“마크다운 파일이 곧 직원”… AI 시대, 조직의 미래는?

AI 시대에는 마크다운 파일이 곧 직원이 될 수 있다는 주장이 제기됐다. 이는 마크다운 문서에 업무 지침을 정리하고, 이 지침을 LLM(대규모 언어 모델)에게 입력하여 업무를 수행하게 하는 방식을 의미한다. 기존에는 사람을 고용하여 업무를 처리했던 방식과 대비되는 새로운 AI 기반 업무 처리론이다.

Y 콤비네이터(Y Combinator) CEO 게리 탄에 대한 대중의 부정적 여론이 존재하지만, 실리콘밸리에서는 도발적인 언행, 즉 '어그로'를 유능한 능력으로 평가하는 상반된 시각이 있다. 이는 한국 기업 문화와 달리 실리콘밸리가 결과 중심적 문화를 가지고 있음을 보여준다.

일론 머스크, 샘 알트만, 다리오 아모데이, 브렛 에드콕 등 실리콘밸리의 주요 인물들은 도발적인 발언을 통해 회사의 존재감을 확립하고 채용에 유리한 전략적 홍보 효과를 얻는다. 국내 정서상 이러한 '어그로'는 리스크로 비칠 수 있지만, 실리콘밸리에서는 회사의 생존과 성장을 위한 필수적인 능력으로 평가받는다.

Y 콤비네이터는 수천 시간 분량의 오피스 아워를 녹화하여 방대한 데이터를 축적했다. 이 녹화 기록들은 누적된 조언 데이터를 바탕으로 최신 매뉴얼인 G스택(gstack)을 업데이트하는 데 활용된다. 이는 AI가 스타트업의 지식 체계를 내재화하고 학습하는 새로운 방식으로 작용한다.

실리콘밸리의 스타트업 철학은 '돈을 벌어라'는 원칙을 최우선으로 한다. 반면 한국 기업 문화에는 암묵적인 도덕적, 문화적 선이 존재하며, 이는 자본주의 속도전에 대한 사회적 허용 범위가 서로 다름을 보여준다.

AI 네이티브 스타트업에게 '마크다운 파일이 곧 직원'이라는 개념은 핵심 전략이다. 성공한 창업자의 의사결정 기록을 마크다운 형태로 추출하여 AI가 학습할 최적화된 업무 가이드라인으로 활용한다. YC의 '오피스 아워' 기록을 활용한 G스택(gstack) 사례는 이러한 접근이 어떻게 이루어지는지 보여주는 대표적인 예시이다.

우수 직원이 퇴사할 때 남겨진 업무 흔적(Trajectory)이 LLM을 통해 재현 가능해진다. 이는 기록화가 완벽하다면 그 사람의 분신이 회사에 남아 계속 일할 수 있는 구조를 의미한다. 하지만 현실적으로 기록할 수 없는 암묵지 영역은 여전히 과제로 남아있다.

효율적인 조직 구조에 대한 정답은 없으며, 로마 군단 및 빅테크별 조직도 비교를 통해 다양한 형태를 확인할 수 있다. 구글, 애플, 오라클 등 기업들은 각기 다른 조직 문화와 운영 방식을 가지고 있다. 변화에 빠르게 대처할 수 있는 스타트업의 모임 형태가 오늘날 시대에 맞는 유연한 조직 방향으로 지향되고 있다.

연구와 품질 관리 사이의 갈등을 조직의 촉진제로 해석하는 시각이 있다. 사내 정치는 의견 차이를 드러내어 더 나은 방향으로 나아가는 과정으로 정의된다. 이러한 갈등과 논의가 품질 문제를 해결하고 조직이 성장하는 데 필수적이라고 보는 입장이다.

AI 기반의 조직에서는 구성원 개개인을 마크다운 파일로 치환하고 AI가 이를 학습하는 개념이 제시된다. 이는 대면 업무와 인간 중심적 조직 구조의 한계를 넘어서 새로운 협업 방식에 대한 논의로 이어진다.

톰 블룸필드는 AI 네이티브 조직이 1~2년 안에 기존 조직들을 이길 것이라고 극단적으로 빠르게 예측한다. 반면 게리 탄은 전통 기업들이 가진 강력한 해자(진입 장벽)로 인해 이러한 전환이 약 10년 정도 소요될 것으로 예상한다. 이처럼 두 인물은 AI 네이티브 조직으로의 전환 시점에 대해 상이한 견해를 보인다.

10명 남짓한 규모의 한 조직은 1대1 면담까지 모두 녹음하고 DM(다이렉트 메시지)을 금지하는 등 AI 네이티브 조직 운영 방식을 적용하고 있다. 이들은 기존 문화나 사람이 있는 조직에서는 어렵겠지만, 비슷한 성향의 사람들이 모여 새로 시작하는 조직에서는 충분히 가능하다고 말한다.

일부에서는 AI 조직 내에서 인간은 '가장자리'에 위치하며 AI를 컨텍스트 인터페이스로 활용해야 한다고 주장한다. 그러나 다른 입장에서는 리더가 핵심 방향을 설정해야 하며, LLM이 인간 중간 관리자를 대체할 수 있더라도 사람은 조직의 중앙에 있어야 한다는 반론이 제기된다.

콘텐츠 품질 게이트에서 사람의 역할을 두고 의견이 갈린다. 품질을 보증하는 사람이 만족할 때까지 AI가 루프를 돌며 결과물을 개선해야 한다는 주장과, 스케일업을 위해 아예 사람을 배제하고 자동화해야 한다는 주장이 대립한다. 후자는 검수 과정에서 사람의 존재 여부가 결과물에 미치는 영향이 미미하며, 조직의 지속 가능성과 확장성을 위해 이밸류에이션(평가) 자동화를 선호한다.

Virtual Avatar가 콘텐츠를 자동 큐레이션하는 방식은 수익 창출에 유리할 수 있지만, 조직의 존재감(Presence)이 중요한 경우에는 인간의 관여가 필수적이다. 우리의 채널 운영 목적이 단순히 수익뿐 아니라 고유한 존재감을 드러내는 것이라면, AI 아바타의 자동 큐레이션은 목표와 다를 수 있다. 재미와 서사의 구조 결정을 AI에 완전히 맡길 수 있는지는 여전히 의문으로 남아있다.

개인의 생산성을 높이기 위해 스스로를 대체하려는 노력이 중요하며, 이는 더 생산적이고 임팩트 있는 작업을 찾는 과정으로 이어진다. 본인의 작업 방식을 모방한 에디팅 봇 구축 및 판매 계획을 통해 스스로의 '분신'을 만들어 자동화하는 구체적인 방안이 제시됐다. 시청자들에게 이상적인 조직 형태에 대한 댓글 피드백을 요청하며 논의를 확장하려는 의지를 보였다.