AI 도입을 넘어 전사 확산까지: 물어보새로 만든 AI Agent 기반 업무 전환

① [프롤로그 — 쿼리 한 줄에서 시작된 이야기]

2023년, 사내 해커톤 우아톤. "비개발 직군도 SQL 없이 데이터를 볼 수 있으면 좋겠다"는 한 줄의 생각에서 물어보새가 태어났습니다. 
첫 프로토타입은 Text-to-SQL 자연어로 물어보면 쿼리를 생성하고, 결과 테이블을 해석해주는 AI 데이터 분석가였습니다. 
그런데 전사에 공개하자, 예상치 못한 일이 벌어졌습니다.

② [전개 — 사용자가 방향을 바꾸다]

사용자들은 데이터만 물어보지 않았습니다. "사내 카페 영업시간이 몇 시까지입니까?", "알뜰배달 용어에 대해 알려주세요", "한그릇 서비스는 어떤 서비스입니까?" 사소한 사내 정보부터 복잡한 비즈니스 문제까지, 질문의 범위는 끝없이 넓어졌습니다. 물어보새는 사용자의 요구에 맞춰 진화할 수밖에 없었습니다. 사내 지식을 검색하는 RAG 기반 Q&A를 시작으로, Wiki·Jira·Slack·GitLab 등 사내 시스템을 연결한 멀티에이전트 구조로, 다시 새로운 업무 패턴을 기억하고 스스로 학습하는 Agent Skills 시스템까지. 기술은 언제나 사용자의 문제를 뒤쫓아 진화했습니다.

③ [위기와 돌파 — 정보 전달을 넘어 의사결정까지]

수십 개의 슬랙 서포트 채널에 물어보새가 배포되고 사내 지식을 잘 찾아주었지만 MAU는 구성원의 1/3에 머물러 있었습니다.
사용자가 물어봐야만 답하는 구조로는 진짜 업무 전환이 일어나지 않았습니다. 그래서 물어보새의 역할 자체를 바꿨습니다.
이전에는 사용자가 요청한 정보를 찾아서 전달하는 수준이었다면, 이제는 사용자의 질문 너머까지 파고들어 미처 묻지 못한 맥락까지 파악하는 것입니다.

더 나아가 복잡한 비즈니스 도메인을 이해하고 데이터를 추출·분석하여 전문가 도움이 없어도 의사결정에 바로 쓸 수 있는 형태로 가공해 전달합니다.
단순한 정보 검색에서 의사결정 지원으로의 전환, 그 결과는 극적이었습니다.
물어보새-실험실 채널은 한 달 만에 질문량이 8배 폭증 했고, 지금은 구성원의 절반을 넘게 물어보새를 사용하고 있습니다.
수백 명의 구성원이 저마다의 복잡한 비즈니스 문제를 전문가 도움 없이 물어보새와 함께 정의하고 해결하고 있습니다.

④ [교훈 — 기술이 아니라 신뢰가 확산시킨다]

돌이켜보면, 기술적 완성도만으로는 전사 확산이 일어나지 않았습니다.
확산을 만든 건 속도와 신뢰였습니다. 사용자의 목소리를 듣고 즉각 반영하고, 빠르게 의사결정하고, 바로 실험하는 것.
처음에는 소규모 팀이었기에 이 속도가 가능했고, 엔지니어링 기술력이 이를 뒷받침했습니다.
여기에 회사가 전사로 확산해볼 수 있는 기회를 열어주면서, 하나의 사이클이 돌아가기 시작했습니다.
작은 불편 개선이 성공 사례가 되고, 성공 사례가 신뢰가 되고, 신뢰가 다시 새로운 실험으로 이어지는 사이클. 이것이 반복되면서 비로소 전사 AI 문화가 만들어졌습니다.
지금 물어보새는 Anthropic Claude, Amazon Kiro, Cursor와 어깨를 나란히 하며 사내 AI 리터러시 도구로 자리 잡았고, 전사 교육 과정까지 생겼습니다.
거창한 전략이 아니라, 현장의 끊임없는 실험과 도전이 문화를 바꾼 것입니다.

⑤ [에필로그 — 여정은 계속됩니다]

물어보새의 최종 목적지는 구성원의 커뮤니케이션 비용을 제로로 만드는 Communication Master, 그리고 그 너머의 자율 의사결정입니다.
개인의 스킬이 집단지성으로 쌓이고, 묻기 전에 답이 도착하고, 구성원 모두가 본질적인 업무에만 집중할 수 있는 세상. 이 여정은 지금도 계속되고 있습니다.
그리고 이 모든 것은 "이거 좀 더 잘 되면 좋겠는데"라고 말해준 구성원 한 분 한 분의 피드백과, 그 목소리에 응답하며 함께 만들어온 동료들이 있었기에 가능했습니다.