프로젝트 관리 소프트웨어는 전통적으로 한 가지 목적을 가지고 있었습니다. 바로 팀이 업무를 정리하도록 돕는 것입니다.

작업(task)을 생성하고, 누군가에게 할당하며, 마감일을 추가합니다. 상태를 추적하고, 보드 위로 이동시킵니다. 그리고 반복합니다.

이러한 워크플로우는 여전히 유효하지만, AI가 작업이 생성된 이후의 상황을 변화시키고 있습니다.

AI 코딩 에이전트(coding agents)는 이제 코드를 작성하고, 버그를 수정하며, 테스트를 추가하고, 문제를 조사하고, 리포지토리(repositories) 전반에 걸쳐 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 엔지니어링 팀에게 새로운 질문을 던집니다:

AI 에이전트가 단순히 업무 관리를 돕는 것이 좋을까요, 아니면 실제로 업무를 수행하는 팀의 일부가 되어야 할까요?

이 지점에서 Sharkly와 Asana의 비교가 흥미로워집니다.

Asana는 프로젝트, 작업(tasks), 목표(goals), 워크플로우(workflows), 보고서(reporting), 협업을 중심으로 구축된 성숙한 업무 관리 플랫폼입니다. Sharkly는 유사한 프로젝트 관리 기반을 취하지만, AI 에이전트를 실행 워크플로우에 직접 통합합니다.

그렇다면, Sharkly.ai와 Asana 중 어떤 것을 선택해야 할까요?

이는 팀이 어떻게 작동하는지에 달려 있습니다.

Sharkly.AI vs Asana: 간략 비교

표는 두 제품을 비슷하게 보이게 만듭니다.

중요한 차이점은 작업이 계획 단계를 벗어나 실행되어야 할 때 나타납니다.

Asana란 무엇인가?

Asana는 팀을 위한 가장 잘 알려진 업무 관리 플랫폼 중 하나입니다.

이 플랫폼은 조직에게 프로젝트, 작업(tasks), 마감일, 종속성(dependencies), 목표, 양식(forms), 보고서, 자동화 및 팀 워크로드를 관리할 수 있는 중앙 집중식 장소를 제공합니다.

Asana는 또한 목록(list), 보드(board), 달력(calendar), 타임라인(timeline), 간트(Gantt) 보기 등 다양한 방식으로 작업을 시각화하는 기능을 지원합니다. 더 고급 플랜에서는 포트폴리오(portfolios), 리소스 관리, 목표(goals), 보고서(reporting) 및 추가적인 워크플로우 기능과 같은 기능을 추가로 제공합니다.

마케팅 캠페인, 제품 출시, 운영, HR 프로세스 또는 교차 기능 프로젝트를 관리하는 팀에게는 이러한 광범위한 접근 방식이 합리적입니다.

Asana는 또한 AI 분야에 크게 진출했습니다.

현재 Asana의 AI 제공 서비스에는 AI Teammates, Asana Dash, AI Studio, AI 지원 프로젝트 작업 및 외부 AI 도구가 Asana의 Work Graph와 상호 작용할 수 있도록 하는 통합 기능이 포함됩니다.

따라서 이것은 AI 제품과 비(非)AI 제품 간의 비교가 아닙니다.

두 플랫폼 모두 AI 기반 워크 관리 시스템으로 이동하고 있습니다.

차이점은 AI가 실행에 얼마나 깊이 연결되어 있는가입니다.

Sharkly.AI란 무엇인가?

Sharkly는 인간과 AI 에이전트(agents)를 모두 포함하는 팀을 중심으로 설계된 워크 관리 플랫폼입니다.

이는 프로젝트 관리 시스템에서 기대할 수 있는 익숙한 구성 요소들을 제공합니다:

• 작업(Tasks)
• 프로젝트(Projects)
• 백로그(Backlogs)
• 스프린트(Sprints)
• 보드(Boards)
• 목록(Lists)
• 대시보드(Dashboards)
• 간트 보기(Gantt views)
• 댓글(Comments)
• 사용자 지정 필드(Custom fields)
• 팀 협업

하지만 Sharkly는 또 다른 유형의 담당자를 추가합니다.

AI 에이전트가 작업의 실행 소유자(execution owner)가 될 수 있습니다.

단순히 다음과 같이 작성하고 개발자에게 할당하는 대신:

인증 버그를 수정하세요.

팀은 해당 티켓을 에이전트에게 할당할 수 있습니다. 이후 에이전트는 연결된 코딩 도구를 통해 작업을 실행할 수 있으며, 진행 상황, 블로커(blockers), 결과는 동일한 작업으로 돌아와 검토됩니다.

이는 다음과 같은 다른 워크플로우를 생성합니다:

작업 → 에이전트 → 실행 → 검토

단순히 다음과 같지 않습니다:

작업 → 인간 → 실행

그리고 이 구분이 엔지니어링 팀이 전통적인 워크 관리 플랫폼 대신 Sharkly를 고려할 수 있는 주된 이유입니다.

Sharkly 대 Asana: 차이점 비교

1. 전통적인 프로젝트 관리

순수하게 프로젝트 관리 측면만 본다면, 두 플랫폼 사이에는 엄청난 격차가 없습니다.

두 플랫폼 모두 팀이 프로젝트와 작업을 정리하고, 책임을 할당하며, 진행 상황을 모니터링하고, 업무를 시각화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Asana는 특히 성숙한 프로젝트 관리 기능을 갖추고 있습니다.

예를 들어, Starter 플랜에는 타임라인(Timeline) 및 간트 차트(Gantt views), 보고 대시보드(reporting dashboards), 사용자 지정 필드(custom fields), 양식(forms), 자동화(automations), 템플릿(templates) 등 구조화된 프로젝트 관리를 위한 다양한 도구가 포함되어 있습니다.

Sharkly 역시 보드(boards), 리스트(lists), 테이블(tables), 대시보드(dashboards), 간트 차트(Gantt views), 프로젝트(Projects), 이슈(Issues), 스프린트(Sprints)를 제공합니다.

만약 팀이 단순히 인간의 업무를 정리하기 위한 강력한 시스템만을 원한다면, Asana만으로도 충분히 역량이 뛰어납니다.

승자: Asana

전통적인 프로젝트 및 업무 관리 측면에서는, Asana의 성숙도와 폭넓은 기능이 우위를 점합니다.

2. 팀원으로서의 AI 에이전트(AI agents as teammates)

이 부분이 비교를 더 흥미롭게 만듭니다.

Asana는 작업 할당을 받고 팀이 작업을 자동화하고 워크플로우를 지원할 수 있는 AI Teammates 기능을 갖추고 있습니다. Asana는 자체 AI를 업무 자동화, 통찰력 제공, 정보 요약 및 플랫폼 내부에서 팀과 함께 일하는 방식으로 설명합니다.

Sharkly는 다른 접근 방식을 취합니다.

에이전트(Agents)가 작업 실행 모델에 직접 구축되어 있습니다.

에이전트는 지침(instructions), 스킬(Skills), 런타임(Runtime)으로 구성될 수 있으며, 실제 작업에 할당됩니다. 일단 할당되면, 댓글, 블로커(blockers), 진행 상황 및 결과가 해당 작업과 연결된 상태를 유지할 수 있습니다.

소프트웨어 엔지니어링 팀에게는 이것이 중요합니다.

에이전트는 단순히 다음에 무엇을 해야 할지 결정하는 것을 돕는 것 이상입니다.

실제로 작업을 실행하는 책임을 맡을 수도 있습니다.

승자: Sharkly

AI 에이전트를 실행 루프(execution loop)에 통합하려는 팀에게는 Sharkly가 더 집중적인 접근 방식을 가지고 있습니다.

3. AI 코딩 워크플로우 (AI coding workflows)

팀에 다음과 같은 티켓이 있다고 상상해 보세요:

결제 API에 대한 자동화 테스트 추가.

전통적인 프로젝트 관리 워크플로우에서는 이 티켓이 개발자에게 할당됩니다.

개발자는 자신의 개발 환경을 열고, 티켓을 읽고, 저장소(repository)를 확인하고, 테스트 코드를 작성하고, 실행한 다음, 변경 사항을 제출합니다.

AI 네이티브 워크플로우에서는 에이전트가 실행 역할을 맡을 수 있습니다.

Sharkly는 Claude Code, Codex, Gemini CLI와 같은 코딩 도구를 통해 작동하는 에이전트를 지원하며, Computers와 Runtimes를 통해 실행 환경을 제공합니다.

작업은 격리된 작업 트리(isolated worktree)에서 발생할 수 있으며, 반면 해당 태스크는 팀이 진행 상황을 확인하고 결과를 검토할 수 있는 장소로 남아 있습니다.

이는 프로젝트 관리와 소프트웨어 실행 사이에 훨씬 더 긴밀한 연결 고리를 만듭니다.

Asana도 개발자 도구와 통합될 수 있고 그 AI 기능도 워크플로우에 참여할 수 있지만, 소프트웨어 개발 실행 자체가 플랫폼의 중심 모델은 아닙니다.

이미 AI 코딩 에이전트를 사용하는 엔지니어링 팀에게는 이 구분이 중요합니다.

승자: Sharkly

4. 인간 검토(Human review)는 여전히 중요하다

AI 에이전트의 한 가지 우려는 AI에게 너무 많은 자유를 주는 것입니다.

아무도 감독 없이 프로덕션(production)에 변경 사항을 만드는 에이전트를 원하지 않습니다.

Sharkly의 워크플로우는 인간을 루프 안에 유지하도록 설계되었습니다.

에이전트(Agent)가 할당된 작업을 수행하고, 그 진행 상황과 결과는 병합되기 전에 검토를 위해 작업으로 반환됩니다.

이는 유용한 중간 지점입니다.

목표는 다음과 같지 않습니다:

AI에게 모든 것을 맡기는 것.

그것은 다음과 같습니다:

인간이 결과물을 검토하는 책임을 유지하는 동안, AI가 실행의 더 많은 부분을 담당하도록 하는 것.

이러한 모델은 인간의 감독을 완전히 제거하지 않으면서 개발 역량을 늘리고자 하는 엔지니어링 팀에 더 적합합니다.

Asana의 AI는 어떨까요?

Asana를 단순히 챗봇을 추가한 전통적인 프로젝트 관리 도구라고 설명하는 것은 오해의 소지가 있습니다.

Asana는 AI를 플랫폼의 중요한 부분으로 만들었습니다.

현재 Asana의 AI 기능에는 AI Teammates, Asana Dash, AI Studio, AI 지원 워크플로우(AI-assisted workflows), 그리고 외부 AI 시스템과의 통합이 포함됩니다.

Asana AI는 다음과 같은 작업에 도움을 줄 수 있습니다:

• 반복적인 작업 자동화
• 프로젝트 요약
• 업데이트 초안 작성
• 정보 분석
• AI Teammates에게 작업 할당
• AI 기반 워크플로우 구축

2026년 9월부터 Asana의 고급 AI 기능에는 적격 조직을 위한 AI Teammates와 Asana Dash가 포함되며, AI 사용은 AI 요청 시스템(AI Request system)을 통해 관리됩니다.

따라서 진정한 비교는 다음과 같지 않습니다:

Asana에 AI가 있다 vs Sharkly에 AI가 있다.

그것은 다음과 같습니다:

AI가 워크플로우의 어느 위치에 자리하는가?

Asana는 기존 작업 관리 플랫폼 내부에 AI를 확장하고 있습니다.

Sharkly는 AI 에이전트에게 실제 작업을 할당할 수 있는 세계를 중심으로 작업 관리 플랫폼을 구축하고 있습니다.

이는 미묘하지만 중요한 차이점입니다.

5. Asana에서 Sharkly로 전환하기

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팀들이 프로젝트 관리 플랫폼을 변경하기를 주저하는 가장 큰 이유 중 하나는 마이그레이션(migration) 때문입니다.

아무도 수년간의 프로젝트와 작업 기록을 다시 구축하고 싶어 하지 않습니다.

여기서 Sharkly가 제공하는 Asana 호환성이 특히 유용해집니다.

Sharkly는 Asana 프로젝트, 작업 및 기록 가져오기(importing)를 지원합니다. 또한 양방향 동기화(two-way synchronization)도 지원하여 팀이 전환하는 동안 두 시스템을 병행 운영할 수 있습니다.

이는 팀이 반드시 하룻밤 사이에 대규모 전환을 할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

실용적인 접근 방식은 다음과 같을 수 있습니다:

1단계: 기존 프로젝트 가져오기(Import an existing project)

기존 Asana 프로젝트 하나를 Sharkly로 가져옵니다.

2단계: 기존 워크플로우 유지하기(Keep the existing workflow)

팀은 처음부터 시작하는 대신 익숙한 프로젝트 및 작업 구조를 계속 사용할 수 있습니다.

3단계: 에이전트 도입하기(Introduce an Agent)