2025년 VentureBeat Transform 행사에서 Atlassian의 사장 아누 바라드와즈(Anu Bharadwaj)는 AI가 미래 업무 방식과 조직 문화를 어떻게 근본적으로 바꾸고 있는지를 소개했습니다. Atlassian은 단순한 자동화나 소프트웨어 도구의 개선이 아닌, 모든 구성원이 자유롭게 에이전트를 만들고 협업할 수 있는 실험 중심 문화를 지향하고 있습니다.
이번 글에서는 Atlassian이 어떻게 수천 개의 맞춤형 AI 에이전트를 구축해 왔는지, 그리고 그것이 팀워크와 실험 문화, 나아가 심리적 안정성과 어떻게 연결되고 있는지를 살펴보겠습니다.
미래 업무, AI 도입의 핵심은 기술이 아니라 문화다
많은 기업들이 AI 도입을 기술 과제로 접근합니다. 경영진 주도로 특정 AI 툴을 일괄 배포하고, 내부 교육으로 사용자 적응을 유도하는 방식이 일반적입니다. 하지만 Atlassian은 이와는 전혀 다른 접근을 택했습니다.
아누 바라드와즈 사장은 AI의 도입이 단지 첨단 기술의 적용이 아니라, 개개인이 자신의 역할과 문맥 속에서 실험하고 개선할 수 있는 문화적 기반을 마련하는 것이라고 강조합니다. Atlassian에서는 실제로 개발자뿐만 아니라 비개발자도 자신이 직면한 문제를 해결할 수 있도록 맞춤형 AI 에이전트를 직접 만들고 있습니다.
이러한 방식은 구성원 개개인이 AI 기술에 능동적으로 참여하도록 유도하며, 조직 전반에 걸쳐 AI 실험과 활용이 자연스럽게 확산될 수 있는 환경을 조성합니다.
실험을 통한 학습: 실패를 수용하는 조직 문화의 중요성
AI는 정형화된 문제 해결에는 강력하지만, 예측하기 어려운 상황에서는 끊임없는 실험과 개선이 필요합니다. Atlassian은 이 과정에서 ‘실패’를 수용하는 문화를 가장 중요한 가치로 삼고 있습니다.
바라드와즈 사장은 직원들이 자유롭게 시도하고, 실패하고, 다시 도전하는 과정을 격려한다고 말합니다. 이는 단지 용인하는 정도가 아니라, 실패를 다음 성공의 토대로 활용하는 사고방식입니다.
이를 실현하기 위해 Atlassian은 Rovo Studio라는 전용 플랫폼을 운영하고 있습니다. 이곳은 팀원들이 자유롭게 자신만의 AI 에이전트를 설계하고 실험할 수 있도록 만든 ‘디지털 실험실’ 같은 공간입니다. 여기에 실험 데이터를 보호할 수 있는 보안 기능도 함께 적용하여, 안전성과 자유로운 실험을 동시에 보장하고 있습니다.
Rovo Studio: 누구나 에이전트를 만드는 시대
Rovo Studio는 Atlassian이 내부 실험을 조직문화로 정착시키는 데 있어서 핵심 역할을 하고 있는 플랫폼입니다. 코딩 지식이 없는 직원도 자연어 명령만으로 AI 에이전트를 만들 수 있고, 기술적인 깊이를 원하는 개발자들은 별도의 플랫폼(Forge)을 통해 세밀한 제어 기능을 추가할 수 있습니다.
실제로, 한 건설 기업은 일정 관리 에이전트를 개발해 업무 시간을 약 75% 줄였으며, 글로벌 출판사 하퍼콜린스는 에이전트를 문서 검토에 활용해 수작업을 네 배 이상 줄였습니다.
이러한 사례는 AI가 단순히 특정 기능을 자동화하는 데 그치지 않고, 조직 전반의 일 처리 방식 자체를 혁신하고 있다는 점을 보여줍니다.
팀워크의 재정의: 에이전트와 인간의 협업 구조
기존 IT 시스템 하에서는 사람이 주체가 되어 도구나 시스템을 활용하는 방식이 일반적이었습니다. 그러나 Atlassian은 이를 넘어 AI 에이전트와 사람이 함께 협업하는 새로운 형태의 ‘멀티플레이어 협업(Multiplayer Collaboration)’을 핵심 모델로 제시하고 있습니다.
아누 사장은 “이제는 단일 사용자의 단일 에이전트가 아닌, 여러 인원이 각각의 에이전트를 활발히 운영하면서 이들이 유기적으로 협력하는 구조로 나아가야 한다”고 밝히고 있습니다. 이러한 협업 방식은 의사결정 속도를 높이고, 문제 해결의 효율성을 극대화하는 데 핵심 역할을 합니다.
즉, 에이전트가 일종의 동료처럼 팀 안에 자리 잡으며 인간과 함께 일하는 구조가 업무 효율을 크게 높일 수 있다는 관점입니다.
안전성과 유연성의 균형: 실험의 자유를 위한 방어막
AI 실험을 장려한다고 해서 무제한의 자유를 줄 수는 없습니다. Atlassian은 실험이 조직 전체 시스템에 위험을 주지 않도록 보안 및 접근 제어 체계를 철저히 설계했습니다.
예를 들어, Rovo Studio로 생성된 에이전트는 생성자의 권한 범위 내에서만 작동하도록 설정되어 있어, 민감 데이터 접근이나 권한 외 조작을 방지합니다. 이같은 구조는 사용자에게는 실험 자유를 줌과 동시에, 조직에는 통제를 유지할 수 있는 안정망을 제공해줍니다.
이처럼 보안과 실험의 자유가 균형을 이룰 때, 진정한 의미의 실험 문화가 자리잡을 수 있습니다.
일하는 방식의 진화: AI가 지배하는 미래보다, AI와 함께하는 현재
Atlassian은 AI의 도입을 먼 미래의 변화가 아닌, 현재의 업무 방식을 바꾸는 실질적인 수단으로 받아들였습니다. 아누 사장 본인도 신기술을 사용해보고 나서 느낀 점을 동영상으로 팀원들과 공유한다고 밝혔습니다. 장점뿐만 아니라 실수나 한계점까지 솔직하게 드러냄으로써, 직원들이 AI 도입에 대한 부담을 덜고 자신감을 가질 수 있도록 돕고 있습니다.
이러한 개방적 공유 문화를 통해 누구나 AI를 실험해볼 수 있고, 그 경험이 조직 전체에 긍정적인 영향으로 확산됩니다.
변화하는 리더십의 역할: 명령이 아닌 공감, 통제가 아닌 지원
기존의 리더십은 위에서 명령을 내리고 아래에서 따라가는 방식이었습니다. 그러나 Atlassian은 AI 시대에는 리더의 역할이 구성원이 실험하고 학습할 수 있는 환경을 설계해 주는 것이라고 봅니다.
예를 들어, AI 교육을 단기적 교육 프로그램으로 끝내는 것이 아니라, 지속적인 실험과 학습이 가능한 플랫폼(Rovo Studio), 기술 지원(Forge), 그리고 구성원이 실패를 두려워하지 않도록 돕는 심리적 안정성 지원까지 체계화했습니다.
이제 리더는 지시자가 아닌 ‘환경 설계자’로, 구성원은 수용자가 아닌 ‘창의적 생산자’로 거듭나고 있습니다.
기업 혁신의 본질은 ‘기술 수용력’이 아닌 ‘변화 수용 문화’
Atlassian의 전략이 주는 가장 큰 교훈은, AI 도입에서 진짜 중요한 것은 최신 기술이나 정확한 모델이 아니라, 개개인이 실험하고 변화에 적응할 수 있는 문화를 조직 내에 갖추고 있는지 여부입니다.
많은 기업들이 기술 도입에는 빠르지만, 그 효과를 실감하지 못하는 이유는 바로 이러한 문화적 기반이 부족하기 때문입니다. Atlassian은 기술 도입도 중요하지만, 그보다 앞서 사람을 중심에 두고 성장과 실험이 가능한 장을 만들었다는 점에서 주목할 만한 차별화를 보여주었습니다.
에이전트 중심의 업무 전환, 우리 기업도 준비할 수 있다
AI 도입을 고려 중인 기업이라면, Atlassian의 방식에서 몇 가지 점을 점검해볼 수 있습니다. 단순히 LLM API를 연결하고 GPU 서버를 운영하는 것을 넘어, 우리의 일하는 문화가 다음과 같은 질문에 준비되어 있는지 판단해보셔야 합니다.
우선, 우리 조직은 실패를 학습의 일부로 받아들일 수 있는가? 구성원들에게 실험할 수 있는 도구와 시간이 제공되고 있는가? 기술보다 ‘일의 의미’를 고민하며 AI를 활용하고 있는가? 이 질문에 ‘예’라고 답할 수 있다면, 귀사의 조직도 ‘에이전트 기반 업무 전환(Agentic Transformation)’을 향한 여정을 시작할 준비가 되어 있다고 볼 수 있습니다.
정리하며: 변화는 기술이 아니라 문화로부터 시작된다
Atlassian의 사례는 AI 기술을 도입하는 방식이 아닌, 그것을 조직의 일하는 방식에 어떻게 통합하느냐에 혁신의 핵심이 있다는 점을 잘 보여주고 있습니다. 에이전트는 단지 개발자 전용 도구가 아니라, 모든 구성원이 활용할 수 있는 협업 파트너로 자리 잡아야 진정한 효과를 낼 수 있습니다.
AI로 만들어질 미래는 아직 오지 않았습니다. 그 미래는 지금 우리가 실험을 허용하고, 실패를 수용하며, 문화적으로 변화에 얼마나 열려 있는지에 따라 달라질 것입니다. Atlassian의 전략은 그 중요한 첫걸음을 어떻게 시작할 수 있는지를 단적으로 보여주고 있습니다.
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