Slack CPO Jaime DeLanghe와 Anthropic의 대화를 읽으면서 흥미로웠던 부분은 Agent를 얼마나 똑똑하게 만들 것인가보다, Agent가 일할 수 있는 조직의 Context를 어떻게 만들 것인가에 더 많은 이야기를 한다는 점이었습니다.
Slack은 오래전부터 회사에서 오가는 대화를 조직의 지식으로 만들려고 했습니다.
그런데 현실에서는 잘 되지 않았습니다.
회의에서 왜 이런 결정을 내렸는지, 프로젝트가 왜 현재 방향으로 바뀌었는지, 과거에 누가 어떤 문제를 고민했는지가 Slack 곳곳에 남아 있어도 사람이 그 많은 대화를 다시 읽고 연결하기는 어려웠기 때문입니다.
Agent가 등장하면서 이 오래된 문제가 조금 달라지고 있습니다.
대화 자체가 Knowledge Base가 된다
Slack이 강조하는 원칙 중 하나는 가능하면 업무를 공개 채널에서 진행하는 것입니다.
DM이나 Private Channel에서 중요한 논의가 이루어지면 그 정보는 다른 사람뿐 아니라 Agent에게도 보이지 않습니다.
반대로 프로젝트 논의와 의사결정 과정이 공유된 공간에 남으면 Agent는 단순히
“무엇을 결정했나요?”
뿐 아니라
“왜 그런 결정을 했고, 이후 상황은 어떻게 달라졌나요?”
까지 추적할 수 있게 됩니다.
여기에 회의, 이메일, 캘린더, 문서 저장소까지 연결되기 시작하면 회사가 별도로 정리하지 못했던 업무의 맥락 자체가 하나의 Knowledge Layer가 될 수 있습니다.
사람과 Agent는 일을 계속 주고받는다
Slack이 설명하는 Human-Agent Team의 모습도 흥미롭습니다.
Agent가 모든 업무를 끝내는 구조라기보다,
Agent → Human → Agent
형태로 계속 업무가 오갑니다.
Agent가 요약하고, 조사하고, 모니터링하고, 초안을 준비합니다.
사람은 결과를 검토하고 우선순위를 결정하거나 방향을 수정합니다.
그리고 다시 Agent에게 다음 작업을 넘깁니다.
Jaime DeLanghe는 실제로 주간 업무를 시작할 때 Agent가 만든 Daily Briefing을 받고, 지난주 Product Workshop 요약과 Escalation, AI 관련 웹 동향, 당일 미팅 준비 자료 등을 함께 검토한다고 합니다.
중요한 건 Agent에게 일을 맡기는 것보다 어디에서 사람이 개입해야 하는지 설계하는 것처럼 보입니다.
Agent도 역할이 있어야 한다
여러 Agent를 운영하기 시작하면 또 다른 문제가 생깁니다.
“이 Agent는 도대체 언제 사용하는 거지?”
Slack은 Agent를 일종의 동료처럼 생각한다고 설명합니다.
사람에게 역할과 책임이 있듯 Agent 역시 명확한 역할이 있어야 한다는 것입니다.
반복적인 업무를 처리하는 General Agent가 있을 수도 있고,
특정 프로젝트를 계속 추적하는 Agent가 있을 수도 있습니다.
중요한 기준은 사람들이 Agent의 역할을 쉽게 설명할 수 있느냐입니다.
사용자들이 Agent가 왜 필요한지 모르겠다면 기능을 더 붙이는 것이 아니라 오히려 없애는 편이 나을 수도 있습니다.
AI 도입은 사용량으로 측정하기 어렵다
개인적으로 가장 공감했던 부분은 측정에 대한 이야기였습니다.
Slack 메시지가 많아졌다고 생산성이 높아진 것은 아닙니다.
오히려 필요한 정보를 찾지 못해 계속 질문하고 있을 수도 있습니다.
Agent도 마찬가지입니다.
Token 사용량이나 Agent 실행 횟수는 사용되고 있다는 사실은 보여주지만 업무가 좋아졌다는 사실까지 보여주지는 못합니다.
그래서 AI 도입에서 중요한 지표는 점점 다른 곳으로 이동할 것 같습니다.
얼마나 많은 사람이 Agent를 사용했는가보다
반복해서 설명하던 일이 줄었는지,의사결정에 필요한 Context를 더 빨리 찾게 되었는지,사람이 판단해야 할 업무에 더 많은 시간을 사용할 수 있게 되었는지
같은 변화가 더 중요해질 수 있습니다.
결국 Agent 도입은 업무 방식의 변화입니다
Slack의 마지막 조언은 의외로 단순합니다.
처음부터 회사 전체를 바꾸려고 하지 말고 작은 팀에서 시작합니다.
같은 Channel에 사람과 Claude를 넣고, 동일한 자료와 Context를 제공한 뒤 실제 업무를 함께 진행해보라는 것입니다.
저는 앞으로 기업의 AI Agent 경쟁력도 모델 자체만으로 결정되지는 않을 것이라고 생각합니다.
그동안 회사 곳곳에 흩어져 있던 대화, 결정 과정, 문서, 회의, 업무 기록을 Agent가 이해할 수 있는 Context로 얼마나 잘 연결하느냐가 꽤 중요한 차이를 만들 것 같습니다.
Agent를 하나 더 만드는 것보다 먼저 살펴볼 것은 어쩌면 이것일 수 있습니다.
“우리 회사에서는 일이 어떻게 기록되고 있는가?”
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