AI 네이티브 에이전시는 프로젝트를 어떻게 운영하는가
빌더조쉬 HOW I AI, 똑똑한개발자의 AI 기반 워크플로우 공개
안녕하세요! 사랑받는 IT 프로덕트의 첫 스텝, 똑똑한개발자입니다 :)
이번에 저희 똑똑한개발자의 CEO이신 장원 님이 빌더 조쉬 님의 HOW I AI 팟캐스트에 출연했습니다. 빌더 조쉬 님은 스레드·뉴스레터·유튜브를 통해 활발히 활동중이신 AI 비즈니스 크리에이터인데요, 이번 대담에서 저희 에이전시의 AI 기반 프로젝트 운영 방식과 내부 시스템 ‘똑빌더’를 공개했습니다. 오늘은 그 내용을 자세히 설명드리겠습니다.
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📌 핵심 정리
똑똑한개발자는 AI 네이티브 전환을 선언하고 직무를 ‘프로덕트 빌더’로 통합했다.
내부 시스템 ‘똑빌더’로 계약부터 빌드까지 프로젝트 전 과정을 AI 기반으로 운영 중이다.
AI가 초안을 만들고, AI가 비평하고, 사람이 최종 확정하는 Human-in-the-loop 구조다.
AX 도입의 전제 조건은 기술이 아니라 DX와 데이터 수집 체계다.
IT 에이전시의 AI 네이티브 전환
10년차 IT 에이전시가 직무를 통합한 배경, 프로덕트 빌더로 재정의
저희 똑똑한개발자는 10년째 IT 에이전시를 운영하고 있고, 현재 B2B SaaS ‘pluuug’도 병행 중입니다. 팀 규모는 약 30명으로 작년 하반기부터 AI 네이티브 전환을 본격 선언하고 움직이기 시작했습니다.
가장 눈에 띄는 변화는 직무 통합입니다. 기획자, 디자이너, 프론트엔드, 백엔드로 나뉘어 있던 구조를 ‘프로덕트 빌더’라는 형태로 합쳤습니다.
고객사마다 원하는 산출물이 다르기 때문에 프로젝트 성격에 맞춰 유연하게 대응하고 있습니다.
AI 네이티브(AI-Native) 전환이란?
AI를 개별 업무에 도구로 쓰는 수준을 넘어 조직의 프로세스·직무 구조·데이터 관리까지 AI 중심으로 재설계하는 것을 말합니다.
클로드 코드 도입과 AI 활용 사례 공유 체계
똑똑한개발자에서는 마케터도 AI로 강의 자료를 만들고, 디자이너도 코드를 다루는 일이 생깁니다. 직무의 경계가 빠르게 무너지고 있고, 거기에 적응하는 속도가 곧 조직의 경쟁력이 됩니다.
매주 목요일에는 팀원들의 AI 활용 사례 공유회를 진행하고 있습니다. 구성원들이 프로젝트별로 움직이다 보면 서로 어떻게 일하는지 모르는 경우가 많아, 인사이트를 서로 공유하고자 시작된 발표회입니다.
또한, 올해 2월 클로드 오퍼스 출시 이후에는 팀 전체가 클로드 코드를 사용하고 있고, 자체 공통 스킬도 만들어 쓰고 있습니다.
AI 프로젝트 관리 시스템, 똑빌더가 필요한 이유
AI 도구 도입 실패 사례에서 배운 것은?
처음에는 스킬을 웹 기반 대시보드로 만들어 공유했는데, 팀원들이 사용하지 않았습니다. 클로드 코드 터미널에서 직접 작업하는 게 더 편했기 때문입니다. 굳이 웹사이트 들어가서 스킬 받고 깃허브 연동하는 과정 자체가 불필요한 작업이 돼버린 거죠.
저희가 플러그(pluuug)를 운영하면서 느낀 것은, 아무리 좋은 기능이라도 유저가 원하지 않으면 쓰지 않는다는 점입니다. 그래서 팀원을 유저로 보고, 클로드 코드보다 확실히 편한 경험을 제공하는 서비스를 만들자는 방향으로 관점을 바꿨습니다.
저희 플러그 팀에서는 마케팅 데이터 분석, 스프린트 관리 같은 내부 업무를 AX로 전환하고 생산성이 5배 향상되는 성과를 이뤘습니다. 이 과정에서 비개발자도 참여할 수 있는 구조의 필요성을 확인했고, 이 경험이 똑빌더 개발의 직접적인 계기가 됐습니다.
계약부터 빌드까지, 똑빌더 AI 기반 워크플로우
똑빌더는 프로덕트 제작에 필요한 전 과정을 AI 기반으로 운영하는 워크 대시보드입니다. 전체 플로우를 단계별로 설명해드리겠습니다.
CRM 연동 자동화와 AI 인력 배정
저희는 CRM으로 자체 서비스 플러그를 쓰고 있어서, 영업 히스토리가 다 쌓여 있습니다. 플러그 영업 대시보드에서 프로젝트 문의가 계약 임박 상태로 넘어가면 슬랙에 자동 알림이 오고, 프로젝트가 바로 생성됩니다. 여기서 계약 임박이란 법무팀 검토 전 단계인 구두 계약 상태를 뜻합니다.
인력 배정은 각 실무자의 현재 프로젝트 상태와 과거 이력 데이터를 기반으로 AI가 추천해 주고, 배정이 끝나면 슬랙 채널이 자동으로 만들어지면서 실무자들이 즉시 초대됩니다. 원래 PM이 수동으로 하던 일을 자동화하게 된 것입니다.
고객 만족도 AI 트래킹, 커뮤니케이션 데이터 활용
그다음은 데이터 수집입니다. 클라이언트와 팀원 간의 대화 내용을 매일 기록해서 로우 데이터로 쌓고 있습니다. 이 데이터로 프로젝트 이슈를 감지하거나, 고객 만족도 변화를 트래킹합니다.
프로젝트에서 요구되는 기능을 잘 만드는 건 기본이고, 고객이 지금 어떤 감정 상태인지까지 파악할 수 있어야 합니다.
PRD 자동 생성과, Human-in-the-loop 개발 프로세스
PRD 작성도 이 시스템 안에서 진행됩니다. 영업 단계의 이메일, 기획서, RFP를 불러와서 AI가 초안을 생성하는데, 바로 확정하지 않습니다. AI가 미결 사항을 질문으로 뽑아 사람에게 확인을 요청하고, 생성된 PRD를 AI가 다시 비평해서 다음 단계로 넘겨도 되는지 체크합니다. 이 과정을 거쳐야 최종 확정이 됩니다.
빌드 단계에서는 Supabase, GitHub, Vercel 연동이 자동으로 진행됩니다. 이후 가장 중요한 기능은, 어디까지 AI가 하고 어디를 사람이 해야 하는지를 태스크 단위로 구분해 준다는 겁니다.
AI가 처리하는 태스크
페이지 생성, API 생성, 초기 코드 빌드
PRD 초안 작성 및 비평
커뮤니케이션 데이터 기반 이슈 감지
사람이 처리하는 태스크
Vercel·Supabase 토큰 발급
PRD 최종 확정 및 코드 품질 검수
고객 대면 커뮤니케이션
AX 도입 전략, DX 없이 AI 전환이 실패하는 이유
데이터 수집 체계를 먼저 만들어야 한다
이번 팟캐스트 코너에서 AX 도입에 대해 이렇게 깊을 이야기를 나눠봤는데요, 저희가 가장 강조드리고 싶은 것은 DX가 안 된 상태라면 AX는 불가능하다는 것입니다.
영업 데이터가 통합 관리되지 않고 개개인이 각자 방식으로 갖고 있는 상태라면, AI 도입 전에 일하는 방식부터 바꿔야 합니다.
AI 의사결정을 위한 데이터 관리 방법
데이터도 많다고 무조건 좋은 것은 아닙니다. 핵심 지표만 추려서 사람이 꾸준히 검수하면서, 조직에 맞는 데이터 적재 구조를 만들어가는 과정이 필요합니다.
AI가 의사결정까지 대신하게 만들겠다는 건 솔직히 아직 먼 이야기입니다. 의사결정까지 전부 일임하기보다는, AI로부터 도움받을 수 있는 범위를 최대한 넓혀가는 게 지금 저희가 하고 있는 일입니다.
FAQ
Q1. 똑빌더는 외부에 공개 예정인가요?
A. 현재는 내부 시스템이며 외부 공개 계획은 없습니다. 다만 이 시스템의 베이스를 기반으로 다른 조직의 AX 프로젝트를 외주 형태로 진행하고 있습니다.
Q2. AI 네이티브 전환 시 조직 내 반발은 없었나요?
A. 점진적으로 추진하더라도 팀원 입장에서는 급하게 느껴질 수 있습니다. 조직 내 AI 사용 수준을 먼저 파악하고, 단계별로 도입하는 게 현실적입니다.
Q3. 어떤 규모의 프로젝트까지 가능한가요?
A. 현재 약 30페이지 규모까지 빌드 가능합니다. 향후 프리랜서 투입 구조로 확장할 계획입니다.
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