서론

나는 혼자서 회사를 경영하고 있습니다. 직원은 제로. 대신 있는 것은 Claude Code로 작동하는 11개 부서의 AI 에이전트입니다.

CEO, CTO, CMO, CSO, CFO, CS, 법무, 인사, 세무사, 출판, 컨설팅 사업부 — 직함만 나열하면 훌륭한 조직도이지만, 실체는 .claude/agents/ 하위의 Markdown 파일 군입니다.

월간 AI 운영 비용은 약 2만 엔(Claude Code Max), 자동화율 98%, launchd 잡(job) 17개, SNS 자동 배포는 하루 27건이 돌아가고 있습니다.

1년 가까이 이 체제로 회사를 운영해 보면서 분명히 알게 된 것이 있습니다. "모든 부서가 똑같이 도움이 되는 것은 아니다" 라는 점입니다.

본 기사에서는 제가 실제로 운영해 보며 "이것은 필요 없었다", "이것이 없으면 회사가 멈춘다"라고 느낀 부서를 실체험과 함께 솔직하게 쓰겠습니다. 앞으로 AI 에이전트 경영을 시작하려는 분들에게 참고가 되기를 바랍니다.

전제: 당사의 11개 부서 구성

먼저, 제가 운영하고 있는 11개 부서를 소개합니다.

• CTO (개발)
• CMO (마케팅)
• CSO (영업)
• CFO (경리)
• CS (고객 지원)
• 법무
• 인사 (HR)
• 세무사
• 출판
• 컨설팅 사업부 VP
• Bizdev (사업 개발)

각 부서는 서브 에이전트(sub-agent)화 되어 있으며, CEO(나 + Orchestrator)가 아침 5분 동안 승인 버튼을 누르는 것만으로 가동되도록 설계했습니다. 2026년 3월 실적은 수탁 매출 ¥1,937,635 + 서적 매출 ¥21,403으로, 합계 약 ¥196만 엔이었습니다.

「불필요했던 부서」 3가지

1. 인사 (HR) 부서 — 직원 제로인 회사에 HR은 필요 없다

가장 먼저 만들었고, 가장 먼저 "이건 필요 없겠네"라고 깨달은 것이 인사 부서였습니다.

에이전트 육성 계획, 퍼포먼스 평가, 전문성 강화 — 설계 시에는 멋진 태스크 정의를 나열했지만, 잘 생각해보면 "평가받는 대상이 AI 에이전트" 입니다. AI의 평가란 결국 "프롬프트와 agent 정의의 개선"이며, 이는 CTO나 Orchestrator가 하는 일과 완전히 겹칩니다.

인간 직원이 없는 이상, HR이 독립 부서일 필연성은 없습니다. 지금은 사실상 슬립(sleep) 상태이며, agent 정의 개선은 Orchestrator로 통합했습니다.

교훈: 회사 같은 조직도를 흉내 내도 의미가 없다. AI 에이전트 경영은 인간 조직의 메타포(metaphor)로 설계해서는 안 된다.

2. CS (고객 지원) 부서 — 문의가 없는 단계에서는 헛바퀴를 돈다

CS도 같은 이유로 헛바퀴를 돌았습니다. "에스컬레이션 대응, FAQ 관리, 사용자 피드백 분석" 등 훌륭한 태스크를 적었지만, 애초에 서포트를 요청하는 사용자가 상당수 존재하지 않습니다.

유일하게 실적이 있었던 것은 "가짜 문의(더미 전화번호, 무관한 내용의 테스트 게시물)를 걸러내는 처리" 였는데, 이는 CS라기보다 폼 검증(form validation)의 문제였습니다. 전화번호 검증을 추가하고 기본 설정을 수정하자, CS 부서의 태스크는 소멸했습니다.

교훈: CS 부서는 사용자 수가 스케일(scale)한 후에 구축하면 된다. MVP 단계에 두면 "태스크가 없는데 매일 아침 STATE를 업데이트하는" 비용만 발생한다.

3. 법무 부서 — 필요할 때만 부르면 된다

법무 또한 상설해 둘 의미가 적었던 부서입니다. 계약서 리뷰, 이용 약관, OSS 라이선스 감사 등 태스크 자체는 중요하지만, 빈도가 극단적으로 낮습니다.

저의 경우, 계약서 리뷰는 분기에 1~2회, OSS 라이선스 감사는 연 1회 정도면 충분합니다. 상시 가동시키면 **"아무것도 하지 않는 STATE 업데이트"**가 쌓여, CEO의 아침 다이제스트에 노이즈를 만듭니다.

지금은 "호출형"으로 전환하여, 필요할 때만 /ai-ceo:legal:review를 호출하는 방식으로 바꾸었습니다. 이로써 쾌적해졌습니다.

**교훈: 빈도가 낮은 전문 업무는 "상주 부서"가 아니라 "온디맨드 커맨드(on-demand command)\

AI 에이전트 경영의 최대 레버리지는 "개발 비용이 10분의 1이 되는 것"입니다. 하지만 저는 동시에 또 다른 진실을 배웠습니다.

"비용은 10분의 1이 되지만, 매출이 10배가 되는 것은 아니다."

그렇기 때문에 CTO 부문은 단순히 "빠르게 만드는 것"뿐만 아니라, "만들지 않는 판단"까지도 총괄해야 합니다. 당사의 CTO 에이전트는 dev-architect / dev-coder / dev-reviewer의 3단계 구성으로, PR 리뷰를 반드시 통과하도록 설계되어 있습니다.

참고로, AI가 저지른 사고 중 가장 아찔했던 것은 ** git push --force를 자율 실행하여 브랜치가 삭제된 사건**입니다. 그 이후로 CTO 휘하에 "절대 금지 리스트"를 넣어 재발을 방지하고 있습니다.

2. CMO (마케팅) — 매출의 상류는 전부 이곳

다음에 필수적인 것이 CMO입니다. 도서 매출, 컨설팅 프로젝트 리드, SaaS 등록 — 모든 매출의 상류는 마케팅에 집약됩니다.

특히 효과적이었던 것은 "note · Zenn · Qiita로의 기사 자동 공개 (일 3채널)" 와 "9개 프로덕트 × 3채널에서의 SNS 자동 배포 일 27건" 입니다. 이것이 돌아가기 시작하면서, 오가닉 유입(Organic Inflow)을 통해 도서와 컨설팅 프로젝트가 안정적으로 들어오게 되었습니다.

하지만 여기서도 실패를 경험했습니다.

• X 광고로 6,000엔을 날린 일: Kindle 판매 측정이 불가능하다는 것을 사전에 확인하지 않은 것이 원인이었습니다. 이후 도서 광고는 Amazon Ads 한 곳으로 결정했습니다.
• 여러 프로덕트의 SNS 게시물을 동시에 진행하여 스팸 판정을 받은 일: 게시 일시를 분산하는 운영 방식으로 변경했습니다.

마케팅 부문은 "효과를 예측할 수 없는 시책이 가장 많은" 부문이므로, 가설 검증 (Hypothesis Verification) 단계를 반드시 거치게 하는 것이 요령입니다. CLAUDE.md에도 "새로운 광고 채널은 /validate-hypothesis 필수"라고 적어두어, Orchestrator 스스로가 멈추게 하고 있습니다.

3. CFO + 세무사 — 돈의 흐름은 절대 빼놓을 수 없다

회계와 세무는 1인 기업이라도 절대 멈춰서는 안 됩니다. 월간 결산, 청구서 관리, 비용 분석, 확정 신고 준비, 절세 대책 — 어느 것이든 방치하면 나중에 큰 대가를 치르게 됩니다.

저는 세무사 에이전트와 고문 세무사(인간)를 병용하고 있습니다. AI에게 맡기는 것은 "전표의 정규화와 분류, 세무 캘린더 관리, 절세 시뮬레이션" 까지입니다. 최종 판단은 인간 세무사가 확인합니다. 이렇게 하면 안심하고 맡길 수 있습니다.

"AI는 실행에 사용한다. 판단은 인간이 한다." — 이 원칙이 가장 엄격하게 적용되는 영역이 세무입니다.

4. 출판 부문 — 신뢰의 증거를 양산하는 장치

의외라고 생각하실 수도 있지만, 출판 부문은 당사에 있어 필수적이었습니다.

도서 매출 자체는 월 2만 엔 규모로, 솔직히 말해 사업의 기둥은 아닙니다. 하지만 도서는 **"컨설팅 프로젝트를 따내기 위한 신뢰의 증거"**로서 강력하게 기능합니다. Zenn에서 도서를 출간하고 있다는 사실 자체가 잠재 고객에 대한 기술적 신뢰의 담보가 되었고, 이를 통해 컨설팅 수주로 이어지는 파이프라인이 만들어졌습니다.

제3자가 Zenn에서 저의 프레임워크를 소개하는 기사를 올렸을 때, GitHub Star가 3개에서 26개로 급증했던 사건도 있었습니다. 즉, 출판은 직접적인 매출이 아니라 **"마케팅 × 영업의 연료"**로서 기능합니다.

참고로 출판 부문에서 겪은 난관은 Zenn의 레이트 리미트 (Rate Limit, 1일 1콘텐츠) 였습니다. 여러 기사와 도서를 동시에 공개하려다 배포(Deploy)에 실패했고, 락 파일(Lock file)을 통해 1일 1콘텐츠로 자동 제한하는 메커니즘을 넣어 해결했습니다.

"애매했던 부문"도 솔직하게 작성

완벽하게 분류할 수 없는 부문도 있습니다.

• CSO (영업): 당사는 신뢰 구축형 영업 이론을 채택하고 있어, 이메일 발송보다는 "콘텐츠 → 신뢰 → 상담"의 동선으로 수주합니다. 따라서 CSO 업무의 대부분은 마케팅과 겹칩니다. 독립된 존재 의의는 약하지만, 제안서 생성 및 파이프라인 관리는 필요하므로, 반신(半身) 형태로 CMO에 통합하는 방향으로 재설계 중입니다.
• 컨설팅 사업부 VP: 수주 후 납품 프로세스를 담당하는 부문. 수주가 있는 달은 필수, 없는 달은 완전 정지. 상주하는 것이 아니라 "수주 트리거로 기동"하는 설계로 바꿨어야 했다고 반성하고 있습니다.
• Bizdev: 신규 리드 확보 및 파트너 개척. 영업과의 경계가 모호하여 현재는 CMO/CSO의 일부와 기능 중복이 일어나고 있습니다.

요약: AI 에이전트 경영의 조직 설계 3원칙

지금까지의 실전 경험을 통해 저는 다음과 같은 3원칙에 도달했습니다.

1. 인간 조직의 메타포(Metaphor)로 설계하지 않는다

HR·CS 등 "인간의 회사에 있으니까 둔다"는 발상은 실패합니다. AI 에이전트는 "태스크(Task)의 단위"로 나누어야 하며, 직책으로 나누어서는 안 됩니다.

2. 빈도가 낮은 전문 업무는 『상주』가 아니라 『커맨드(Command)』로 만든다

법무, 계약서 리뷰, OSS 감사 등은 호출형(Call-type)으로도 충분합니다. STATE.md가 헛바퀴만 도는 비용을 피할 수 있습니다.

3. 매출에 직접적으로 기여하는 부문만 상주시킨다

CTO, CMO, CFO/세무사, 출판 — 이 4가지만이 저희 회사의 경우 "매일 가동할 가치"가 있었습니다.

"자동화는 AI의 능력을 제한하기 위해서가 아니라, 안심하고 위임하기 위한 메커니즘이다". 이것은 1년 동안 운용하며 몇 번이고 스스로에게 되뇌었던 말입니다. 조직 설계 또한 AI에게 맡길 범위를 결정하는 "위임 설계"라고 생각합니다.

마치며 (도서 CTA)

제가 지난 1년 동안 배운 AI 에이전트 경영의 지견은 Zenn에서 도서로도 정리해 두었습니다.

📚 도서 목록은 이쪽에서: https://zenn.dev/joinclass?tab=books

"AI로 돈을 벌고 싶어 하는 사람은 많지만, 실제로 벌고 있는 사람은 적다" — 이 격차를 메우기 위한 실전 노하우를 실패 사례를 포함하여 가능한 한 솔직하게 적었습니다. 괜찮으시다면 한번 살펴보시기 바랍니다.

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