자동화된 모든 것을 제외하고 실제 작업은 아직 남아 있습니다: Agentic AI는终于 대규모에서 실행을 수정할 수 있습니다

우리는 우리의 달력, 이메일,甚至 온보딩 시퀀스를 자동화했습니다. 그러나 실제 작업 — 지저분한, 인간적인, 일일 작업의 흐름 — 여전히 혼란에 빠져 있습니다.

매주 지식 근로자들은 약 40%의 시간을 반복 가능한, 낮은 레버리지 작업에浪費합니다. 이러한 작업에는 파일 검색, 복사 및 붙여넣기, 데이터 입력, 상태 업데이트 추적 등이 포함됩니다. 이러한 활동은 성과를 내지 못합니다. 또한, 이러한 비효율성은 부정적인 파급 효과를 가지고 있습니다. 사람들에게는 번아웃을 유발하며, 경제적으로는 억 단위의 돈을浪費합니다.

시스템이 깨지는 곳

이론적으로, 스택의 모든 앱은 문제를 해결합니다. 그러나 실제로는 새로운 문제를 생성합니다. 종종 우리는 직원들이 하루에 12개 이상의 플랫폼을 번갈아 가며 사용하는 것을 보게 됩니다. 우리는 Slack, Google Docs, Notion, 프로젝트 보드 등을 사용하며, 각기 다른 논리, 로그인 정보, 학습 곡선을 가지고 있습니다.

결과적으로, 모든 작업은 탭을 옮겨 다니는 사냥이 됩니다. 작업은 스레드와 폴더에 흩어져 있으며, 팀은 시스템의 맹점을 보완하기 위해 새로운 프로세스를 매 분기마다 발명합니다. 아무도 문서화할 시간이 없으며, 문서화할 때도 아무도 읽지 않습니다.

나는 이것을 직접 경험했습니다. 우리는 대륙을跨越하고 여러 시간대를 조율하는 린 VC 회사입니다. 우리는 우리의 워크플ロー부터 지面까지 구축했습니다. 초기에, 우리는 사용자 정의딜 플로우 엔진을 만들었고, 엄격한 의식, 주간 회의, 정기적인 검토, 분기별 대면 회의를 포함했습니다. 이러한 시스템은 우리가 작은 팀으로 빠르게 움직일 수 있도록 도왔습니다. 그러나, 나는仍然 도구 과부화의 무게를 느꼈습니다.

우리는 이러한 통찰력을 투자 철학으로 전환했습니다. 우리의 포트폴리오에는 WalkMe와 같은 회사들이 포함되어 있습니다. WalkMe는 팀이 디지털 채택을 간소화하고 내부 워크플로우의 잠재적인 마찰점을 식별하는 데 도움을 줍니다.

그러나, 전반적으로, 우리는 여전히 한 가지 일관된 문제를 보았습니다. 가장 중요한 작업, 즉 교육, 위임, 판단은 여전히 Slack DM, 달력 초대, 임의의 Loom 비디오 사이에 흩어져 있습니다.

도구에서 긴장으로

자동화의 발전에도 불구하고, 대부분의 팀은 여전히 수동적인 작업을 수행합니다. 진실의 중앙 원천은 없습니다. 프로세스가 깨질 수 있으며, 누군가가 중요한 역할을 떠나면, 그리고 무엇인가 잘못되면, 작업을 다시 수행하는 것이 이전에 어떻게 수행했는지 알아보는 것보다 쉽습니다.

이러한 시스템은 확장할 수 없으며, 오늘날의 빠른 환경에서는 더 이상 지속할 수 없습니다.

우리는 이제 변화를 맞이하고 있습니다. 다중 모달 AI 모델이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 파싱할 수 있으므로, 우리는 소프트웨어가 작업을 “관찰”하고 완벽한 입력 없이도 무슨 일이 일어나는지 이해할 수 있는 시대로 진입하고 있습니다. 이 소프트웨어는 컨텍스트를 인식하고, 반복을 감지하며, 지수적으로 더智能해집니다.

더 큰 변화가 진행 중입니다

앞으로의 10년은 더 나은 앱이나 도구를 선택하는 것이 아니라, 많은 앱을 대체할 것입니다. 다중 모달 인공 지능, 비정형 작업장 데이터의 성장, 소프트웨어 서비스 도구의 확장, 크리에이터 경제의 확장은 모두 하나의 방향으로 나아가고 있습니다: 작업을 위한 운영 체제, 즉 예측 가능하고, 적응 가능하며, AI 네이티브입니다.

이 변화를 예상하는 징조가 이미 나타나고 있습니다. 더 많은 사람들이 개별 앱을 건너뛰고 직접 결과를 얻으려고 합니다. 예를 들어, AI 어시스턴트에게 보고서를 준비하거나 자동화된 체인을 트리거하여 콘텐츠를 게시하거나, 간단히 목표를 설명하고 소프트웨어가 이를 수행하도록 합니다. 이 모델에서 인터페이스는 후퇴하고 결과가 제품이 됩니다.

무엇이 바뀌고 있는가

새로운 소프트웨어 세대가 등장하고 있으며, 규칙 기반 자동화에서 적응형, 조화로운 조정 및 AI 네이티브 오케스트레이션으로 전환하고 있습니다. 새로운 Agentic AI 도구는 반응에서 적극적으로 전환합니다. 즉, 실제로 주도합니다.

이 변화를 설명하는 세 가지 패턴이 있습니다:

• 팀은 인터페이스가 아니라 결과를 원합니다. 사람들은 또 다른 대시보드를 원하지 않습니다. 최상의 도구는 거의 눈에 띄지 않는 것입니다.
• 자동화는 단순히 반응에서 주도하는 것으로 전환하고 있습니다. 실제로 중요한 것은 배경 오케스트레이션이며, 조용하고, 유용하며, 보이지 않습니다. 다음 세대의 도구는 입력을 기다리지 않을 것입니다. 대신, 작업 방식을 관찰하고, 다음에 무슨 일이 일어날지 예상할 것입니다.
• 개인화가 표준이 됩니다. 두 팀이 동일하게 작업하지 않습니다. 따라서, 미래의 시스템은 엄격한 템플릿을 강요하지 않고, 학습하고, 조정할 것입니다. 자신의 고유한 운영 체제를 생각해 보십시오.

대화 이상의 실행

다음 자동화의 물결은 실행에 관한 것입니다. 대부분의 소프트웨어는 여전히 메뉴를 클릭하거나 명령을 입력하기를 기다립니다. 새로운 시스템은 작업을 관찰하고, 반복되는 단계를 식별하고, 자동으로 수행할 수 있습니다. 팀은 단일 워크스루를 녹화하고, 화면 녹화와 짧은 내레이션을 포함할 수 있으며, 소프트웨어는 프로세스를 캡처하고, 조건이 변경되면 업데이트하고, 자동으로 실행합니다.

개인 운영 체제

두 사람이나 팀이 동일하게 작업하지 않으며, 미래의 시스템은 이러한 현실을 존중할 것입니다. 각 지식 근로자는 개인 생산성 모델을 가질 것입니다: 소프트웨어는 그들의 습관, 리듬, 선호도를 학습하고, 다음에 무슨 일이 일어날지 예상할 것입니다. 여기서 실행은 취약한 체크리스트가 아니라, 인간의 판단과 AI의 주도성 사이의 진화하는 파트너십이 됩니다.

앞으로의 길

미래의 작업을 위해 소프트웨어에 대한 생각을 바꿔야 합니다. 도구의 모음이 아니라, 사람들의 작업 방식에 적응하는 환경으로 보아야 합니다. 即使, 불완전하고, 비동기적으로, 문서화되지 않은 경우에도 말입니다.

실제로, 지저분한, 비정형의 층 — 대화, 화면 녹화, 음성 노트, 빠른 메시지 — 는 실제 작업이 일어나는 곳이며, 회사의 진정한 운영 DNA가 살아있는 곳입니다. Agentic 시스템은 이를 이해하고, 지원하며, 실행의 실제 파트너로서 사람들과 함께 일할 수 있도록 설계되었습니다.

여기서 실행은 간과된 병목 현상이 될 수 있습니다. 회사를 확장하는 것은 여전히 수백 개의 프로세스를 문서화하고, 도구를 함께 연결하고, 작업 흐름이 조용히 변경될 때마다 깨지는 워크플로우에 사람들을 교육하는 것을 의미합니다. Agentic AI는 소프트웨어가 컨텍스트를 이해하고, 주도적으로 행동하며, 비즈니스와 함께 빠르게 진화하는 방식으로 자동화의 실제 약속을 제공합니다.

이 변환에는 시간이 걸릴 것입니다. 신뢰가 필요할 것입니다. 또한, 회사들이 복잡성을 더 복잡하게 해결하는 유혹에 저항해야 할 것입니다. 그러나, 올바르게 수행되면, 결과는 가치가 있습니다.