AI 시대, 중간관리자는 정말 사라질까? - Jack Dorsey의 조직 실험

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회사에서 이런 얘기가 돌았습니다. 경영진이 외부 업체 몇 군데를 둘러보고 왔는데 거기서 본 게 꽤 인상적이었던 모양입니다. 개발자가 AI와 직접 기획을 하고, 기획자가 필요한 부분을 직접 만들고, 디자이너가 개발자를 기다리지 않고 수정해서 빌드까지 올리는 식이었다고 합니다. 우리도 그 방향으로 가야 하지 않겠냐는 얘기가 위에서 나왔고, 그게 조직을 한 단계씩 타고 내려와서 결국 각 팀에 "어떻게 생각하시냐"는 질문의 형태로 도착했습니다. 저는 그 방향에 동의하는 편입니다. 제 사이드 프로젝트가 이미 그렇게 굴러가고 있거든요. 오디오북 앱 하나를 혼자 만들고 있는데, 관리자 화면과 앱과 백엔드와 배포 도구가 한 저장소 안에 같이 들어 있고, 그 사이를 오가는 일을 제가 직접 하지 않습니다. 저는 방향이 맞는지만 봅니다. 기획도 인프라 구성도 디자인도 단위 테스트도 통합 테스트도 그 안에서 돌아갑니다. 이게 되는 걸 몇 달 겪고 나면 회사 조직도가 좀 이상해 보이기 시작하는 건 자연스러운 일입니다. 그런데 그 얘기를 전해 듣고 제일 먼저 든 생각은 내용 쪽이 아니었습니다. 이 질문이 여기까지 도착한 경로 쪽이었습니다. 그 얘기는 마지막에 다시 하겠습니다. 먼저 이 흐름의 출처로 보이는 쪽을 좀 봤습니다. 위계는 정보를 나르려고 생겼다는 주장 잭 도시가 올해 초에 「From Hierarchy to Intelligence」라는 글을 냈습니다. 세쿼이아의 로엘로프 보타와 같이 썼고요. 2월 말에 블록이 만 명 넘던 인원에서 사천 명을 줄였는데, 그게 비용 절감이 아니라 영구적인 구조 변경이라는 게 이 글의 출발점입니다. 주장 자체는 꽤 깔끔합니다. 기업의 위계는 원래 문제 하나를 풀려고 생겼다는 겁니다. 한 사람이 전부 볼 수 없을 만큼 조직이 커졌을 때 정보를 어떻게 흘려보낼 것인가. 관리자는 아래에서 맥락을 모아 올리고, 위에서 온 메시지를 아래로 전달하고, 팀 사이의 정렬을 유지합니다. 로마 군대 이래로 이천 년 동안 그 역할이 필요...

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안녕하세요. Apple-IO 는 현업 개발자의 경험 및 개인적인 생각을 기록하는 개인 블로그입니다.

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  • 1998년부터 개발자로 활동
  • 2011-2017: RealNetworks 개발자
  • 2018-2021: 카카오 개발자
  • 2022-현재: 카카오 엔터테인먼트 개발자
  • 최근 관심사: AI 협업 개발(Claude, ChatGPT)과 사이드 프로젝트

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외부 채널

어떤 블로그인가요

이 블로그는 빠르게 바뀌는 개발 환경에서 AI를 어떻게 하면 더 잘, 더 편하게 쓸 수 있을지 실제 개발 이야기와 엮어 풀어갑니다. 많은 인플루언서들이 다루는 거창한 이론보다는, 현업 개발자가 매일 코드를 짜면서 마주치는 구체적인 문제들 — Claude나 ChatGPT, GitHub Copilot 같은 AI 도구를 어떻게 쓰면 더 잘 쓰는지, 어디서 막히고 어떻게 풀었는지를 개인적인 경험을 바탕으로 기록합니다.

다루는 주제는 대략 이런 것들입니다.

  • AI 도구를 활용한 코딩, 디버깅, 아키텍처 설계
  • AI 에이전트와 하네스(에이전트·스킬·훅) 구성 및 실사용
  • 로컬 LLM과 기업 환경에서의 AI 도입
  • AI 관련 보안 이슈와 개발 환경의 위험 요소
  • AI 시대의 개발자 워크플로우와 생산성 변화
  • AI 시대를 살아가는 현업 개발자의 고민과 방황

왜 글을 쓰나요

AI가 등장하기 이전에도 20년 전, 10년 전, 한 달 전, 오늘 짠 코드는 다 달랐습니다. 20년 전에는 내가 왜 그렇게 만들었을까? 10년 전에는 왜 그랬지? 한 달 전에는? 그래서 AI가 생성한 코드도 어느 순간 맥락을 잃어가는 걸 볼 때, 과거의 비슷한 패턴이 투영되는 듯한 느낌이 듭니다.

AI가 코딩을 바꾸고 있다는 말은 너무 많이 들었지만, 정작 "오늘 내가 짠 코드 중 몇 줄이 AI 덕분에 달라졌는지" 구체적으로 기록한 글은 드물다고 느꼈습니다. 그래서 직접 써보기로 했습니다. 누군가에게 도움이 된다면 좋고, 안 되더라도 미래의 저에게는 유용한 일지가 될 거라고 생각합니다.

글의 원칙

  • 과장 없이 — AI가 잘하는 것과 못하는 것을 둘 다 씁니다
  • 구체적으로 — 코드 예시와 Before/After 비교를 곁들입니다
  • 실패도 기록 — 안 풀린 문제, 잘못된 선택도 가능한 한 솔직하게 적습니다
  • 출처를 밝히고 — 남의 발표를 옮긴 자리와 제 판단을 나눠서 적습니다

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