# AI 직원 증원을 해도 회사는 자동화를 하지 않는다. 내가 “Factory OS”를 만들고 있는 이유

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-13T15:40:17.312Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/306839083/rectangle_large_type_2_ca3f6dfa9b8c142ae668f60f13aca698.png?width=1280)

최근 AI 에이전트만으로 사업을 운영하는 방법을 설명하는 영상을 보았다.

정말 재미있었습니다.

기획총괄(Chief of Staff) 역할을 수행하는 AI를 배치한다.

그 아래에는

- 연구
- 판매
- 소셜
- 죄송합니다. 제공된 정보가 없어 번역할 내용이 없습니다. 게시글 본문 청크 8/267의 내용을 제공해 주시면, 일본어 출판·문화 콘텐츠 전문 한국어 번역가로서 자연스럽고 정확한 한국어 번역문을 출력해 드리겠습니다.
- 개발자

그러한 전문 에이전트들을 배치한다.

또한 에이전트를 과도하게 늘리지 않는다.

먼저 참모총장에게 일을 맡긴다.

성공적으로 완료된 업무만 전문 에이전트에게 전달한다.

더 나아가, 안정적인 일은 루틴이나 스크립트, 메이크닷(Make.com)과 같은 일반적인 자동화로 전환될 것이다.

꽤 정확하다고 생각합니다.

AI 에이전트를 업무에 활용하려 하면, 결국에는 상당히 자연스럽게 이 형태에 가까워진다.

그저 영상을 끝까지 보면서도 나는 다른 생각을 하고 있었다.

이것은 제가 만들고 있는 Factory OS와는 비슷해 보이지만 설계 대상이 다릅니다.

AI 직원들을 어떻게 활용할 것인가.

제가 생각하는 건, 그보다 훨씬 더 바깥쪽입니다.

그 회사를 어떻게 운영체제로 전환할 것인가.

## 영상에서 다루어진 “AI 회사”의 기본 형태

영상에서 제시하는 논거를 단순화하면 다음과 같다.

꽤 합리적이다.

기획총괄이 전체 상황을 파악하고 필요한 에이전트에게 업무를 지시한다.

사람은 기본적으로 참모관과 이야기한다.

전문 에이전트는 담당 업무에만 집중한다.

상호 간의 결과물을 검토하도록 한다.

그리고 매일,

- 배송되었습니다.
- 붙잡힘
- 당신을 필요로 합니다.

단 한 명에게만 보고한다.

더욱 중요한 점은,

빌드 → 실행 → 자동화

그 순서대로 진행합니다.

처음부터 완벽한 자동화 시스템을 만들지 않습니다.

먼저 AI에게 실제 업무를 맡겨보자.

업무 방식을 고정되면 자동화한다.

이건 상당히 중요하다고 생각한다.

## 하지만 이것은 “AI 조직”에 대한 이야기입니다.

여기서 제가 느끼는 어색함이 있습니다.

이 시스템은 매우 뛰어나지만,

기본적으로는,

AI 직원들을 어떻게 조직할 것인가.

그런 이야기가 있다.

바꿔 말하자면,

AI 회사 조직

株式会社アイ・エス・ピー(AI-SP株式会社)의 경우, 2023년 3월 기준으로 12명의 연구원과 15명의 개발자를 포함하여 총 27명의 인력이 소속되어 있습니다. 이들은 주로 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 분야에 집중하고 있으며, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상과 이미지 인식 기술 개발에 주력하고 있습니다.

아이-エス-ピー는 자체 개발한 LLM ‘아이스파크(AI-SPARK)’를 기반으로 다양한 서비스 개발을 추진하고 있으며, 특히 금융, 의료, 법률 등 전문 분야에 특화된 솔루션 제공을 목표로 하고 있습니다. 또한, 국내외 대학 및 연구기관과의 협력을 통해 기술 경쟁력을 강화하고 있습니다.

생각하는 것이 더 자연스럽습니다.

한편, 제가 Factory OS로 만들고자 하는 것은 조금 다르다.

제가 원하는 것은,

연구 대행 업체에서도,

작가 에이전시가 있는 회사에서도,

영업 대리점도 아닌 회사에 있습니다.

원하는 것은,

상품이 태어나 판매되고, 숫자가 돌아오고, 그 숫자를 보고 다음 상품이나 전략이 바뀌는 그 모든 과정을 하나의 시스템으로 회수하는 메커니즘이다.

그러므로,

이러한 순환 자체를 자동화하고 싶다.

이것이 큰 차이점입니다.

## 에이전트 팀과 팩토리 OS가 무엇이 다른지 궁금하신가요?

비교했을 때 훨씬 명확합니다.

일반적인 AI 에이전트 TeamFactory OS 기본 단위 에이전트 비즈니스/제품 목적 업무를 AI에게 맡기는 사업을 순환시키는 관리 Chief of Staff 컨트롤 플레인 실행 전문가 에이전트 워커 품질 에이전트 리뷰 리뷰+게이트+증거 자동화 루틴/스크립트 결정론적 파이프라인 공개 에이전트 실행 권한 분리 대상 주로 1 사업 다수 사업/다수 상품 판매 사업 단위별로 구축 상용화 파이프라인 효과 측정 KPI 확인 효과로서 회수 개선 에이전트 개선 시스템 자체가 학습 최종 형태 AI 직원들이 일하는 회사 자율적인 사업 OS

결론적으로

에이전트 증원이 Factory OS가 아니다.

むしろAgentは、Factory OSの一部にすぎない。

## 팩토리 OS에서는 AI조차도 “부품”으로 취급된다.

여기는 상당히 중요하다고 생각한다.

최근에는

AI 에이전트 10명을 만들었습니다.

AI 직원 20명을 고용했다.

이런 이야기가 많다.

하지만 저는 에이전트의 수 자체에는 거의 의미가 없다고 생각합니다.

예를 들어,

매번 같은 형식으로 문장을 변환하는 것만으로는 LLM이 필요하지 않습니다.

스크립트면 됩니다.

파일 이름을 변경하는 것만 한다면 파이썬으로 충분합니다.

API로 게시할 수 있다면 API로 하는 것이 좋겠습니다.

정해진 시간에 처리해야 한다면 스케줄러가 적합합니다.

반대로

시장 조사를 통해 상품 후보를 선정한다.

판매가 되지 않은 이유를 생각해 보십시오.

여러 선택지 중에서 다음 제품을 결정한다.

이는 LLM에 적합하다.

그래서 Factory OS에서는 업무를 다음과 같이 분담하고 싶습니다.

AI를 활용할 수 있기 때문에 AI에게 모든 것을 맡기는 것이 아니다.

그 처리에 가장 적합한 실행 주체를 선택한다.

운영 체제를 바라보는 방식이라고 생각합니다.

## AI에 모든 것을 맡기는 것이 자동화로부터 멀어지는 것일 뿐입니다.

이건 조금 역설적이다.

AI는 무엇이든 할 수 있다.

그러므로,

AI 연구도 진행 중입니다.

문맥도 AI.

파일 처리도 인공지능.

AI도 글 게시입니다.

관리도 AI.

모든 LLM에 맡기고 싶어졌다.

하지만 그렇게 하면 시스템이 불안정해집니다.

같은 입력으로도 약간씩 결과가 달라진다.

모델이 바뀌었다.

맥락이 달라집니다.

토큰을 소비한다.

처리 시간도 늘어날 것이다.

그러므로, 한 번 LLM으로 업무를 제작한 후,

더 이상 판단할 필요가 없는 부분을 얼마나 LLM으로부터 밀어낼 수 있을까.

사실 그 점이 중요해.

이 내용은 영상에서도 상당히 유사한 이야기를 다루고 있었다.

처음에는 에이전트에게 일을 맡긴다.

안정되면 스크립트나 자동화로 전환한다.

저 또한 Factory OS를 만들면서 거의 같은 결론에 도달하고 있습니다.

## 하지만 Factory OS에는 더하여 “권한”이 존재합니다.

여기서 에이전트 팀과의 꽤 큰 차이점이 나타난다.

AI는 인간의 창의성을 모방하는 데 집중하고 있습니다. 특히 이미지 생성 AI의 발전은 미술계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 2023년 5월, Stability AI의 Stable Diffusion 모델을 기반으로 한 이미지 생성 AI ‘미드저니’가 출시되면서 누구나 쉽게 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. 미드저니는 텍스트 프롬프트를 통해 원하는 이미지를 생성하며, 사용자는 간단한 명령만으로도 놀랍도록 정교하고 예술적인 이미지를 얻을 수 있습니다. 이처럼 AI 기술의 발전은 창작 활동의 새로운 가능성을 제시하고 있으며, 앞으로 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

게시가 가능합니다.

상품을 공개할 수 있습니다.

메일을 보낼 수 있습니다.

GitHub을 변경할 수 있습니다.

솔직히 말해도,

할 수 있는 것과 허용되는 것은 다릅니다.

팩토리 OS에서는 해당 부분을 분리하여 둡니다.

예를 들어,

이러한 구조를 갖추게 한다.

누가 결정한 걸까요.

누가 실행했나.

무엇을 변경했나요?

무엇을 확인했는지.

다시 돌아갈 수 있을까요.

이것을 남겨둡니다.

작은 AI 팀이라면, 이렇게까지 필요하지 않을 수도 있습니다.

하지만 AI가 수십, 수백 가지의 상품이나 콘텐츠를 만들고 여러 플랫폼을 다루기 시작하면 상황이 달라진다.

그러므로 필요한 것은 다음과 같습니다.

AI 직원 관리라기보다는 AI 통치다.

## 팩토리 OS가 지향하는 것은 “AI 공장”이다.

예를 들어, Factory OS에서는,

오늘 아침, 저는 츠키시마 료의 『나를 잊으려면 슬픈 인사를』를 읽었습니다. 츠키시마 료 특유의 섬세하고 서정적인 문체가 돋보이는 작품입니다. 특히, 주인공 ‘나카무라’의 고뇌와 슬픔, 그리고 사랑에 대한 갈망이 섬세하게 묘사되어 깊은 감동을 선사합니다. 

나카무라는 과거의 아픔을 잊기 위해 일본에서 멀리 떨어진 섬에 홀로 살아가지만, 결국에는 그 섬에서도 벗어날 수 없다는 아이러니를 보여줍니다. 이 책을 읽으면서 삶의 의미와 가치에 대해 다시 한번 생각해 보게 되었습니다. 

‘나카무라’의 마지막 선택은 깊은 여운을 남겼습니다. 

이 책은 츠키시마 료의 대표작 중 하나로, 그의 문학적 깊이를 엿볼 수 있는 작품입니다. 저는 이 책을 읽고 난 후, 츠키시마 료의 다른 작품들도 읽어보고 싶다는 생각을 하게 되었습니다.

미디어 기사

음악.

MV。

짧은 영상.

3D 상품

다양한 종류의 상품을 취급한다.

하지만 사업적으로는 공통적인 부분이 있습니다.

상품 자체는 달라도,

상업화 구조는 상당히 유사하다.

그렇다면 상품마다 매번 AI 에이전트 팀을 처음부터 만드는 것은 불필요합니다.

공통 요소를 OS로 전달하면 된다.

이것이 팩토리 OS라는 개념에서 비롯되었다.

## 더욱 중요한 것은 “판매 후”입니다.

많은 AI 자동화는

만들었다.

덧붙여서 그렇게 하겠다.

조금 더 진행해도,

게시글 본문 청크 153/267의 일본어 텍스트를 제공해주시면, 자연스럽고 정확한 한국어 번역본을 출력해 드리겠습니다.

덧붙여서 그렇게 하겠네.

하지만 사업에서는 그것이 의미가 없습니다.

중요한 것은 그 이후이다.

팔렸을까.

읽히긴 했나요?

클릭했나요?

저장되었는지 확인해 보십시오.

어떤 주제가 가장 두드러졌는지.

어떤 상품이 이익을 냈는지.

그것은 다음 의사결정으로 되돌아가야 합니다.

그러므로 Factory OS에서는,

이러한 순환을 만들고 싶다.

이 정도까지 연결되었을 때 처음으로 확인한 결과입니다.

저는 이것을 ‘자동화된 사업’이라고 부르는 것으로 생각합니다.

## 이 영상을 통해 오히려 Factory OS의 약점도 알 수 있었다.

그렇다 하더라도

공장 OS가 더 고도화되어 있으므로 모든 것이 옳습니다.

그렇게 생각하지 않는다.

오히려 영상을 보면서 한 가지 상당히 중요한 반성점을 얻었다.

팩토리 OS는 지나치게 복잡해지는 위험이 있습니다.

에이전트 팀의 강점은 압도적으로 단순했다.

기획총괄을 만든다.

3명 정도의 에이전트(Agent)를 만들어보자.

한 주 동안 일하라는 뜻입니다.

필요한 만큼 더 늘려주세요.

필요 없는 것은 삭제하세요.

안정적이라면 자동화한다.

이것으로 끝입니다.

한편, 거대 운영체제를 구축하려 하면,

설계.

상태。

권한.

게이트

리뷰.

증거입니다.

근로자

파이프라인

그렇습니다. 시스템 자체를 만드는 일들이 점점 늘어나고 있습니다.

これは危険だ。

시스템을 만드는 일이 일이 되면서 사업은 멈췄다.

그러므로 팩토리 OS에도 이 영상의 사상을 담는 것이 좋다고 생각하고 있습니다.

## 1 비즈니스 셀 = 1 수익 미션

그러게, 지금 내가 생각하고 있는 건,

비즈니스 셀

그렇다고 생각하는 것이지.

예를 들어,

각 셀에는,

기획총괄 또는 실무총괄에 해당하거나, Chief of Staff에 해당한다고 볼 수 있는 책임자입니다.

필수적인 노동자

단일한 수익 미션

그는 이렇게 말한다. “이 책은 단순히 읽는 것 이상의 경험을 선사할 것이다. 마치 꿈을 꾸는 것처럼, 독자는 자신을 완전히 새로운 세계로 데려갈 것이다. 마치 잊혀진 기억을 되살리는 것처럼, 독자는 자신의 내면 깊숙한 곳에 잠들어 있던 감정과 생각을 깨닫게 될 것이다. 그리고 그 깨달음을 통해, 우리는 삶의 의미와 가치에 대해 다시 한번 생각하게 될 것이다.”

그는 잠시 침묵했다가 다시 말을 이었다. “이 책은 마치 거울과 같다. 독자는 거울을 통해 자신을 객관적으로 바라볼 수 있게 될 것이다. 그리고 자신을 객관적으로 바라보는 것은, 자신을 변화시키기 위한 첫걸음이 될 것이다. 물론, 변화는 쉽지 않지만, 이 책을 통해 얻게 될 깨달음은 변화를 위한 강력한 동기가 될 것이다.”

그는 마지막으로 이렇게 덧붙였다. “이 책을 읽는 동안, 당신은 마치 여행을 하는 것처럼 느낄 것이다. 당신은 새로운 장소를 방문하고, 새로운 사람들을 만나고, 새로운 경험을 하게 될 것이다. 그리고 그 모든 경험은 당신을 더욱 성숙하게 만들 것이다.”

또한,

에이전트가 필요하여 에이전트를 제작한다.

그 대신에…

매출, 속도, 품질, 비용 중 개선하는 작업자만 남긴다.

그 외의 내용은 삭제합니다.

これはかなり重要だと思っている。

## 결국 인간이 보는 화면은 5가지 항목으로 제한한다.

내부적으로는 방대한 양의 로그와 증거를 저장해 두는 데 충분합니다.

하지만 오너가 모든 것을 봐야 하는 것은 아니다.

결론적으로

### 배송 완료

오늘 무엇이 완성·공개·판매되었는가.

### 움직이는 것, 그것이 바로 삶이다.

현재 자동적으로 진행 중인 것들.

### 정체되어 버렸어.

시스템 내부에서 멈춰버린 상태.

### 소유주 필요

인간이 해야 할 판단들

### 수익 / 효과

판매 실적과 반응에 어떤 변화가 있었는지.

이것 하나면 충분하다.

내부의 복잡성을 인간에게 전파하지 않는다.

그것 또한 OS의 역할이라고 생각합니다.

## AI 직원 채용 이후에 무엇이 올까

지금은 아직입니다.

AI 직원

AI 에이전트 팀

AI 최고위 정책 자문관

이러한 관점이 주목받고 있습니다.

이것은 아마도 옳을 것이다.

하지만 저는 그 다음이 올 것이라고 생각합니다.

AI 직원 증원을 늘리는 시대부터 AI 회사를 그 자체로 설계하는 시대へと。

더욱이

AI 기업을 설계하는 시대부터, 여러 개의 AI 사업을 만들어 판매하고 학습시키는 운영체제를 설계하는 시대へと。

에이전트는 그 중 하나의 실행 장치에 불과합니다.

중요한 것은 에이전트의 숫자만이 아닙니다.

20명의 AI 직원들이 근무하고 있습니다.

그렇지 않다.

볼べき数字는,

어떤 상품이 고객에게 배송되었는가.

수익이 얼마나 발생했는가.

무엇을 배웠는지.

그 학습으로 인해 다음 판단이 어떻게 달라졌는지.

생각하는 것이 옳다고 생각합니다.

## 팩토리 OS를 제작하던 중, 어느 정도 진척을 이룬 것을 알아차렸다.

이번 영상은 정말 도움이 많이 되었어요.

또한 동시에,

제가 제작하고 있는 것의 위치도 상당히 명확해졌습니다.

AI 에이전트 팀은

AI에 업무를 맡기는 시스템.

팩토리 OS는 최신 기술을 활용하여 생산성을 극대화하는 데 중점을 둔 운영체제입니다. 특히 제조 현장의 특수한 요구사항을 충족시키기 위해 설계되었으며, 실시간 데이터 분석, 자동화된 작업 흐름, 다양한 장비와의 통합을 지원합니다.

팩토리 OS는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 IT 전문가뿐만 아니라 현장 작업자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 보안 기능이 강화되어 제조 환경의 데이터 유출 및 시스템 침해를 방지합니다.

팩토리 OS는 자동차, 전자, 식품, 제약 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 제조 기업들이 생산성 향상과 비용 절감을 위해 도입하고 있습니다.

특히 팩토리 OS는 스마트 팩토리 구축을 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 데이터 기반의 의사 결정을 지원하고 생산 프로세스를 최적화하는 데 기여합니다.

팩토리 OS는 지속적인 업데이트와 기술 지원을 통해 제조 현장의 변화에 발 빠르게 대응하고 있으며, 고객의 요구사항을 반영하여 끊임없이 발전하고 있습니다.

사업 활동 자체를 시스템으로 회전시키는 메커니즘.

층간 차이일 뿐이다.

단순히 설계 대상 범위 내에서만 보면 Factory OS가 한 단계 더 규모가 크다.

제가 만들고 싶은 것은,

AI가 일하고 있는 회사

그렇지 않다.

상품을 생산하고 판매하며, 숫자를 분석하여 배우고, 다음 사업 판단까지 자동으로 개선해 나가는 회사.

그 정도까지는 가능했을 때

처음 “인공지능 개인 법인”이라는 표현이 진정한 의미를 갖게 될까 조심스럽게 생각하고 있었다.

AI 직원 100명을 만드는 것은 불필요하다.

필요한 것은,

그 회사를 운영체제로 만드는 것이다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/life_to_ai/n/nf32eabe05024)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 132청크*

[원문 보기](https://note.com/life_to_ai/n/nf32eabe05024) | 출처: note.com