[IT동아 박귀임 기자] 외주로 업무 자동화 툴을 만들었는데, 막상 완성되고 나면 현업에서 잘 쓰지 않는 경우를 종종 본다. 기능은 분명히 동작한다. 요청한 항목도 모두 반영돼 있다. 그럼에도 불구하고 실무자들은 "뭔가 우리 방식이 아니다"라며 다시 기존 업무 방식으로 돌아간다. 수정을 요청해도 어디가 어떻게 이상한지 콕 집어 설명하기가 쉽지 않다. 그렇게 몇 번 외주사를 바꿔봐도 결과는 비슷하다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 왜 이런 일이 반복될까. 벤처스튜디오형 액셀러레이트 알파브라더스도 이 문제를 겪었다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장은 "문제의 근본 원인은 암묵지가 제대로 반영되지 않았기 때문"이라고 말한다. 암묵지는 언어나 문서로 명확하게 표현하기 어려운, 경험과 몸에 밴 노하우 형태의 지식이다. 예를 들어 숙련된 장인의 감각이나 베테랑 개발자의 촉 같은 것으로, 말로 설명하기 어렵고 경험을 통해서만 체득된다. 최창욱 팀장은 외부 고객사의 업무 자동화와 사내 워크플로우 자동화, 그리고 최근 시작한 AI 핵심인재 양성 교육까지 크게 세 가지 축의 업무를 맡고 있다. 알파브라더스 내부에서도 재무 대시보드를 AI팀에 맡기는 방식으로 구축하려다 실패하고, 결국 재무팀이 직접 만드는 방식으로 방향을 튼 경험이 있다. 그 시행착오를 겪은 최창욱 팀장을 만나 AX(AI Transformation)의 필요성과 성장 전략, 그리고 비전까지 들어봤다. LLM 이후 암묵지 문제는 오히려 더 커졌다 암묵지를 형식지로 전환해 조직 전체가 활용하게 만드는 것은 지식경영의 오래된 과제로 꼽힌다. 최창욱 팀장은 이 관.에 동의하면서도, LLM(Large Language Model) 등장 이전과 이후를 구분해서 봐야 한다고 말한다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 최창욱 팀장에 따르면 LLM 이전에는 암묵지를 형식지로 정리해도 그것을 실제로 수행하는 주체는 결국 사람이었다. 사람이 형식지대로 업무를 반복하면서 숙련도가 올라가고, 그 과정에서 프로세스 자체도 계속 개선되는 선순환 구조가 만들어졌다. 그런데 LLM 이후에는 그 수행 주체가 AI로 넘어간다. 핵심 업무의 일부는 여전히 사람 몫이지만, 상당수는 AI에게 위임된다. 문제는 이미 암묵지가 몸에 밴 숙련자들은 큰 지장이 없지만, 신입이나 새로 들어온 구성원은 사정이 다르다는 。이다. 릴게임신천지여신 이들은 AI가 내놓은 결과물이 좋은지 나쁜지 판단할 안목 자체를 키우기 어려워진다. 업무를 직접 해볼 기회가 줄어드는 만큼, 판단력을 기를 기회도 함께 줄어들기 때문이다. 최창욱 팀장은 "'AI에게 일을 잘 시킬 수 있는 안목을 신입 구성원들이 어떻게 갖추게 할 것인가'가 이제 각 기업이 안고 있는 핵심 과제"라고 강조했다. 그 안목이 있어야 AI에게 더 좋은 가이드를 줄 수 있다는 논리다. 암묵지 문제 반복, 자체 구축 전환으로 해결 이런 문제의식은 알파브라더스 내부에서 실제로 겪은 사건에서 출발했다. 다만 이번엔 외부 업체가 아니라 사내 AI팀이 다른 부서 일을 대신 만들어주는 구조였다는 .이 달랐다. 재무팀의 통합 재무 관리 대시보드를 AI팀이 구축하려다, 결국 재무팀이 직접 만드는 방식으로 전환한 경험이다. 전환의 계기는 두 가지였다. 우선 LLM 모델 성능의 향상이다. 재무팀 내부에서만 쓰는 도구 정도는 실무자 스스로 바이브 코딩을 활용해 충분히 구현할 수 있는 수준까지 올라왔다고 판단한 것. 최창욱 팀장은 "알파브라더스는 한 달에 한 번씩 'AX 일잘러'로 각자 업무에 AX를 어떻게 적용했는지 공유하는 자리를 갖는다. 지난해 말 입사했을 때와 최근 결과물을 비교하면 확실히 차이가 크다. 이 역시 LLM 모델 자체의 성능이 그만큼 올라간 결과"라고 말했다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 또 다른 하나는 커뮤니케이션 비용이다. 최창욱 팀장은 "킥오프 미팅에서 재무팀의 의견을 받아 대시보드 개발을 진행했는데 피드백을 주고받는 과정이 끝없이 반복됐다"며 "직접 담당하는 업무가 아니라 재무팀 실무자로부터 암묵지를 계속 '캐내야' 하는 구조였다. 시간을 맞추는 것도 쉽지 않았다. 바로 옆자리에 있었다면 그냥 물어보면 될 일이었다"고 회상했다. 결국 암묵지 문제였다. 세금계산서 코드, 이체 메모를 참고해 데이터를 분류하는 재무팀 실무가 처음부터 매뉴얼화되지 않은 이유도 여기서 드러난다. 재무팀은 소수 인력으로 운영되다 보니 매뉴얼화의 필요성 자체를 못 느꼈고, 상황에 따라 판단이 달라지는 규칙은 애초에 말로 딱 떨어지게 설명하기 어려웠다. 킥오프 미팅에서 업무 프로세스를 다 설명해도 반영되지 않은 암묵지가 계속 나온 것도 같은 맥락이다. 모바일 바다이야기상어 최창욱 팀장은 "머릿속의 암묵지는 실제로 그 업무를 하면서 맥락이 맞닿아 있을 때 비로소 끄집어져 나온다"며"개발자인 나도 코드를 쓰는 기준을 한 번에 다 정리해 꺼낼 수 없다"고 말했다. 최창욱 팀장에 따르면 AI팀이 맡는 방식으로 안 되겠다고 판단하기까지 한 달 반에서 두 달 정도가 걸렸다. 그 사이 일주일에 한 번씩 피드백 사이클을 돌렸지만 끝이 보이지 않았고, 이대로면 6개월에서 1년도 걸릴 수 있겠다고 판단했다. 내재화로 전환한 뒤에도 순탄하지만은 않았다. 한 달이면 끝날 거라 예상했던 개발은, MVP를 보여줄 때마다 "사용성이 떨어진다"는 피드백과 함께 새로운 암묵지가 계속 딸려 나오며 계속 늘어졌다. 이에 AI팀에서 가이드를 주고, 재무팀이 자체적으로 구축하는 방향으로 최종 전환했다. 시행착오 속 AI 핵심인재 프로젝트 진행 이 시행착오는 알파브라더스 전체 프로그램에도 영향을 미쳤다. 알파브라더스는 원래 '알파100'이라는 프로그램을 운영하고 있었다. 사내 다른 부서가 업무 자동화 니즈를 전달하면 AI팀이 확인해 자동화 툴을 만들어주는 방식으로, 100개의 모듈을 만드는 것이 목표였다. 그런데 이 프로그램을 진행하면서도 비슷한 패턴이 반복됐다. AI팀이 다른 팀을 위해 업무 툴을 만들어줘도 실제로 잘 사용되지 않았고, 또 다른 암묵지가 나오는 일이 되풀이됐다. 재무 대시보드 실패 경험이 알파100을 중단하고 AI 핵심인재 프로그램으로 방향을 바꾸는 데 영향을 미쳤다고 본다. 지금은 한 달을 한 사이클로 AI 핵심인재 교육을 진행하고 있는데, 실제로 사용되는 결과물이 꽤 많이 나오고 있어 이전보다 훨씬 유의미하다는 것이 최창욱 팀장의 평가다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 이런 경험을 바탕으로 올해 상반기부터 알파브라더스 AI팀은 생산성 모듈을 직접 만들어 배포하던 방식에서, 각 부서가 직접 만들 수 있도록 돕는 방식으로 전환했다. 재무 대시보드든 다른 생산성 모듈이든 그 업무의 암묵지는 AI팀이 아니라 다른 부서에 있었고, 의뢰받은 대로 만들어줘도 실제 업무에서 잘 사용되지 않는 페인 포인트가 반복됐기 때문이다. 동시에 협업 방식도 바뀌었다. 위클리 미팅으로 보완하던 방식에서, 같은 부서 옆자리에서 즉시 피드백을 주고받는 방식으로 전환한 것이다. 실무에서 쓸 수 있는 품질에 도달하려면 처음 기획 단계의 MVP만으로는 대부분 사용성이 떨어지기 마련이고, 결국 피드백과 개선을 여러 차례 반복하는 과정을 거쳐야 한다 야마토2pc버전 . 이 과정이 같은 부서 내에서 일어나면 옆자리에 바로 피드백해줄 사람이 있는 만큼 속도가 확연히 빨라진다는 게 최창욱 팀장의 설명이다. 그는 "보통 이런 루프를 돌릴 때 지치고 에너지 소비가 많아 프로젝트가 중간에 멈추는 경우도 많은데, 바로바로 반영할 수 있으니 실무에서 쓸 만한 품질에 훨씬 빠르게 도달한다"고 말했다. AI팀의 내부 역할이 '직접 개발'에서 '개발 지원'으로 바뀌는 과정에서 조직 내 저항은 없었다. AI팀원 모두가 기존 방식의 비효율성을 시행착오를 통해 이미 체감하고 있었기 때문이다. 다만 최창욱 팀장은 "교육 콘텐츠를 준비하는 일 자체가 익숙하지 않았다"고 털어놨다. 앞으로는 수준별로 그룹을 나누는 등 좀 더 정교한 형태로 설계할 계획도 세우고 있다. "AX는 기획이 9할, 구현은 나머지" 앞으로 알파브라더스는 AX 컨설팅 방법론을 어떻게 발전시켜 나갈까. 최창욱 팀장은 "초창기에는 팀 자체의 구현 역량, 즉 바이브 코딩이나 각종 도구 활용 능력을 키우는 것이 중요하다고 생각했다"고 말했다. 이어 "하지만 프로젝트를 거듭할수록 AX는 기획이 9할이고 구현은 나머지 정도라는 사실이 .。 명확해지고 있다"고 덧붙였다. 최창욱 알파브라더스 AI팀 개발 팀장 / 출처=IT동아 최창욱 팀장은 미국 기술 기업 팔란티어(Palantir)의 사례를 언급했다. 팔란티어는 자사 직원이 의뢰 기업에 상주하면서, 실무자들이 직접 업무 플로우를 정의하도록 유도한다. 자동화하려는 업무 플로우 자체가 명확하게 정의되는 것이 1순위이고, 이를 기반으로 기획을 얼마나 잘 하느냐가 핵심이라는 것이다. 이 부분만 제대로 되어 있으면 결과물은 자연히 잘 나올 수밖에 없다는 방향으로 알파브라더스의 방법론도 。. 수렴하고 있다. 외부 고객사에 대한 접근 방식도 달라졌다. 초기에는 문제를 듣고 '이런 방향이면 좋겠다'고 판단해 구축해주는 경우가 많았지만, 지금은 문제 정의 자체를 고객사가 할 수 있도록 가이드하는 방향으로 옮겨가고 있다. 고객사가 스스로 병목의 원인을 생각하고 정리할 수 있게 돕고, 그 과정을 거친 뒤에 작업을 진행하면 결과물의 질이 확실히 더 좋았다는 것이 최창욱 팀장의 경험이다. 최창욱 팀장이 겪은 시행착오는 결국 하나의 질문으로 정리된다. '우리는 우리 업무를 얼마나 말로 설명할 수 있는가'에 대한 답이 준비되지 않은 채 시작하는 AX는 아무리 좋은 외주사를 만나도 같은 실패를 반복할 가능성이 크다. 사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (it.donga.com) 을 주고받는 방식으