뉴욕 인공지능 기업 Daytona의 공동창업자 겸 CEO Ivan Burazin은 AI 에이전트를 효과적으로 관리하는 직원들이 대체로 사람을 관리해본 경험도 갖고 있다고 말했다. 기업이 코드 작성과 제품 개발의 더 많은 부분을 AI 에이전트에 맡기면서, 업무를 어떻게 지시하고 결과를 점검하며 협업 방식을 통제할지가 스타트업의 생산성과 조직 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다.
Burazin에 따르면 Daytona의 직원은 현재 약 30명이며, 미국과 유럽에 나뉘어 근무하고 있다. 회사는 최근 몇 달 동안 직원들의 AI 에이전트 활용을 확대해 왔다. 현재 엔지니어 16명은 1인당 평균 5개의 AI 에이전트를 가동하고 있으며, 팀은 더 이상 직원들이 모든 코드를 직접 작성하는 방식으로 일하지 않는다.
Daytona 엔지니어, 여러 AI 에이전트 동시에 운용
Burazin은 과거에 다른 사람을 관리해본 직원일수록 AI 에이전트가 업무를 정확히 이해하도록 지시하는 데 능숙하다고 설명했다. 이들은 일반적으로 ‘입력’과 ‘출력’을 구분하고, 원하는 결과가 무엇인지, 어떤 방식으로 작업을 수행해야 하는지를 구체적으로 전달한다는 것이다.
반면 기술 역량은 뛰어나지만 인력 관리 경험이 없는 엔지니어는 여전히 개인 기여자 중심의 업무 방식으로 사고할 수 있다. 상대방이나 AI 에이전트가 명시되지 않은 요구사항까지 알아서 이해할 것이라고 가정하기 쉽다는 설명이다. 결과가 기대와 다르게 나왔을 때 부담과 좌절을 느낄 수 있지만, 목표와 실행 단계, 납품 기준을 추가로 세분화하지 않는 경우도 있다.
Burazin은 AI 에이전트에 지시하는 일도 본질적으로는 관리 업무라고 봤다. 사용자는 막연한 요구를 던지는 데 그치지 않고, 목표와 제약 조건, 기대하는 결과물을 함께 제시해야 한다는 것이다.
전통적인 관리 경험만으로는 부족
다만 Burazin은 인력 관리 경험이 기술 역량을 대신할 수 있다고 보지는 않는다. 그는 시장 부문이든 엔지니어링 부문이든 관련 기술 지식이 없는 관리자는 팀에 충분한 도움을 주기 어렵다고 말했다. 직원들도 단순히 업무를 배분하고 진행 상황을 감독하는 데 머물지 말고 실제 작업에 직접 참여해야 한다는 입장이다.
Daytona는 Burazin과 Vedran Jukić, Goran Draganić가 2023년 설립한 회사다. 기업을 대상으로 격리된 환경에서 AI 에이전트와 AI가 생성한 코드를 실행할 수 있는 보안 샌드박스 인프라를 제공한다. 회사는 최근 4,800만달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치했다.
AI 에이전트가 바꾸는 기술기업의 조직 운영
Burazin의 견해는 최근 기술업계에서 나타난 관리직 구조 변화와도 맞닿아 있다. Meta, Amazon, Google 등은 조직 계층을 줄이고 효율성을 높이기 위해 중간관리자 직급을 축소한 바 있다. AI 도구가 소프트웨어 개발 과정에 들어오면서 기술기업의 리더들이 프로그래밍과 제품 개발, 직원 관리에 동시에 관여하는 사례도 늘고 있다.
Daytona는 엔지니어 한 명이 여러 AI 에이전트를 동시에 운용하도록 함으로써 작은 규모의 인력으로 팀을 유지하고 있다. Burazin은 회사의 채용 속도가 “매우 느리다”고 말했다. 직원 한 명을 추가할 때마다 새로운 커뮤니케이션 관계가 생기고 관리 복잡성도 커지기 때문이다.
그는 AI 에이전트가 기업이 더 적은 인력으로 더 많은 업무를 수행하도록 도울 수 있다고 봤다. 인원수가 줄면 커뮤니케이션 경로도 짧아져, 기업은 조직의 복잡성을 관리하면서 업무 추진 속도를 유지할 수 있다는 설명이다.
Daytona의 현재 운영 방식은 AI 에이전트가 단순히 반복적인 코딩 작업을 줄이는 데 그치지 않고, 직원에게 요구되는 관리 역량 자체를 바꾸고 있음을 보여준다. 기업 입장에서는 목표를 명확히 전달하고 업무를 세분화하며 결과물을 평가하는 능력이 AI 도구를 실제 생산성으로 연결할 수 있는지를 좌우할 수 있다.