리뷰·개선 과정을 붙이면서, 누구나 이어받아 쓸 수 있는 구조를 만든 거예요. 그 결과 로웬의 AutoBDSO를 비롯한 자동화들이 하나의 업무 흐름으로 연결되며 팀의 표준이 됐어요.
마케팅·사업 조직이 AI를 붙일 때 순서를 뒤집어야 해요
AI 네이티브 조직은 AI를 가장 잘 다루는 팀이 아니라, 각자의 불편을 가장 빨리 시스템으로 바꿔내는 팀이에요.
BDSO팀엔 여전히 개발자가 없어요. 목표도 개발자가 되는 게 아니고요. 매체 파트너의 수익을 더 키우고, 정산을 더 정확히 하고, 이상한 숫자를 더 빨리 잡는 게 목표예요. AI는 그 일을 거들어 준 도구일 뿐이었어요. 그래서 AI 네이티브는 '모두가 개발자가 되는 조직'이 아니라, 각자가 자기 업무를 더 잘하는 방법을 만들고 그 결과를 팀의 자산으로 연결하는 조직이에요.
여기서 마케터가 가져갈 힌트는 순서예요. 도구를 먼저 깔고 "알아서 써 보라" 하는 대신, 각자 자기 일에서 제일 성가신 반복 하나를 없애 보게 하는 거죠. 그리고 그렇게 쌓인 효율이 흩어져 사라지기 전에, 팀이 함께 안전하게 굴릴 방식으로 묶는 거예요. 사실 마케팅팀에도 반복은 넘쳐요. 매주 성과 리포트를 취합하고, 광고 소재 버전을 정리하고, 매체별 정산을 눈으로 대조하죠. 이런 일 하나부터 없애 보는 게 값비싼 도구를 전사에 까는 것보다 먼저예요.
자주 묻는 질문
Q. 우리는 개발과 거리가 먼 마케팅 조직인데도 이 방식이 통할까요?
A. 통해요. 핵심은 코드 실력이 아니라 반복 업무를 알아채는 눈이거든요. 마케팅팀도 성과 리포트 취합, 소재 버전 관리, 매체별 정산 대조처럼 매주 손으로 하는 반복이 많아요. 그중 가장 성가신 하나부터 없애 보는 게 출발점이에요.
Q. 자동화를 만들려면 어떤 도구부터 배워야 하나요?
A. 도구 선택보다 '내 일의 어디가 성가신지'를 먼저 정하는 게 순서예요. 없애고 싶은 반복이 분명해지면 그에 맞는 도구는 뒤따라 고르면 돼요. 도구를 먼저 정하고 쓸 데를 찾으면 흐지부지되기 쉬워요.
Q. 작은 회사나 혼자 일하는 팀도 적용할 수 있나요?
A. 오히려 잘 맞아요. 반복 하나를 없애는 데서 시작하는 방식이라 규모가 작아도 바로 해볼 수 있어요. 다만 자동화가 늘어나면 개인 컴퓨터에만 두지 말고 함께 쓸 수 있게 옮겨 두는 준비는 미리 해두는 게 좋아요.
Q. 자동화가 늘면 오히려 관리 부담이 더 커지지 않나요?
A. 실제로 그런 문제가 생겼어요. 개인 컴퓨터에서만 돌아 담당자가 없으면 멈추거나, 비슷한 기능이 중복되기도 했죠. 그래서 공용 환경으로 옮기고 담당자와 리뷰 과정을 정해 두는 게 필요해요. 만드는 단계만큼 운영 단계를 챙겨야 부담이 줄어요.
결국 중요한 건 도구가 아니라 질문 하나예요
버즈빌 BDSO팀이 지난 반년간 밟은 순서는 단순했어요. 각자 "나 이거 왜 아직 손으로 하지?"라고 묻고, 그 반복 하나를 없앤 다음, 흩어진 효율을 팀이 함께 굴릴 방식으로 묶었어요. AI 네이티브 조직은 AI를 가장 잘 쓰는 팀이 아니라, 불편을 가장 빨리 시스템으로 바꾸는 팀이에요. 큰 변화는 대개 이렇게 사소한 질문 하나에서 시작돼요.
