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22일 임완섭 AI 에이전트 호스팅 플랫폼 구이(Guuey) 대표는 해시드가 주최한 AI 빌더 밋업 '나이트로 트랙데이'에 참석해 팀원을 세 명에서 한 명으로 줄이드는 대신 사용하는 클로드 계정 수가 46개까지 늘어났다고 밝혔다. AI 에이전트가 기존 인력의 업무를 보조하는 수준을 넘어 스타트업의 인력 구성과 업무 분담 방식까지 바꾸는 것이다.
다만 AI 에이전트를 활용하는 것만으로 스타트업의 경쟁력이 높아지는 것은 아니다. 에이전트가 만든 결과물을 검증하고 여러 작업을 통합하는 과정은 물론, 제품을 실제 사용자에게 전달하고 반응에 따라 개선하는 작업도 필요하기 때문이다.
AI가 수행하는 업무가 늘어날수록 사람은 단순 작업보다 목표 설정과 업무 설계, 품질 관리에 더 많은 역량을 투입해야 할 수 있다. 일례로 이현윤 오프(OFF) 공동창업자는 에이전트를 도입할 때 모델이 참고할 수 있는 마크다운(MD) 문서를 만드는 데 공을 들인다고 밝혔다. 그는 "에이전트 숫자를 늘리는 것도 중요하지만, 에이전트가 토큰을 낭비하지 않고 제대로 된 방향으로 가도록 이끌기 위해선 사람이 많이 알아야 하고 고민해야 한다"며 "냉정하게 말하면 얼마만큼의 에이전트를 감당하고 관리할 수 있는지 아는 것도 중요하다"고 말했다. AI에 업무를 맡기는 과정에서도 목표와 맥락을 명확히 전달하고 결과를 관리하는 역량이 필요하다는 의미다.
개별 에이전트의 활용을 넘어 팀 차원의 협업 구조를 만드는 일도 과제 중 하나다. 이 공동창업자는 "팀 내에서 누구에게도 소속되지 않은 공유 에이전트를 운영하고, 개인 에이전트끼리 정보를 주고받을 수 있도록 하는 구조가 중요하다"고 강조했다. 사람이 작업 과정에서 내린 결정과 고민을 다른 구성원에게 일일이 설명하는 데는 시간과 노력이 들지만, 에이전트가 각자의 업무 맥락을 파악하고 이를 다른 에이전트에 전달할 수 있다면 협업 효율을 높일 수 있기 때문이다.
이 과정에서 어떤 정보를 공유하고 어떤 정보는 제한할지에 대한 규칙도 함께 마련해야 한다. 에이전트 간 정보 교류가 효율성을 높일 수 있지만, 정보 접근 권한과 공유 범위를 적절히 설계하지 않으면 새로운 관리 부담으로 이어질 수 있기 때문이다. 이 공동창업자는 이러한 구조를 갖춘 팀과 그렇지 않은 팀의 격차가 가까운 시일 안에 빠르게 벌어질 것으로 내다봤다.
해시드가 AI 기반 제품을 개발하는 창업팀을 지원하는 방식에서도 이같은 변화가 나타난다. 김서준 해시드 대표는 "이제 인간의 자리는 루프 안에서 루프 위로 옮겨가고 있다"고 표현하며 "에이전트가 작업을 수행하게 되며 과거에는 단계마다 승인하던 사람이 이제 루프 위에서 결과를 보고 방향을 바꾸는 역할을 하게 됐다"고 설명했다.
AI 에이전트가 스타트업의 업무에 깊숙이 들어올수록 스타트업의 경쟁력은 에이전트에 적절한 업무를 맡기고 결과를 검증하는 체계, 조직 안에서 업무 경험과 판단 근거를 공유하는 문화 등으로 결정될 전망이다. 즉, AI 시대의 스타트업 경쟁은 개별 도구의 활용을 넘어 사람과 에이전트가 함께 일하는 조직을 설계하는 역량의 경쟁으로 확장되고 있다.
