“이제 AI한테 일 받아서 합니다” - 주객전도된 업무 방식의 혁신
📺 원본 영상: 이제 AI한테 일 받아서 합니다” 주객전도된 업무 방식의 혁신 (FDE 김도민 개발자)
🎙️ 채널: 빌더 조쉬 Builder Josh
📅 정리 일자: 2026-01-13
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개요
스페이스와이(SpaceY)의 황현태 대표와 FDE(Full-stack Digital Engineer)로 활동하는 김도민 개발자가 소개하는 혁신적인 업무 방식은 기존의 고정관념을 뒤집는다. “AI에게 일을 시킨다”가 아니라 “AI로부터 일을 받는다”는 개념으로, 델타봇(Deltabot)이라는 AI 에이전트가 회의록을 분석하고 액션 아이템을 추출하며 업무를 배분하는 완전히 새로운 워크플로우를 구축했다. 이는 단순한 업무 자동화를 넘어, 인간과 AI의 위계를 재정의하는 실험이다.
FDE 모델: 기존 SI와의 근본적 차이
FDE의 새로운 업무 방식
김도민 FDE는 스페이스와이에서 실험 중인 FDE 모델의 실무자로서, 기존 SI(System Integration)나 외주 개발과는 완전히 다른 접근법을 취한다. 전통적인 외주 방식에서는 클라이언트가 상세한 요구사항을 정의하고, 개발사는 그것을 단순히 구현하는 수동적 역할에 머물렀다. 그러나 FDE는 계약 성사 전부터 적극적으로 개입한다. 고객사로부터 요구사항이 들어오면 즉시 MVP(Minimum Viable Product)를 제작하여 미팅에 가져간다. 이 과정에서 현업 담당자가 아닌 의사결정권자(이사, 팀장급)와 직접 소통하며, 실제 업무 현장을 관찰하고 병목 지점을 스스로 발견한다.
FDE가 파견 근무를 선호하는 이유는 명확하다. 현업 인터뷰에 의존하지 않고, 실제 업무 현장을 따라다니며 직접 관찰함으로써 당사자들도 인지하지 못한 문제점을 포착하기 때문이다. 이렇게 파악한 문제를 바탕으로 다시 MVP를 업데이트하고, 다음날 미팅에서 개선된 결과물을 보여주는 빠른 피드백 루프를 구축한다. 클라이언트는 단순히 요청만 했을 뿐인데 다음 날 구체적인 결과물이 나오는 것에 놀라며, 이는 FDE에 대한 신뢰를 급격히 높이는 요인이 된다.
레버뉴 셰어링과 파트타임 계약 구조
FDE 모델의 또 다른 혁신은 계약 구조에 있다. 계약 성사 전 POC(Proof of Concept) 단계부터 FDE가 투입되며, 계약이 성사되면 레버뉴 셰어링 방식으로 보상을 받는다. 이는 FDE가 단순한 용역 인력이 아니라 비즈니스 파트너로서 리스크와 성과를 공유한다는 의미다. 계약 후에는 클라이언트의 요구에 따라 상주 여부를 협의하며, 보안이 중요한 기업은 상주를, 그렇지 않은 경우 자유롭게 원격 근무를 선택한다.
이 과정에서 흥미로운 권한 이동이 발생한다. 전통적인 외주에서는 클라이언트가 “언제 되나요?”라고 재촉하는 구조였지만, FDE 모델에서는 오히려 FDE 측에서 “피드백 주기로 한 거 어떻게 됐나요?”라고 클라이언트에게 요청한다. 이는 주도권이 FDE 쪽으로 이동했음을 보여주는 상징적인 변화다.
델타봇(Deltabot): AI가 업무를 배분하는 시스템
탄생 배경: 멀티태스킹의 한계
델타봇은 황현태 대표의 절실한 필요에서 시작되었다. 여러 고객사 채널을 동시에 관리하면서 멀티태스킹이 과도해지자, 요구사항을 빠뜨리거나 맥락을 놓치는 일이 잦아졌다. 초기에는 Slack에 두서없이 정보를 던지고, Notion 문서를 만들고, GitHub README를 작성하는 등 산발적으로 기록을 남겼지만 체계적이지 못했다. 이를 해결하기 위해 “모든 정보를 한 곳에 던지면 알아서 정리해주는” 에이전트가 필요했고, 그렇게 델타봇이 개발되었다.
델타봇의 초기 버전은 약 2~3주 전에 만들어졌으며, 현재도 지속적으로 기능이 업데이트되고 있다. 이는 완성된 제품이 아니라 팀의 필요에 따라 진화하는 살아있는 도구다.
델타봇의 핵심 기능
델타봇은 Slack과 Notion을 통합하여 작동하는 멀티 에이전트 시스템이다. 주요 기능은 다음과 같다.
1. 요구사항 분석 및 맥락 정리
텍스트, 이미지, 음성 파일 등 어떤 형태로든 정보를 Slack에 업로드하면, 델타봇은 자동으로 요구사항을 분석한다. 회의 녹음 파일을 던지면 내용을 요약하고, 핵심 요구사항을 추출하며, 해당 내용이 새로운 피처(feature)로 발전할 가능성이 있는지까지 판단한다. 각 프로젝트별로 주차별 맥락을 Notion에 체계적으로 정리하여, 나중에 다른 팀원이 프로젝트 상황을 빠르게 파악할 수 있도록 돕는다.
2. 누락 사항 확인 및 피드백
델타봇의 독특한 기능 중 하나는 미팅에서 빠뜨린 질문이나 확인해야 할 사항을 지적하는 것이다. 예를 들어 “황현태 너 잘못했어, 이거 더 알아봤어야 되는데”라는 식으로 피드백을 준다. 이는 단순한 기록 도구를 넘어, FDE의 업무 품질을 높이는 코치 역할을 한다. 실제로 개발 중 “어, 이거는 왜 얘기가 안 됐지?”라고 의아해하던 항목이 사실은 미팅에서 언급되었지만 황현태 대표가 전달하지 않았던 경우가 반복되면서, 이 기능이 추가되었다.
3. 액션 아이템 추출 및 자동 할당
델타봇은 회의 내용에서 액션 아이템을 추출하여 Notion의 칸반 보드에 자동으로 추가한다. 이 투두 리스트는 네 가지 액션 아이템 보드 중 하나에 배치되며, FDE들은 매일 아침 이 보드만 확인하면 된다. 만약 회의 중 “누가 이 일을 맡았으면 좋겠다”라고 언급되면, 해당 인원에게 자동으로 어사인(assign)된다. 이로써 투두리스트를 생성하고, Notion을 열고, 항목을 입력하는 모든 수작업이 사라진다.
4. 싱크업 미팅 자동화
일주일에 두 번 진행되는 FDE 싱크업 미팅에서도 델타봇이 활약한다. 미팅 전 델타봇은 자동으로 그 주간의 모든 활동, 액션 아이템, 세일즈 리드 등을 정리한 미팅 템플릿을 생성한다. 팀원들은 이 템플릿을 보며 어떤 일을 할지 결정하고, 불필요한 항목은 삭제한다. 싱크업 미팅 후 그 내용 역시 델타봇에게 전달되어 다시 분석되고, 새로운 액션 아이템이 생성되는 순환 구조가 완성된다.
5. 일정 관리 및 우선순위 설정
최근 추가된 기능으로, 델타봇은 “오늘 미팅 몇 시에 있으니 잡아줘”라는 요청을 받으면 FDE 그룹을 초대하여 캘린더에 일정을 자동으로 등록한다. 또한 매일 아침 각 FDE에게 우선순위를 고려한 오늘의 할 일 목록을 알려준다. 이는 단순히 일정을 기록하는 것을 넘어, 무엇이 급한지 판단하여 업무 우선순위를 제시하는 수준에 이른다.
AI가 일을 주는 구조의 의미
황현태 대표는 이를 “우리는 AI한테서 일을 받아서 일을 한다”고 표현한다. 이는 단순한 레토릭이 아니다. 전통적으로 AI는 인간의 명령을 수행하는 도구였지만, 델타봇은 맥락을 분석하고 액션 아이템을 생성하며, 심지어 누가 어떤 일을 해야 할지 제안한다. 인간은 델타봇이 제시한 투두 리스트를 검토하고 실행 여부를 결정한다. 이는 AI와 인간의 위계가 전복된, 주객이 전도된 업무 방식이다.
김도민 FDE는 이 시스템의 가치를 체감한다. 하루에 두세 개의 미팅만 해도 피로가 쌓이고 정신이 혼란스러워지는데, AI는 지치지 않기 때문에 언제나 일관된 품질로 맥락을 정리하고 액션 아이템을 제시한다. 인간이 놓치기 쉬운 부분을 AI가 보완하며, 오히려 인간보다 더 꼼꼼하게 업무를 관리한다. 델타봇은 “돌아다니는 비서”이자 “최고의 파트너”로 자리 잡았다.
적정 기술론: 최신 트렌드에 매몰되지 않기
김도민 FDE의 적정 기술 철학
김도민 FDE가 강조하는 “적정 기술론”은 FDE의 또 다른 핵심 가치다. AI와 개발 기술은 하루가 다르게 발전하며, 링크드인(LinkedIn)과 해커 뉴스(Hacker News), 커뮤니티, 오픈 카톡방 등에서 새로운 기술이 끊임없이 소개된다. 그러나 모든 최신 기술을 추격하는 것은 불가능하며, 오히려 클라이언트의 실제 문제를 해결하는 데 방해가 될 수 있다.
적정 기술론의 핵심은 “문제를 먼저 파악하고, 그 문제에 맞는 기술을 선택한다”는 것이다. 클라이언트가 최신 트렌드 기술을 요청하더라도, 실제로는 80~90년대의 RDB(Relational Database)로도 충분히 해결될 수 있다면 그것을 사용한다. FDE 팀은 점심을 먹으며 문제를 논의하고, 부대표를 포함한 팀원들이 “야, 그거 옛날에 그거 쓰자”라며 가장 적합한 솔루션을 찾아낸다. 이는 개발의 단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle)과도 연결되는데, 하나의 함수가 모든 기능을 다 하는 것보다 명확하게 역할이 분리된 것이 더 효율적이라는 원칙이다.
학습 채널과 정보 큐레이션
김도민 FDE는 링크드인, Thread, 해커 뉴스, 오픈 카톡방 등 다양한 채널에서 정보를 수집한다. 오픈 카톡방만 열 몇 개에 가입되어 있으며, 매일 밤 999+ 메시지가 쌓일 정도로 활발하다. 그는 모든 메시지를 다 읽지는 않지만, 실제 실험 결과와 사례를 공유하는 글을 보며 “이거 나도 써봐야겠다”고 판단하거나, 반대로 “이거는 왜 이렇게 쓰고 있지?”라며 분석하는 방식으로 학습한다. 또한 빌더 조쉬(Builder Josh) 유튜브 채널도 참고한다.
이러한 학습과 적정 기술론이 결합되어, FDE는 클라이언트에게 과도하게 복잡하거나 불필요한 솔루션을 제시하지 않으면서도, 문제를 빠르고 정확하게 해결할 수 있는 능력을 갖추게 된다.
델타봇의 설계 철학: 단일 책임 원칙
코딩은 하지 않는 에이전트
델타봇의 독특한 점 중 하나는 “코딩을 하지 않는다”는 것이다. 델타봇은 맥락을 정리하고, 액션 아이템을 추출하며, FDE에게 일을 배분하지만, 실제 코드를 작성하지는 않는다. 코딩은 별도의 FD봇이 담당한다. 이는 우연히 그렇게 된 것이 아니라, 의도적인 설계 선택이다.
김도민 FDE는 소프트웨어 엔지니어링의 관점에서 이를 설명한다. 과거에는 하나의 함수에 모든 기능을 다 넣는 것이 효율적이라고 생각했지만, 현대 개발에서는 단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle)이 중요하다. 하나의 함수는 하나의 역할만 해야 유지보수가 쉽고, 오류가 적으며, 확장 가능하다. 이 원칙을 에이전트 설계에도 적용한 것이다. 만약 델타봇이 맥락 정리와 코딩을 동시에 한다면, 맥락이 섞이고 의도하지 않은 결과가 나올 가능성이 크다.
Anthropic의 Claude Agent도 각 에이전트에게 하나의 명확한 기능만 부여하는 경우가 많다. 델타봇 역시 이 철학을 따르며, 앞으로도 “정해진 맥락 안에서만” 기능을 확장할 계획이다. 예를 들어 요구사항 분석, 맥락 정리, 액션 아이템 추출, 피드백 제공 등 델타봇의 핵심 역할에 집중하되, 그 품질을 극대화하는 방향으로 발전시킬 것이다.
에이전트 간 협업: 미래의 워크플로우
Fully Automation의 비전
황현태 대표의 궁극적인 목표는 에이전트 간 자동 협업이다. 현재는 인간이 델타봇을 호출(call)하여 사용하지만, 미래에는 에이전트가 자율적으로 판단하여 다른 에이전트나 인간을 호출하는 구조를 만들고자 한다. 예를 들어 델타봇이 요구사항과 액션 아이템을 생성하면, 이를 베이스캠프(Basecamp)라는 또 다른 에이전트에게 전달한다. 베이스캠프는 24시간 자동으로 돌아가며 개발을 진행하고, 완성된 MVP를 다시 QA 봇에게 전달한다. QA 봇이 테스트를 수행하고 새로운 요구사항이 발견되면, 다시 델타봇에게 돌아가는 피드백 루프가 형성된다.
이 구조에서 인간의 역할은 무엇인가? 에이전트가 해결할 수 없는 고유한 업무, 즉 미팅을 잡거나, 전화 통화를 하거나, 새로운 맥락을 수집하는 일에만 인간이 호출된다. 에이전트는 맥락을 스스로 수집하고, 필요시 인간에게 질문하며, 다른 에이전트와 협업한다. 이는 정말 일 잘하는 직원처럼 행동하는 에이전트의 탄생을 의미한다.
Slack과 Notion: 협업 인터페이스
현재 델타봇과 FDE 팀은 Slack과 Notion을 통해 소통한다. Slack은 실시간 커뮤니케이션 채널이자 델타봇에게 정보를 전달하는 입구이며, Notion은 정리된 맥락과 액션 아이템을 시각적으로 확인하는 칸반 보드 역할을 한다. 황현태 대표는 이 인터페이스가 점점 더 확장될 것이라고 본다. 단순히 텍스트 기반 대화를 넘어, 에이전트가 칸반 보드의 카드를 직접 이동시키거나, 우선순위를 자동으로 조정하거나, 심지어 코드 리뷰 결과를 Notion 페이지에 정리하는 등 더 풍부한 상호작용이 가능해질 것이다.
델타봇의 외부 확장 가능성
에이전시와 AI 빌더를 위한 도구
델타봇은 처음에는 스페이스와이 내부의 필요에 의해 만들어졌지만, 외부로 확장될 가능성도 충분하다. 고객사와 일하는 대부분의 에이전시, 컨설턴시, 프리랜서들은 미팅 후 요약본을 작성하고, 액션 아이템을 배분하며, “오늘 뭘 해야 하지?”를 고민한다. 델타봇은 이 모든 과정을 자동화한다.
그러나 황현태 대표는 델타봇을 단순히 SaaS 제품으로 만들어 외부에 판매하는 것에는 회의적이다. 각 조직마다 워크플로우가 다르기 때문에, 범용 제품으로 만들면 오히려 핏(fit)이 떨어질 수 있기 때문이다. 대신 그가 제시하는 방향은 “AI 빌더를 위한 도구”다. 스페이스와이가 고객사에 AI 솔루션을 제공한 후, 해당 조직 내에 AI 빌더가 탄생하도록 돕는 것이 목표다. 이 AI 빌더들이 텐션을 유지하며 지속적으로 혁신할 수 있도록, 델타봇과 유사한 에이전트를 맞춤형으로 제공하는 것이다.
예를 들어 어떤 조직에서 AI 기반 세일즈 자동화를 도입했다면, 그 조직의 워크플로우에 최적화된 “세일즈 델타봇”을 만들어주고, AI 빌더가 이를 계속 발전시킬 수 있도록 지원한다. 이는 단순히 제품을 파는 것이 아니라, 조직의 AI 역량 자체를 키우는 디지털 트랜스포메이션(AX, AI Transformation)의 연장선이다.
FDE의 일하는 문화: “무조건 YES”
재미와 협조의 원칙
스페이스와이 FDE 팀의 또 다른 특징은 “무조건 YES”라는 운영 원칙이다. 전통적인 아웃소싱에서는 범위를 벗어난 요청에 “NO”라고 답하거나, 추가 비용을 청구하는 것이 일반적이다. 그러나 FDE는 다르다. 클라이언트가 요청하는 거의 모든 일에 “YES”라고 답하며, 그 이유는 간단하다. “재밌기 때문이다.”
황현태 대표와 김도민 FDE는 클라이언트에게 이렇게 말한다. “우린 진짜 재밌어서 완전 협조적으로 엄청난 YES를 외치면서 달려 나가기 때문에, 그에 맞는 보상은 알아서 잘 책정해 주시라. 재미를 계속 느낄 수 있도록.” 이는 단순히 돈을 벌기 위한 일이 아니라, 낙후된 IT 인프라를 재건축한다는 비전에 공감하며, 다양한 환경에서 AX와 개발을 경험하는 것 자체에서 즐거움을 느끼기 때문이다.
김도민 FDE는 이렇게 표현한다. “저도 한 열몇 개 오픈 카톡방에 들어가 있는데, 매일매일 보진 못하지만 왜냐면 자고 일어나면 이미 999+ 플러스가 되어 있어요. 밤마다 사람들이 소통을 많이 하시겠죠. 저는 이걸 통해서 사람들이 직접 실험하고 결과를 내서 공유를 해줄 때, 어 이거 나도 써봐야 되겠다 한다든지, 아니면 제가 오히려 뭔가 보고 어 이거는 왜 이렇게 쓰고 있지? 오히려 분석해보고 그런 식으로 많이 활용을 하고 있습니다.”
소규모 팀 유지와 AI 집약
황현태 대표는 “무조건 스몰 팀을 유지할 것”이라고 강조한다. 스몰 팀이어야 AI를 적극적으로 활용할 수 있는 “헝그리한” 팀이 되기 때문이다. 조직이 커지면 관료화되고, AI 도입이 오히려 저항에 부딪힐 수 있다. 대신 소수 정예의 FDE가 AI 에이전트를 최대한 활용하여, 대규모 팀이 해야 할 일을 수행한다. 델타봇과 베이스캠프, QA 봇 등 여러 에이전트가 FDE를 보조하고, 때로는 FDE에게 일을 지시하는 구조를 통해, 적은 인원으로도 높은 생산성을 유지한다.
2026년의 전망: 또 다른 과도기
AI가 일상에 녹아드는 해
김도민 FDE는 2026년을 “또 다른 과도기의 해”로 본다. 2025년에는 자고 일어나면 새로운 기술이 나오는 격변의 시기였다면, 2026년은 모든 사람이 “AI를 한 번쯤 써봤다”라고 말할 수 있는 해가 될 것이다. AI가 일상에 깊숙이 녹아들어, 사용자가 AI인지 아닌지조차 구분하지 못하는 순간이 올 것이라고 그는 믿는다.
황현태 대표 역시 동의하며, 이렇게 덧붙인다. “정말 본인이 필요하니까 이걸 만들어야 된다가 모든 사람들이 가졌으면 하는 그런 게 좀 있거든요. 근데 이제 사실 내가 이게 필요해서 AI를 써야지 라는 게 조금 아직은 문화적으로 정착이 안 된 거 같아서, 이걸 알고 있는 사람들은 쉽게 쉽게 쓰지만, 저는 모르는 사람들도 자연스럽게 뭐 저희가 예를 들어 뭐 그냥 물을 마시고 싶으면 정수기 물을 따르듯이, 어 내가 이게 좀 필요하네 그럼 AI를 써 봐야지 라는 그런 문화가 저는 더 많이 만들어져야 하면 좋지 않을까라고 생각하고 있어요.”
이는 단순히 AI 기술의 발전이 아니라, AI를 당연하게 받아들이는 문화의 변화를 의미한다. 델타봇처럼 일상적인 필요에서 출발한 도구들이 점점 더 많아지고, 누구나 자신만의 AI 에이전트를 만들어 사용하는 시대가 곧 도래할 것이다.
핵심 정리: 주객전도의 혁명
델타봇을 중심으로 한 스페이스와이의 워크플로우는 단순한 자동화 도구를 넘어선다. 이는 인간과 AI의 관계를 재정의하는 실험이다. AI가 인간의 명령을 수행하는 것이 아니라, AI가 맥락을 분석하고 액션 아이템을 생성하며, 인간에게 일을 배분한다. 인간은 AI가 제시한 업무를 검토하고 실행한다. 이는 “주객이 전도된” 업무 방식이며, 황현태 대표가 표현한 대로 “우리는 AI한테서 일을 받아서 일을 한다.”
FDE 모델은 기존 SI와 달리, 고객의 문제를 주도적으로 발굴하고 빠르게 MVP를 제작하며, 레버뉴 셰어링을 통해 성과를 공유한다. 적정 기술론을 통해 최신 트렌드에 매몰되지 않고 실질적 문제 해결에 집중한다. 델타봇은 단일 책임 원칙에 따라 맥락 정리와 액션 아이템 추출에만 집중하며, 다른 에이전트(FD봇, 베이스캠프, QA 봇 등)와 협업하는 구조로 발전하고 있다.
💡 [영상 참조] 강연자는 델타봇의 실제 Slack 및 Notion 화면을 시연하며 설명합니다. 상세한 UI와 워크플로우는 원본 영상을 확인하세요.
2026년은 AI가 일상에 완전히 녹아드는 해가 될 것이며, 델타봇과 같은 사례는 그 시작에 불과하다. 중요한 것은 기술 자체가 아니라, 그 기술을 통해 어떻게 일하는 방식을 바꾸고, 인간이 더 창의적이고 본질적인 일에 집중할 수 있게 하느냐다. 델타봇은 FDE가 고객 요구사항에만 집중할 수 있도록 모든 행정적, 기록적 업무를 떠맡으며, 진정한 의미의 “AI 협업자”로 자리 잡았다.
📚 출처 및 참고
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| 원본 영상 | ”이제 AI한테 일 받아서 합니다” 주객전도된 업무 방식의 혁신 (FDE 김도민 개발자) |
| 채널 | 빌더 조쉬 Builder Josh |
| 리포트 작성 | 2026-01-13 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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