AI로 회사를 처음부터 구축하는 방법: 스타트업 성공 전략

핵심 요약

AI는 생산성 도구가 아니라 회사 운영의 근본적인 변화: AI를 단순한 생산성 향상 수단으로 보는 것은 현재 일어나고 있는 혁신의 본질을 놓치는 것입니다.
폐쇄 루프 시스템이 경쟁의 핵심: 모든 워크플로우, 결정, 프로세스가 지속적으로 학습하고 개선되는 지능형 레이어를 통해 흘러야 합니다.
질의 가능한 조직 구축이 필수: 회사 전체가 AI가 파악할 수 있도록 명확하고 체계적으로 구조화되어야 합니다.
AI 소프트웨어 팩토리의 등장: 테스트 주도 개발의 진화 단계로, 에이전트가 코드를 자동으로 생성하고 반복합니다.
관리 계층 구조의 재정의: 인텔리전스 레이어가 정보 흐름 역할을 담당하면서 중간 관리자의 필요성이 감소합니다.
새로운 팀 구조의 탄생: 개인 기여자(IC), 직접 책임자(DRI), AI 창업자 유형의 세 가지 역할로 재편성됩니다.
스타트업의 무한한 이점: 레거시 시스템 없이 처음부터 AI 중심으로 설계하면 기존 기업보다 훨씬 빠르게 성장할 수 있습니다.

AI 시대의 회사 운영 패러다임 전환

AI를 생각해야 하는 새로운 방식

현재 대부분의 사람들은 AI를 생산성 관점 에서만 논의합니다. 엔지니어의 생산성이 어떻게 향상되는지, 기존 워크플로우에 코파일럿을 추가하여 더 많은 기능을 빨리 출시하는 방법에 대해 이야기합니다. 하지만 이러한 접근 방식은 우리가 목격하고 있는 변화의 본질을 완전히 놓치고 있습니다.

더 정확히 말하면, AI는 단순한 생산성 향상 도구가 아니라 완전히 새로운 기능을 가능하게 하는 기술 입니다. AI 도구를 제대로 활용하는 사람이라면, 한 팀 전체가 필요했거나 심지어 기술적으로 불가능했던 작업 을 이제 혼자서 수행할 수 있습니다. 이것이 바로 게임 체인저입니다.

높은 수준에서 생각해보면, AI는 회사가 사용하는 도구가 아니라 회사가 운영되는 운영 체제 가 되어야 합니다. 모든 워크플로우, 모든 의사결정, 모든 프로세스는 끊임없이 학습하고 개선되는 지능형 레이어를 통해 흘러야 합니다. 이것이 AI 네이티브 회사의 핵심입니다.

폐쇄 루프 시스템으로의 전환

AI를 제대로 활용하려면 회사 내의 모든 중요한 프로세스가 지능형 폐쇄 루프에 의해 포착되어야 합니다. 폐쇄 루프는 다음과 같이 작동합니다:

정보 포착 - 모든 중요한 활동과 결과가 기록됩니다
지능형 시스템에 재공급 - 수집된 데이터가 AI 시스템으로 전달됩니다
프로세스 개선 - 시간이 지남에 따라 시스템이 자동으로 최적화됩니다

이것은 제어 시스템의 개념에서 나온 것입니다. 개방 루프 시스템 은 피드백이 없어서 과거 대부분의 회사가 이렇게 운영되었습니다. 의사결정을 내리고 실행한 후, 결과를 체계적으로 측정하거나 프로세스를 조정하지 않았습니다. 이것은 본질적으로 손실이 매우 큽니다.

반면 폐쇄 루프 시스템 은 자체 조절되며, 지속적으로 출력을 모니터링하고 명시된 목표를 더 잘 달성하기 위해 프로세스를 자동으로 조정합니다. 이 방식은 정확성과 안정성 면에서 매우 강력합니다. AI를 통한 자체 개선 에이전트를 활용하면, 회사는 폐쇄 루프처럼 운영될 수 있습니다.

질의 가능한 조직 만들기: 체계적 구조의 중요성

조직 전체를 AI가 이해할 수 있는 형태로 만들기

폐쇄 루프를 구축하려면 회사 전체가 쿼리 가능해야 합니다. 다시 말해, 조직 전체가 ** AI가 파악하고 이해할 수 있을 정도로 명확해야 합니다**. 이것이 구체적으로 무엇을 의미하는지 살펴봅시다:

모든 중요한 행동은 아티팩트를 생성합니다 - 회사 중심의 인텔리전스가 학습하고 자체 개선에 사용할 수 있는 데이터를 남깁니다
AI 노트 작성기로 회의를 기록합니다 - 회의 내용이 자동으로 정리되고 검색 가능하게 됩니다
DM과 이메일을 최소화합니다 - 공개적인 채널을 통한 통신으로 모든 정보가 투명하게 관리됩니다
모든 커뮤니케이션 채널에 에이전트를 내장합니다 - AI가 실시간으로 조직 상황을 파악합니다
맞춤형 대시보드를 구축합니다 - 수익, 판매, 엔지니어링, 채용, 운영 등 회사의 모든 측면을 한눈에 볼 수 있습니다

엔지니어링 스프린트 계획: 실제 사례

이것이 실제로 어떻게 작동하는지 구체적인 예를 들어봅시다. 엔지니어링 관리와 스프린트 계획 을 생각해보세요.

만약 에이전트가 다음의 모든 정보에 접근할 수 있다면:

Linear의 엔지니어링 티켓
Slack 엔지니어링 채널의 모든 논의
Pylon이나 Intercom 같은 도구에서 수집된 고객 피드백
GitHub의 커밋 기록
Notion이나 Google Docs의 상위 수준 계획 문서
영업 통화 기록
일일 스탠드업 녹화본

에이전트는 이전 스프린트에서 실제로 무엇이 출시되었고, 고객 요구를 얼마나 잘 충족했는지 완벽하게 분석 할 수 있습니다. 더 나아가, 무엇이 성공했고 무엇이 실패했는지에 대한 완전한 가시성 을 확보하면, 에이전트는 미래를 예측하고 훨씬 더 정확하며 순조로운 스프린트 계획을 자동으로 제안 할 수 있습니다.

이것의 영향은 엄청납니다. 손실이 많았던 엔지니어링 관리자의 수동 상태 보고 취합 시대는 끝나갑니다. 끊임없는 조율을 필요로 했던 작업들이 기본적으로 ** 읽기 쉽고 자동으로 질의 가능하게** 됩니다.

이 방식을 구현하면, 정보가 파편화되고 수동으로 해석되던 개방형 방식을 멈추고 폐쇄형 루프 시스템으로 전환 됩니다. 상태, 결정, 결과가 지속적으로 캡처되어 인텔리전스 레이어로 다시 피드백되므로, 회사는 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 항상 최신 상태로 파악 할 수 있습니다.

AI 소프트웨어 팩토리: 제품 개발의 미래

테스트 주도 개발의 진화 단계

가장 빠르게 성장하는 기업들 사이에서 새로운 제품 개발 패러다임 이 등장하고 있습니다. 바로 AI 소프트웨어 팩토리 입니다. 테스트 주도 개발(TDD)에 익숙하다면, 이것은 그 다음 진화 단계 입니다.

전통적인 TDD에서는:

개발자가 테스트를 먼저 작성합니다
그 다음 테스트를 통과하는 코드를 작성합니다
반복적으로 개선합니다

AI 소프트웨어 팩토리 는 이를 더 극단적으로 가져갑니다:

인간이 사양을 정의합니다 - "무엇을 만들 것인가"를 명확히 합니다
테스트 세트를 작성합니다 - 성공 기준을 명확히 정의합니다
AI 에이전트가 코드를 생성합니다 - 테스트가 통과할 때까지 자동으로 코드를 작성하고 반복합니다
인간이 최종 판단합니다 - 결과물을 검토하고 승인합니다

이 방식에서 인간은 무엇을 만들지 정의하고 결과물을 판단하며, 실제 코드 생성은 전적으로 에이전트의 역할 입니다.

StrongDM의 혁신적 사례

일부 선진 기업들은 이 개념을 훨씬 더 멀리까지 밀어붙이고 있습니다. StrongDM의 AI 팀 이 좋은 예입니다. 그들은 다음과 같은 자체 소프트웨어 팩토리를 구축했습니다:

저장소에 수기로 작성된 코드가 전혀 없습니다
오직 사양과 테스트 하네스만 포함합니다
에이전트가 테스트를 작성하고 코드를 반복 생성합니다
확률적 만족 임계값을 충족할 때까지 자동으로 개선합니다

그들의 최종 목표는 인간의 코드 작성이나 검토 필요성을 본질적으로 제거하는 것 입니다. 그리고 이 방식은 효과가 있습니다.

이것이 바로 스티브 예그(Steve Yegge)가 말하는 "1000배 엔지니어"를 달성하는 방법 입니다:

한 명의 엔지니어를 강력한 에이전트 시스템으로 둘러싸서, 그들이 ** 이전에는 결코 만들 수 없었던 것들을 만들 수 있도록 하는 것**입니다. 지금은 "1000배 또는 심지어 10,000배 엔지니어"의 시대 가 도래했습니다.

새로운 조직 구조: 세 가지 핵심 역할

기존 관리 구조의 쇠퇴

회사를 이런 방식으로 운영하면 - 즉, 모든 곳에 AI 루프를 적용하고, 질의 가능한 조직으로 만들고, 소프트웨어 팩토리를 구축하면 - 한 가지 중요한 시사점이 발생합니다:

고전적인 관리 계층 구조는 더 이상 의미가 없다 는 것입니다.

과거에는 중간 관리자와 코디네이터가 조직 내에서 정보를 비효율적으로 상하로 전달 했습니다. 이들은 정보의 흐름을 제어하고 의사결정을 조율하는 필수적인 역할을 했습니다. 하지만 새로운 세상에서는 인텔리전스 레이어가 그 역할을 수행합니다.

회사가 다음과 같다면:

질의 가능하고
아티팩트가 풍부하며
AI가 이해할 수 있는 구조

인간 미들웨어는 거의 필요 없게 됩니다. 회사의 속도가 정보 흐름의 속도와 같기 때문에, 인간 라우팅 계층을 하나라도 제거할 수 있으면 ** 속도는 직접적으로 증가합니다**.

이를 실제로 구현하고 있는 사람이 있습니다. 잭 도시(Jack Dorsey)가 Block에서 하고 있는 일 이 좋은 예입니다. 그는 AI 도구를 깊이 있게 활용한 후, 많은 기업 리더가 도달한 동일한 결론에 이르렀습니다:

이것은 단순히 점진적인 생산성 향상 이상의 의미를 가집니다. 기존의 조직도와 관리 구조를 유지하는 것은 ** 전체 패러다임 전환을 놓치는 것**과 같습니다.

잭 도시의 세 가지 역할 모델

잭 도시가 제안하는 모델에 따르면, 앞으로 모든 AI 네이티브 회사에는 세 가지 유형의 직원 이 있을 것입니다:

1. 개인 기여자(Individual Contributor, IC) - 빌더-운영자

이들은 직접 무언가를 만들고 운영하는 사람들입니다. 중요한 점은 ** AI 네이티브 회사에서 이 역할이 엔지니어에게만 국한되지 않는다**는 것입니다.

엔지니어링 팀: 코드를 작성하고 AI 에이전트와 협력하여 제품을 구축합니다
운영 팀: 프로세스를 최적화하고 개선합니다
지원 팀: 고객 문제를 직접 해결합니다
영업 팀: 고객과의 관계를 직접 구축합니다

모든 사람이 무언가를 구축합니다. 중요한 문화적 변화는, 사람들이 ** 회의에 피치 덱이나 파워포인트가 아닌 작동하는 프로토타입을 가지고 온다는 것입니다. 이것은 ** 실제 진전을 보여주고, 구체적인 피드백을 받을 수 있게 합니다.

2. 직접 책임자(Directly Responsible Individual, DRI) - 결과 중심의 리더

두 번째 역할은 전략과 고객 성과에 중점을 두는 직접 책임자(DRI)입니다. 이것은 ** 고전적인 관리자가 아닙니다**.

DRI는:

결과에 대해 명확한 책임을 집니다
한 사람, 하나의 결과, 숨김없이 운영됩니다
팀의 성과를 직접 책임지고 그에 따라 평가받습니다
일일 오퍼레이션보다는 전략적 방향성을 제시합니다

이것은 기존의 중간 관리자 모델과는 완전히 다릅니다. DRI는 마이크로매니징하지 않으며, 대신 ** 목표를 명확히 하고 팀에 자율성을 줍니다**.

3. AI 창업자 유형 - 모범을 통한 리더

세 번째는 AI 창업자 유형 입니다. 이 사람은:

여전히 무언가를 직접 구축합니다
팀을 코칭하고 가이드합니다
모범을 통해 이끌어갑니다

특히 중요한 원칙은: 만약 당신이 창업자라면, AI 전략을 누군가에게 위임하는 대신, 당신이 최전선에서 엄청난 역량 향상을 직접 시연해야 합니다. 이것은 조직 전체에 신호를 보냅니다.

토큰 최적화: 인원수가 아닌 효율성의 시대

소규모 팀, 거대한 영향력

이러한 새로운 구조를 통해 기업은 훨씬 더 작은 팀으로도 엄청난 성과를 달성 할 것입니다. 하지만 이것은 기존의 "적은 인원으로 더 열심히 일하기"와는 다릅니다.

가장 중요한 변화는 다음과 같습니다:

인원수가 아닌 토큰 사용량을 극대화하는 것이 중요 해집니다.

최고의 기업은 토큰을 최대한 활용하는 기업 이 될 것입니다. 이것이 무엇을 의미하는지 구체적으로 살펴봅시다:

한 명의 엔지니어가 AI 도구를 적극적으로 사용하면, AI 이전 시대의 회사에서 ** 거대한 엔지니어링 팀이 필요했던 일**을 해낼 수 있습니다
이는 엔지니어링 팀이 극적으로 더 간소화 된다는 것을 의미합니다
디자인, HR, 관리 팀 도 마찬가지로 축소됩니다

API 비용과의 균형

이것은 명백한 트레이드오프를 만듭니다:

기존에는 큰 인원수(높은 급여, 복리후생, 오버헤드 비용)가 필요했지만, 이제는 높은 API 비용이 필요합니다.

창업자들은 이렇게 생각해야 합니다:

10명의 엔지니어를 고용하고 $1,000,000 급여를 지급하는 대신
2명의 뛰어난 엔지니어를 고용하고 $200,000 급여를 지급하되
나머지 $800,000을 API 비용(Claude, GPT-4, 기타 AI 도구)에 사용합니다

불편할 정도로 높은 API 비용을 기꺼이 감당해야 합니다. 왜냐하면 이것이 여전히 ** 인원 비용보다 훨씬 효율적이기 때문**입니다.

스타트업의 비교 우위: 레거시 없는 시작

초기 단계 창업자의 엄청난 이점

초기 단계의 창업자라면 이 시점에서 엄청난 이점을 가지고 있습니다:

레거시 시스템이 없습니다 - 기존 코드나 기술 부채에 얽매이지 않습니다
고착화된 조직도가 없습니다 - 처음부터 최적의 구조를 설계할 수 있습니다
재교육해야 할 수천 명의 직원이 없습니다 - 신입들부터 AI 네이티브 방식으로 교육할 수 있습니다
규모가 충분히 작아서 처음부터 제대로 구축할 수 있습니다

이것이 바로 지금이 창업하기 가장 좋은 시기 인 이유입니다.

기존 기업의 딜레마

기존 회사들은 그 반대 상황에 처해 있습니다:

수년간의 표준 운영 절차(SOP)가 정착되어 있습니다
소프트웨어 개발에 대한 핵심 가정들이 깊이 내재화되어 있습니다
이 모든 것을 해체해야 하면서도
라이브 제품을 계속 유지하고 성장시켜야 합니다

이것은 매우 어렵습니다. 일부 선진 회사들은 이를 해결하기 위해 핵심 사업과 분리된 소규모 "스컹크 웍스" 팀을 구성 하여 AI 네이티브 시스템을 처음부터 구축합니다. Mutiny가 좋은 예시 입니다. 그들은 새로운 AI 중심의 제품을 별도로 개발하면서 기존 제품을 운영했습니다.

하지만 대부분의 경우, 핵심 프로세스에 대한 모든 변경은 이미 작동 중인 무언가를 망가뜨릴 위험 이 있습니다. 따라서 본질적으로 이러한 대기업들은 적응하는 데 훨씬 더 어려움을 겪을 것입니다.

AI 네이티브 회사 구축: 지금이 기회

스타트업이 취할 수 있는 구체적인 조치

지금 스타트업을 시작하거나 성장시키고 있다면, AI 네이티브를 처음부터 지향하세요. 구체적으로 다음과 같이 할 수 있습니다:

처음부터 시스템을 AI 중심으로 설계합니다
- 모든 프로세스가 쿼리 가능하고 자동화 가능하도록 구축합니다
- AI와의 상호작용을 핵심 워크플로우에 통합합니다
워크플로우를 AI 친화적으로 최적화합니다
- 분산된 DM 대신 중앙화된 채널을 사용합니다
- 모든 결정과 논의를 기록합니다
- AI가 파악할 수 있는 형태로 정보를 구조화합니다
문화를 AI 우선으로 형성합니다
- 팀원들이 AI 도구를 자연스럽게 사용하도록 격려합니다
- 프로토타입을 통한 검증 문화를 만듭니다
- 창업자가 직접 모범을 보입니다
작은 팀으로 큰 것을 만듭니다
- 필요한 최소 인원만 고용합니다
- 높은 토큰 사용량을 통해 생산성을 극대화합니다
- API 비용을 적극적으로 투자합니다

기존 기업도 할 수 있는 것

기존 회사에 있다면:

스컹크 웍스 팀 구성을 고려합니다
- 핵심 사업과 분리된 별도의 팀으로 AI 네이티브 접근을 시도합니다
- 성공 사례를 만들어 조직 전체에 확산합니다
가장 영향력 있는 프로세스부터 시작합니다
- 엔지니어링 스프린트 계획, 고객 지원, 영업 프로세스 등에서 AI 루프를 도입합니다
- 성과를 측정하고 공유합니다
조직 문화를 점진적으로 전환합니다
- 리더십이 AI 도구를 직접 사용하는 모습을 보여줍니다
- 성공 사례를 축하하고 공유합니다

자신의 확신을 스스로 만들어야 함

하지만 무엇보다 중요한 것은 이것입니다:

이 모든 것을 다른 사람의 말만 믿고 진행하지 마세요.

AI 도구의 힘에 대한 확신을 아웃소싱할 수 없습니다. 무엇을 구축하는 것이 이제 가능한지에 대한 자신의 선입견에 도전할 때까지, ** 코딩 에이전트와 적극적으로 작업하여 스스로 확신을 키워야 합니다**.

실제로 해봐야 알 수 있습니다. AI로 무엇을 만들 수 있는지, 어느 정도까지 자동화할 수 있는지 직접 경험하십시오. 그 경험이 바로 당신의 가장 강력한 자산이 됩니다.

결론

AI는 단순한 생산성 도구가 아닙니다. 이것은 회사를 운영하는 방식 자체의 근본적인 전환 입니다.

지금이 바로 스타트업을 시작할 최적의 시간 입니다. 레거시 시스템 없이, 처음부터 AI 중심으로 설계된 조직을 만들 수 있다면, 기존 기업보다 ** 훨씬 빠르고 효율적으로 성장할 수 있습니다**.

질의 가능한 조직, 폐쇄 루프 시스템, 새로운 팀 구조, 그리고 AI 소프트웨어 팩토리 를 처음부터 구축하세요. 기존 기업들이 적응하는 동안, 당신의 회사는 이미 다음 세대의 비즈니스 운영 방식으로 나아갈 수 있습니다. 지금 시작하세요.

Original source: How To Build A Company With AI From The Ground Up

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(Ycombinator) AI로 회사를 처음부터 구축하는 방법: 창업자 완벽 가이드