# AI 직원에게 제품 추천을 묻는 질문에 제품 이름 대신 답변하는 것을 멈췄습니다—30명에게 물어본 결과의 순위

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-16T07:55:38.178Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/310792874/rectangle_large_type_2_ca11a3c62bd0d479c66d181cc025316c.png?width=1280)

AI 직원들의 추천, 무엇이 좋을까요?

이 질문은 한 달에 여러 번 다뤄질 것입니다.

솔직히 말씀드리면, 이미 제품명부터는 답변하지 않았습니다. 답변해도 그 회사에서 움직이지 않는 경우가 많았기 때문입니다.

저희는 PLai 주식회사에서 매일 30명의 AI 직원들을 운영하는 역할을 하고 있습니다. 판매자 입장이 아니지만, 선택 과정에서는 두 번이나 재검토했습니다.

이 글에서는 AI 직원들의 추천을 듣기 전에 스스로 결정할 수 있는 4가지 판단 기준을 제시합니다. 모든 기준은 현장에서 즉시 판단할 수 있습니다.

추천 제품에 대해 알고 싶어하는 분들에게는 다소 간접적으로 느껴질 수도 있습니다. 하지만 이 4가지 요소가 결정되면 제품은 대략 2~3가지로 좁혀집니다.

## AI 직원 추천이 결정되지 않는 이유는, 비교 대상이 아직 충분하지 않기 때문입니다.

표를 만들면, 선택에 대한 감정을 느끼게 됩니다.

할 수 있는 일, 가격, 대응 범위 등을 종합적으로 고려할 때, 매우 훌륭해 보입니다.

하지만, 그 표를 통해 결정된 사람이 다음으로 말하는 것은 대부분 다음과 같습니다.

그래서 저희가 무엇을 드려야 할까요?

여기 멈춰야 합니다. 표의 열에 “전달물”이 없기 때문입니다.

저희도 처음에는 여기서 멈췄습니다. 제품의 성능이 아닌, 전달 방식이 제대로 정해지지 않았기 때문입니다.

사람을 고용할 때를 생각하면 이해하기 쉽습니다. 뛰어난 사람이 와도 책상, 계정, “터치해도 되는 범위”가 없다면 첫 날은 앉아만 있을 뿐입니다. 선택해야 할 것은 능력 자체가 아니라 능력이 발휘될 수 있는 형태입니다.

그러므로, 다음 4가지를 먼저 제가 직접 결정합니다. 일단 결정되면 제품은 대략적으로 정해집니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788663028-7yHoLBRlKsjGgm6ZF2xqYD5U.png?width=1200)

## 판단 축 1: 추천을 비교하기 전에, 그 일을 “초청받은 방식”으로 설명할 수 있는지

가장 먼저 보는 곳은 여기입니다.

어떤 일을 맡기고 싶을 때, “이런 식으로 요청할 수 있을까”라는 문장으로 표현할 수 있을까요.

글을 쓰지 못한다면, 여전히 다른 사람에게 의존할 수 있습니다. “어떻게 하면 좋을지”라고만 해서 움직이는 신입이 없는 것과 같습니다.

이건 사실 툴의 내부 구조에도 똑같은 형태가 들어 있었습니다.

클로드 코드의 서브 에이전트(특정 업무만 담당하는 분리된 AI) 정의 파일에는 필수 항목이 2가지 밖에 없습니다. 이름(name)과 설명(description)입니다. 공식 문서에서는 이 설명(description)을 클로드가 언제 이 서브 에이전트에게 업무를 할당할지 결정하는 데 사용한다고 명시하고 있습니다(클로드 코드 서브에이전트 - 2026년 9월 6일 확인).

즉, 불리는 방식에 대한 설명이 바로 그 불리는 정확도에 반영되도록 설계된 것입니다.

재미있는 점은, 가능한 일들의 목록이 필수 항목에 포함되어 있지 않다는 것입니다. 필수적인 것은 이름과, 불러지는 방식입니다.

아니요, 그것은 개발자를 위한 이야기입니다.

저도 그렇게 생각했는데, 업무에 적용해 보니까 그대로 효과가 있었습니다. “회의록을 정리한다”는 대신 “회의가 끝나고 녹음 파일이 저장된 곳으로 찾아가는 것”까지 작성할 수 있었기 때문입니다. 이렇게까지 작성할 수 있는 일들만, 처음부터 움직이기 시작합니다.

## 판단 축 2: 기억의 이월을 방지한다는 전제 하에 설계 가능한가

두 번째는 가장 오해받는 부분입니다.

AI 직원들은 대화가 끝난 후, 그 자리에서 논의된 내용을 이어가지지 않고, “어제 그렇게 말했었지?”라는 표현이 통하지 않습니다.

여기 인간의 기억으로 채우려고 하면 매일 아침 설명이 발생합니다. 우리도 처음 그것을 해봤는데, 아침 30분이 사라졌습니다.

클루드 코드의 공식 문서에는 각자가 자신만의 컨텍스트 윈도우(즉, 그 AI가 한 번에 읽을 수 있는 작업대 넓이)를 가지고, 독자적인 시스템 프롬프트, 제한된 툴 접근 권한, 독립적인 권한으로 작동한다고 명시되어 있습니다(클루드 코드 서브에이전트 - 2026년 9월 6일 확인).

독립해 있다는 것은 항상 좋은 것만은 아닙니다.

독립했기에, 제가 전달하지 않았다는 전제는 영원히 알지 못하는 상황이었죠.

그러므로 판단은 다음과 같이 이루어집니다. 위임받고 싶은 업무의 전제 조건을 한 장의 종이에 적어보실 수 있나요? 적어보지 못한다면, AI 직원에게 추천을 받는 것보다 그 자체가 업무입니다.

우리는 이를 두 번째 재검토를 통해 알게 되었습니다. 지침서를 부서별로 늘려버려 같은 규칙이 두 곳에 존재하게 되었고, 한쪽만 수정되었으며, 수정하지 않은 쪽을 읽은 AI 직원들이 당당하게 오래된 방식을 따랐습니다.

잘못한 것은 AI가 아니었습니다. 2군데에 적은 인간의 몫이었습니다.

## 판단 축 3: 권한을 직책에 따라 좁힐 수 있는가

세 번째로, 제품에 따라 차이가 있습니다.

모든 것을 보여주신 후 필터링을 하지 않고 다시 시도하는 것을 하지 않았습니다. 이는 저희 집단에서 처음으로 시도하는 재검토입니다. 넓게 허용하고 필터링을 시도하면, 어느 정도까지 필터링했는지 아무도 기억하지 못하는 상태가 됩니다.

서브 에이전트 정의에 따라 도구(tools) 항목을 생략하면 해당 서브 에이전트가 사용할 수 있는 모든 도구를 상속받는 방식입니다(Claude Code Subagents, 2026년 9월 6일 확인). 즉, 작성하지 않으면 더 넓은 범위의 도구를 활용하는 것입니다.

그러므로 역순으로 적겠습니다. 만져서는 안 되는 것을 먼저 3가지 정하고, 나머지는 “먼저 물어봐야” 합니다. 허락을 늘리는 것은, 질문 횟수가 많았던 것부터 시작하여 적절했습니다.

덧붙여, 공식적으로 최대 한도가 명시되어 있습니다. 한 세션에서 20개의 서브 에이전트가 작동 중일 경우, 다음 세션을 시작하려고 할 때 ‘Concurrent subagent limit reached’ 오류로 실패한다는 내용입니다(Claude Code Subagents - 2026년 9월 6일 확인).

숫자에는 한계가 있다. 여기서, 선택할 때 효과가 나타난다. “누구든 늘릴 수 있다”를 전제로 설계하면, 어딘가에서 벽에 부딪히기 때문이다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788663031-YR7En5KOMheSDHPNU1Fa6Tco.png?width=1200)

## 판단 축 4: 멈췄을 때, 누가 그것을 받아 처리할 것인가?

네 번째는, 사실상 가장 먼저 떨어집니다.

AI 직원 추천을 비교할 때, 사람들은 “어느 정도까지 자동화할 수 있을까”를 봅니다. 하지만 운영에 효과가 나는 것은 막대한 책임이 누가 지는지를 보라는 점입니다.

저희 사례로 말씀드리면, 문의에 대한 일대일 답변이 그렇습니다.

문서는 AI가 초안을 작성합니다. 하지만 전송하지는 않습니다. 사람이 내용을 확인하고 수신자와 그 사람의 최근 대화를 종합하여 보내는 형식입니다.

이 형태를 만든 이유는 좋은 설계를 구상한 것이 아니라, 송신처를 잘못 지정하는 사고가 먼저 발생했기 때문입니다. 원인을 추적해 보면, AI의 글이 잘못되었던 것이 아니라 “AI가 송신까지 자동적으로 처리해 버렸을 때” 문제가 있었습니다.

그래서 지금 선택할 때는 반드시 이를 참고합니다.

- 중간에 멈춰서 이동할 수 있는 위치를, 나중에 보완할 수 있는지.
- 멈춰선 것이 사람에게 전달될 수 있는지 (침묵 속에서 멈추지 않는지)

이 제품의 약점은 처음에는 속도가 빠르다는 점입니다. 빠르긴 하지만, 사고가 났을 때 아무도 알아채지 못합니다.

## 비용에 대한 이야기는 결국 마지막에 보게 되면 정확성이 높아집니다.

추천을 요청받을 때, 보통 함께 “가격이 얼마인가요?”도 함께 옵니다.

미리 보면 보통 더 비싼 쪽이 이기기 때문에, 저는 마지막에 봅니다.

공식적으로 도움이 되는 숫자가 언급되어 있었습니다. Claude Code의 비용 페이지에는 기업 도입 전체를 기준으로 개발자 1인당 평균이 1건의 운영당 약 13달러, 1인당 월 150~250달러이며, 이용자 90%는 1건의 운영당 30달러 미만으로 유지되고 있다는 내용이 담겨 있습니다(Claude Code Manage costs effectively - 2026년 9월 6일 확인).

같은 페이지에는 비용을 절감하는 방안도 있습니다. 간단한 업무를 위탁하는 서브 에이전트에게는 model: haiku와 같이 가벼운 모델을 지정하여 비용을 절감하는 방법입니다(동페이지, 2026년 9월 6일 확인).

모든 사람을 같은 등급으로 고용하지 않는다.

회의록 정리 및 계약서 검토 작업을 동일한 역량의 인력에게 맡기는 회사는 없으리라고 생각하시나요? AI 직원 역시 마찬가지이며, 직책별 등급 차등이 어떻게 적용되는지는 월말 청구서에 명시됩니다.

## 단계: 집에서 두 번 다시 진행한 후, 추천하는 결론 방법

요약하자면, AI 직원에게 추천을 요청받았을 때 제가 답변하는 순서는 다음과 같습니다.

- 맡기고 싶은 일을 하나 선택하여 “이런 식으로 요청할 때 부른다”라고 작성하세요.
- 그 업무의 전제를 한 장의 종이에 적으세요.
- 만지는 것을 원하지 않는 것 세 가지를 정한다.
- 멈춰서서 받는 사람을 결정한다
- 이 모든 결정이 내려진 후 제품을 살펴보겠습니다.

1부터 4까지 제품을 선택하는 것은 중요하지 않습니다. 반대로 말하면, 1부터 4가 결정된다면 제품의 차이는 크게 중요하지 않습니다.

念のため、逆側も書いておきます。この順番でやらないと何が起きるか。

- 다가가면서 상황이 명확하지 않은 채로 전달하면, 불러주지 않거나 (또는 매번 불러주는) 상황이 될 수 있습니다.
- 전제를 제시해주시면 매일 같은 설명이 고정비로 이어집니다.
- 권한을 widely 분배하면, 좁힌 범위를 아무도 파악할 수 없게 된다.
- 받는 사람을 정하지 않으면 멈춰버린 일에 아무도 알아차리지 못할 것이다.

어딘가에서 문제가 발생했네요. 추천 제품을 바꿔도 이 4가지 문제는 해결되지 않습니다.

저희가 두 번 다시 진행한 이유는, 두 번 모두 1부터 4까지 건너뛰고 5부터 시작했기 때문입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1788663035-Iebd8gF3wLpNCicraGqtPTuh.png?width=1200)

## 오늘, 딱 하나만 할 수 있다면

AI 직원에게 추천을 구할 때는 제품 자체보다는 전달하는 업무의 형태가 더 중요합니다. 추천을 받는 사람 또한 제품 비교 기사보다 업무를 어떻게 운영하고 있는지 담당하는 사람이 더 빠른 정보를 제공할 것이라고 생각합니다.

오늘 할 일을 보면, 가장 가벼운 것은 첫 번째일까요?

시키시길 원하는 일을 하나 선택하여 “이러한 상황에서 호출할 때”를 한 문장으로 작성해 보세요. 작성하지 못했다면, 그 부분은 첫 번째 작업으로 다시 진행됩니다.

제품을 비교하는 것은 그 후에 바로 맞을 겁니다. 오늘은 이런 이야기가 있었습니다.

AI 직원(사원)을 Claude Code로 만들 때, 처음으로 작성하는 것은 업무가 아닌, 소환했다는 느낌이었습니다.

AI 직원에게 위탁할 업무 범위 설정 방법과 우리 회사가 경험한 운영상의 함정을 정리했습니다. 앞으로 회사 내에서 첫 번째 AI를 도입할 사람들을 위한 내용입니다.

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## AI 직원, AI 에이전트 추천 가이드: ClaudeCode 활용 전략

**AI 에이전트 도입, 어떻게 선택해야 할까요?**

최근 기업들이 주목하고 있는 AI 에이전트는 업무 자동화, 생산성 향상, 비용 절감 등 다양한 효과를 가져다 줄 수 있습니다. 하지만 수많은 AI 에이전트 중 자신에게 맞는 에이전트를 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 특히, ClaudeCode와 같은 강력한 에이전트를 활용하는 방법을 제대로 알지 못하면 기대 이상의 효과를 얻기 어렵습니다.

**AI 에이전트의 종류와 특징**

AI 에이전트는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

*   **메인 에이전트:** 핵심 업무를 수행하는 주력 에이전트입니다.
*   **서브 에이전트:** 메인 에이전트의 기능을 보조하거나 특정 업무를 전문적으로 수행하는 에이전트입니다.

**ClaudeCode 활용 전략: 권한 설계와 운영 설계**

ClaudeCode는 강력한 생성 AI 기반 에이전트로서, 다양한 업무 자동화에 활용될 수 있습니다. 하지만 ClaudeCode를 효과적으로 활용하기 위해서는 권한 설계가 중요합니다. 권한 설계를 통해 ClaudeCode가 수행할 수 있는 업무 범위를 제한하고, 보안 및 규정 준수를 강화할 수 있습니다.

**운영 설계 및 비용 관리**

ClaudeCode를 도입하기 전에 운영 설계를 통해 업무 프로세스를 재설계하고, 비용 관리 방안을 마련해야 합니다. 특히, AI 에이전트의 사용량에 따라 비용이 달라지므로, 효율적인 사용 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

**AI 에이전트 도입을 위한 핵심 고려 사항**

*   **업무 목표 설정:** AI 에이전트를 통해 어떤 업무를 자동화하고, 어떤 성과를 달성할 것인지 명확하게 정의해야 합니다.
*   **에이전트 기능 검토:** 각 에이전트의 기능과 특징을 비교하고, 자신의 업무에 가장 적합한 에이전트를 선택해야 합니다.
*   **권한 설계:** ClaudeCode와 같은 에이전트의 권한 설정을 통해 보안 및 규정 준수를 강화해야 합니다.
*   **운영 설계:** 업무 프로세스를 재설계하고, AI 에이전트의 사용량을 최적화해야 합니다.
*   **비용 관리:** AI 에이전트의 사용량에 따라 발생하는 비용을 관리하고, 투자 대비 효과를 극대화해야 합니다.

**AI 에이전트 도입을 통해 기업의 경쟁력을 강화하고, 혁신적인 성과를 창출하십시오.**

**출처:** [note 원문](https://note.com/ripe_peony6219/n/n466a2256a092)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 61청크*

[원문 보기](https://note.com/ripe_peony6219/n/n466a2256a092) | 출처: note.com