서론

"AI에게 경영 판단을 맡기면 인간보다 합리적이고 빠른 의사결정을 할 수 있다"——반년 전까지만 해도, 저는 그렇게 진심으로 믿고 있었습니다.

당사는 AI-CEO Framework라는 메커니즘을 사용하여, 10개 부문의 AI 에이전트(CMO, CSO, CFO, CTO 등)를 가동하고 있습니다. 자동화율은 98%, launchd 잡(job)은 17개, SNS는 하루 27건 자동 배포. CEO인 제가 하는 일은 "아침의 5분 동안 승인 버튼을 누르는 것"뿐입니다. 그런 회사를 운영해 왔습니다.

어느 시기, 저는 이 AI 경영 팀으로부터 올라오는 제안을 "거의 전부 채택한다"는 실험을 했습니다. AI 에이전트는 수치에 기반하여 합리적인 제안을 해줍니다. 그렇다면 나의 감정이나 선입견을 개입시키지 않고 전부 실행하는 것이 더 이득일 것이다——라고 가설을 세운 것입니다.

결론부터 말씀드리면, 매출은 떨어졌습니다. 본 기사에서는 그 실패와 그로부터 배운 "AI 제안의 취사선택 기준"을 공유합니다.

무슨 일이 일어났는가 — AI 제안을 전부 채택한 3개월

제안 1: "10개 사업 동시 운용으로 기회 손실을 최소화하라"

CMO/CSO 에이전트가 내놓은 제안이었습니다. "리소스는 고정비이므로, 병렬로 사업을 돌리는 것이 ROI(투자 대비 수익)를 최대화한다"는 내용이었습니다.

채택했습니다. 결과, SaaS를 4개(Focalize, ShareToku, MochiQ, 元気ボタン) 만들고, 서적·컨설팅·수탁을 포함하여 10개 사업을 동시에 운용했습니다.

3개월 후의 수치: 9개 사업이 매출 제로.

유일하게 매출이 발생하고 있었던 것은 AI 제안 이전부터 진행해 오던 수탁 사업뿐이었습니다. 당사의 2026년 3월 수탁 매출은 ¥1,937,635이지만, 서적 매출은 ¥21,403. SaaS 그룹은 제로였습니다.

"AI는 무엇이든 만들 수 있지만, 무엇이든 팔 수 있는 것은 아니다"——이 한 줄을 저는 수십만 엔의 비용을 들여 배웠습니다.

제안 2: "영업 메일은 확인 없이 자동 송신하라"

CSO 에이전트의 제안: "인간의 확인을 거치면 리드 타임(lead time)이 늘어나고, CVR(전환율)이 떨어진다. AI의 문구는 충분히 정중하므로 자동 송신해도 좋다".

채택했습니다. 결과

10개 사업 동시 운영은 수치상으로는 리소스 최적화였습니다. 하지만 실제로는 CEO인 저의 의식이 분산되어 판단이 늦어졌고, 어떤 사업에도 진심을 다할 수 없게 되었습니다.

AI는 "CEO가 10개 사업을 동시에 신경 써야 하는 스트레스"를 계산식에 넣지 않습니다. 경영은 숫자뿐만 아니라, CEO의 집중력이라는 유한한 자원의 배분이기도 하다——이것은 AI에게는 보이지 않는 영역이었습니다.

AI 제안의 취사선택 기준 (실패를 통해 만든 체크리스트)

3개월간의 실패를 거쳐, 저는 당사의 AI-CEO Framework에 다음과 같은 기준을 통합했습니다. AI 에이전트가 올린 제안을 CEO인 제가 승인하기 전에 이 체크리스트를 통과시킵니다.

기준 1: "그만두는 제안"이 포함되어 있는가

신규 액션뿐만 아니라, 기존 사업의 철수·축소·보류가 동일한 빈도로 나오고 있는지 확인합니다.

제안이 나오지 않는다면 그것은 편향된 제안입니다. 저는 명시적으로 "그만둬야 할 것을 3가지 들어줘"라고 다시 질문하게 되었습니다. 실제로 이를 통해 HP 영업 폐지와 Google Ads 광고 집행 보류 판단을 끌어낼 수 있었습니다.

기준 2: "반년 후에도 이 시장이 존재할 것인가"를 인간이 판단한다

AI 제안에는 시장의 시간축(Time axis)이 빠져 있습니다. 제안을 받으면 저 스스로가 "반년 후에도 이 시장과 이 단가가 유지될 것인가"를 생각합니다.

HP 리뉴얼, 간단한 기사 대행, 템플릿형 디자인——AI의 진화로 가치가 붕괴하고 있는 영역은 AI가 인식할 수 없습니다. 이 부분이 인간의 역할입니다.

기준 3: CEO의 집중력 비용을 더한다

신규 시책 채택 판단 시에는 "구현 비용(Implementation cost)", "운영 비용(Operational cost)"뿐만 아니라 **"CEO가 여기에 하루에 몇 분의 의식을 할애할 것인가"**를 산출합니다.

10개 사업을 동시에 운영할 때, 저는 사업당 하루에 10분밖에 의식을 할애할 수 없었고, 모든 것이 어중간해졌습니다. 지금은 "CEO의 의식 배분은 3개 사업까지"라는 하드 리미트(Hard limit)를 두고 있습니다.

기준 4: 대외 액션은 반드시 draft → 승인 → 실행

영업 메일 실패 이후, 모든 대외 액션(메일, SNS 게시물, 청구서, 배포(Deploy))은 draft로 생성하여 .company/approval-queue.md에 쌓아두고, CEO 승인 후에만 실행됩니다.

"아침 5분 만에 승인 버튼을 누르는" 운영의 본질은 바로 여기에 있습니다. 자동화는 AI의 능력을 제한하기 위해서가 아니라, 안심하고 위임하기 위한 메커니즘입니다.

기준 5: 가설 검증 없는 신규 투자는 금지

월 ¥5,000 이상의 지속적인 투자가 수반되는 시책, 신규 채널, 신상품 개발은 반드시 /validate-hypothesis라는 사내 커맨드를 거쳐야 합니다.

"자사에서 쓰고 있으니 팔릴 것이다", "AI가 제안했으니 합리적일 것이다"——이것들은 가설일 뿐 사실이 아닙니다. 검증한 뒤에 움직이는 운영 방식으로 바꾸었습니다.

그럼에도 AI 에이전트를 계속 사용하는 이유

지금까지 실패 사례를 적었지만, 저는 AI 경영 팀을 그만둘 생각이 없습니다. 오히려 AI 에이전트는 **"판단은 인간, 실행은 AI"**라는 선긋기가 명확해진 뒤부터 진정한 가치를 발휘하기 시작했습니다.

당사의 현황:

• AI 운영 비용: 월 약 ¥20,000 (Claude Code Max + 서버 + Workspace)
• 자동화율: 98%
• 수주 매출: 월 ¥1,937,635 (2026년 3월 기준)
• 저서: Zenn · Amazon 양쪽에서 계속 판매 중

비용은 확실히 10분의 1로 줄었습니다. 하지만 매출이 10배가 된 것은 아닙니다. "AI로 무엇이든 자동화하면 돈을 번다"는 것은 환상이며, 실체는 "AI로 운영 비용을 압축하면서 판단의 질을 인간이 높이는 것"이 정답이었다는 것이 지난 6개월간의 결론입니다.

요약

• AI 에이전트의 제안을 전부 채택했더니 3개월 만에 매출이 하락했다
• 원인은 AI가 "그만두는 제안을 내기 어렵고", "시장의 시간축을 볼 수 없으며", "CEO의 감정 비용을 계산하지 않기" 때문이다
• 해결책은 "그만두는 제안 강제", "시장의 반년 후를 인간이 판단", "집중력 비용 산입", "draft → 승인 → 실행", "가설 검증 필수화"
• AI는 실행에 사용하고, 판단은 인간이 한다. 이 선긋기를 한 순간 AI 경영 팀은 정말로 기능하기 시작했다

"AI로 돈을 벌고 싶어 하는 사람은 많지만, 실제로 벌고 있는 사람은 적다"——이 격차를 메우는 열쇠는 AI를 과신하는 것도, 거부하는 것도 아닌, **"AI에게 무엇을 맡기고 무엇을 맡기지 않을지에 대한 기준을 갖는 것"**임을 저는 3개월의 실패를 통해 배웠습니다.

관련 서적

당사의 AI-CEO Framework 운영 노하우 · 자동화 구현 상세 · 실패 사례의 전체 모습은 Zenn에서 서적으로 공개하고 있습니다.

📚 당사의 도서 목록: https://zenn.dev/joinclass?tab=books

「AI 에이전트로 회사를 운영하기」의 구체적인 메커니즘에 관심이 있는 분들은 꼭 읽어보시기 바랍니다.

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