오늘 회사를 시작한다면 어떤 모양으로 지을 것인가 – AI Native Startup Playbook

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회사를 처음부터 다시 짓는다면, 조직도부터 그릴까요 아니면 마크다운 파일부터 쓸까요? 게리 탄은 “마크다운 파일 하나가 곧 직원”이라고 말했고, 톰 블룸필드는 회사의 모든 데이터를 하나의 AI에 모으는 “컴퍼니 브레인”을 제안했습니다. 이 영상은 두 주장을 실제 채널 운영 경험과 대조하며, AI 네이티브 시대에 조직을 어떻게 설계해야 하는지 짚어봅니다.

마크다운 파일이 곧 직원이다 – 게리 탄의 주장

A16Z 채널 인터뷰에서 게리 탄은 “어떤 사람이 이렇게 하면 되지라는 걸 쭉 모으고 나면 마크다운 파일 하나에 정리가 되고, LLM한테 그걸 읽고 이렇게 동작하라고 시키면 그게 곧 직원”이라고 주장했습니다.

이를 실제로 검증하기 위해 YC는 오피스 아워를 3, 4천 시간 분량 녹화했습니다. 이미 존재하던 약 500페이지짜리 YC 파트너 매뉴얼을, 녹화된 실제 조언들과 대조해 다시 쓰는 작업을 거쳤고, 이 결과물이 게리 탄의 분신 격인 G스택입니다. 슬래시 오피스 아워 명령어를 실행하면 게리 탄 분신과 대화할 수 있다고 소개됩니다.

게리 탄을 둘러싼 논란과 어그로 CEO의 시대

게리 탄에 대한 여론이 좋지 않은 배경으로 “LARP 하지 말아라”라는 발언이 거론됩니다. 진행자들은 이 말을 게리 탄이 한 것으로 정정하며(샘 알트만이 한 말이 아님), 본인이 과거 LARP를 많이 했다는 인식 때문에 반발을 샀다고 설명합니다. 이에 샘 알트만이 “남 까내리는 거 하지 말아라”라고 반응한 일화도 언급됩니다.

어그로를 잘 활용하는 CEO의 예로 일론 머스크, 샘 알트만, 다리오 아모데이, 브렛 에드콕(피규어 CEO)이 거론되며, 진행자들은 회사의 presence와 visibility가 안 알려진 것보다 낫다는 관점에서 이런 능력이 실리콘밸리에서는 유능함의 일부로 취급된다고 평가합니다.

실리콘밸리 스타트업 원칙: “일단 돈을 벌어라”

YC·A16Z 계열 투자자들의 기본 철학은 “일단 돈을 벌어”라는 것이며, 좋은 제품을 먼저 만들고 파는 것이 아니라 먼저 팔고 나중에 만드는 접근도 실리콘밸리에서는 어느 정도 용인되는 문화로 소개됩니다. 스타트업 플레이북은 축구에서 “체력이 좋아야 한다”는 것처럼 대부분의 스타트업에 공통으로 적용되는 원칙이며, 이 영상이 말하는 AI 네이티브 시대의 플레이북은 바로 “마크다운화”입니다.

마크다운과 trajectory로 만든 분신의 실사용 사례

진행자들은 이 방식을 실제 팟캐스트 준비에 쓰고 있다고 밝힙니다. JC 마크다운에 정보를 계속 뿌려 넣고, 팟캐스트 때 그중 필요한 것을 선별해 얘기하는 식입니다. 예전에는 준비 자료를 직접 스크린샷 찍어 모았지만, 지금은 에이전트가 블로그나 자료를 옵시디언에 자동으로 정리해 둡니다.

직접 100시간을 들여 자료를 만드는 것보다 시간을 아끼는 것이 더 중요하다는 판단 아래, “지난번에 한 거 보고 비슷하게 해”라는 지시만으로 준비 자료가 단 두 턴 만에 완성된 사례도 소개됩니다. 이를 근거로 마크다운 파일 자체가 꼭 필요한 것은 아니고, 이전 작업의 trajectory(작업 기록)만 있어도 충분할 수 있다는 결론에 도달합니다.

퇴사해도 남는 trajectory

직원이 퇴사하더라도 슬랙 대화, 메일, 작성한 보고서 같은 trajectory가 남아 있으면 이를 바탕으로 그 사람의 마크다운(분신)을 만들어 역할을 대신하게 할 수 있다는 주장이 제기됩니다. 다만 진행자들은 말로 끄집어낼 수 없는 암묵지가 분명히 존재하며, 이는 현재 LLM으로는 재현하기 어려운 한계로 남는다고 짚습니다.

큐레이션과 편집은 대체할 수 있나

어떤 영상을 다룰지 선택하는 큐레이션은 “취향”의 영역이라 왜 그렇게 골랐는지 말로 설명하기조차 어렵다는 점에서 완전한 대체가 쉽지 않다고 봅니다. 대안으로 제시된 방식은 AI가 큐레이션 후보들을 여러 개 대령하고 최종 선택만 사람이 하는, 즉 주관식 문제를 객관식으로 바꿔주는 접근입니다.

반면 편집은 몇 달간 축적된 마크다운으로 이미 상당 부분 대체되고 있다고 밝힙니다. “그대로 따라 하게 만드는 마크다운 파일이 생기고 그대로 편집하고 있다”는 것이 진행자들의 실제 경험입니다. 다만 영상은 토큰 소모가 커서 비주얼적인 요소까지 판단하며 편집하는 것은 아직 LLM의 한계로 남아 있다고 설명합니다.

톰 블룸필드의 톡: 로마 군단과 빅테크 조직도

파리에서 진행된 톰 블룸필드(YC 파트너, 현재는 앤트로픽 소속)의 톡에서는 로마 군단의 분대·백인대 구조에 빗대어 빅테크 회사들의 조직도 밈을 비교합니다.

  • 마이크로소프트: 삼권분립형 구조로, 서로 다른 부서(연구·품질 등)가 견제하는 형태
  • 구글: 중앙에 강한 리더가 있고 IC(Individual Contributor)들이 배치된 구조. 매니징 직급이었다가 다시 IC로 돌아간 제프 딘 사례가 예로 언급됩니다
  • 페이스북: 점조직처럼 각 팀이 독립적으로 프로젝트를 수행하는 형태
  • 오라클: 리갈(법무) 조직 비중이 매우 크고 개발 조직 비중은 작은 형태
  • 애플·아마존: 강력한 하나의 구심점(리더) 중심 구조

사내 정치와 싸우면서 크는 조직

연구 부서와 품질 부서처럼 서로 다른 목표를 가진 조직이 부딪히는 구조는 부정적으로만 볼 게 아니라, 문제를 숨기지 않고 경쟁하며 앞으로 나아가게 하는 촉진제 역할을 할 수 있다는 관점이 제시됩니다. 오히려 의견 차이가 전혀 없는 조직은 “좋은 게 좋은 거지” 하며 문제를 덮고 넘어갈 위험이 있다고 지적하며, 강한 리더 중심 구조라 하더라도 챌린지(견제)는 반드시 필요하다는 데 두 진행자가 동의합니다.

컴퍼니 브레인, AI가 중심인 조직

톰 블룸필드는 회사의 모든 데이터와 컨텍스트를 하나로 모아 AI(컴퍼니 브레인)에 집약하고, 구성원들이 그 AI와 대화하며 재무·아이디어 회의 등을 진행하는 구조를 제안합니다. CEO 스태프가 CEO의 모든 컨텍스트(참여하지 못하는 미팅, 커피챗 등)를 다 따라갈 수 없다는 예시를 들며, 인간의 bandwidth 한계 때문에 필요했던 중간 관리자 역할이 컴퍼니 브레인으로 대체될 수 있다는 논리를 폅니다.

사람 대신 토큰을 태워라, 중간 관리자의 소멸

토큰(AI 연산)으로 사람의 역할 상당 부분을 대신하자는 주장과 함께, 모든 대화를 녹음해 컨텍스트로 모으는 방식이 언급됩니다. 다만 진행자들은 이것이 컴플라이언스와 프라이버시 이슈와 강하게 엮여 있어 현실적으로 어렵다는 우려를 제기합니다. YC는 16명 규모 조직에서 오피스 아워는 녹화했지만, 1on1까지 전부 녹음했는지는 확인되지 않았다고 짚습니다. 반면 시청자 반응 중에는 10명 남짓 조직에서 실제로 1on1까지 녹음하고 DM을 금지하며, 모든 논의는 에이전트가 접근·열람할 수 있는 서피스(아티팩트)에 남기는 것을 조직 문화 핵심 원칙으로 삼고 있다는 사례도 소개됩니다.

에이전트 대하듯 사람과 일하기

진행자 중 한 명은 최근 협업 방식이 “에이전트를 대하듯” 바뀌었다고 밝힙니다. 목표(골)만 주고 중간중간 컨텍스트만 확인하며, 방향이 어긋났을 때만 개입하는 방식입니다. 예전에는 일하는 방법을 세세하게 매뉴얼화해서 가르쳐준 뒤 위임했다면, 이제는 그런 과정 없이 목표만 더 명확하게 만들어 더 큰 덩어리로 일을 위임한다고 설명합니다.

품질 게이트에서 사람을 뺄 것인가

채널의 편집 과정을 예로 들어, 영상 발행 전 품질 검수를 사람이 계속할지 아니면 LLM에 맡기고 사람을 뺄지를 논의합니다. 진행자들은 검수를 하든 안 하든 실제 결과(유저 만족이라는 골)에 큰 차이가 없다고 느꼈으며, 애초에 검수가 필요 없는 방향으로 콘텐츠 제작 과정을 설계해야 스케일업이 가능하다고 말합니다.

다만 이는 태스크마다 다릅니다. 팟캐스트류는 디테일의 중요성이 상대적으로 낮아 검수를 생략할 수 있지만, 쇼츠는 디테일이 매우 중요해서 아직 LLM이 처리하지 못하는 부분이 많다고 밝힙니다. 이는 LLM이 영상의 비전 정보를 충분한 토큰으로 처리하지 못하는 현재의 기술적 한계 때문이라고 설명합니다. 또한 큐레이션과 촬영(직접 말하는 것) 자체는 여전히 사람의 영역으로 남기는데, 이는 채널 운영의 목표가 단순 조회수가 아니라 진행자들 자신의 presence와 visibility이기 때문이라고 강조합니다.

JB-stack, 스스로를 대체하라

결론적으로, 사람은 trajectory만 있으면 자신을 대체할 수 있는 분신을 만들 수 있으며, G스택이 그 대표적인 실험 사례로 다시 언급됩니다. 진행자 한 명은 이를 본떠 자신의 편집 업무를 대신할 편집봇(“JB 스택”)을 실제로 만들어 채널 편집에 쓰고 있으며, 이를 서비스로 판매할 준비를 하고 있다고 밝힙니다.

핵심 마인드로 제시된 것은, 자신을 대체하려는 노력을 고용주에게 제공하기보다 스스로 먼저 자신을 대체할 수 있는 일을 자동화하고, 그렇게 확보한 시간으로 더 생산적이고 임팩트 있는 일을 찾아가야 한다는 것입니다.

한편 톰 블룸필드 본인은 이후 앤트로픽으로 이직했다는 사실도 언급되며, 큰 조직도 구조적으로 잘 만들어지면 사람이 계속 바뀌어도 협업이 잘 되는 이점이 있어 스타트업이 무조건 이긴다고 단정할 수 없다는 균형 잡힌 시각이 제시됩니다. 타임스케일에 대한 두 인물의 견해차도 소개되는데, 톰 블룸필드는 1~2년 안에 AI 네이티브 조직이 우위를 점할 것으로 보는 반면, 게리 탄은 전통 제조업 등 기존 강점 기업들의 해자 때문에 10년 정도 걸릴 것으로 전망합니다.

실전 가이드: 오늘부터 시도해볼 것

영상에서 다룬 논의를 실제 업무나 팀 운영에 적용하려면 다음을 시도해볼 수 있습니다.

1. 업무 trajectory를 기록화하는 습관 만들기. 슬랙 대화, 회의록, 산출물을 한 곳(예: 옵시디언)에 자동으로 모으고, 나중에 “지난번처럼 해줘”라는 한마디로 재현할 수 있는 형태로 정리합니다. 처음에는 정리에 시간이 들지만, 진행자들이 실제로 두 턴 만에 준비 자료를 완성한 사례처럼 누적될수록 반복 작업 지시 시간이 크게 줄어듭니다.

2. 반복 업무의 품질 게이트 재설계하기. 사람이 검수하는 단계와 하지 않는 단계를 나누고, 검수를 없앴을 때 실제 결과에 차이가 나는지 먼저 테스트합니다. 디테일 중요도가 낮은 업무(예: 팟캐스트류 콘텐츠)부터 사람 검수를 빼보고, 디테일이 중요한 업무(예: 쇼츠류 콘텐츠)는 당분간 사람이 남는 이원화 전략을 취합니다.

3. 위임 방식을 “에이전트를 대하듯” 바꾸기. 세세한 매뉴얼을 만들어 지시하기보다 목표만 명확히 설정하고, 중간중간 컨텍스트만 확인하다가 방향이 어긋날 때만 개입합니다.

4. 스스로 대체 가능한 업무부터 자동화하기. 고용주를 위해서가 아니라 자신을 위해 먼저 자동화를 시도하고, 그렇게 확보한 시간을 더 임팩트 있는 일에 재배치하는 것을 습관화합니다.

비판적 검토

영상은 게리 탄과 톰 블룸필드의 추상적인 주장을 진행자들의 실제 채널 운영 사례(팟캐스트 준비, 편집 워크플로우)와 대조하며 검증한다는 점에서 설득력이 있습니다. 빅테크 조직도 밈을 활용해 여러 조직 구조를 비교한 점도 흥미로운 대목입니다.

다만 컴퍼니 브레인을 실제로 어떻게 구현하는지에 대한 구체적인 기술 스택이나 도구는 다뤄지지 않았습니다. 전면 녹음·기록 방식에 따르는 컴플라이언스와 프라이버시 문제도 짧게 언급되는 데 그쳐 깊이 있는 논의로 이어지지는 않았습니다. 진행자들 스스로도 여러 지점에서 “저도 잘 모르겠다”고 인정하며 결론을 유보하는데, 이는 이 주제가 아직 업계 전체에서도 정답이 정해지지 않은 논의 중인 영역임을 보여줍니다. 또한 LLM이 영상의 비전 정보를 충분히 처리하지 못해 디테일이 중요한 편집(쇼츠류)에서는 아직 한계가 뚜렷하다는 점도 영상에서 명확히 밝히고 있습니다.

핵심 요점

영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:

  1. “마크다운 파일이 곧 직원이다”라는 게리 탄의 주장은 논란이 있지만, 오피스 아워 3, 4천 시간을 녹화해 정제한 G스택처럼 trajectory 기반 분신 제작은 이미 실제로 작동하는 방식으로 소개됩니다.
  2. 컴퍼니 브레인 개념은 회사의 모든 컨텍스트를 하나에 모아 인간의 bandwidth 한계로 존재했던 중간 관리자 역할을 대체하려는 시도이지만, 어떻게 구현할지는 아직 열린 질문입니다.
  3. 조직 구조에는 정답이 없으며, 연구 부서와 품질 부서의 충돌 같은 사내 정치도 문제를 숨기지 않고 경쟁하게 만드는 조직의 촉진제가 될 수 있습니다.
  4. 품질 게이트에서 사람을 뺄지는 태스크의 디테일 중요도에 따라 다르게 판단해야 하며, 검수 여부가 실제 결과에 차이를 만드는지 먼저 확인하는 것이 중요합니다.
  5. 개인은 자신을 먼저 대체할 수 있는 업무를 스스로 자동화하고, 확보된 시간으로 더 생산적이고 임팩트 있는 일로 옮겨가는 마인드가 AI 네이티브 시대에 중요합니다.

참고자료

영상에서 언급된 자료와 더 깊이 있는 학습을 위한 출처들:

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