소개
Lenny가 AI 조직 전환(AI Adoption)을 빡세게 시도하고 있는 6개 실리콘 밸리 스타트업들을 대상으로 어떤 시도를 했는지 정리한 글을 한글로 옮겨봤습니다.
원문 (유료 뉴스레터입니다):
25 proven tactics to accelerate AI adoption at your company
AI 도입 빠르게 하기 위한 25가지 증명된 방법
조직의 AI 전환 방법은 아래 5가지를 진행하는 것이라 합니다.
AI 툴을 어떻게 쓰는건지 알려주기
잘 도입되고 있는지 측정하고, 인센티브 제공하기
관료적 절차 타파하기
AI 열정적인 사람들을 사내 강사로 만들기
임팩트가 큰 업무를 우선으로 타겟하기
참고로 미국 임 직원 8%만 매일 AI를 쓰고 있고, AI를 배우고 적용할 시간이 없다는 것이 AI 툴을 쓰지 않는 가장 큰 이유라고 하네요.
1. 어떻게 하는지 설명하기
Shopify - 기획은 모두 AI 프로토타이핑으로 해라
Zapier - 하는 방법 문서 제공, 일주일간 도입 시간 가지기
Duolingo - 강의 만드는 것 AI로 합시다 → 개발의 한 부분을 명확히 AI로 하는 걸로 바꾸라고 지적해 주기
Intercom - 2x 생산성 목표로 이걸 이룰 수 있는 것을 매달 일주일을 할애해서 하기
Whoop - C레벨이 직접 보여주기,
2. 도입 상태를 추적하고 리워드 제공
Shopify - 동료가 AI를 잘 쓰는지 1-5점으로 평가
Ramp - 각 도구별로 AI Power User를 몇 명 공개하기
Intercom - PR을 생산성 향상으로 측정하는 것
Whoop - 2분이면 할 수 있는 작은 시도를 30일 챌린지 하는 것
Zapier - AI 플루언스 측정 (아래 표가 인사이트가 많습니다!)
역할
부족
기본
도입
혁신
엔지니어링
AI 코딩 어시스턴트를 “위험하다”며 거부AI 생성 코드를 한 번도 테스트해 본 적 없음Stack Overflow 코드 조각에만 의존
ChatGPT·Copilot 등으로 간단한 코딩 작업(예: 정규식, 단위 테스트 스텁) 처리프롬프트·검토·검증 과정을 설명할 수 있음
LLM 호출을 폴백+재시도 로직으로 체인 구성환각을 잡아내는 평가 테스트 추가Claude Code, Cursor, Windsurf 등 툴 숙지프롬프트 튜닝·토큰 한도·코드 리뷰 과정을 면접관에게 설명 가능
LLM 기반 기능을 배포하고 실사용 지표를 모니터링하며 사용자 피드백으로 개선가드레일·RAG Docs 등을 포함한 AI 우선 개발 파이프라인 구축으로 PR 사이클 단축
프로 덕트
AI를 과대 hype로 치부, 사용자 가치에 대한 호기심 없음PRD·프로토타입에 AI 개념이나 실험이 전무
ChatGPT로 PRD·스토리맵 초안 작성 및 인터뷰 노트 종합LLM·임베딩·지연 vs 비용 등 기본 개념을 알고 예시 프롬프트 패턴 공유 가능
‘사람 검수’ 절차가 명확한 AI 기능 출시정확도·지연·처리량·컨텍스트 윈도우 제약에 따라 모델 선택ROI 시연(예: 인사이트 도출 5 일→3 일)
AI 전략과 조직 전체 AI 로드맵을 수립·주도하며 평가 기반 제품 개발새 과금 모델을 여는 사내 파인튜닝 LLM 기능 출시
고객지원
지원 워크플로에 AI 사용을 거부자동화 스킬 전무(룰·매크로·봇 등 없음)모든 티켓을 수동 처리
ChatGPT로 티켓 요약, 컨텍스트 전환 속도 개선새 툴 사용 전 보안/TSO 승인 절차 숙지
Zapier 워크플로를 구축해 큐를 분류하고 CRM 레코드를 자동 태그CX 지표 추적, AI가 어조를 오인하면 프롬프트 개선, 성공 사례를 지속 문서화
첫 응 답 시간을 25 % 단축하는 조직 전체 AI 분류 봇 롤아웃비용 대비 고객 경험을 균형 잡는 ROI 대시보드를 작성·발표
인사 / HR
모든 AI 채용 도구를 불신이력서를 한 장씩 직접 검토일정 조율·후속 연락을 수동으로 수행
ChatGPT로 면접 가이드 작성 및 패널 요약, 주 2 시간 절약개인정보 미포함 규정 등 프라이버시 한계 설명 가능
온보딩 문서 자동화, 편향 체크 포함 LLM 이력서 스크린으로 3배 빠른 숏리스트채용 리드타임 측정 및 소외 인재군을 위한 프롬프트 개선
AI로 채용 퍼널 혁신, 채용 리드타임 30 % 단축HRBP 대상 안전한 AI 교육, 윤리적 AI 채용 정책 수립
마케팅
AI 기반 A/B 테스트·콘텐츠 변형 없이 캠페인 운영AI 분석·개인화·인사이트 도구 무시
AI로 고객 사례 요약AI로 소셜 포스트·헤드라인 초안 작성 후 수동 편집
기본 AI 스택으로 카피 A/B 테스트를 돌려 CTR 30 % 상승편향된 언어를 감사하고 프 롬프트 라이브러리 최적화
대규모 개인화를 위한 AI 기반 캠페인 엔진 구축분기별 AI 교육 주도, 툴링 로드맵 수립, AI 성장 관련 업계 행사 발표
<출처: Zapier's AI-first hiring and onboarding>
3. 관료적인 절차 타파하기
Duolingo - AI 툴, 강의를 쓰기 위한 1인당 $300 예산 할당
Zapier - 리드 PM을 할당해서 조달, 법률, 엔지니어링 부서와 협력하게 하기
Intercom - 관리자들에게 팀원들에게 AI툴을 써볼 시간을 제공하라 함
Shopify - 여러가지 AI 툴을 제공하기
레니가 추천하는 기본 툴
4. AI 열정적인 사람들을 강사로 만들기
Shopify - 회사 이벤트에서 실습 과제 진행, 새로운 실험을 계속 공유
Duolingo - AI 실험과 데모를 위해 FriAIdays 2시간 할애. AI Show and Tell을 전체 회의에서 진행
Ramp - AI 특공대를 내부에 두고, 각 그룹에서 필요로 하는 AI 자동화 진행. 바이브 코딩을 하기 위한 PM AI 오프사이트 진행 (다른 곳 가서 하는 워크샵 같은 것)
Zapier - AI 활용사례 (프로토타입)을 모아서 임원진과 직원들과 공유하는 주간 라이브 데모, 분기 해커톤을 진행
Whoop - 다른 사람의 AI 플루언시를 높이는 사람에게 성과 점수를 더 주는 것
5. 임팩트가 큰 업무에 집중하기
Zapier - 고객 지원 지동화로 고객 문의 중에 전환될 수 있는 고객을 자동 분류해서 세일즈팀에게 전달
Shopify - 동료 평가를 정리해서 전달하는 AI 구축.
Duolingo - 콘텐츠 생산 프로세스 전체를 AI에 맞춰 바꾸기. 실제 100개 코스 콘텐츠 만드는데 12년이 걸렸으나, 50개 더 추가하는데 1년 밖에 걸리지 않음
즉, 회사 별로 AI를 주력으로 도입해야 할 곳이 명확하게 있다. 교육이면, 사람과 인터랙션을 하는 부분을 AI로 대체해야 하고, 프로덕트 만드는 것이면, 엔지니어링과 GTM일 것 같다
Ramp - PM이 새로운 기능에 대해서 피드백을 받을 수 있는 AI 페르소나 만들었음. 회사의 리서치 결과로 만들었음
Whoop - AI 프롬프트가 고객의 여러 페르소나에게 일괄적으로 잘 동작하는지 테스트하는 툴을 만듬
화려한 데모가 아닌, (1) 이걸 도입했을 때의 지표 변화, (2) 도입한 것이 잘 작동하는지 확인할 수 있는 Eval 프레임워크, (3) Failure mode 준비 사항이 있어야 진정 도입하는 상황이 되는 것임
결과와 배운 점
계속 지니파이 (지피터스 운영사) 내에서도 AI를 적극적으로 활용하는 시도를 해 보고 있는데요, 많은 부분 공감이 되었습니다. 우리가 지피터스에서 AI 활용법을 배웠다면, 이제 그걸 조직에 도입하는 다양한 시도를 개인들이 해 보셨으면 어떨까 싶기도 했고요.
오는 8월 말에 여러 회사를 대상으로 AI 조직 전환에 대해서 얘기 나눌 기회가 있을 것 같은데요, AI 조직 전환을 실제 시도를 하는 회사 대표분들이나 C레벨분들을 돌아가며 인터뷰를 해 볼 생각입니다. 그리고, 인터뷰에 응해주신 분들에게 인터뷰 내용을 공유하고요.
관심이 있으신 분은 [email protected]로 이메일 부탁드립니다.
