AI에게 업무를 맡긴다. 그렇게 말하면, 스스로 얼마나 할 수 있을지가 중요하다고 생각한다. 하지만 CAC에서는 조금 생각이 다르다. 중요한 것은 AI 최고 운영 책임자가 (COO) 얼마나 할 수 있는가 하는 것이 아니라, 얼마나 맡기는 것이 합리적인가 하는 것이다. 무엇이든 맡기면 된다고 생각할 수 있는 AI COO에게 모든 판단을 맡기는 것은 아니다. 그렇게 되면 이상적인 모습일 것이다. 하지만 현실에서는 그렇게 쉽지 않다. 예를 들어, 다음과 같은 판단이 있을 수 있다.
* 조사의 진행 방법을 결정한다
* 필요한 작업을 분해한다
* AI 직원에게 업무를 위임한다
* 성과물의 품질을 확인한다
* 문제 있으면 수정한다
* 사업의 방향성을 변경한다
* 돈을 사용하는지 여부를 결정한다
* 외부에 무언가를 공개하는지 여부 결정한다
이 모든 것을 동일하게 취급할 필요는 없다. 오히려 판단의 종류에 따라 AI COO에게 맡길 범위를 분리해야 한다고 생각한다. CAC에서는 판단을 3가지로 구분하고 있다. 현재 CAC가 생각하고 있는 것은 다음과 같은 3가지 경로이다.
A: AI COO가 직접 실행하는 업무. AI COO 스스로 완결할 수 있는 일이다. 예를 들어, 정보 정리, 문서 작성, 기존 자료 확인 등이 있다. 이 경우에는 CEO가 세세하게 지시할 필요는 없다. AI COO가 목적을 이해하고 필요한 작업을 수행하며, 결과물을 보고한다.
B: AI COO가 AI 직원에게 직접 위임하는 것보다 다른 AI에게 맡기는 것이 더 적절한 업무. 예를 들어, 특정 분야의 조사나 전문적인 분석 등이 가능하다. 이 경우에는 AI COO는 단순히 일을 전달하는 것 외에, 필요한 작업을 판단하고, 결과물을 회수하고, 내용을 확인한다. 그리고 CEO에게 보고한다.
C: 여러 AI 직원들을 움직여야 하는 경우, Bridge AI를 통해 위임한다.
리지 AI의 역할은 조직을 크게 하는 것이 아니다. * 업무를 분해하고* 필요한 AI에 배포하며 * 진행 상황을 관리하고* 결과물을 회수하며 * 내용을 통합하고* 부족하면 재실행하며 * AI COO에 보고하는* 이러한 조정 작업을 담당한다. 다만, 리지 AI는 상설의 계층이 아니다. 필요한 때만 켜지는 것이다. 이것이 CAC의 기본 정책이다. 조직을 늘리는 것이 능력 향상과는 한정되지 않는 AI 직원들을 늘릴 수 있다. 가능하다면 할 수 있는 일도 늘어날 수 있다. 그러나 동시에 조정하는 일도 늘어난다. 누구에게 무엇을 맡출 것인가. 결과물을 어떻게 통합할 것인가. 중복된 작업이 없는지. 어디까지 진행되었는지. 이러한 관리가 늘어난다면 CEO의 부담도 늘어날 수 있다. 그래서 CAC에서는 AI 직원들을 늘리는 것 자체를 성과로 생각하지 않는다. 필요한 일을, 필요한 AI가, 필요한 방식으로 실행할 수 있도록 하는 것이다. 그 결과로 CEO의 부담이 줄어드는 것을 중시한다. 맡길 범위에는 경계가 필요하다. AI COO가 자율적으로 일을 진행하도록 하지만, 모든 판단을 무조건 맡기는 것은 아니다. 예를 들어, 일반적인 정보 정리나 조사 진행은 AI COO가 판단하면 충분하다. 반면에, 사업의 방향을 크게 바꾸는 판단이나 외부로의 중요한 공개, 추가 비용 발생 등은 CEO의 확인이 필요한 경우가 있다. 이 경계가 모호하면 AI COO는 무엇을 스스로 결정해도 되는지 알 수 없다. 반대로, 모든 판단에 CEO의 승인이 필요하면 AI COO에게 맡기는 의미가 줄어든다. 그래서 CAC에서는 다음 두 가지를 실현하고 싶다. AI COO에게는 필요한 범위 내에서 자율적으로 판단하도록 하고, CEO에게는 중요한 판단만 남겨둔다. 이번에 확인하고 싶은 내용이 Day 11에 있다.
저희는 업무 평가 기준을 정리했습니다. 12일째, 그 근거가 되는 “맡길 범위”를 정리했습니다. 다음으로 확인하고 싶은 것은, 실제 업무에서 AI COO가 어떤 경로를 선택할 것인가 하는 것입니다. *A는 직접 실행하는가* *B는 AI 직원에게 위임하는가* *C는 Bridge AI를 사용하는가* 그 판단이 합리적이었는가, CEO의 확인은 어느 단계에서 필요했는가. AI 직원을 늘리는 것으로, 정말로 부담은 줄어드는가. 아직 모든 답이 나오는 것은 아니기 때문에, 실제 업무를 통해 확인해 나갈 것입니다. AI 조직의 가치는 조직도에서는 결정되지 않습니다. CAC(고객당 획득 비용)를 기준으로 AI 조직을 만드는 것은 목적이 아닙니다. AI 조직을 활용하여 사업을 앞서 나가는 것이 목적입니다. 그 위해, AI COO가 필요한 일을 판단하고, 필요한 AI 직원을 필요한 때만 움직입니다. 그리고 CEO는 중요한 판단에 집중합니다. 만약 AI COO만으로 충분하다면, AI 직원을 늘릴 필요는 없습니다. 만약 여러 AI 직원이 필요하다면, 그 때 조직을 확장합니다. 작게 시작해서, 필요한 때만 크게 하는 것이, CAC의 AI 조직 설계의 기본입니다. 다음으로, 실제 업무에서 이 설계가 얼마나 기능하는지 확인해 나갈 것입니다. AI COO에게, 어디까지 맡겨줄 수 있는가. 그리고 어디부터는 CEO가 판단해야 하는가. 그 경계를 실험을 통해 분명히 하고 싶습니다. *CAC는 Catalyst AI Collective의 약자입니다.* AI를 직원으로 활용하여, 한 사람이 AI 조직을 이끌고 사업을 만들 수 있는가. 그 실험의 기록입니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 검수
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