AI Agent 도입을 위한 실전 가이드

이 글은 Amplitude 블로그에 게재된 Clay Norris의 기고문을 바탕으로 번역되었습니다.

Clay Norris는 2만 명 이상의 투자자, 창업가, 운영자가 벤처 업계의 미래에 대한 인사이트를 얻는 온라인 매거진 'Confluence.VC'의 창립자입니다.

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앞으로 10년을 이끌 기업들은 인력을 늘리지 않고도 더 큰 성과를 만들어낼 것입니다. 그 차이는 ‘사람을 관리하는 조직’을 운영하느냐, 아니면 ‘에이전트를 운영하고 통제하는 팀’을 구축하느냐에 달려 있습니다. 조직의 경쟁력은 더 많은 인원을 확보가 아니라, 에이전트가 내리는 판단과 실행을 얼마나 정교하게 설계하고 관리하는지에 의해 결정됩니다.

변화의 흐름은 명확합니다.

• 사람 관리(Managing people) → 에이전트 조율(Orchestrating agents)
• 단순 인원 증원(Adding headcount) → 루프 설계 및 추가(Adding loops)
• 기능 배포(Shipping features) → 의사결정 속도 향상(Faster decision-making velocity)

이 글에서는 이러한 변화가 의미하는 바를 짚고, 이를 실제 조직과 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴봅니다.

스케일업(Scale-up)에 성공한 프로덕트 팀은 어떻게 일하는가

초기 스타트업은 늘 리소스 부족에 시달립니다. 특히 '프로덕트' 영역에서 통증이 가장 크죠. 대기업 그로스팀 수준의 분석력이 필요하면서도 동시에 소규모 스타트업 특유의 기민한 속도까지 갖춰야 하기 때문입니다.

운 좋게도 세계적인 수준의 프로덕 팀을 들여다볼 기회가 있었다면, 몇 가지 공통된 패턴을 발견하셨을 겁니다.

• 모든 의사결정의 기준은 "이것이 최종 사용자 경험을 개선하는가?"입니다.
• 그 답을 찾기 위해 방대한 데이터를 해석합니다.
• 데이터를 수집, 분석, 실행하는 과정이 매일 쌓여 눈덩이처럼 불어나는 성과를 만들어냅니다.
• 그 결과 압도적인 속도를 얻게 됩니다.

이 원칙들은 당연해 보이지만, 막상 이를 현실로 구현할 시스템을 갖춘 기업은 드뭅니다. 이것이 바로 저희가 Amplitude(앰플리튜드)에 주목하는 이유입니다. 앰플리튜드는 제품 루프(loop) 전반에 걸쳐 필요한 과제들을 마치 인턴처럼 처리해주는 AI 도구와 에이전트를 제공합니다.

• 대시보드 에이전트: 중요한 지표를 24시간 감시하다가 기회가 포착되는 즉시 알려줍니다.
• 세션 리플레이 에이전트: 사용자가 어디서 헤매는지 자동으로 감지하고, 팀이 반복되는 문제를 빠르게 검증하고 고칠 수 있도록 구체적인 해결책을 제안합니다.
• AI 피드백: 설문조사, CS 티켓, 리뷰, 커뮤니티(Reddit, Discord) 등 고객의 목소리가 있는 모든 곳에서 데이터를 긁어와, AI가 힘든 분석 작업을 대신 처리해 진짜 중요한 인사이트만 보여줍니다.
• MCP 서버: 앰플리튜드의 행동 데이터를 Claude, Cursor, Github 등 여러분이 이미 쓰고 있는 툴과 연결해 줍니다. 덕분에 상황 파악을 위해 이 창 저 창 오갈 필요가 없습니다.

과거에는 몇 주씩 걸리던 일이 이제 몇 시간이면 끝납니다.

업무 주기가 이렇게 획기적으로 단축되면, 남들보다 먼저 움직인 기업들은 날이 갈수록 더 큰 격차를 벌리는 기하급수적으로 성장하는 플라이휠을 구축하게 됩니다.

구형 플라이휠 vs 신형 플라이휠

모든 기업은 저마다의 플라이휠을 가지고 있습니다. 다만 최고의 기업은 경쟁사보다 더 빨리 회전하는 플라이휠을 가졌을 뿐입니다.

대부분의 스타트업은 여전히 고전적인 루프에 갇혀 있습니다.

배포(Ship) → 측정(Measure) → 논쟁(Argue) → 재배포(Reship)

이 방식은 어느 정도까진 통하지만 한계가 분명합니다.

• 업무를 넘기는 과정에서 중요한 신호가 누락됩니다.
• 앞 단계가 끝나길 기다리느라 아까운 시간이 버려집니다.
• 사람이 개입해야 할 때마다 프로세스 속도가 느려집니다.

반면, 새로운 루프는 다릅니다.

관찰(Observe) → 진단(Diagnose) → 실험(Experiment) → 적응(Adapt)

모든 단계에 사람이 매달려야 했던 과거와 달리, 이제는 에이전트가 각 단계를 병렬로 처리합니다. 단순히 조금씩 나아지는 수준을 넘어 끊임없이 스스로 진화하는 개선이 가능해집니다.

위 도표는 이러한 플라이휠의 진정한 이점을 잘 보여줍니다. 그 핵심은 시스템이 올바르게 작동할 때 발생하는 지속적인 피드백과 자체 최적화(Self-optimization)에 있습니다.

전통적인 플라이휠이 산술급수적으로 성장한다면, 에이전트 기반의 플라이휠은 기하급수적으로 성장합니다.

더 작고 효율적인 조직으로의 진화 (2.0 → 3.0)

모든 조직은 진화하고 있으며 지금 우리는 다음 단계로 넘어가는 과도기에 있습니다.

• 1.0: 모든 문제를 사람이 직접 해결합니다. 사람과 시스템을 관리하는 데 에너지를 쏟다 보니 피드백 주기가 느립니다.
• 2.0: 소수의 의사결정자가 소프트웨어로 단순 반복 업무를 자동화합니다. 확보된 시간은 고부가가치 업무에 쓰입니다. 인원을 늘리지 않고도 시스템 관리가 수월해져 효율이 오릅니다.
• 3.0: 의사결정자 + 에이전트. 분석가나 실무자라는 '직책'은 사라질지 몰라도 그들이 하던 '업무'의 본질은 남습니다. 이제 그들은 직접 데이터를 뽑는 대신 에이전트를 통해 일합니다. 목표와 제약 조건, 취향을 설정해주면 에이전트가 가져온 고품질 제안서를 검토하고 결정하는 방식으로 일하는 것이죠.

💡Together with Amplitude

앰플리튜드에는 사용자를 깊이 이해하고 프로덕트 마켓 핏을 더 빠르게 찾는 데 필요한 모든 도구가 갖춰져 있습니다. 이해를 돕기 위해 비유해 보자면 다음과 같습니다.

• Jira → Linear

• Notes → Notion

• Gmail → Superhuman

• Google Analytics → Amplitude

드롭박스와 도어대시, 아틀라시안 같은 업계 선두 기업들은 이미 앰플리튜드를 도입해 기하급수적인 플라이휠을 구축하고 있습니다.

장담컨대 써보시면 "왜 진작 쓰지 않았을까" 하고 후회하실 겁니다😉

증거: 프로덕트팀이 실제로 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법

Replit: 4,000만 명 이상의 사용자 피드백 분석

Replit은 '속도'를 핵심 가치로 삼는 회사입니다. 따라서 프로덕트 학습 속도도 그에 맞춰야 했습니다.

전 세계적으로 거대한 사용자 네트워크를 보유한 Replit에게 AI 피드백은 모든 사용자 데이터를 한곳으로 모아 전 사원이 접근할 수 있게 해주는 강력한 무기가 되었습니다.

Replit은 엔지니어 중심 조직입니다. 엔지니어는 40명에 달하지만 프로덕트 매니저(PM)는 단 2명뿐이죠. 이런 구조에서 가장 큰 숙제는 모든 엔지니어가 프로덕트의 방향성을 동일하게 이해하는 것이었습니다.

AI 피드백 도입 후 이 문제는 해결되었습니다. 이제 각 엔지니어는 자신이 내리는 프로덕트 결정 뒤에 숨은 "왜"를 명확히 이해하게 되었으니까요. 덕분에 Replit은 규모가 커졌음에도 불구하고 의사결정 병목 없이 놀라운 속도로 움직이고 있습니다.

실제 워크플로우는 다음과 같습니다.

1. Zendesk, 앱스토어 리뷰, Reddit, X(Twitter) 등 피드백 채널을 연동합니다.
2. 다양한 소스에서 쏟아지는 피드백을 실시간으로 수집 및 그룹화하고 엔지니어링 팀이 당장 고쳐야 할 우선순위 목록을 생성합니다.

과거에는 "사용자가 뭘 원하는지" 파악하느라 엔지니어들이 엄청난 시간을 할애했지만 이제 그 과정은 거의 0초에 수렴하게 되었습니다.

AI Agent를 도입하는 방법

1️⃣ 에이전트 인프라를 선택하세요.

저희는 이 단계에서 앰플리튜드를 강력히 추천합니다. (초기 스타트업이라면 1년간 프로덕트 및 웹 인사이트를 무료로 쓸 수 있는 프로그램도 활용해 보세요.)

2️⃣ 딱 하나만 먼저 배포해보세요.

아직 실험 문화가 정착되지 않았다면 '대시보드 에이전트'가 제격입니다. 핵심 지표를 지켜보다가 특이점이 오면 알려달라고 설정하세요.

3️⃣ 맥락을 심어주세요.

많은 분이 이 단계를 건너뛰는데 정말 중요합니다. 우리 회사에서 정의하는 '성공'이 무엇인지 알려주세요. "전환율 높여줘" 같은 뻔한 요청 대신 "우리는 프로젝트 3개를 완료한 사용자가 중요해", "14일 안에 5명을 초대한 팀을 찾고 있어"처럼 구체적으로 말이죠. 대화를 많이 할수록 에이전트는 여러분의 전략을 닮아갑니다.

4️⃣ 여러분의 작업 공간에 연결하세요.

앰플리튜드의 MCP를 활용해 PM들이 Claude, Cursor, Github 등 익숙한 툴에서 인사이트를 바로 보게 하세요. 탭을 바꾸는 귀찮음이 줄어들수록 팀의 활용도는 높아집니다.

5️⃣ 하나의 의식으로 만드세요.

주간 프로덕트 회의 아젠다에 "에이전트 인사이트"를 추가하세요. "이번 주에 우리가 놓친 걸 에이전트는 뭘 봤지?"라고 질문하는 겁니다. 이것이 시스템을 성장시키는 가장 확실한 비결입니다.

6️⃣ 성공 방식을 복제하세요.

하나의 루프가 제대로 작동하기 시작하면(예: 온보딩 → 1주 차 활성화) 그 성공 패턴을 기능 채택이나 수익화 단계로 확장하세요.

마지막 조언

저희 스스로도 지키려고 노력하는 단 하나의 스타트업 조언이 있다면 바로 이것입니다.

"의사결정 속도가 대부분의 문제를 해결한다."

성공한 창업가들을 만나보면 하나같이 '속도'에 집착합니다. 하지만 속도는 올바른 방향성이 있을 때만 의미가 있고, 그 방향성은 앞서 말씀드린 '기하급수적인 루프'가 있어야만 유지될 수 있습니다.

과거에는 이러한 루프를 만들려면 막대한 인력이 필요했지만 이제는 아닙니다. 누구나 에이전트를 활용해 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있는 시대니까요.

저희는 수많은 에이전트 인프라를 직접 테스트해 보았고, 그 결과 더 많은 창업가에게 앰플리튜드로 시작할 것을 권하고 있습니다.

변화는 생각보다 빠르게 다가옵니다. 이제 에이전트와 함께 더 빠른 속도로 성장할 차례입니다. 직접 경험하고 판단해 보세요.

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