마리트의 AX는 1인당 월 55달러에서 시작된다

회사에서 한 달에 55달러를 지원해줄 테니 AI서비스를 활용해 일하라고 하면 여러분은 뭘 쓸 건가요? 

이 55달러 정책은 여행플랫폼 마이리얼트립(이하 마리트)의 정책입니다. 마리트 직원들은 챗GPT, 커서, 클로드 순으로 많이 사용한다고 합니다. 캐럿이라는 회의 요약 소프트웨어도 많이 사용한다고 하고요. 모든 서비스는 개인 당 계정을 따로 사용할 수 있게 합니다. 

흥미로운 부분은 이 55달러가 아니라 따로 있습니다. AI랩의 존재와 역할입니다. AI랩은 마리트 전 팀원이 AI를 적극적으로 활용하고, 생산성 확대를 위한 AI 도입을 전폭적으로 지원하는 조직인데요. 1인이 담당하고 있습니다. 이 55달러 아이디어를 내고 신청에 따른 운영 업무를 전담하기도 하는데요. 원래는 AI를 적용한 제품을 개발하는 팀으로 시작했는데, 시행착오를 거쳐 팀내 전반적인 리터러시를 높이는 ‘지원 조직’으로 거듭났습니다. 

이 1인 조직이 하는 일은 이렇습니다. 

• 조직 내 AI 서비스 사용의 기준을 만들고, 팀원들의 AI 서비스 사용 신청과 지급 승인을 위한 행정 절차를 진행합니다.
• AI로 풀고 싶은 문제를 비즈니스 담당자 스스로 제안하게 합니다. 나한테 오면 문제를 해결할 수 있다거나, AI를 활용하면 이렇게 좋다!라는 걸 알리는 방식으로 이런 일을 합니다.
• 담당자가 문제를 뾰족하게 정의할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 요즘IT로 따지면 “편집을 빨리하고 싶습니다”라는 다소 추상적인 문제를 가져간다면, 편집이 뭔지, 거기서 어떤 부분의 개선이 어떻게 필요한 건지, 이런 질문을 던지고 문제를 다듬습니다.
• 담당자가 스스로 개발할 수 있도록 툴 활용법, 프롬프트 작성법을 알려줍니다.
• 끝까지 개발할 수 있도록 진행 상황을 점검합니다. 회사 내 ‘사례 발표일’을 정해놓는 것으로 개발 완료까지 책임지고 지원합니다.
• 이렇게 개발된 사례를 발표하는 ‘모두의 AI’라는 세미나를 운영합니다.
• 마리트 프로덕트 블로그에 사례를 포스팅합니다.
• 앞으로 AI랩을 어떤 방향으로 이끌지 고민합니다.

이 AI랩 담당자는 AI를 하던 사람은 아닙니다. 쿠팡에서 스태프 엔지니어로 일하다 마리트에서 플랫폼 리더를 맡고 있던 17년 차 엔지니어입니다. 그가 AI에 빠져 이런저런 데모를 만들어 팀에 공유하던 것이 그를 AI랩 리더로 이끌었습니다. 이동훈 AI랩 리더가 그 주인공인데요. 요즘IT가 마리트 AI랩 이동훈 리더를 만나 AI랩이 실제로 어떻게 운영되고 있고 그 과정에서 배운 것은 무엇인지 물어봤습니다. AI 시대를 살아가는 엔지니어로서의 자세에 대해서도 이야기 나눴습니다. 

AI랩? 뭐하는 곳인가

Q. AI Lab은 어떻게, 어떤 조직으로 시작됐나요? 

2024년 11월에 조직이 만들어졌어요. 작년 9월에 대표이신 동건님이 이 조직을 맡아보길 제안주셨죠. 제가 2023년부터 AI에 관심을 갖고 스터디 삼아 FAQ를 기반으로 답변해주는 챗봇도 만들어보고, 오픈AI 플로그인 나왔을 때 마이리얼트립의 숙소 검색 기능도 랭체인 프레임워크로 붙여보기도 했어요. AI를 직접 활용해보는 활동을 공유하다 보니 저에게 제안을 주신 것 같아요. 처음에는 제품을 개발하는 조직으로 시작했는데, 지금은 지원하는 조직으로 변했어요. 

Q. 처음엔 어떤 걸 개발하셨었나요?

세 가지 프로젝트를 진행했어요. 먼저, 투어/액티비티 사업부의 문제를 해결하는 프로젝트였어요. 마리트에서는 클룩, KK데이 등 다른 서비스의 해외 투어 상품을 연동해 판매하는데, 이 과정에서 발생하는 번역과 스킴 매핑의 어려움을 해결해보려 했죠. 둘째로, 숙소 사업부의 한인 민박 파트너들이 정산이나 상품 등록에 대해 직원들에게 반복적으로 문의하는 문제를 해결할 챗봇을 개발하는 프로젝트도 있었습니다. 셋째로, 마케팅 조직의 SEO 검색 엔진 최적화 미션으로, 키워드 추출을 통해 검색 노출을 개선하는 게 목표인 프로젝트도 있었죠. 안타깝게도 세 가지 모두 폐기됐습니다.

Q. 왜 폐기됐나요? 그 과정에서 배운 게 있다면? 

SEO 프로젝트는 오너십 부재로 실제 서비스에 적용되지는 못했어요. 당시 마케팅 조직의 핵심적인 목표가 SEO는 아니었거든요. 한인 민박 프로젝트는 데이터 정제부터 난항을 겪었죠. 기술적 문제도 있었고요. 그걸 해결하려면 다른 방법이 필요했는데, ROI가 맞는 방법은 아니었어요. 

저는 사실 프로젝트 진행 중에 이 방식이 잘 진행되지는 않고 있다는 걸 느낌으로 알았어요. 그래서 2주에 한 번씩 이 프로젝트와 관련된 미팅 내용을 아주 자세히 기록한 문서를 작성해 보고했죠. 이번 주기 결과물은 무엇이고, 기대치와 실제의 갭은 무엇인지, 그다음엔 무엇을 할 것인지 회고를 자세히 담아 한 달 반 정도 기록해서요. 그 내용이 리더십에도 수용돼 2025년 1월 말부터 로드맵을 다시 마련하고 지원조직으로 변경이 됐습니다. 

제 목표는 ‘하고 싶어 하는 사람들을 어떤 식으로든 지원한다’는 거였어요. ‘쓸 줄 알’ 필요도 없었죠. 문제를 인식하는 사람들이 있는 것만으로도 저에게는 값진 케이스였죠. 또 제가 직접 만드는 게 가치가 없다는 확신을 했어요. 제가 하기 보다 내 옆에 있는 동료가 해내는 사례를 무조건 만들어야겠다고 생각했죠. 

Q. 지원 조직으로 변경하고 어떤 일들을 하고 계시나요? 마이리얼트립 프로덕트 블로그를 통해 보니 금전적 지원이 있는 것 같더군요. 

먼저 AI 도구를 쓰고 싶어 하는 사람들이 그걸 못 쓰게 되는 장애물이 뭐가 있을까 생각해봤고, 단순하게 ‘돈’이라는 생각이 들었어요. 그래서 재정적 지원을 요청했죠. 공동계정을 쓰는 방향보다 한 사람이 한 계정을 쓰면 좋겠다고 생각했고요. 또 한 가지 도구에 얽매이면 절대 안 된다고 생각했어요. 당시만 해도 정말 일주일에 5개씩 중요한 소식이 터져나왔거든요. 그래서 1인당 챗GPT 이용 가격에 20달러 정도를 더 얹어서 예산을 올렸어요. 너무 흔쾌히 받아들여주셔서 그대로 지원하게 됐습니다. 현재 팀원 모두 일 인당 월 55달러 안에서 원하는 툴을 사용할 수 있게 됐어요. 물론 도구 신청과 관련된 행정적 절차에 대한 부담은 제가 오롯이 지게 됐지만요. 

Q. 또 어떤 일을 하시나요? 

처음에는 AI리터러시가 중요하니 교육을 해야 한다는 과제가 있었어요. 그런데 그 교육이 어떤 형태를 띠어야 하는지는 고민이 많았죠. 제가 전문가도 아니고 자신도 없었고요. 그래서 여러 행사도 참여해보고 세미나도 듣고 스터디를 했어요. 외부 교육도 상담받아보고요. 그런데 아무래도, 외부에서 누군가 나타나 강의를 하는 방식은 임팩트가 없을 것 같았어요. 실제로 그런 피드백을 내부에서도 받았고요. 그래서 우리 내부에서 ‘창발’을 시켜야겠다 생각했어요. 그 맥락에서 ‘모두의 AI’라는 브랜드를 내걸고 AI 도입 사례를 공유하는 세션을 열겠다고 회사에 알렸죠. 

실제 사례와 과제들

이동훈 리더는 이후 AI를 활용하는 방법에 대한 팁을 슬랙을 통해 공유하며 동료들이 AI를 잘 활용하도록 유도했습니다. 정해져 있는 양식에 맞춰 지원을 요청하기보다, 편한 채널로 언제든 도움을 요청할 수 있도록 해 접근 장벽을 낮췄고요. 문제 해결 사례와 프롬프트 정보 등을 보고 동훈 님을 찾는 팀원들이 늘어났습니다. 그는 찾아온 팀원들의 문제 상황을 직접 재현하고, 함께 해결하는 미팅을 수없이 가졌습니다. 동료들이 문제를 스스로 해결하도록 돕기 위해서였죠. 무르익은 프로젝트는 모두의 AI에서 사례로 발표했습니다. 하나의 사례가 발표되기까지는 문제를 인지한 때부터 평균 1.5~2개월 정도 걸렸다고 합니다. 이런 과정을 거쳐 내부에 공유한 사례만 6개월간 20개, 그중 7~8개를 마이리얼트립 프로덕트 블로그에 공개했습니다. 

성장에 대한 동기 부여는 강하지만, 스케일이 커질수록 운영 업무가 같이 증가하는 상황에 직면한 팀들이 AI랩의 도움을 필요로 했죠.

AI랩의 이런 노력의 결과 현재 마리트에서는 비개발자들이 코딩을 시작하고, 크롬 익스텐션이나 노코드 툴을 활용해 업무를 자동화하는 등 스스로 문제를 해결하는 능력을 넓혀가고 있다고 합니다. 

Q. 첫 사례는 어떻게 확보했나요? 

모두의 AI를 시작하겠다고 슬랙을 통해 알렸는데, 때마침 사업 운영팀에서 저에게 자신들의 문제를 해결해달라는 요청이 왔어요. 마케팅 조직이었어요. 마리트에서는 ‘마케팅 파트너’라는 이름의 어필리에이트 프로그램을 운영하고 있고, 당시 마케팅 조직은 거기에 집중하고 있었어요. 우리 상품을 자발적으로 알려주신 크리에이터들에게 커미션을 나누는 프로그램이죠. 

이 프로그램에 등록하는 크리에이터 분들이 많았는데요, 등록과 정산을 위해 검수 작업이 필요했어요. 마케팅 파트너의 가입 서류들에는 정보가 다 일치해야 하기 때문에 이걸 크로스체크해야 했죠. 동시에 급성장하는 비즈니스여서 운영 과정을 효율화할 필요가 있었죠. 이 문제를 해결하고 사내에 발표했습니다. 500시간이 걸리던 업무가 단 시간으로 줄어드는 놀라운 결과를 만들었습니다.

Q. AI랩이 만들어진 뒤 전사적으로 특히 임팩트가 크거나 인상 깊었던 AI 활용 사례가 있다면 소개해주세요. 

비개발자가 개발을 하기 시작한 케이스가 가장 인상적이었어요. CX 자회사에 계신 디자이너였어요. 개발을 한 줄도 못하던 사람이 크롬 브라우저 확장 프로그램을 만들었죠. CX 자회사는 고객의 문의에 응대하는 업무를 전담하는 곳이에요. 마이리얼트립 백오피스 시스템에 접속해 반복적인 업무를 진행하는데, 두 가지 메뉴에 있는 정보를 조합해 활용해야 하는 업무가 있습니다. 

그런데 이 두 메뉴의 정보를 자동으로 조합해주는 크롬익스텐션을 개발해 팀에서 사용하도록 했어요. 이 사례를 시작으로 사업 운영 담당자들이 크롬 익스텐션이나 웹브라우저 상 자동화를 많이 하게 됐어요. 노코드 툴을 랩탑에 설치해서 워크플로우를 만들기도 하는데요. 개발과 전혀 관계 없는 분들이 이런 일을 하는 걸 보고 정말 고무적이었어요. 

Q. 그런데 여러 조직에서 케이스별로 이것저것 따로 개발을 해놓으면 시스템에 통합하기 어렵지는 않나요? 

시스템에 반영되는 게 베스트이지만, 그때까지 시간이 걸리는 경우가 많아요. 그런데 담당자는 그게 너무 필요하고, 업무과 과중된 상황이니 어떻게든 해결을 하면 좋은 상황이죠. 개발팀은 개발팀대로 그 팀만의 로드맵과 우선순위가 있고요. 그럴 때 업무 담당자들에게는 스스로 개발해 업무 과중을 덜어내고 생산성 있는 일에 집중할 수 있는 무기가 생긴 거죠. 시스템에 통합하고 유지하는 건 또다른 과제이겠지만, 일단 이런 경험이 많이 생기는 게 중요하다고 생각해요. 프로그램이란 게 실제 쓰는 사람들에게 정말 도움이 되는 게 가장 좋은 거잖아요. 그런데 실제 그게 필요한 사람들이 먼저 간단히 개발해서 정말 유용성을 느끼고 있다면, 이미 검증된 제품인 것이고, 조직에서 그걸 제품화하자고 역으로 접근할 수 있는 거니까요. 

Q. AI를 활용해 업무에 필요한 것을 개발하려는 분들과 지금까지 20개 사례를 만드셨잖아요. 문제를 들고 오시는 분들이 주로 느끼는 어려움은 뭔가요? 어떤 이야기를 가장 많이 하시는지. 

무엇이 문제인지는 보통 잘 선택해오시는 편이에요. 내가 해봤는데 잘 안된다고 찾아오는 분들도 많고요. 저는 보통 문제를 뾰족하게 만드는 질문을 하는 편인 것 같아요. 사내에 사례를 공유해서 창발을 계속 유도하는 입장에서는 이 문제를 해결했을 때의 ‘임팩트’도 되게 중요해요. 그래서 이 문제로 인해 얼마나 고통을 받고 있는지, 왜 해결이 되어야 하는지 등을 알 수 있는 질문을 많이 해요. 예를 들어 시간이 얼마나 단축되냐, 왜 이 업무의 시간을 단축해야 하냐 하는 문제들을 이끌어내죠. 그런 걸 스스로 더 뾰족하게 정의할 수 있게 질문하고, 문제 해결을 한 뒤에는 비포, 애프터를 비교할 수 있게 정리할 수 있게 해요. 

Q. AI를 실무에 적용할 때 주의점이 있다면 무엇일까요?

많은 분들이 간과할 수 있는 부분이 보안이에요. 최근에 보안 사고가 많이 나죠. 우리가 전송하는 프롬프트는 서비스 제공사에 저장이 돼요. 저장이 안 되도록 하는 옵션이 있는데 그걸 잘 확인해야 해요. 민감한 정보를 활용해서는 안 됩니다. 이런 상황을 어떻게 막을지를 툴 도입 단계에서부터 잘 검토해야 해요.  

개발자와 AI

17년 동안 다양한 경험을 거친 개발자가 조직에 AI리터러시를 높이는 일을 하고 있는 만큼, AI 시대에 대한 생각도 물었습니다. 

Q. 그런데 왜 AI에 관심 갖고 활용하게 되셨나요? 

저는 원래 소프트웨어 엔지니어이고, 사내 개발자들이 사용하는 도구를 제공하거나 개발자들이 편하게 개발할 수 있도록 지원하는 인프라, 플랫폼 일을 하고 있었습니다. 제가 속한 팀은 보통 3~5명 정도로 운영되는 조직인데, 그 조직이 커버하는 개발자 숫자는 100~1000명에 달했습니다. 가이드를 마련해주거나 문제를 해결하러 뛰어들거나 하는 오퍼레이션이 기본적으로 많았는데요. 그중에서도 반복적인 게 정말 많았어요. 기본적으로는 같은 질문에 비슷하게 답변해야 하는 상황이 많았죠. 미묘하게 달라서 또 같다고 하기도 어려운 것들요. 이걸 어떻게든 풀어보려고 아이데이션을 많이 했지만 소프트웨어로 풀기는 어려웠어요. 

그런데 GPT3가 등장했을 때, 이걸 AI로 해결할 수 있을 것 같다는 생각을 했어요. 그래서 데모를 만들어보기 시작했어요. 대표적으로 마리트 데이터 중에 공개가 가능한 정보가 무엇일지 고민하다가 FAQ 페이지를 기반으로 답변해주는 챗봇을 만들었죠. 

Q. 요즘 소프트웨어 엔지니어링에도 AI가 큰 화두예요. AI 시대 개발자들은 어떤 역량을 키워야 할까요? 

호기심이 필요해요. 저에게 호기심이 정말 많은 도움을 줬습니다. 출퇴근할 때 유튜브를 1.5~2배속으로 틀어놓고 계속 정보를 얻어요. 특별히 AI를 열심히 해야 한다기보다는 여러 가지에 관심을 갖고 빠르게 학습할 수 있는 근육이 필요한 것 같아요. 특정 기술에만 천착하는 건 위험한 것 같아요. 

요즘엔 변화가 정말 빠르고 새로운 시도가 계속되고 있죠. 코딩 어시스턴트의 발전을 볼까요. 과거에는 코드 한 줄을 다 쓰지 않은 상태에서 커서가 깜빡거릴 때 나머지 코드를 추천해주는 방식의 코파일럿이었어요. 그런데 이게 채팅 인터페이스로 발전하고, 단발성 채팅에서 여러 개의 실시간적인 채팅으로, 나아가 내 프로젝트 안에 있는 다른 파일도 알아서 수정해주는 것으로 발전하게 되었죠. 또 이제 코딩 에디터 없이 내 요구사항을 백그라운드에서 동작해주는 에이전트로 변화하고 있어요. 이게 불과 올 상반기 동안 일어난 일이죠. 그래서 특정 기술보다 호기심을 갖고 새로운 걸 익히는 역량이 중요해요. 

Q. 주니어, 신입 개발자 채용 시장이 어렵다고들 하는데, 어떤 공부 또는 어떤 도구나 기술을 익히면 좋을까요?

글쎄 제가 조언을 하기보다는, 현재 제가 목격하고 있는 상황을 이야기하는 게 좋을 것 같아요. 사실 AI가 이렇게 화두가 되기 전부터 주니어 채용을 잘 안 했어요. 대기업이 공채를 안 한 지 꽤 됐죠. 기존에는 시니어가 비즈니스를 확장하거나 뭔가를 깊이 있게 만들려면 손이 더 필요했어요. 그런데 지금은 AI를 통해 할 수 있는 일이 확장되고 증강된 상황입니다. 신입을 트레이닝해야 하는 비용을 지불할 니즈가 사라진 거죠. 이게 AI를 통해 더 강화된 것 같아요. 

당분간은 이런 현상이 있을 것 같은데, 오래 가지는 않을 거라고 봅니다. 고용주 입장에서는 ROI를 생각해 언젠가는 시니어보다 주니어를 선호할 수도 있죠. 현재는 졸업하자마자 창업을 한다는 학생들도 많은 것 같아요. 요즘엔 액셀러레이팅을 해주거나 아이디어 단계에서 트레이닝을 겸해 도와주는 프로그램이 많이 있어요. 예전에는 5-6인이 있어야 창업을 했지만 요새는 1-2명 만으로 창업하는 경우도 많은 것 같아요. 

마치며

이동훈 리더는 앞으로 AI랩이 도전하고 싶은 새로운 목표나 영역으로 “비즈니스 임팩트”를 꼽았습니다. AI 리터러시를 높이기 위해 여러 활동을 하다 보니 현재는 개인과 팀의 생산성 향상에 집중하게 됐는데, 조금 더 무르익게 된다면 사업에 더 큰 임팩트를 내는 단계를 모색해야 한다는 것입니다. AI를 직접 활용한 비즈니스 모델을 만들 수도 있고, AI를 도구로 고객 UX를 더 좋게 만드는 데 도움을 받을 수 있는 것이죠. 

사실 사내에서 수집한 사례가 지속적으로 유지되면서 성과를 내는지는 모니터링하지 못하고 있다고 합니다. 그것도 과제로 언급했죠. 그럼에도 이 리더는 조직이 AI리터러시를 높이고 다양한 사례를 ‘창발’하는 것 자체가 중요하다고 강조했습니다. 

최근에는 해결할 문제를 공유하고, 이 문제를 해결하면 상금을 주는 방식으로 AI 도입을 적극 권장하고 있습니다. 각자 풀고 싶은 문제를 들고  AI랩을 찾아오는 게 아니라, 문제를 전사에 공유하고 그걸 풀고자 하는 사람을 모집해 보상을 주는 ‘바운티 헌터(현상금 사냥)’방식이죠. 마리트는 여기 ‘마리트크몽’이라는 이름을 붙였습니다. 여기에 참여하려면 1페이지 제안서를 내고 발표하면 되는데, 발표 참여만 해도 상여금을 준다는데요. 

결국 이 AI랩의 운영은 AI 도구 사용 지원과 보상 시스템을 통한 참여 독려, 실제로 업무에 활용할 수 있도록 지원하는 전반적인 컨설팅, 이 세 가지가 핵심이자 조직 내 AI리터러시를 높이는 차별점이라는 생각이 들었습니다. 각자에게 그냥 서비스 사용료만 지원해주고 만다면 조직 내 활용 지식이 함양되지는 않을 것입니다. 또 팀원 간 AI리터러시 격차가 높아지겠죠. 잘 쓰는 사람은 잘 쓰고, 안 쓰는 사람은 계속 안쓰는 양극화의 루프에 빠질 수도 있습니다. 이런 일이 발생하지 않도록 AI를 활용한 제품을 만드는 조직이 아니라 조직 전반의 리터러시를 높이는 조직을 만들어 ‘창발’에 집중하는 모습이 흥미로웠는데요. 특히 처음에는 제품을 만들려다가 시행착오를 겪은 이야기에서 생각해볼 거리가 많은 것 같습니다. 여러분은 마리트 AI랩의 활동이 어떠셨나요? 

마리트처럼 팀 내 AI 도입에 노하우를 갖고 다양한 시도를 하고 있는 팀이 있다면 알려주세요. AI의 변화 속도에 FOMO를 갖기보다 다 같이 리터러시를 높이면서 이 대전환 시대를 살아갈 수 있게 요즘IT가 소식을 전하겠습니다. 

노희선 에디터 [email protected]

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