# 인쇄 회사의 직원 2명이 4월에 퇴사한 후, 채용 공고 없이 AI에 업무를 맡겼다.

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-08-09T17:33:26.017Z

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> 30세 비서, 60대 군師, 20대 Z세대 ── 채용 공고 없이 AI에게 맡긴 인쇄 회사의 첫 한 달
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올해 4월, 기획 업무에 힘써주던 직원 2명이 이탈했습니다. 긍정적인 출발이었지만, 앞으로도 매출을 계속해서 늘려나가야 하고 해야 할 일들이 많음에도 불구하고, 미소를 지으며 보냈지만, 조금 불안했습니다.

SEO, 홈페이지 유지보수, 기획 검토, 가격 계산 시스템 개정 – 남은 업무는 그대로 남아 있었습니다.

취미로 제 유튜브 채널의 유입 및 마케팅을 AI에게 맡아보기도 하고, ClaudeCode로 아이와 함께 즐기는 듯한 마인크래프트 서버를 구축해 보면서, 기획 업무도 AI로 충분히 할 수 있지 않을까 생각했습니다. 그리고 지금 AI 가상 직원 3명을 고용했습니다. 비서, 군사, 신입 직원입니다.

좀 더 구체적으로 말하자면, AI에 ‘기억’과 ‘역할’을 부여하고, 하나의 AI에 수십 명분의 담당을 할애하여 직원처럼 분업시키고 있습니다. 사용하고 있는 것은 Claude Code입니다. 단순히 지시를 내리는 것뿐만 아니라, 자신의 컴퓨터나 서버 안에서 실제로 손을 움직여 줄 수 있는 시스템입니다.

이 글에서는 그 첫 달 동안 일어났던 일들을 기록합니다.

## 사람 수를 줄여서 AI를 도입한 것이 아닙니다.

이 먼저 말씀드리고 싶습니다.

세상에는 “AI로 인력 감축”이라는 이야기가 넘쳐나지만, 저희는 순서가 반대였습니다. 사람들이 앞으로 나아가 걸어 나간 그 뒤에 비게 된 일을 어떻게 할지, 이라는 이야기였습니다. 서둘러 채용해서 메우려던 것이 아니라, 먼저 AI에 맡아보자고 했습니다. 비용을 줄이고 싶었던 것이 아니었고, 단순히 일을 멈추고 싶지 않았던 거죠.

솔직히 말하면 처음에는 가벼운 마음으로 시작했습니다. ChatGPT에게 글을 쓰게 하는 그 느낌의 연장선상에 있었죠. 유용한 도구가 하나 더 늘어나는 정도의 것입니다.

하지만 1개월 동안 사용해 보면서 생각을 바꾸었습니다. 도구를 의도적으로 사용하면, 이유를 나중에 말씀드리겠습니다.

저는 평소에 중소기업의 AI 활용 및 DX를 지원하는 회사에서 일하고 있습니다. 40대 후반, 오사카에 거주합니다. 또한, 저희 그룹에 인쇄 회사가 있는데, 이곳은 직원 25명입니다. 아버지로부터 물려받은 가업으로, 이봐요라고 불리는 두 번째 세대입니다. 사람에게 추천하기 전에, 먼저 제 자리에서 모든 것을 다 해보고 기록하는 것이 이 연재물의 내용입니다.

원래는 대규모 SI(시스템통합) 업체에서 인프라 설계 엔지니어를 14년이나 했습니다. 이공계 대학원을 나와서 오랫동안 서버와 네트워크를 다뤄온 사람입니다. 그래서 지원하는 쪽에 돌아왔다 해도, 인쇄 회사를 보든 지금 이 순간에도 AWS, 코드, 서버 설정 등을 다른 사람에게 맡기지 않고 스스로 수정하는 것 같습니다. 아마 여기에서 보통 중소기업의 사장과 조금 다른 점이 있을 거라고 생각합니다.

물론, 앞으로 나올 작업 자체는 쓸 수 있는 사람에게 맡겨도 대부분 해결되는 문제입니다. 경영자가 해야 할 것은 “어떤 일을 AI에게 맡길지”를 결정하는 것이고, 그것은 기술과는 관련이 없습니다. 전문 용어가 몇 가지 나올 수 있지만, 건너뛰어도 흐름이 끊기지 않도록 썼기 때문에, 이런 것에 약하신 분들은 “무엇을 맡겼는지”만 짚어 읽어주세요.

## そもそも、なんで「道具」じゃなく「社員」にしたのか

발단은, 나 스스로 보면 어처구니없는 실수였습니다.

어떤 작업을 “매일 밤 잠들기 전에 제 손으로 직접 실행한다”는 전제하에 시스템을 구축했었거든요. 회장인 제가, 매일 밤 툭툭 하고 하는, 라고.

……2晩続けて忘れました。その2日ぶんの記録は、まるごと欠けました。

시스템 자체는 제대로 작동했었습니다. 작동하지 않았던 건 제 탓이었습니다. 경영진의 손은 대체로 꽉 막혀 있는 경우거든요. “사장님이 매일 직접 손으로 하는”이라는 전제 하에 만들어진 시스템은, 아무리 굳게 마음을 먹더라도 지속될 수 없다는 것을 몸소 깨달았습니다.

여기서 깨달았어요. AI를 “부르면 대답하는 도구”로만 사용하면 결국 “제가 불러야” 한다는 노력이 남아있게 돼요. 제가 불러놓고 잊어버리면 멈추게 되거든요. 그렇다면 도구만 늘어난 것 말고, 오히려 일이 줄어들지 않네요.

그래서 방향을 바꾸었습니다. 아무리 불러주지 않아도 스스로 움직이는 기존 자리를 만들어 주는 방식으로.

이런 식으로 “역할을 정하고 필요한 정보를 전달한 다음에는 스스로 작동하도록 하는” 것은 아마도 Claude Code가 가장 잘 할 수 있는 일일 것입니다. 그렇게 생각하고 특별한 환경을 하나 만들어 그에게 시도해 보도록 했습니다.

진술을 솔직하게 적으면, 다음과 같습니다. 회사의 조직도를 그 자체로 텍스트에 옮겼습니다. 각 부서가 무엇이며, 누가 어떤 업무를 담당하고, 어떤 규칙으로 운영되는지. 이를 부서별 설정 파일(CLAUDE.md)과 AI의 ‘기억’에 해당하는 memory에 기록합니다. 신입 직원에게 전달하는 두꺼운 이행 매뉴얼을, 인공지능이 읽을 수 있는 형태로 재작성한, 비슷한 느낌입니다.

구체적으로, 대략 다음과 같은 구조입니다.

이렇게 하면 생각했던 것보다 효과가 있었습니다. 모든 것을 모아서 Git(변경 이력이 모두 보존되는 공유 폴더라고 생각하시면 됩니다)에 넣어두면 다른 컴퓨터에서도 단 한 개의 명령어로 “우리 조직”이 완벽하게 복제됩니다. 직원들의 머릿속에만 존재했던 암묵지가 처음으로 외부화되어 복제 가능한 형태로 만들었습니다. 이것은 정말 감동적이었습니다.

## 고용한 건 성격이 다른 세 사람.

고용한 AI는 속내는 같은 클로드입니다. 똑같은 하나의 모델에 의도적으로 3명 분량의 “성격”을 구별하도록 하고 있습니다.

- 비서: 30세, 챙겨주기를 좋아하며, 제 일정이나 각 부서로부터의 보고를 정리하여 아침 일찍 “오늘의 핵심은 이것입니다”라고 바로 전달해주는 접수 담당.
- 군사: 60대. 숫자와 시장 판단 기준으로 이야기하는 신중한 참모관. “이 숫자는 무엇을 근거로 하고 있습니까?” “이건 물러날 때가 아니야”라며 제 추진력에 쐐기를 박아 오는 관계자.
- 활기찬 신인: 20대, 관상도 방언 “저, 잠깐만요, 그거 완전 옛날 옛적 이야리지?”라며, 군사에게도 반말투로 툭 내뱉는 새로운 바람.

진작한 것은 단순한 일이었고, 3인분을 분량의 말투, 가치관, 그리고 사용하고 싶지 않은 표현들을 각각 다른 설정 파일에 분리한 것뿐입니다. 하지만 이것은 상상 이상으로 효과가 있었습니다.

왜 하나의 AI에게 굳이 다른 성격을 연기하게 하는 걸까요. AI에는 ‘상대에게 지나치게 동조하는’ 습관(AI 세계에서는 ‘おもねり’라고 불리는 성향)이 있어서, 한 사람에게 모든 것을 생각시키면 의견이 깔끔하게 일치합니다. 찬성만 하는 부하 직원들만 있는 회의 – 경영자에게 있어서, 이것이 가장 무섭습니다.

그래서 나이부터 말투, 가치관까지 부딪히도록 의도적으로 싸움을 유도했습니다. 조언가가 “숫자로 봐라”라고 말하면 신입이 “지금은 속도가 중요해”라고 반박합니다. 같은 모델인데도 불구하고 제대로 된 다툼을 벌이는 것이죠. 이것을 지켜보는 것만으로도 솔직히 재미있습니다.

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이 “AI 부장들 사이 파벌이 형성된” 이야기는, 그것만으로도 1권 분량의 책을 만들 만큼 흥미롭다. 여기서는 “성격을 나누어 의견이 분명히 갈라지는” 것으로만 기억해 주세요.

## 처음 한 달 동안 실제로 수행한 업무

이유는 이 정도면 충분하고, 실제로 뭐가 정리되었는지 확인해 보자. 나 스스로도 “어, 이게 다야?”라며 놀라울 정도로 짧은 이야기를 4가지.

### 몇 년 동안 미뤄둔 AWS 청구를 한 번에 반으로 줄였습니다.

결론적으로, 낸 돈이 돌려받을 필요 없었던 금액이 매달 1만 엔 정도였습니다. 그 돈이 몇 년 동안 누구도 알아채지 않고 계속해서 흘러나갔습니다. 창고 전체를 가득 채운 원고 데이터들을 가장 비싼 선반에 그대로 방치하고 있었습니다.

차례대로 말씀드리겠습니다. 저희는 개인 출판의 수주도 진행하고 있으며, 고객님들로부터 맡아주신 원고 데이터를 일정 기간 동안 AWS의 S3(아마존 클라우드 스토리지)에 안전하게 보관하고 있습니다. 그 용량이, 어느 순간 4.3TB, 30만 건 이상의 파일로 늘었습니다. 문서로 치자면, 창고 전체 한 건물에 해당하는 양입니다.

클루드 코드에 “이 S3를 비용 측면에서 재고를 조사해줘”라고 지시했더니, 그 4.3TB가 그대로 S3 Standard(가장 비싼 즉시 꺼내 쓸 수 있는 클래스)로 남아있어 월 약 16만 엔, 연간 20만 엔 가까이 소요됩니다.

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S3는 아무것도 설정하지 않으면 전부 Standard 상태로 계속 과금됩니다. 누군가의 실수로 인한 것이 아닙니다. 그냥 놓아두면 전부 가장 비싼 클래스로 계속 과금된다는 것—바로 그것뿐입니다. 단지 “반년에서 1년 정도 잠시 보관하는데, 바로 꺼내서 사용하는 비싼 클래스로 계속 과금된다”는, 아무도 알아채지 못하는 불일치가 계속 쌓여만 가는 것입니다.

그러다 보니, 사용하지 않는 데이터를 저렴한 클래스로 자동으로 옮기는 라이프사이클 설정 하나를 만들어 적용했습니다. 조사 비용을 포함하여 오후 한 시간, 실제로 설정을 입력하는 작업 자체는 10분 정도 소요되었습니다. 이렇게 하면 스토리지 비용이 대략 절반으로 줄어들 것으로 예상됩니다. 연간으로 환산하면 약 11만 원(월 1만 6천 원에서 7천 원대로 줄어들 것으로 보입니다). 실제 청구 금액은 몇 달 분을 보고 나서 이 시리즈에서 맞춰보겠습니다. 설정은 한 번 입력하면 앞으로 업로드되는 데이터에도 계속해서 자동으로 적용됩니다.

참고로, 더 저렴한 “인출에 반나절 걸리는 최저가 플랜”도 있었습니다. 하지만 그 정도까지는 반영하지 않았습니다. 개인 출판의 원고는 “다시 요청해주세요”라는 재다운로드 요청이 가끔 옵니다. 그럴 때 반나절이나 기다리게 할 수는 없으니, 바로 인출 가능한 범위 내에서 가장 저렴한 곳으로 끝냈습니다. 인쇄소의 상황에 맞춘 선별입니다.

경영자로서 후회스러웠던 것은 이것을 오랫동안 방치했던 것이 바로 나 자신이라는 사실입니다. 하지만 후회스러울수록 써야 할 가치가 있다고 생각하여 여기에 남겨두고 있습니다.

덧붙여서 말하면, Claude는 AWS 명령줄을 직접 사용할 수 있습니다. 그래서 S3뿐만 아니라 계정 전체를 대략적으로 점검받았습니다. 사용하지 않는 고정 IP의 방치, 멈추고 싶었지만 디스크만 계속 과금되는 서버, 수년 전의 백업 등—파고들수록 더 많은 문제점이 드러납니다. S3에서 멈춘 월 1만 엔과 합치면 멈춰진 낭비는 월 1만 4천 엔 정도입니다. 연간으로 계산하면 17만 엔 가까이가, 아무도 알아채지 않고 흘러나갔습니다. 떠오르는 대로 이런 점검을 AI에게 위임할 수 있습니다. 이것이, 은근히 가장 효과적입니다.

단지 AI에 맡겨 얻은 이야기만 있는 것이 아닙니다. 다음으로, 그 AI에게는 위기를 넘나들며 경영 판단까지 속아갈 뻔했던 이야기가 있었습니다.

### SEO 업체에 월 수만 엔을 지불하는 것을 멈출 수 없을 것 같습니다.

저희 집은 검색을 통한 유입이 생존율을 좌우하는 사업입니다. 지금까지는, 노리는 키워드 선정, 경쟁 분석, 순위 보고서를 SEO 업체에 맡겨 월 수만 원을 지출하고 있었습니다.

그것을 시도해 보았습니다.

우리 사이트에서 공략해야 할 키워드를 검색량과 경쟁 강도를 분석하여 선정하고, 상위 노출되는 경쟁 페이지의 구성 분석을 통해 우리 사이트에 부족한 요소를 파악합니다. Google Search Console 데이터를 연결하여 순위와 클릭수 데이터를 주간 보고서로 자동 생성하는 시스템을 구축했습니다.

키워드 선정, 경쟁 분석, 순위 모니터링. AI가 자전으로, 심지어 매주 자동으로 SEO 업자가 해주던 일의 대부분을 처리하게 되면서, 업체의 컨설턴트 부분 유용성이 빛을 발하고 월 수만 원 비용이 획기적으로 줄어들었습니다.

가장 중요한 것은 보고서의 내용까지 제가 직접 다룰 수 있다는 점입니다. Claude와 함께라면 “왜?”라는 질문을 얼마든지 반복할 수 있습니다. SEO는 외주로 맡기는 작업에서 회사 내부에서 처리할 수 있는 업무로 바뀌었습니다.

사실 AI가 내놓는 숫자를 맹신하다가, 거의 다 큰코 다 비비는 줄 알았을 때도 있었습니다. 그것은 또 다른 이야기입니다.

### 보고를 기다리는 것을 그만두었어 — 각 부서가 자의적으로 일일 보고를 올려온다.

네 가지 중에서 경영이 가장 편해진 것은 바로 이것입니다. 화려함은 없지만, 인력이 줄었음에도 불구하고 ‘전체적인 상황이 보이지 않는’ 공포가 사라졌습니다.

클루드 코드에는 작업을 완료한 시점에 자동으로 처리를 실행하는 기능이 있습니다. 이를 활용하여 “어디서, 언제, 어떤 작업을 수행했는지”를 1줄에 기록하여 비서 역할을 하는 파일에 자동으로 저장하는 운영 방침을 구축했습니다.

덕분에 저는 아침에 그 부록 로그를 한 번만 읽어보면, 어제 회사 전체에서 어떤 일이 있었는지 파악할 수 있습니다. 보고를 기다리는 일도 없고, 돌아다니며 듣는 일도 없습니다. 각 부서가 자기도 대로 일일 보고를 올려오는 느낌입니다.

사람 수가 줄어도 여전히 전체가 보입니다. 밋밋합니다. 하지만 이것이 가장 경영을 쉽게 해주었습니다.

### 매일 아침 이메일 확인도 AI에게 맡겼다

경영자들의 아침은 보통 이메일의 폭발에서 시작되는 경우가 많습니다. 저는 여러 개의 이메일 주소를 Gmail에 통합하여, 그 수신함을 Claude에게 매일 확인하도록 설정하고 있습니다.

밤에 받은 이메일을 확인하여 급한 것, 답장해야 할 것, 무시해도 되는 것 등으로 분류하고 핵심만 요약해 줘. 아침에 커피를 내리는 동안, 그 모든 것이 한 장의 요약문으로 정리되면 좋겠어.

아침 30분이 텅 났습니다. 매 아침부터 당연한 일이기 때문에, 은근히 가장 도움이 되는 것일지도 모릅니다.

## 이 이야기는 이제부터 시작입니다.

처음 한 달 동안 알게 된 것은, AI를 ‘유용한 도구’로 사용하는 것보다 ‘성격과 역할을 갖춘’ 직원처럼 고용하는 것이 훨씬 더 많은 일을 해준다는 점이었습니다.

물론, 이번에 보여드린 것은 전체적인 모습일 뿐입니다. 설정 파일에 구체적으로 무엇을 작성해야 하는지, AI와의 실제 대화가 어떤 느낌인지, 막히는 부분은 어떻게 해결했는지, 그대로 복사해서 사용할 수 있는 설정—이런 세부적인 내용은 앞으로 연재를 통해 하나씩 다루어 나갈 것입니다. 이번에는 “사원 25명이 있는 회사에 AI 직원 3명을 섞었더니, 경영과 IT 부문이 회전하기 시작했다”라는 도입 부분만 전달받으셔도 충분합니다.

그저 여기에 도착하기까지, 꽤 많은 실책들이 있었던 것이다.

다음 회는 그 첫 번째 난처한 이야기입니다. 저는 챙겨주기를 좋아하는 비서를 고용한 줄 알았는데, 다음 날 출근해 온 사람은 완전히 다른 사람이었습니다. —AI에 전달했던 ‘매뉴얼’이 다음 날 제대로 읽히지 않았다는 사건입니다.

이 시리즈 “클로드를 고용하여 경영하다 - AI 직원 25명을 포함시킨 기록”은 월 2회 주간으로 계속됩니다. 조직 구축에 관한 이야기를 따라가는 본편과 실제로 일어난 사건을 1편으로 완결하는 “야스다社長의 사건 기록”의 2편 구성입니다. 잠시 동안은 모두 무료로 공개할 계획입니다.

다음 계획은 다음과 같습니다.

- AI 비서를 고용한 다음 날 아침, 다른 사람이 출근했다.
- AI 직원(社員)은 회사의 “당연한 것”을 알지 못했다. — 영업 중 본(本番) 서버가 멈춘 날(事件簿)
- AI 부장을 2명을 고용한 결과 파벌이 생겼다. ── 회의에서 모두가 겉으로는 아는 척을 했다.

모든 회차마다 그 한 권으로도 충분히 읽을 수 있도록 썼습니다. 흥미로운 제목을 골라 읽어보세요.

다음 회차가 나왔습니다.

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**출처:** [note 원문](https://note.com/yasuda_shacho/n/n09f145ebc98a)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 46청크*

[원문 보기](https://note.com/yasuda_shacho/n/n09f145ebc98a) | 출처: note.com