젠스파크(Genspark) 사례로 보는 AI 에이전트 시대 조직 혁신 전략

20명의 팀이 4개월 만에 연간 반복 수익(ARR) 3,600만 달러를 달성했습니다.

전통적인 기업 운영 상식으로는 불가능에 가까운 일입니다.

하지만 실리콘밸리의 AI 워크스페이스 회사 젠스파크(Genspark)가 실제로 해낸 성과입니다. 더 놀라운 것은 이들이 거의 매주 새로운 제품과 기능을 출시하면서도 이런 폭발적 성장을 이뤄냈다는 점인데요.

도대체 어떻게 가능했을까요?

그 비밀은 바로 AI 에이전트 기술을 활용한 'AI 네이티브 조직'에 있었습니다.

오늘은 젠스파크의 혁신적 사례를 통해 AI 에이전트 시대에 기업 조직이 어떻게 변화해야 하는지, 그리고 우리 기업들이 어떤 준비를 해야 하는지 살펴보겠습니다.

1. 어떻게 단기간에 이런 성과가 가능했을까?

젠스파크의 성과를 구체적인 수치로 살펴보면 더욱 놀랍습니다.

1-1. 젠스파크의 폭발적 성장 기록

• 4월 11일: 슈퍼 에이전트 출시 9일 만에 ARR 1,000만 달러 달성

• 5월 2일: 출시 정확히 한 달 후 ARR 2,200만 달러 달성

• 5월 19일: ARR 3,600만 달러 달성

• 성장률: 약 260% 성장 (1개월 반 동안)

이들은 4개월 동안 AI 슬라이드, AI 시트, AI 브라우저, AI 팟캐스트 등 20개 이상의 새로운 기능과 제품을 연속 출시했습니다. 전통적인 기업이라면 하나의 제품을 출시하는 데도 몇 개월이 걸리는 것과는 극명한 차이입니다.

이 모든 것이 단 20명의 팀으로 이뤄진 성과라는 점에서 더욱 충격적입니다. 일반적인 기업이라면 이 정도 규모의 사업을 위해 수백 명의 인력이 필요했을 것입니다.

1-2. 전통적 조직 운영과의 극명한 대비

젠스파크의 공동창립자 겸 CTO 는 이렇게 설명합니다.

"전통적으로 제품 출시는 번거로운 과정이었습니다. 여러 번의 승인 절차, 끝없는 수정, 관료주의적 절차와 마찰 요소들이 필요했죠. 하지만 우리는 완전히 다른 접근법을 개발했습니다."

그들이 말하는 이 완전히 다른 접근법이 바로 AI 에이전트 기반의 AI 네이티브 조직 운영 방식입니다.

2. AI 네이티브 조직, 무엇이 다른가?

2-1. 모든 직원이 매니저가 되는 조직

젠스파크에서 가장 혁신적인 점은 조직 구조의 변화입니다. CTO는 이를 다음과 같이 설명합니다.

"사람들이 AI 네이티브 방식으로 일할 때, 기본적으로 모든 사람이 매니저가 됩니다. 그들은 AI 에이전트 팀을 갖추고 있으며, 이는 그들의 부하직원과 같고, 그들은 혼자서도 기능을 처음부터 끝까지 완성할 수 있습니다."

전통적인 조직에서는 한 사람이 기획, 개발, 테스트, 배포까지 모든 과정을 혼자 처리하는 것이 불가능했습니다. 하지만 AI 에이전트의 도움으로 개인 한 명이 과거 팀 전체가 담당했던 업무를 수행할 수 있게 되었습니다.

2-2. 코드의 80%를 AI가 작성하는 개발 환경

젠스파크에서는 코드의 80% 이상이 AI에 의해 작성됩니다. 하지만 이것이 무분별한 '바이브 코딩'을 의미하지는 않습니다.

"바이브 코딩은 코드를 전혀 보지 않는다는 의미이기 때문입니다. 오히려 우리는 코드베이스의 품질을 보장하기 위해 매우 엄격한 코드 리뷰 프로세스를 가지고 있습니다."

이들은 AI가 생성한 코드라도 반드시 사람이 검토하고 품질을 확인합니다. AI의 효율성과 인간의 판단력을 결합한 하이브리드 접근법인 셈입니다.

2-3. ‘적은 통제, 더 많은 도구’ 철학

젠스파크의 엔지니어링 철학은 ‘적은 통제, 더 많은 도구’입니다.

기존 조직이 복잡한 관리 체계와 승인 프로세스에 의존했다면, AI 네이티브 조직은 강력한 AI 도구를 제공하고 직원들이 자율적으로 판단하고 실행할 수 있도록 합니다.

카이화 주는 과거 1,000명 규모의 팀을 관리하면서 사무실 정치가 어떻게 마찰을 일으킬 수 있는지 경험했다고 말합니다. 반면 젠스파크의 팀은 매우 투명한 방식으로 소통하며, 생산성이 매우 높다고 강조합니다.

2-4. 업무 처리 속도의 혁신적 변화

젠스파크의 슈퍼 에이전트는 오후 종일 걸리던 화이트칼라 업무를 5분으로 압축할 수 있습니다.

구체적으로 다음과 같은 업무가 가능합니다.

1. 전화 통화 및 고객 응대

2. 문서 다운로드 및 팩트 체크

3. 팟캐스트 제작

4. 문서 작성 및 편집

5. 심층 연구 수행

6. 스프레드시트와 프레젠테이션 작성

이는 단순한 업무 자동화를 넘어서 복합적이고 창의적인 업무까지 AI 에이전트가 처리할 수 있음을 의미합니다.

3. AI 네이티브 조직으로 가는 로드맵

3-1. 1단계: 개인 업무 AI 도구 활용

첫 번째 단계는 개인 차원에서 AI 도구에 익숙해지는 것입니다.

1) 기본 AI 도구 활용 경험 축적

ChatGPT, Claude, Copilot 등 기본 AI 도구를 일상 업무에 적용하는 것부터 시작합니다.

예를 들어, 이메일 초안 작성에 5분 걸리던 일을 AI로 1분 만에 끝낸다면, 처음에는 의심하겠지만 몇 번 경험하고 나면 "이제 AI 없이는 못하겠다"는 생각이 들게 됩니다.

이 단계에서 중요한 것은 AI에 대한 두려움과 편견을 해소하는 것입니다. AI가 내 일을 뺏을 것이라는 걱정에서 ‘AI가 내 업무를 도와주는구나’라는 인식으로 전환하는 과정입니다.

2) 개인 생산성 향상의 체감

초기에는 AI 도구 사용이 오히려 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 프롬프트를 어떻게 써야 할지 모르고 결과물을 다시 수정하는 데 시간이 소요되기 때문입니다. 하지만 2-3주 정도 꾸준히 사용하면 확실한 생산성 향상을 체감하게 됩니다.

3-2. 2단계: 팀 단위 AI 워크플로우 구축

두 번째 단계에서는 팀 차원에서 AI를 활용한 업무 프로세스를 구축합니다.

1) 반복 업무의 자동화

가장 효과를 빨리 볼 수 있는 것은 반복적이고 정형화된 업무의 자동화입니다.

예를 들어, 매주 진행되는 팀 회의에서 회의록 작성에 1시간씩 걸렸다면, AI 도구를 활용해 음성을 실시간으로 텍스트로 변환하고 자동으로 요약본을 생성할 수 있습니다.

처음에는 AI가 놓친 부분이 있을까 봐 걱정하겠지만, 몇 번 사용해보면 오히려 사람보다 더 꼼꼼하게 기록한다는 것을 알게 됩니다.

① 정기 보고서 작성 자동화
② 팀 내 정보 공유 시스템 구축
③ 고객 문의 답변 템플릿화

2) 협업 도구와 AI 연동

기존에 사용하던 Slack, Teams, Notion 등의 협업 도구에 AI 기능을 연동하여 팀 전체의 업무 효율성을 향상시킵니다. 팀원이 ‘지난주 논의한 A 프로젝트 진행 상황이 어떻게 됐지?’라고 물으면, AI가 관련 대화 내용을 찾아서 요약해주는 식입니다.

3) 소규모 성공 사례 창출

팀 단위에서 측정 가능한 성과를 달성하는 것이 중요합니다.

‘AI 도입 후 회의 시간 30% 단축’, ‘보고서 작성 시간 50% 절약’ 같은 구체적인 수치로 성과를 보여주면 다른 팀들의 관심을 끌 수 있습니다.

3-3. 3단계: 조직 전체 AI 기반 의사결정 체계

세 번째 단계에서는 조직 차원에서 AI를 활용한 의사결정 프로세스를 구축합니다.

1) 데이터 기반 의사결정 프로세스

기존에는 경험과 직감에 의존했던 의사결정을 데이터와 AI 분석에 기반하도록 전환합니다.

예를 들어, 신제품 출시 여부를 결정할 때 과거에는 임원진의 회의로 결정했다면, 이제는 AI가 시장 데이터, 고객 피드백, 경쟁사 동향 등을 종합 분석한 리포트를 먼저 검토한 후 논의하는 방식으로 바뀝니다.

① 실시간 데이터 분석 시스템 도입
② AI 에이전트를 활용한 시장 동향 분석
③ 예측 분석 기반의 전략 수립

2) AI 도구와 기존 시스템 통합

ERP, CRM 등 기존 시스템과 AI 도구를 연동하여 업무 프로세스 전반을 최적화합니다. 고객 문의가 들어오면 AI가 과거 거래 이력, 결제 정보, 선호도 등을 종합해서 맞춤형 응답을 제안하는 식입니다.

3) 조직 차원의 AI 활용 정책 수립

AI 도구 사용 가이드라인, 보안 정책, 직원 교육 프로그램 등을 체계적으로 정립합니다. 특히 데이터 보안과 관련해서는 어떤 정보는 AI에 입력하면 안 되는지 명확한 기준을 세워야 합니다.

① AI 도구 사용 가이드라인 수립
② 데이터 보안 정책 강화
③ 직원 교육 및 역량 개발 프로그램
④ AI 활용 성과 측정 지표 설정

3-4. 4단계: AI 네이티브 조직 문화 정착

마지막 단계에서는 AI 네이티브 사고방식이 조직 문화로 정착되도록 합니다.

1) 실험적 문화 조성

젠스파크처럼 빠른 시행착오를 통한 학습 문화를 확산시킵니다.

기존의 ‘실패하면 안 된다’는 문화에서 ‘빨리 실패해서 빨리 배우자’는 문화로 전환하는 것입니다. 예를 들어, 새로운 AI 도구를 도입할 때 완벽한 계획을 세우고 6개월 후에 시작하는 대신, 일단 2주간 시범 운영해보고 문제점을 파악한 후 개선하는 방식으로 접근합니다.

① 빠른 프로토타이핑 문화 도입
② 실패에 대한 관점 전환
③ 지속적인 혁신을 추구하는 마인드셋 확산

2) 지속적 학습 체계 구축

AI 기술은 빠르게 발전하고 있어 지속적인 교육과 업데이트가 필요합니다.

월 1회 AI 도구 워크숍, 분기별 새로운 기술 동향 세미나 등을 통해 직원들의 AI 리터러시를 꾸준히 향상시켜야 합니다.

① 월 1회 AI 도구 워크숍 운영
② 분기별 기술 동향 세미나 개최
③ 직원 AI 리터러시 향상 프로그램
④ 외부 전문가 및 파트너사와의 협력 강화

3) 수평적 소통 문화 확산

젠스파크의 매우 투명한 방식의 소통처럼 계층을 넘나드는 정보 공유와 의사결정 과정의 투명성을 확보합니다.

AI 도구의 도움으로 정보 접근이 쉬워진 만큼 정보의 민주화를 통해 모든 직원이 보다 능동적으로 업무에 참여할 수 있는 환경을 조성합니다.

① 계층 없는 정보 공유 시스템 구축
② 의사결정 과정의 투명성 확보
③ AI 도구를 활용한 실시간 소통 체계

4. AI 네이티브 조직 전환, 성공의 조건

4-1. 리더십의 강력한 의지

AI 네이티브 조직으로의 전환에서 가장 중요한 것은 경영진의 명확한 비전과 강력한 실행 의지입니다.

젠스파크의 성공도 창립자들이 기존 방식을 과감히 포기하고 새로운 접근법을 시도했기 때문입니다. 기존 방식에서 벗어나려는 결단과 변화에 대한 지속적인 지원이 필요합니다.

4-2. 실험적 문화와 학습 마인드셋

AI 네이티브 조직에서는 빠른 실험과 학습이 핵심입니다.

젠스파크가 4개월 동안 20개 이상의 제품을 출시할 수 있었던 것도 이런 문화 때문입니다.

1) 실패를 두려워하지 않는 문화

① 작은 실패를 통한 빠른 학습
② 완벽한 계획보다는 빠른 실행과 개선
③ 실험 결과를 공유하고 함께 학습하는 문화

2) 지속적 학습과 적응

AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 새로운 도구와 방법론에 대한 끊임없는 학습과 조직 차원의 적응 능력이 필요합니다.

4-3. 투명한 소통과 협업

젠스파크의 CTO가 강조한 매우 투명한 방식의 소통은 AI 네이티브 조직의 핵심 요소입니다.

1) 정보의 민주화

① 계층에 관계없이 필요한 정보에 자유롭게 접근
② 의사결정 과정과 결과의 투명한 공유
③ AI 도구를 활용한 실시간 정보 공유 시스템

2) 수평적 협업 구조

전통적인 상하 관계보다는 역할과 전문성에 기반한 협업이 중요합니다. 젠스파크처럼 모든 사람이 매니저가 될 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

4-4. 기술과 인간의 균형

마지막으로 중요한 것은 기술의 활용과 인간의 판단을 적절히 균형있게 유지하는 것입니다.

젠스파크도 코드의 80%를 AI가 작성하지만 엄격한 품질 관리를 통해 인간의 검증을 거칩니다. AI의 효율성을 활용하되 최종 판단과 책임은 여전히 인간의 몫입니다.

5. AI 시대 생존을 위한 조직 혁신

젠스파크의 사례는 우리에게 AI 에이전트 시대의 조직 운영이 어떤 모습일지 구체적으로 보여줍니다.

20명으로 4개월 만에 ARR 3,600만 달러를 달성한 것은 단순한 성공 사례가 아니라, AI 네이티브 조직의 가능성을 보여준 사례입니다.

물론 젠스파크와 같은 수준의 혁신을 모든 기업이 당장 실현하기는 어렵습니다. 하지만 AI 시대에 생존하고 성장하기 위한 조직 변화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

중요한 것은 완벽한 AI 네이티브 조직을 한 번에 구축하려 하지 말고, 작은 실험부터 시작해서 점진적으로 확산시켜 나가는 것입니다. 개인의 AI 도구 활용부터 시작해서, 팀 단위 워크플로우 개선, 조직 차원의 의사결정 체계 혁신, 그리고 마지막으로 AI 네이티브 문화 정착까지 단계적으로 접근해야 합니다.

AI 인사이트, 더 보고 싶으신가요?

실용적인 AI 활용 인사이트와 최신 트렌드를 더 알고 싶으시다면 디피니트의 DARVIS 블로그를 구독해보세요. (블로그 구독시 AI 관련 오프라인 행사 초대장을 우선 공유드립니다.)

DARVIS 블로그에서는 매주 업데이트되는 AI 활용 노하우와 실제 사례를 통해 업무 생산성을 높이는 방법을 공유합니다.

더 많은 AI 인사이트들이 궁금하시다면 아래의 ‘AI 인사이트 더 보러가기’를 통해서 둘러보세요.