「AI 회사」의 실체를 분류하다: 게시물 2,716건 중 업무가 담당에서 담당으로 흐르는 '회사의 형태'는 16.1%였다

우에하라 마사요시(上原正吉) (EarthLink Network Co., Ltd.). Claude Code를 개발의 주체로 삼아 20개가 넘는 제품을 혼자 동시에 개발 및 운영하고 있습니다. 이것이 현장의 실측 기록입니다.

"AI 사원 30명으로 회사를 돌리고 있습니다." 최근 note나 Threads에서 이런 게시물을 자주 볼 수 있습니다.

저는 'AI 회사'라는 말을 들었을 때 Paperclip 같은 것을 떠올렸습니다. Paperclip은 AI 에이전트에게 조직도, 담당 업무, 예산, 승인 권한을 부여하는 소스 코드가 공개된 소프트웨어입니다. 받은 편지함(inbox)에 일이 떨어져 오면, 담당 AI가 이를 가져와 처리하고 다음 작업을 다른 담당자에게 넘기고, 자신은 다음 일로 넘어가는 방식입니다. 시스템 개발 회사를 경영하는 저의 감각으로는, AI로 만든 회사란 그런 형태였습니다.

그런데 게시물을 읽어보니, 대부분이 달랐습니다. AI에게 읽게 할 지시서 파일에 이름을 붙인 것을 'AI 사원'이라고 부르고, 그 모임을 'AI 회사'라고 부릅니다. 그것을 'AI 사원'이라고 부른다는 것은 저는 생각하지 못했습니다.

그래서 'AI 사원', 'AI 회사'를 다룬 게시물을 2,716건 수집하여 내용별로 나누어 보았습니다. 'AI 사원'이라는 단어 자체는 사용하지 않고, 'AI 비서', '에이전트의 조직' 등이라고 쓰인 게시물도 포함했습니다. 제가 떠올렸던, 업무가 담당에서 담당으로 흐르는 '회사의 형태'의 게시물은 438건(16.1%)이었습니다.

나머지 게시물이 틀렸다는 기사는 아닙니다. AI를 개인적인 용무에 사용하는 사람이나 평소 IT를 많이 사용하지 않는 사람에게는, 직책을 붙인 채팅 하나만으로도 큰 변화입니다. 전하고 싶은 것은, 지금의 사용 방식에 만족하는 사람들에게도 그보다 더 편리한 단계가 있다는 것입니다.

업무가 담당에서 담당으로 흐른 것은 16.1% (2,716건 중 438건)에 불과했습니다. 요약 역할을 하는 AI가 업무를 분배하고, 담당자가 사람을 거치지 않고 다음 담당자에게 업무를 넘기는 형태입니다. 제가 떠올렸던 '회사의 형태'는 이것입니다. -
같은 'AI 사원'이 7가지의 다른 것을 지칭했습니다. 직책을 붙인 채팅, 지시서 파일, 정해진 시간에 작동하는 자동화, 상주하는 단일 에이전트, 여러 에이전트(지시를 받아 스스로 도구를 사용하며 작업을 진행하는 AI)가 업무를 주고받는 메커니즘, 타사 제품의 이름, 그리고 'AI를 사원이라고 생각하고 사용하자'라는 마음가짐에 대한 이야기입니다. -
지시서 파일이나 역할 프롬프트만 있는 것이 19.9% (540건) 있었습니다. 5건 중 1건은 사람이 매번 실행하는 지시서에 이름을 붙인 것을 'AI 사원'이라고 부르고 있었습니다. -
수집한 게시물의 과반수(56.4%)는 회사 이야기가 아니었습니다. 회사 이야기를 하는 게시물에서도 가장 많은 것은 법인도 고객도 없는 '가상의 회사'였습니다. -
사람이 무엇을 하고 있는지 쓰지 않은 것이 35.6% 있었습니다. '인간 제로'를 외치는 게시물이라도, 공개나 전송 버튼은 사람이 누르고 있다는 사례가 있습니다. -
그것만으로도 가치가 있으며, 그 너머의 단계도 있습니다. 역할 프롬프트 → 지시서 파일 → 정기 실행 → 상주하는 단일 에이전트 → 담당에서 담당으로 업무가 흐르는 형태로 진행될수록, 사람이 하는 일은 '매번 부탁하기'에서 '승인만 하기'로 바뀝니다. -
비교할 때는 이름이 아니라 3가지로 봐야 합니다. ①무엇이 작동하고 있는지 ②회사의 실체가 있는지 ③사람이 무엇을 하고 있는지.

'AI 사원'이라는 단어는 사용하는 사람에 따라 지칭하는 것이 다릅니다. AI에게 지시를 쓴 파일을 30장 준비한 사람도 있고, 프로그램 30개를 24시간 계속 작동시키는 사람도 있습니다. 같은 '30명'이라도, 자신의 업무에서 재현할 수 있는지 여부는 이름만으로는 판단할 수 없습니다.

따라서 게시물을 읽고 '내 업무에도 사용할 수 있을까'를 판단하려 해도, 먼저 내용을 해석하는 것부터 시작해야 합니다. 이 글에서는 'AI 사원'이라고 불리는 것을 무엇이 작동하고 있는지・회사의 실체가 있는지・사람은 무엇을 하고 있는지의 3가지로 나누었습니다.

수집한 게시물은 2,716건입니다. 매체별 내역은 다음과 같습니다.

각 게시물의 본문(note는 최대 8,000자, SNS는 연달아 올린 글과 답글 포함)을 LLM(ChatGPT나 Claude의 기반이 되는 AI 모델)에 읽히고, 세 가지 축으로 분류했습니다. 본문에 사례로 제시하는 게시물은 원본 본문을 열어 분류와 요약이 일치하는지 확인하고 있습니다.

이 수치에는 다음 한계가 있습니다.

• 비율은 세상 전체의 비율이 아닙니다. 제품명도 검색했기 때문에, 상주하는 단일 개체(OpenClaw 등)나 회사 형태를 만드는 소프트웨어(Paperclip 등)가 많이 포함되어 있습니다. - 'AI 사원'이라는 단어 자체를 사용한 것은 709건(26.1%)에 불과합니다. 나머지 대부분은 '비서', '에이전트', '조직' 등 다른 단어로 같은 종류의 시스템을 작성했습니다. 단어가 달라도 내용이 같다면 분류에 포함시켰습니다. - 분류는 LLM에 의한 책상 위의 분류입니다. SNS 게시물은 짧고 내용이 적은 경우가 많습니다. 유료 기사는 무료 부분만 읽었습니다.

첫 번째 축은 'AI 사원'이라고 불리는 것의 내용, 즉 무엇이 움직이고 있는가입니다. 사람의 손이 많은 순서로 나열하면 다음 7가지 유형과 내용 파악이 안 되는 것으로 나뉘었습니다.

• 마음가짐만 (99건・3.6%): 범용 AI를 '신입 사원', '부하'로 간주하여 부탁하는 방식을 바꾸자는 이야기입니다. 움직이는 것도, 역할명을 적은 프롬프트도 없습니다. 예를 들어 AI를 '매우 우수하지만 제대로 지시하지 않으면 작동하지 않는 부하'로 보고, 사용하는 쪽의 준비 과정 능력이 필요하다고 논하는 글입니다(note). - 역할 프롬프트형 (155건・5.7%): ChatGPT나 Claude 채팅에 '사장', '편집자' 등의 역할명을 붙여 사람이 대화를 전환하며 호출합니다. 하나의 채팅 안에서 역할을 CMO(마케팅 임원) → 마케팅 부장 → SNS 운영 담당으로 3단계로 전환하고, 전략 → 계획 → 대본으로 구체화해 나가는 방법이 그 예입니다(note). - 지시서 파일형 (385건・14.2%): CLAUDE.md나 SKILL.md처럼 AI에게 읽히는 지시서 파일에 역할과 절차를 작성합니다. 파일 한 장을 사원 한 명으로 세는 경우가 많으며, 작동시키는 것은 매번 사람입니다. Claude Code(Anthropic의 컴퓨터 내에서 파일을 읽고 쓰고 작업하는 AI 도구)의 subagent(작업을 분담시키는 보조 AI)로 16개 부서를 만든 기록이 이 유형입니다(Zenn). - 정기 실행형 (245건・9.0%): cron(일정한 시각에 프로그램을 작동시키는 메커니즘) 등으로 정해진 시간에 일어나서, 정해진 작업을 하고 끝납니다. 한 개를 '사원'이나 '부서'로 바꿔 부르고 있습니다. 담당자가 몇 명 있어도, 담당들끼리 일을 넘기지 않고 하나씩 움직인다면 이 유형입니다. - 상주 단일 개체형 (781건・28.8%): Mac mini나 월 단위로 빌리는 가상 서버에서 계속 작동하며, Slack이나 LINE으로 말을 걸면 응답하는 단일 개체입니다. OpenClaw나 Hermes Agent 같은 소프트웨어로 만듭니다. 전용으로 산 Mac mini에서 OpenClaw를 구동하여, Slack으로 말을 거는 비서로 만든 첫날 기록이 그 예입니다(note). - 다중 에이전트형 (438건・16.1%): 정리 역할의 AI가 담당에게 일을 분배하고, 담당에서 담당으로 사람이 개입하지 않고 일이 흐릅니다. Claude Code와 자식 세션을 구동하여 cron까지 내장하는 게이트웨이(세션을 관리하는 서버)로, 8개 부서・약 30명의 AI와 cron 22개의 조직을 혼자 운영한 기록이 이 유형입니다(Zenn).

제품명형 (130건・4.8%): 벤더가 자사 제품이나 서비스에 'AI 사원(AI employee)'이라는 이름을 붙인 경우입니다. 이용자가 시스템을 구축한 것이 아닙니다. 문의 관리 서비스의 경우, 요약/답변문 작성/태스크 생성 기능을 'AI 사원'이라고 부르는 예시가 있습니다 (note).

나머지 483건(17.8%)은 사원의 개념을 사용하지 않았거나, 광고 또는 유료 부분 때문에 내용 파악이 어려운 경우입니다. 'AI 사장'이라는 단어가 AI 자체가 아니라, AI에 지나치게 의존하는 인간 사장을 지칭하는 기사도 있었습니다.

앞서 언급한 '회사의 형태'는 여러 에이전트(agent) 유형의 438건(16.1%)입니다. 지시서에 이름을 붙여 '사원'이라고 부르는 지시서 파일형과 역할 프롬프트형은 합쳐서 540건(19.9%)이었습니다.

7가지 차이를 하나의 표로 정리했습니다.

어디서 망설이는지 모를 때는 다음 질문으로 구분했습니다.

• 역할 프롬프트형과 지시서 파일형: 역할이 채팅 내에만 존재하는지, 아니면 파일에 기록되어 남아있는지.
• 지시서 파일형과 주기 실행형: 매번 사람이 작동시키는지. 아니면 시간에 따라 작동이 정해져 있는지.
• 주기 실행형과 상주 1체형: 말을 걸면 응답하는지. 아니면 시간이 되어 정해진 작업을 하고 끝나는지만 하는지.
• 주기 실행형과 여러 에이전트형: 담당자가 다른 담당자에게 업무를 넘기고, 사람을 거치지 않고 다음 것이 작동하는지.

여기가 이름만으로는 알 수 없는 부분입니다. 게시물에 적힌 인원수와 실제로 그 인원수가 세고 있는 것을 나란히 놓았습니다.

각 행의 출처는 다음과 같습니다.

• AI 사원 28명: Threads
• AI 사원 63명: note
• 직원 61명: note
• AI 사원 32명: note
• 3단: note
• AI 사원 56번째: Threads
• AI 사원을 고용했습니다: Facebook

같은 'AI 사원 N명'이라도, 조직도에 63명을 나열한 사람과, 한 사람이 하나의 업무를 맡는 AI 사원을 32명 배치하고, 자리마다 1분 간격으로 업무를 확인하게 하는 사람이 있습니다. 어느 쪽이 맞다고 할 수는 없습니다. 세고 있는 것이 다르기 때문에 인원수는 비교할 수 없다는 것입니다.

인원수 계산 방식 외에도 '작동한다'는 의미도 통일되어 있지 않습니다. 이는 작성자 자신이 회고(振り返り)로서 쓴 내용입니다.

• 16개 부서를 만들었지만, 사용된 것은 2개 부서: 몇 달간 운영한 후 세션 로그를 정리해보니, 실제로 호출된 것은 2개 부서뿐이었고, 나머지 14개 부서는 중단한 기록입니다 (Zenn).
• 15명 중 작동했던 것은 3명: AI 사원 15명의 최종 가동일과 성과물 개수를 세어보니, 아직도 작동하는 것은 3명이고, 6명은 한 번도 호출되지 않았다는 기록입니다 (note).
• 머신은 38일 동안 작동했지만, 영상 생성은 37일간 중단되어 있었다: 정해진 시간에 작동하는 작업(job) 27개로 홍보를 진행했습니다. 영상 생성은 37일 동안 멈춰 있었는데, 어떤 작업도 정상 종료 처리였기 때문에 감시가 알아차리지 못했고, 오너에게 지적받고 알게 된 기록입니다 (Zenn).
• '전월 대비 23% 증가'라고 보고했지만, 실제 데이터는 7% 증가: 직원 3명의 회사에서 만든 CFO(재무 담당 임원) 역할을 하는 AI의 보고가 실제 데이터와 달랐기 때문에, 숫자를 원데이터와 대조하는 시스템을 추가한 기록입니다 (Qiita).

모두 작성자 본인이 자신의 실패로 쓰고 있는 기록입니다. 'AI 사원이 몇 명 있다'는 것과 '그 AI 사원이 오늘 업무를 했다'는 것은 별개의 숫자입니다.

두 번째 축은 회사의 실체입니다. 모은 2,716건 각각이 어떤 '회사'에 대한 이야기인지, 법인이 있는지, 인간 직원이 있는지, 돈을 지불하는 고객이 있는지를 기준으로 나누었습니다.

• 회사의 이야기가 아니다 (1,533건・56.4%): 절반 이상은 'AI 사원'에 대한 이야기였지만, 개인 생활 보조나 툴 도입 보고였습니다.
• 가상 설정/연출 회사 (352건・13.0%): 회사 이야기를 하는 게시물 중에서는 가장 많았습니다. 폴더나 직책 이름의 모음을 '회사'라고 부르는 경우, 매출 0원의 실험 무대 등이 있습니다. 한 사람은 'AI 사원의 회사가 법인은 아니며, 컴퓨터 안의 하나의 폴더'라고 스스로 적었습니다 (Threads).
• 개인의 실질적인 사업 (309건・11.4%): 돈을 받는 고객이 있는 개인 사업에 AI가 도움을 주고 있습니다. 중고 PC 판매자가 AI 사원 9명을 만들고, 기사 작성부터 공개까지의 과정을 주 1회 자동으로 돌리며, 로그인이 필요한 외부 서비스에 붙여넣기는 본인이 하는 사례가 있습니다 (Zenn).
• 인간 직원이 있는 조직 (264건・9.7%): 자신 외에 인간 직원이 있는 조직에 AI를 도입한 경우입니다. NTT 데이터의 기술자가 대규모 프로젝트의 Slack에 PM, CTO, CSO라는 직책 이름의 AI 3개를 배치하고 (원문 기사에서는 PM은 추진 역할, CTO는 품질 확인 역할, CSO는 논의 전제를 의심하는 벽치기 역할), 직원 5명으로 2주간 운영한 기록이 그 예입니다 (Zenn).
• 회사의 형태를 파는 소프트웨어 (189건・7.0%): 조직도, 담당자, 예산, 승인 기능을 가진 OSS(소스 코드가 공개된 소프트웨어)의 Paperclip 같은 소개입니다. 이 중 171건(90.5%)은 숫자나 기간 등의 구체적인 내용이 없는 소개/광고였으며, 실제로 운영한 기록은 거의 없었습니다.
• 무인을 자처하는 회사 (69건・2.5%): '직원은 전원 AI, 사람은 승인만 한다'라고 주장하는 경우입니다. 하지만 주장하고 있음에도 불구하고, 사람에게 남아있는 업무를 본인이 작성하고 있는 사례가 있습니다. 다음 장에서 쓰겠습니다.

'AI 회사'라는 단어 자체를 사용했던 129건으로 좁히자면, 가장 많은 것은 회사의 형태를 파는 소프트웨어 소개(53건)였고, 그다음이 가상 설정/연출 회사(45건)였습니다.

'AI 회사'라는 같은 단어가 컴퓨터 안의 폴더 하나부터, 직원 3명의 실재하는 회사, OSS의 이름까지 지칭하고 있습니다.

세 번째 축은 무엇이 계기가 되어 움직이는지, 그리고 사람이 무엇을 하고 있는지입니다.

가장 많은 것은 '기술된 바 없음'인 967건(35.6%)이었습니다. 'AI 사원이 있다'고 써도, 무엇이 계기가 되어 움직이고 사람이 무엇을 하는지를 쓰지 않은 게시물이 3개 중 1개 이상 있었습니다. 게다가 이 967건 중 777건(80.4%)은 숫자나 기간 등의 구체적인 내용이 없었습니다.

첫 번째 축과 결합하면, 종류별로 사람의 관여 방식 경향을 볼 수 있습니다.

역할 프롬프트형과 정기 실행형은 사람의 관여 방식이 거의 결정되어 있습니다 (둘 다 80% 초과). 반면, 상주 1체형과 복수 에이전트형은 5~60%에 머물렀으며, 상주하는 1체형에서도 205건, 복수 에이전트형에서도 126건이 사람이 무엇을 하는지를 쓰지 않았습니다. 사람이 매번 손대지 않는 시스템처럼, 상주하는 1체나 여러 에이전트가 업무를 주고받는 구조일수록 사람의 역할 설명 방식이 제각각합니다.

그리고 '인간 제로', '사람은 승인만 한다'라고 쓰는 사람들도, 사람에게 남아있는 업무를 스스로 작성하고 있습니다.

⚠️ [IMG:N] 형식 토큰은 이미지 placeholder 입니다. 번역하지 말고 원래 위치에 그대로 유지하세요.

• 인간 1명이 매일 약 60분: 인간 1명, 총괄 담당 2체, 전문 담당 17체 이상의 조직을 8개월간 운영하면서 창업자는 매일 약 60분을 확인 및 승인에 사용하고 있다는 기록입니다(Dev.to). -
• Claude가 1시간 중단되면 회사도 중단된다: 직원 제로의 1인 기업에서 Claude가 1시간 동안 멈추자 회사의 작업도 거의 전부 멈췄다는 보고입니다(Threads). -
• 하룻밤 사이에 Claude 사용 한도를 다 써서 중단했다: Paperclip으로 CEO, CMO, CTO 등 4체를 24시간 구동했더니, 하룻밤 만에 짧은 시간 단위의 이용 한도는 100%, 주간 이용 한도는 93%를 소진했고, 무엇에 사용했는지 알 수 없어 삭제했다는 보고입니다(Facebook). -
• 공개 및 전송 버튼은 사람이 누른다: AI 직원 17명으로 직원이 제로인 회사를 운영하면서도, 전송 버튼은 반드시 자신이 눌러야 한다는 규칙을 세웠다는 사람도 있습니다(Threads). AI 직원 13명의 회사를 만들면서도, 공개 버튼만은 스스로 누른다고 적었습니다(Threads). AI 팀이 2주 만에 '게시 대기'까지 마친 기사 8개 중, 본인이 공개한 것은 0개였다는 보고도 있습니다(Threads).

'사람의 승인만이 필요하다'고 쓰여 있어도, 그 승인에는 두 가지 종류가 있습니다.

• 프롬프트로 요청하는 승인: 지침서에 '전송 전에 확인해 달라'고 적어두는 것입니다. 이를 지켰는지 여부는 AI의 자체 보고에 의존합니다. -
• 시스템으로 막는 승인: hooks(작업 직전/직후 반드시 작동하는 작은 프로그램)를 사용하여, 외부 전송이나 중요한 문서 수정이 사람이 허가할 때까지 멈추게 하는 것입니다. Claude Code의 hooks를 5개 넣어 외부 전송과 중요한 문서 수정을 시스템적으로 막고 있는 사람도 있습니다. 문장으로 요청만 할 경우, 지켰는지 여부가 AI의 자체 보고에 의존하기 때문입니다(Threads).

같은 '사람의 승인만이 필요하다'여도, 멈추는 강도가 완전히 다릅니다. 비교할 때는 어떤 종류의 승인인지까지 살펴볼 필요가 있습니다.

여기까지의 결과로 알 수 있는 것은, 'AI 직원'이라는 단어는 시스템의 이름이 아니라 취급 방식의 이름이라는 것입니다. 어떤 시스템에도 '직원'이라는 이름을 붙일 수 있습니다. 이름은 취급 방식을 나타낼 뿐, 내용물을 보장하지 않습니다.

이에 대한 근거가 되는 관찰이 두 가지 있습니다.

• 명칭은 시스템 자체보다 언어나 판매 방식에 따라 달라지는 것 같습니다. 영어 게시물에서 '직원(employee)'이라는 단어를 사용한 것은 8.0%(646건 중 52건)로, 한국어 게시물의 31.7%보다 훨씬 적었습니다. 영어로 '직원'이라고 부른 52건 중 13건(25.0%)은 타사 제품의 이름이었습니다. 반면 한국어에서는 이 비율이 6.2%로, 영어는 그 약 4배입니다. 사내에서는 'AI 직원'이라 부르면서도 외부에는 'AI 부하'로 바꿔서 말한 회사도 있습니다. '대체될 수 있다는 공포'가 담긴 울림으로는 퍼지지 않는다는 이유 때문입니다(Facebook). -
• '직원'이라는 단어는 사람 측의 취급 방식을 바꾸기 위해 사용되고 있습니다. 도트 그림 사무실 화면에 출퇴근 기록을 추가한 사람은 업무 효율에는 기여하지 않는다고 단정한 후에도, 팀을 운영하는 실감과 애착이 증가한다고 적었습니다(Threads).

반면, '직원'의 내용을 명확한 조건으로 정하려는 글쓴이도 있습니다. 고유 ID, 최소 권한, 회사 기억을 가지며, 중요한 작업은 인간이 승인한다는 조건으로 정의하는 사람입니다. 이는 내년에 시작할 구상으로 쓰여져 있습니다(note).

이 'ID・권한・기억・도구의 묶음이 직원의 정체다'라는 시각은 실패 보고와도 일치합니다. OpenClaw로 2체를 운영했더니 대화 기록이 뒤섞이고, 1체가 자신을 다른 1체라고 주장했다는 보고가 있습니다(Facebook). 보고한 본인은 ID・환경・권한・제약을 시스템 측에서 고정할 필요가 있었다고 회상했습니다. 이름을 붙였다고 해서 그 '직원'이 누구인지는 결정되지 않습니다.

따라서 'AI 직원', 'AI 회사'를 비교할 때는 이름이 아니라 다음 3가지를 작성하는 것이 좋다고 생각합니다.

무엇이 움직이는가: 역할 프롬프트인가, 지시서 파일인가, 주기적 실행인가, 상주하는 단일체인가, 여러 에이전트가 업무를 주고받는 시스템인가, 아니면 타사 제품인가. -
회사의 실체가 있는가: 구상에 불과한가, 한 개인의 사업 활동인가, 인간 직원이 존재하는 조직인가. -
사람은 무엇을 하는가: 매번 요청하는가, 결과를 읽는가, 승인만 하는가. 만약 승인이라면, 요청만 하는가, 시스템으로 막는가.

여기까지 'AI 직원'의 상당수는 제가 생각했던 회사의 형태는 아니라고 써왔습니다. 그렇다고 해서 가치가 없는 것은 아닙니다.

수집된 게시물의 과반수(56.4%)는 회사 이야기가 아니라 개인 생활 보조나 툴 도입 보고였습니다. 채팅에 별명을 붙였을 뿐, Mac mini로 단일체를 계속 구동하고만 있어도 일상생활이 바뀌었다고 쓰는 사람이 많습니다.

개발 회사의 감각이나 사장의 감각으로 보면, 이름을 붙인 지시서는 툴이지 직원이 아닙니다. 하지만 AI를 개인 용무에 사용하는 사람이나 평소 IT를 많이 사용하지 않는 사람에게는 다릅니다. '편집자'로서 답변해 주는 채팅이나 Slack에서 메시지를 보내면 답장을 해주는 Mac mini 비서만으로도 큰 변화입니다. 그런 사람들에게는 그것만으로도 위협적으로 느껴질 수 있다는 점은 이해가 됩니다.

그렇다고 현재의 사용 방식에 만족한다면 거기서 끝이라고 생각하지 않습니다. 마음가짐만을 언급한 유형과 제품명 형태를 제외한 5가지 유형은 단계로 나열되어 있으며, 각 단계마다 사람이 해야 할 일이 달라집니다. 유형별로 가장 많은 사람들이 관여하는 방식을 함께 나열합니다.

역할 프롬프트형: 사람이 매번 요청합니다(역할 프롬프트형의 87.1%). 역할은 채팅 안에만 존재합니다. -
지시서 파일형: 역할과 절차가 파일에 기록으로 남습니다. 구동은 매번 사람의 손이 필요하며, 그 안에서 분업합니다(68.8%). -
주기적 실행형: 정해진 시간에 스스로 작동합니다. 사람은 결과를 읽습니다(84.1%). -
상주 단일체형: 계속 움직이고 있으며, 말을 걸면 반응합니다(61.6%). 주기적 실행과 달리, 정해진 작업뿐 아니라 그 자리에서 요청한 것에도 응할 수 있습니다. 채팅을 열거나 구동할 필요가 없습니다. -
다중 에이전트형 (회사의 형태): 받은 편지함(inbox)에 업무가 떨어지고, 담당자가 처리하며, 다음 작업을 다른 담당자에게 넘깁니다. 사람이 관여하는 방식 중 가장 많은 것은 정해진 조작의 승인만 하는 것입니다(54.3%).

단계가 올라갈수록 사람의 손에서 벗어나는 것이 하나씩 늘어납니다. 역할이 파일에 남고, 구동이 시간에 의해 결정되며, 채팅을 열고 구동하는 수고가 없어지고, 마지막에는 담당자끼리 업무를 넘기게 됩니다. 그 대신 주변에 필요한 시스템이 늘어납니다. 위에서 소개한 기록처럼, 작동하는 수가 많다는 것과 실제로 업무를 했다는 것은 별개입니다. 16개 부서를 만들어 사용했던 곳은 2개 부서였고, 영상 생성이 37일 동안 멈춰 있어도 아무도 알아차리지 못했다거나, Paperclip으로 4개를 구동했더니 하룻밤에 이용 한도를 거의 다 써버렸다는 기록이 있었습니다. 회사의 형태 단계에서는 업무를 실제로 했는지 셀 수 있는 시스템과, 프롬프트로 요청하는 것뿐만 아니라 시스템으로 막는 승인도 필요합니다.

어떤 단계가 적합한지는 자신의 손에서 무엇을 벗기고 싶은지에 따라 결정됩니다. 다만, 지금 어느 단계에 있든 다음 단계는 있습니다.

마지막으로 이 3가지 축을 자신의 회사에 대입해 보겠습니다. EarthLink Network은 2003년에 설립된 법인이며 인간 직원이 있는 조직입니다. 여기에서 종류가 다른 시스템들이 층을 이루어 작동하고 있습니다. 서두에서 언급한 회사의 형태는 저희가 실제로 구동하고 있는 것입니다.

회사 전체의 Paperclip: 회사 업무를 할당하는 가장 큰 계층입니다. 여기서 저에게 맡겨진 업무는 아래 제 비서에게 전달되어 세부적으로 진행됩니다. 개발 부서로 넘어간 업무는 Local Commander에게 전달됩니다.

Local Commander (개발): EarthLink로서 주로 구동하는 것은 이 시스템입니다. 시스템 개발 회사로서의 큰 시도로, 개발 부서가 다른 회사에 개발을 외주하는 형태로 업무를 넘깁니다. 로컬 LLM이 개발 업무를 분류하여 Claude Code나 Codex로 할당하고, 풀 리퀘스트(변경 사항 반영 요청) 리뷰까지 진행합니다. 내용은 다중 에이전트형이지만, 개발 업무에 한정됩니다.

AI Office (제 비서): OSS의 Paperclip을 제 Mac에서 구동하는 저 개인의 비서입니다. EarthLink 시스템으로 구동하는 것은 아닙니다. 2026년 10월 14일 기준으로 Mail(메일)・Alerts(알림)・Blog(블로그)・Skills(스킬)・Admin(관리)・PR Review(풀 리퀘스트 리뷰)・SNS의 7개 담당을 두고 있습니다. 각 담당별로 지시서가 있으며, 보고는 Slack으로 도착하고, 승인과 반려 처리는 Paperclip 화면에서 제가 합니다. Mail 담당은 Paperclip의 주기적 실행으로 매시간 작동하여 받은 편지함을 정리하고, 발견한 업무를 다른 담당에게 넘깁니다. 2026년 10월 11일 기준으로 (당시에는 6개 담당이었고, SNS 담당은 10월 13일에 추가됨), 과제(Paperclip 내에서 1건씩 관리하는 업무 단위) 420건 중 125건은 담당이 스스로 발견하여 다른 담당에게 넘긴 업무였습니다. 내용으로 나누면 다중 에이전트형이며, 사람의 개입 방식은 승인만입니다.

Claude Code의 일일 활용: CLAUDE.md나 직접 만든 skills(정해진 작업 절차를 정리하여 AI가 호출하도록 하는 지시서)・hooks・subagent를 사용합니다. 내용은 지시서 파일형이며, 매번 제가 구동합니다. hooks에서 외부 전송 등을 막고 있기 때문에, 승인은 '시스템으로 차단'하는 방식입니다.

ChatGPT의 dots: 하나의 상주 에이전트이며, 실제 업무 계정에 연결하여 확인했습니다(지난 기사). 상주 1체형입니다.

그렇다면 제 회사의 AI 사원은 몇 명일까요. 제 비서의 담당이라면 7명이지만, 이것은 회사 AI 사원이 아닙니다. 회사의 업무는 전체 계층에서 제 비서나 Local Commander에게 외주하는 형태로 전달됩니다. 어느 계층의 무엇을 세느냐에 따라 답이 달라지므로, 하나의 숫자로 대답할 수 없습니다. 그렇기 때문에 '몇 명'이 아니라 '무엇이 구동하고 있고, 사람은 무엇을 하고 있는지'로 작성하고 있습니다. 회사의 모든 업무를 AI로 운영하는 시도의 전체 그림은 이 기사에 적어 놓았습니다.

다음 편에서는 도구 측면을 분류할 예정입니다. Claude Code, ChatGPT(dots 포함), 그 외 상주시켜 사용하는 에이전트, Paperclip 같은 소프트웨어, OpenClaw, Mac mini에서 구동하는 경우에 대해 할 수 있는 것/할 수 없는 것, 어떤 사람에게 적합한지/적합하지 않은지를 작성하겠습니다.

이 시리즈에서는 업무를 맡길 수 있는 AI 에이전트를 실제 업무에 연결하여 구동하고, 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 순차적으로 확인해 나갈 것입니다.

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자사 제품은 https://www.eln.ne.jp/products에 모아두었습니다.

우에하라 마사요시(上原正吉). EarthLink Network Co., Ltd에서 AI 개발을 하고 있습니다. 2025년부터 Claude Code를 개발의 주체로 삼고, 현재 20개가 넘는 제품을 혼자 동시에 개발 및 운영하고 있습니다. 이 연재에서는 그 현장에서 실제로 일어난 것(잘된 것도, 실패한 것도)을 숫자와 함께 써 나갈 것입니다.

또한, AI로 업무나 개발을 재편하고 싶은 회사・팀을 대상으로 AI 활용 컨설팅도 받고 있습니다. 상담은 www.eln.ne.jp에서 부탁드립니다.

EarthLink Network는 회사의 모든 업무를 AI로 운영하기 위해 필요한 것을 자체 제작하고 있습니다. 현재 만들고 있는 제품 목록과 개요는 여기에 모아두었습니다.

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