Slack 최고 제품 책임자(CPO) Jaime DeLanghe와 나눈 이야기
이 글은 인간-에이전트 팀 구축을 주제로 한 시리즈의 두 번째 편입니다. 첫 번째 편에서는 Anthropic이 멀티플레이어 AI로 팀을 구성하며 얻은 인사이트를 공유했습니다. 이번 글에서는 AI가 등장하기 훨씬 전부터 인간-에이전트 팀을 고민해온 한 기업의 모범 사례를 소개합니다.
Jaime DeLanghe는 2017년 Slack에 합류해 검색과 머신러닝을 담당했습니다. 그의 미션은 하나였습니다. 직장 내 대화를 조직의 지식으로 전환하는 것. 현재 Slack 최고 제품 책임자(CPO)인 그는 초창기부터 이 목표를 달성하려면 구성원들이 열린 방식으로 일해야 한다고 믿어왔습니다. 대화, 의사결정, 진행 중인 작업을 누구나 읽고 검색할 수 있는 채널에 남겨야 한다는 것입니다. 최근 에세이 The Work is the Conversation에서 그는 에이전트에 대해서도 같은 주장을 펼칩니다. 작업을 둘러싼 대화 자체가 에이전트에게 필요한 맥락이며, 바로 그 맥락이 있어야 에이전트가 실질적인 도움을 줄 수 있고, 수십 년간 이루지 못했던 목표—흩어진 지식을 생산성으로 전환하는 것—를 마침내 달성할 수 있다고 말합니다.
Slack에서 이것이 실제로 어떻게 구현되는지 알아보기 위해 Jaime를 만나, 효과적인 인간-에이전트 팀을 구축하고 새로운 업무 방식을 조직 전반에 확산시키는 방법에 대해 이야기를 나눴습니다.
오랫동안 직장 내 대화—함께 일하는 과정에서 자연스럽게 쌓이는 '배기가스'—가 조직의 지식으로 축적될 것이라는 기대가 있었지만, 현실은 달랐습니다.
"Slack 초창기에 쌓아뒀던 리서치 논문이 정말 많아요. 결론은 한결같았습니다. 대화는 지식이 되지 않는다는 거예요," Jaime는 말합니다. "그렇게 됐으면 좋겠지만, 실제로는 그냥 쌓여있는 것들이 대부분이고, 사람들은 여전히 같은 말을 반복하게 되죠."
쌓인 대화를 정리하고 의미를 찾아내는 일은 인간이 감당하기 어려운 작업이었습니다. 이제 그 역할을 에이전트가 맡습니다.
인간-에이전트 팀의 핵심 리듬은 업무를 주고받는 사이클입니다. Slack에서 Claude를 기반으로 하는 에이전트들은 초안 작성, 요약, 모니터링, 준비 등 실행 작업을 처리한 뒤 결과물을 사람에게 넘깁니다. 사람은 검토하고, 결정을 내리고, 방향을 수정한 다음, 다음 단계를 수행할 에이전트에게 다시 작업을 넘깁니다.
이것이 실제로 어떻게 이루어지는지 잘 보여주는 사례가 Jaime의 월요일 아침 루틴입니다.
"월요일 아침, 에이전트가 만들어준 일일 브리핑을 방금 받았어요," Jaime가 말합니다.
그의 검토를 기다리는 것들은 또 있습니다. 지난주 제품 워크숍 요약본과 에스컬레이션 항목, 웹상의 AI 동향 보고서, 당일 회의 브리핑, 그리고 에이전트에게 재작성을 맡겼던 오래된 자기소개 문서까지. 각 사이클이 마무리되면 사람이 에이전트의 결과물을 검토하고 최종 결정을 내립니다.
1대1 챗봇에 익숙한 사람이라면 여러 특화 Claude 에이전트와 함께 일하는 것이 낯설게 느껴질 수 있습니다. Jaime의 접근 방식은 기술적이라기보다 사회적입니다. "저는 에이전트를 동료처럼 생각하는 편이에요."
사람 동료에게 역할과 책임이 있듯, 에이전트에게도 명확한 목표와 담당 영역이 있어야 합니다. "에이전트의 가치가 지시에 의해 강요된 것처럼 느껴지고, 사용하는 사람들이 그 가치를 직접 체감하거나 이해하지 못하면, 이 에이전트가 무엇을 위한 것인지 기억하기 어려워집니다," 그가 말합니다.
실천 방법:
Slack은 초창기부터 채널을 기본적으로 공개로 설정할 것을 권장해왔습니다. "앞으로 이어질 모든 작업을 위한 공유된 이해, 공유된 맥락을 쌓아가는 과정이니까요," Jaime가 말합니다.
그는 맥락과 지식에 접근을 제한해야 할 특별한 이유가 없다면 채널을 공개로 유지할 것을 권합니다. 에이전트가 참고할 수 있는 정보가 많을수록, 더 좋은 팀원이 됩니다.
공개된 맥락은 복리처럼 쌓입니다. 새로운 구성원은 빈 받은편지함이 아니라 축적된 히스토리로 온보딩되고, 아무도 같은 말을 반복하지 않아도 됩니다. 이제 에이전트도 그 혜택을 누리고, 그 맥락과 작업 기억이 다시 사람에게 흘러 돌아옵니다.
실천 방법:
새로운 업무 방식을 가장 빠르게 익히는 방법은 동료가 하는 것을 직접 보는 것입니다. Jaime는 Salesforce에서 이를 직접 목격했습니다. 직원들이 How I Slackbot이라는 전사 채널에서 스킬, 디버깅 팁, 워크플로우 노하우를 공유하는데, 그의 추산으로 수천 명의 멤버가 참여하고 있습니다. 기본적으로 공개로 설정된 이 채널에서는 영업 프로세스의 팁이 엔지니어링 프로세스를 바꾸는 일도 일어납니다.
Slack 내부에서 제품 매니저들에게 Claude 도입을 추진했을 때는 "상상할 수 있는 가장 자율적인 방식으로" 확산이 이루어졌습니다. 한 PM이 개발자 경험 담당자의 도움을 받아 셋업을 완료한 뒤, 자신이 무엇을 어떻게 했는지 캔버스 문서로 정리해 공유했습니다. 다른 PM들이 그 형식을 그대로 따랐고, 팀들은 자체적으로 워크숍을 열고 자체 git 저장소를 만들었습니다.
실천 방법:
Slack 초창기부터 Jaime는 생산성을 어떻게 측정할 것인가라는 질문과 씨름해왔습니다. "메시지를 더 많이 보내는 것이 목표일까요?" 그가 말합니다. "꼭 그렇지는 않아요. 메시지 수가 많다는 게 Slack을 더 잘 활용하고 있다는 의미는 아니거든요. 오히려 필요한 정보를 찾지 못하거나, 처음에 하고 싶은 말을 제대로 전달하지 못한다는 신호일 수도 있으니까요."
AI의 가치를 측정하는 문제도 이와 크게 다르지 않습니다. 그만큼 복잡한 대상에는 단순한 지표가 통하지 않습니다. 토큰 사용량은 시스템이 작동 중이라는 신호는 되지만, 알아야 할 중요한 정보이긴 해도 그것만으로는 충분하지 않습니다.
실천 방법:
인간-에이전트 팀을 도입하려는 조직에게 Jaime가 가장 강조하는 것은 모든 워크플로우를 다시 상상해보는 것입니다. "우리는 같은 종류의 일을 더 빠르게 하는 것을 넘어, 일하는 방식 자체를 어떻게 바꿀 것인지 찾아내야 합니다. 그리고 그건 팀 스포츠예요."
효과적인 인간-에이전트 팀을 만들기 위한 그의 핵심 조언은 이렇습니다. 빠르게 시작하되, 작게 시작하세요. 팀원들을 Claude와 함께하는 공유 채널에 모아 같은 리소스를 주고, 직접 일하게 해보세요. Slack의 경험이 어떤 기준이 된다면, 그들이 만들어낸 것은 저절로 퍼져나갈 것입니다.
