왜 개인은 똑똑해지는데 조직은 그대로일까
AI를 업무에 쓰다 보면 누구나 경험하는 순간이 있습니다. AI가 나의 맥락을 학습하면서 점점 더 나은 개인 비서로 진화한다는 것. 내가 자주 쓰는 표현, 우리 팀의 용어, 반복되는 업무 패턴을 기억할수록 AI의 답변 품질은 눈에 띄게 좋아집니다. 문제는 이 혜택이 개인 계정 안에 머문다는 점입니다.
LLM 모델을 옮기면 그동안 쌓인 맥락이 사라집니다. 직원이 회사를 떠나면 그가 AI와 함께 축적한 노하우와 시행착오의 기록도 함께 떠납니다. 남은 동료들은 같은 시행착오를 처음부터 반복해야 합니다. 조직의 규모가 커질수록 이 구조는 부담이 됩니다. 특정 개인, 특정 LLM, 특정 클라우드 벤더에 조직의 기억을 의존하는 것은 기업 입장에서 통제할 수 없는 리스크이기 때문입니다. 원티드랩이 요즘 가장 집중하고 있는 문제가 바로 이 '조직의 기억' 문제입니다.
클라우드와 온프레미스 AI, 하이브리드로 쓰는 법
원티드랩은 클라우드와 온프레미스를 하이브리드로 운영합니다. 내부 대시보드나 웹서비스처럼 빠른 실험이 필요한 영역은 클라우드(클로드 팀 플랜)에서 바이브 코딩으로 만듭니다. 내부 정보와 툴 연계, 여러 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)의 조합처럼 에이전트의 품질과 비용 최적화가 필요한 영역은 온프레미스인 엔노이아(Ennoia)를 활용합니다.
이 하이브리드 구조 위에서 저희가 만들고 있는 것이 조직의 장기 기억을 온프레미스에 둔 자기 진화형(self-evolving) 에이전트입니다. 개인이 바뀌어도, 모델이 바뀌어도, 클라우드가 바뀌어도 조직의 기억은 조직에 남도록 설계하는 것입니다.
공용 기억 위에, 팀별 칸막이
여기서 한 가지 중요한 조건이 있습니다. 조직 내부의 이로운 칸막이는 유지되어야 한다는 점입니다. 피플팀의 평가·면담 기록, 재무팀의 공시 전 정보, 보안팀의 모니터링 정보처럼 팀 간에 공유되어서는 안 되는 정보와 맥락이 분명히 존재합니다. 전사가 모든 것을 공유하는 단일 기억 구조는 오히려 위험합니다. 그래서 전사의 공용 기억 위에 팀별 비서들이 움직이는 구조가 필요합니다. 조직의 장기 기억 저장소와 샌드박스 구조 위에 각 팀의 피드백이 쌓일수록, 팀 비서들은 자기 팀의 정책과 히스토리에 맞게 더 똑똑해집니다.
원티드랩에서 일하는 팀 비서들
현재 원티드랩 안에는 다양한 팀 비서들이 실제로 일하고 있습니다. '피플이'는 온보딩과 사내 규정을 안내하고, '보안이'는 보안 검토를, '볼트(Bolt)'는 데이터 분석을, '포포(Popo)'는 팀 배정을 담당합니다. 팀 정책과 히스토리를 기준으로 반복적인 일은 팀 비서가 알아서 대응하고, 담당자는 판단이 필요한 일에만 집중합니다. 물론 아직 갈 길이 멀지만, 방향은 분명합니다.
지금 우리 조직의 AI는 어디에 쌓이고 있나요?
개인의 계정입니까, 조직의 자산입니까. AI 도입의 다음 단계는 더 좋은 모델을 쓰는 것이 아니라, AI가 만들어내는 학습과 맥락을 조직의 자산으로 축적하는 구조를 만드는 것입니다. 팀마다 진화하는 비서를 채용하는 일, 지금 시작할 때입니다.
원티드 AX는 기업의 AI 전환을 현업 주도로 설계합니다. 조직의 기억을 남기는 에이전트 도입이 궁금하시다면 원티드 AX에서 상담을 신청하세요.