AI 시대 소프트웨어 개발 완전 변화: 코드 자동화의 현재와 미래

핵심 요약

생산성 혁명: AI 기반 도구를 사용하면 23명의 엔지니어가 기존의 10100명 수준의 생산성 달성
대규모 인력 재편성: Block이 인력의 40% 이상을 감축한 이유는 AI 기술의 근본적인 변화에 대응하기 위함
워크플로우 혁신: 순차적 작업에서 다중 에이전트 병렬 처리로 전환, 개발 속도 대폭 단축
조직 구조 재정의: 계층을 5060% 감축하고 16명 규모의 소규모 스쿼드로 재편성
생성형 UI의 등장: 모든 사용자에게 동일한 정적 인터페이스에서 벗어나 개인화된 동적 UI로 전환
경쟁 우위의 재정의: 다른 기업이 이해하기 어려운 영역에 대한 깊이 있는 이해가 가장 큰 방어력

AI 혁명이 기업 경영의 근본을 바꾸다

현대 비즈니스의 가장 큰 경쟁 우위는 더 이상 규모나 자본에서 비롯되지 않습니다. 다른 기업이 이해하기 매우 어려워하는 분야에 대한 깊이 있는 통찰력 이 차별화의 핵심이 되었습니다. 이러한 이해의 부족은 곧바로 뒤처짐으로 이어질 수 있습니다.

2023년 말부터 시작된 AI 기술의 급격한 발전은 기업의 인력 관리 방식을 근본적으로 바꿔놓았습니다. 그동안 수십 년간 유지되어온 직원 수와 생산량 사이의 직선적 상관관계가 완전히 깨졌습니다. Block(구 Square)은 이 변화를 가장 먼저 인식하고 실행한 기업 중 하나로, CEO 잭 도시(Jack Dorsey)의 주도 아래 인력의 40% 이상을 감축하는 과감한 결정을 내렸습니다.

이는 단순한 구조 조정이 아니라, 기업의 미래 형태에 대한 전략적 판단이었습니다. 새로운 AI 도구를 사용하면 한두 명의 엔지니어가 기존에 10명에서 100명이 담당하던 업무를 수행할 수 있게 되었기 때문입니다. AI 기반 시스템이 순전히 인력에 의존하는 방식보다 훨씬 우수하다는 것이 명확해진 것입니다.

2024년 초에는 소프트웨어 개발과 내부 툴링을 강화하는 에이전트 하네스를 출시했으며, 11월과 12월의 "이진적 변화"를 통해 AI 도구가 복잡한 기존 코드베이스를 다루는 능력이 획기적으로 향상되었습니다. Opus 4.6 및 Codex 5.3과 같은 최신 모델들은 과거에는 불가능했던 수준의 작업을 정확하게 수행해낼 수 있게 되었습니다.

워크플로우 혁신: 순차 처리에서 병렬 에이전트 시대로

AI 도구의 진정한 가치는 단순히 작업 속도를 높이는 데 있지 않습니다. 근본적인 일하는 방식의 변화 를 가져온다는 점이 더욱 중요합니다.

과거의 전형적인 소프트웨어 개발 프로세스를 생각해보세요. 개발자가 풀 리퀘스트(PR)를 작성하고, 검토를 받고, 수정하고, 다시 제출하는 순차적 워크플로우였습니다. 이 과정은 선형적이고 시간이 많이 걸렸습니다. 하지만 이제는 완전히 다릅니다.

구체적인 사례: Block에서 Moneybot 기능을 개발할 당시, 이전에는 15명의 팀이 작업했던 프로젝트입니다. 이제는 4명의 팀이 무제한 토큰을 가진 Claude와 빠른 모드의 Code를 사용하여 같은 작업을 더 효율적으로 수행합니다. 더 놀라운 점은 ** 14개의 에이전트가 동시에 병렬로 풀 리퀘스트를 작성하고, 인간은 이를 확인하고 조정하는 역할**을 한다는 것입니다.

이는 단순한 업무량 증가가 아니라 일하는 패러다임의 완전한 전환 입니다. 선형적이고 순차적인 워크플로우에서 벗어나 백그라운드에서 10개, 20개의 에이전트가 동시에 여러 작업을 수행하는 체계로 변화했습니다. 개발자는 이들의 작업을 확인하고, 조정하고, 변경한 후 커밋하는 편집자 역할을 맡게 됩니다.

이러한 변화는 소프트웨어 개발뿐 아니라 제품 관리, 성장 마케팅 등 모든 역할에 적용되고 있습니다. 제품 관리자와 성장 마케터들도 여러 에이전트가 백그라운드에서 진행하는 작업들을 모니터링하고 검증하는 방식으로 일하게 되었습니다. 이는 개인의 업무 효율성을 극적으로 높이는 동시에, 인간의 역할을 '실행자'에서 '사고하는 검증자'로 재정의 합니다.

조직 구조의 근본적 재설계: 계층 폐지와 스쿼드 중심 운영

AI 도구의 도입은 단순히 개별 업무의 효율성만 변화시킨 것이 아닙니다. 기업의 조직 구조 자체를 근본적으로 재설계 하게 했습니다.

계층 축소와 더 빠른 정보 흐름

Block은 인력 감축의 방향을 매우 신중하게 설정했습니다. 영구적인 불확실성을 피하기 위해 작은 인력 감축(RIF)을 여러 번 반복하지 않고, 단 한 번의 명확하고 대규모 감축을 선택 했습니다. 이를 통해 조직이 새로운 구조에 빠르게 적응할 수 있었습니다.

개발 측면에서 계층을 50~60% 감축 하는 급격한 변화를 이뤘습니다. 제품 영역에서는 두 개의 계층만 남겼으며, 일부 영역에서만 세 개 계층을 유지하고 있습니다. 이렇게 되자 정보가 훨씬 더 자유롭게 흐르고, 의사 결정 속도가 급격히 단축되었습니다.

소규모 스쿼드 중심 운영 모델

이전의 Block은 전형적인 계층 구조였습니다. 서버 엔지니어 8명, 클라이언트 엔지니어 4명, 제품 관리자, 디자이너가 고정된 팀으로 구성되어 있었고, 정해진 로드맵에 따라 선형적으로 작업했습니다.

현재의 Block은 1~6명 규모의 소규모 스쿼드 중심 으로 재편성되었습니다. 이런 구조의 가장 큰 장점은 훨씬 큰 유연성과 유동성 입니다. 특정 스쿼드가 한 제품에 여러 사이클을 투입해 출시한 후, 다음 사이클에는 완전히 다른 제품으로 옮겨갈 수 있습니다.

이는 12년 전과는 완전히 다른 방식입니다. 과거에는 엔지니어가 "나는 뱅킹 팀 소속이고, 영원히 뱅킹 팀에 있을 거야"라는 마음가짐으로 일했습니다. 하지만 이제는 팀이 필요에 따라 유동적으로 움직이며, 최고의 인재들이 최우선 과제에 집중할 수 있습니다.

회의 70~80% 감축으로 실행력 극대화

흥미로운 점은 조직 재편과 동시에 전사 회의를 70~80% 감축 했다는 것입니다. 이는 구성원들이 "말하는 시간"을 줄이고 "구축하는 시간"을 극대화 했다는 의미입니다. 경영진과 함께하는 정기적인 전사 회의는 의사결정과 그 근거를 설명하는 데 집중함으로써, 조직의 방향성은 명확하게 유지하면서도 관료적 절차는 최소화했습니다.

이러한 재구조화의 결과, Block은 더 작고, 더 효율적이며, 핵심 임무에 더 집중하는 조직 으로 변모했습니다.

AI 기반 개발 인프라: Goose, Builderbot, 그리고 자동화된 미래

Block의 성공은 단순히 좋은 AI 도구를 사용한다는 것이 아니라, 기업 맞춤형 AI 인프라를 구축했다는 점 에서 비롯됩니다.

Goose: 모델에 구애받지 않는 에이전트 하네스

Block은 내부적으로 Goose 라는 에이전트 하네스를 개발했습니다. Goose의 가장 큰 특징은 모델에 구애받지 않는다 는 것입니다. Anthropic의 Claude, OpenAI의 GPT, 오픈소스 모델 등 어떤 모델이든 상관없이 Goose 위에서 작동합니다.

Block이 보유한 약 120개의 모델들은 상황에 따라 유연하게 선택되고 교체됩니다. 이는 단순히 "좋은 모델을 쓴다"는 차원을 넘어, 특정 작업에 최적화된 모델을 동적으로 선택하는 지능형 시스템 을 의미합니다.

Builderbot: 100% 자동 기능 구현

Block 내부에는 Builderbot 이라는 도구가 있습니다. 이 도구는 Claude Code와 유사하지만, Block의 인프라에 훨씬 더 깊이 있게 연결되어 있습니다. 가장 놀라운 기능은 풀 리퀘스트를 자율적으로 병합하고 기능을 100% 구축할 수 있다 는 것입니다.

실제로 Block의 개발자들은 상당히 복잡한 기능들이 100% 완성되는 경험을 했습니다. 대부분의 경우 85% 또는 90% 수준까지 자동으로 구축되고, 나머지 10%는 맥락을 깊이 있게 이해하는 인간 개발자가 마무리합니다. 이는 개발 프로세스를 근본적으로 바꿔놓은 변화 입니다.

아이디어 구상부터 수십만, 수백만 고객의 손에 도달하기까지의 시간이 2024년 12월 이후로 엄청나게 단축 되었습니다.

결정론적 워크플로우의 완전 자동화

Block이 발견한 중요한 원칙은 다음과 같습니다: "결정론적 워크플로우(즉, 명확한 규칙과 단계가 있는 작업)가 있다면, 이를 완전히 자동화할 수 있다"

전통적으로 대규모 기술 회사의 개인들은 일련의 대기열(큐) 작업들을 처리해야 했습니다. 고객 지원에서 입수되는 문의의 상당 부분이 자동화되고 있습니다. 챗봇과 AI 전화 지원 시스템이 대부분의 들어오는 문의를 자동으로 처리합니다.

이는 제품 운영, 위험 관리, 규정 준수, 의사결정 등으로 확대되고 있습니다. 일반적으로 AI 모델과 에이전트가 인간이 수행하는 것보다 더 나은 결과를 낼 수 있음 이 점점 더 명확해지고 있습니다. 현재는 규제 기관과의 대화나 파트너십을 고려하여 인간의 감독을 유지하고 있지만, 시간이 지남에 따라 이러한 자동화 시스템이 수천 명의 사람이 하는 일보다 훨씬 더 나을 것 이라는 점은 분명합니다.

제품 혁신: 생성형 UI와 개인화된 경험의 시대

기술 인프라의 변화와 함께, Block의 제품 철학도 근본적으로 변화하고 있습니다.

기능별 조직 재편과 크로스-플랫폼 생태계

약 18개월 전, Block은 기존의 사업부 중심 구조(Square는 자체 CEO, Cash App도 자체 CEO)에서 기능별 조직 구조로 전환 했습니다. 이는 모든 엔지니어링이 엔지니어링 총괄에게, 모든 디자인이 디자인 총괄에게, 모든 제품이 제품 책임자에게 보고하는 방식입니다.

이러한 구조 변화의 결과, Block은:

금융 플랫폼 팀: Block 전체를 아우르는 통합 금융 시스템 구축
비즈니스 플랫폼 팀: 자동화 작업 중심으로 기업 고객 지원
크로스-플랫폼 기능: Square, Cash App, Afterpay를 실제로 연결하는 제품과 기능

자연스럽게 Block은 특정 브랜드에 국한되지 않는 범용적이고 확장 가능한 기술과 인프라를 구축 하고 있습니다. 이는 회사의 전반적인 전략과 핵심 철학에 매우 중요합니다.

Cash App의 성장과 생태계 중심 사고

2016년 Cash App에 합류했을 당시, 팀은 이제 막 수익화 방법을 파악하기 시작한 상태였습니다. 현재는 Cash App이 Block 전체 매출 총이익의 약 60%를 차지 하는 핵심 제품으로 성장했습니다. Cash App과 Afterpay는 지난 10년간 특히 빠르게 성장해왔습니다.

하지만 점점 더 Block은 생태계 관점에서 사물을 바라보려고 노력 하고 있습니다. Goose 플랫폼의 등장은 이러한 방향 전환을 상징합니다.

생성형 UI: 정적 인터페이스에서 동적 인터페이스로

지난 10~15년 동안, Uber, Lyft, Cash App 같은 앱은 모든 사용자에게 동일하게 보였습니다. 이는 고정된, 사전에 정의된 사용자 인터페이스를 모두가 공유한다는 의미입니다.

하지만 생성형 UI 기술의 등장으로 이 패러다임이 근본적으로 변하고 있습니다. 향후 6개월 내에 이러한 변화가 대규모로 나타날 것으로 예상됩니다.

Block은 이미 Money Bot과 Manager Bot 같은 제품에서 생성형 UI를 시험하고 있으며, 모델은 지속적으로 개선되고 있습니다:

Money Bot의 혁신:

당신이 급여를 받고 비트코인에 많이 투자한다면, Money Bot은 당신의 Cash App을 특정 방식으로 구성할 것입니다
반면 다른 사용자가 Afterpay를 자주 사용한다면, 그들의 Cash App은 완전히 다르게 보일 것입니다
이는 단순한 개인화를 넘어, AI가 사용자의 행동과 선호도를 이해하고 그에 맞춰 인터페이스 자체를 동적으로 생성 한다는 의미입니다

Manager Bot의 혁신:

여러 지점을 운영하는 퀵서비스 레스토랑 소유주를 위해, Manager Bot은 다양한 지점의 스케줄링을 관리할 수 있는 앱을 구축합니다
WhatsApp 또는 Signal을 통해 직원들에게 자동으로 메시지를 보낼 수 있습니다
앱의 모양과 느낌은 App Store의 소스 코드에 미리 정의된 것이 아니라, 즉석에서 동적으로 생성 됩니다

AI 시각화의 혁신성과 QA의 도전

Anthropic과 같은 회사의 최신 릴리스에서 보이는 가장 흥미로운 기능 중 하나는 시각화를 즉석에서 생성하는 능력 입니다.

Money Bot에게 "내가 지난달 돈을 어떻게 썼는지 보여줘"라고 물으면, 애플리케이션에 미리 하드코딩된 차트가 아니라 동적으로 생성된 차트와 시각화 를 보게 됩니다. 이는 매우 흥미롭지만, 동시에 품질 보증(QA)에 새로운 도전을 안겨줍니다.

수백만 고객을 위한 비결정론적 출력물(즉, AI가 생성한 예측 불가능한 결과)을 어떻게 QA할 것인지는 아직도 해결해야 할 핵심 문제입니다. Block은 이러한 기술적 도전에도 적극적으로 대응하고 있습니다.

선제적 인텔리전스를 통한 가치 창출

궁극적으로 Block은 이러한 생성형 UI와 AI 기술이 더 높은 사용자 참여도와 더 나은 제품 발견으로 이어질 것 이라고 믿습니다.

고객이 항상 최적의 프롬프트를 스스로 알 수는 없습니다. 따라서 Block은 특히 금융 상품과 관련하여 선제적 인텔리전스에 막대한 투자 를 해왔습니다. 이를 통해 고객에게 적합하다고 판단되는 관련 제안을 먼저 제시하고 있으며, 상당한 가치를 창출 하고 있습니다.

경쟁 우위의 재정의: 깊이 있는 이해가 최고의 방어력

장기적으로 기업의 진정한 경쟁 우위는 어디에서 비롯될까요?

단기·중기: 규제, 네트워크, 하드웨어

Block의 방어력(기업이 경쟁에서 보호받는 영역)은 현재 다음과 같은 요소들을 통해 존재합니다:

유통 및 네트워크 효과:

Cash App은 월간 활성 사용자가 5천만~6천만 명입니다
누군가 일주일 만에 이 규모의 P2P 앱을 "급조로" 만들 수 없습니다
네트워크 효과는 강력한 진입 장벽입니다

규제 라이선스:

금융 산업의 규제 환경은 매우 복잡합니다
이러한 규제를 통과하기 위한 라이선스와 규정 준수는 경쟁자들에게 높은 장벽입니다

하드웨어:

Square의 POS(Point of Sale) 하드웨어는 소프트웨어만으로는 복제할 수 없습니다
물리적 제품은 본질적인 경쟁 우위입니다

장기: 깊이 있는 이해가 최고의 해자

하지만 장기적으로 볼 때, 기업의 방어력에 대한 핵심은 근본적으로 달라질 것 입니다.

최근 몇 개월의 AI 발전 추세를 미루어 보면, 기업의 진정한 방어력은 다음에 달려 있습니다:

"다른 기업이 진정으로 이해하기 어려운 무언가를 얼마나 깊이 있게 이해하고 있는가"

Block의 경우, 이는 판매자와 구매자가 경제에 어떻게 참여하는지에 대한 깊이 있는 이해 입니다. Block은 이러한 통찰력을 바탕으로:

내부적으로: 고객 행동, 금융 패턴, 경제 활동을 이해하는 지능형 시스템을 구축
외부적으로: 제품과 서비스를 통해 이러한 이해를 고객에게 전달

이해도를 빠르게 반복 개선하는 능력

대부분의 기업은 비즈니스의 핵심적인 측면에 대해 어느 정도 이해하고 있습니다. 중요한 질문은 시간이 지남에 따라 그 이해도를 얼마나 빠르게 반복하여 개선할 수 있는가 입니다.

Block은 내부적으로나 외부적으로 '세계 모델'(world model)을 구축 하고 있습니다. 이는 고객과 Block의 운영을 더 정확하게 이해하기 위한 AI 기반 모델입니다.

과거에는 인간이 기능을 구축하는 데 수 개월이 걸렸습니다. 현재는 이 반복적 과정이 ** 1~2주 정도 소요되며, 여전히 인간의 감독이 필요합니다**.

미래에는 이 루프가:

하루에 수백 또는 수천 번 실행 될 수 있고
인간은 편집자 역할을 더 많이 하게 될 것 입니다

가장 큰 해자의 핵심

미래의 경쟁 환경에서 가장 큰 해자는 다음을 가진 기업의 것이 될 것입니다:

다른 기업이 깊이 이해하기 어려운 무언가를 이해 하고
그 이해를 바탕으로 빠르게 반복 개선할 수 있는 능력

반대로, 만약 어떤 기업이 이에 대해 "우리는 잘 모르겠습니다"라고 답한다면, 그 기업은 단지 AI 도구를 급조로 사용해서 만든 제품처럼 "바이브 코딩되어 사라질" 수도 있습니다.

결론

AI 시대는 더 이상 먼 미래가 아니라 이미 현재입니다. "더 이상 코드를 손으로 작성하지 않습니다. 그 시대는 끝났습니다." 라는 표현이 단순한 슬로건이 아니라 현실이 되었습니다.

Block의 변화는 단순히 한 기업의 혁신이 아니라, 모든 기술 기업이 마주할 불가피한 미래 를 시사합니다. 인력 감축, 조직 재편, AI 인프라 구축, 제품 혁신—이 모든 변화는 AI 기술의 근본적인 도약에서 비롯되었습니다.

가장 중요한 통찰력은 경쟁 우위의 재정의 입니다. 더 이상 단순한 규모, 자본, 또는 규제 장벽만으로는 충분하지 않습니다. 다른 기업이 깊이 이해하기 어려운 것을 빠르게 반복 개선하는 능력 이 새로운 경쟁의 핵심입니다.

당신의 기업은 지금 무엇을 깊이 있게 이해하고 있으며, 그 이해를 얼마나 빠르게 개선할 수 있는가? 이 질문에 명확한 답을 가진 기업만이 AI 시대에서 생존하고 번영할 것입니다.

Original source: "We're Not Writing Code by Hand Anymore. That's Over." | Owen Jennings & David Haber - The a16z Show

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