AI 네이티브 회사에서 실제로 벌어지고 있는 일들 (리트머스 김응진 대표)

한 줄 핵심

리트머스는 AI를 업무 보조가 아니라 회사 운영체계 자체로 보고, 권한·컨텍스트·실행환경·피드백 루프를 분리 설계해 외주 개발과 세일즈·QA·콘텐츠 제작까지 자동화하며 생산성을 크게 끌어올리고 있다.

시간별 요약

0:00
업로드, 링크 생성, 티켓 전환까지 이어지는 작업 흐름이 에이전트 기반으로 묶이면서 고객이 직접 개발 요청을 남기고 시스템이 이를 처리하는 구조가 만들어진다. 이 방식은 단순 자동화를 넘어 세일즈·PM·개발의 경계를 흐리게 하고, 조직 전체를 컨설팅 중심으로 재편하게 만든다.
2:00
AI 도입의 핵심 배경은 기존 인력 중심 비즈니스가 LLM의 발전에 잠식될 수 있다는 위기감이다. 그래서 회사의 목표를 단순 효율화가 아니라 AIOS 같은 운영체계로 정의하고, 반복 업무를 넘어서 현실 세계의 변수를 해결하는 경쟁력을 축적하는 방향으로 전환한다.
7:01
워크벤치는 직무별 작업 공간이고 넥서스는 급여·계약·평가·프로젝트 정보를 다루는 ERP형 중앙 플랫폼으로 설계된다. 정형 데이터는 넥서스에, 비정형 맥락은 프로젝트별 메모리에 쌓고, MCP로 연결해 에이전트가 필요한 권한과 정보를 제한적으로 사용하게 만든다.
11:00
권한 관리는 처음부터 탑다운으로 고정하면 실무와 맞지 않기 때문에 여러 차례 개편하며 정교화한다. 인증과 권한 관리 시스템을 분리하고, 에이전트별로 가능한 읽기·쓰기·호출 범위를 키 단위로 제어해야 대규모 조직에서도 안전하게 운영할 수 있다.
14:00
공용 에이전트는 ChatGPT 같은 인터페이스 위에 얹힌 실행 창구이고, 실제 작업은 서버에서 돌아가며 세션 로그와 피드백으로 계속 고도화된다. 대량 실행 환경에서는 티켓·베리피케이션·게이트·브랜치 관리가 필수이며, 파운드리가 바로 이 에이전트 거버넌스와 리소스 통제를 맡는다.
23:01
고객 티켓을 에이전트가 직접 처리하는 구조, 세일즈 단계에서 요구사항을 구체화하는 구조, 영상 편집·업로드를 자동화하는 구조까지 모두 실무에 붙어 있다. 특히 세일즈와 PM이 통합되고, AI가 초안·질문·견적·클립 선정·업로드를 맡으면서 사람은 판단과 협상에 더 집중하게 된다.

실무 인사이트

AI 자동화를 도입할 때는 모델 성능보다 권한, 컨텍스트 저장소, 실행 환경, 실패 시 검증 루프를 먼저 설계해야 실제 운영이 된다.
세일즈·PM·개발을 분리된 직무로 보기보다, 요구사항 구체화와 솔루션 제안까지 포함하는 컨설턴트형 역할로 재정의해야 AI와의 협업 효율이 높아진다.
고객이 직접 만지는 공용 에이전트와 내부 전용 에이전트를 분리하면 보안과 공동 고도화를 동시에 잡을 수 있다.