AI가 조직의 중심, 사람은 가장자리에서 — 잭 도시가 말한 이 개념으로 웨이스 조직도 가고 있습니다

잭 도시가 블록에서 가는 조직 개념은 AI가 중심에 있고 사람은 가장자리에서 일하는 것입니다. 관리자가 하던 정보 전달과 조율은 AI가 맡고, 사람은 판단과 신뢰처럼 AI가 못 하는 일을 가장자리에서 맡습니다. 그것이 성립하는 조건은 회사의 회의와 결정이 전부 텍스트로 남아 AI가 읽을 수 있다는 것, 잭 도시의 말로 「회사 월드 모델」이 먼저 있다는 것입니다. 앞선 글에서 그 조건을 공장으로 옮겨 읽었습니다.

저희 웨이스도 같은 개념으로 가고 있습니다. 회사의 기록이 AI가 읽을 수 있는 문서로 한곳에 쌓이고, AI가 그 기록을 읽어 정리하고 옮기고 알려 주며, 사람은 결정하고 고객을 만나고 현장을 봅니다. 이 글은 저희 조직에서 그 개념이 어떻게 작동하는지, 사람이 어디에 있는지, 같은 개념을 고객의 공장에 어떻게 옮기는지, 앞으로 어디까지 가는지를 적습니다.

저희 조직에서 AI는 회사의 기록을 읽고 정보를 옮기는 가운데에 있습니다

저희 회사의 일은 문서 폴더 하나 위에서 이루어집니다. 회사 사실의 원본, 고객·투자자·파트너마다 하나씩 있는 페이지, 회의록, 진행 중인 일의 목록, 대표 결정이 필요한 안건의 목록이 전부 텍스트로 그 폴더에 있습니다. 대표부터 담당자까지 각자 AI와 함께 같은 폴더 위에서 일하고, AI는 일을 시작할 때 그 폴더를 먼저 읽습니다. 블록의 4개 층위에 저희 조직을 대면 다음과 같습니다.

• 회의는 한 번의 지시로 끝까지 갑니다 — 회의 녹음이 들어오면 회의록 정리, 관련 프로젝트 폴더 배포, 위키 반영, 사내 시스템 등록, 할 일 등재까지 AI가 한 체인으로 진행합니다. 블록이 관리자의 일로 꼽은 정보 전달이 여기서는 이 체인입니다.

• AI가 먼저 읽고 알려 줍니다 — 누가 무엇을 시작하면 AI가 열린 결정과 다른 사람이 진행 중인 일을 먼저 읽어 알려 줍니다. 매일 아침에는 자동 점검이 기한과 사실 불일치를 봅니다. 위에서 아래로 내려오던 정보가 기록에서 각자에게 바로 갑니다.

• 대상 하나에 페이지 하나 — 투자자·고객·파트너·공모전처럼 하나의 대상에 알려진 모든 것은 한 페이지에 쌓입니다. 회신이 오면 그 페이지의 타임라인에 한 줄이 늘고, 다른 문서와 상충하면 그 자리에 표시가 붙습니다. 회사 사실의 원본을 한곳에 두는 원칙은 지난 글에 적었습니다.

• 결정은 목록에 올라와 사람이 한마디로 정합니다 — 대표 결정이 필요한 안건은 AI가 「승인하면 무엇이 자동으로 실행되는가」를 붙여 목록에 올리고, 사람은 「몇 번 승인」이라고 답합니다. 결정과 그 파급이 같은 줄에 남습니다.

블록이 원격 근무라서 얻은 조건을 저희는 폴더의 규약으로 만들었습니다. 회의든 회신이든 결정이든 텍스트로 폴더에 남기고, AI는 그것만 읽습니다. 그래서 AI가 옮기는 정보에 사람의 기억이 끼지 않습니다.

사람은 가장자리에서 일합니다 — 결정, 현장, 신뢰

잭 도시는 「판단은 AI와 시스템이 하고, 사람은 가장자리에서 일한다」고 했습니다. 저희 조직에서 가장자리는 3곳입니다.

블록의 3가지 역할이 저희 규모에서는 이렇게 나타납니다.

• 개별 기여자 — 각자가 자기 영역의 기록을 읽고 스스로 결정합니다. 회사가 지금 어디로 가는지, 무엇이 열려 있는지를 관리자가 알려 주기를 기다리지 않습니다. 폴더가 알려 줍니다.

• 임시 담당자 — 제안 하나, 공모전 하나, 과제 하나를 사람 한 명이 담당으로 맡습니다. 그 일의 폴더가 곧 그 담당자의 작업장이고, 끝나면 폴더가 기록으로 남고 사람은 다음 일로 옮깁니다. 문제가 조직을 만드는 방식입니다.

• 플레이어 코치 — 대표와 임원도 직접 산출물을 만듭니다. 보고를 기다리는 대신 기록을 읽고, 시간은 판단과 사람에 들입니다.

AI에게 넘기지 않는 것도 이 가장자리에 있습니다. 회사 사실의 원본에 어떤 값을 넣을지 정하는 일, 대외로 나가는 최종 판단, 고객·투자자와의 신뢰는 사람이 합니다. 사실 대조와 완주 점검 같은 검증 계층은 AI가 스스로 바꾸지 못하게 두었습니다. 그 이유는 지난 글에 있습니다.

같은 개념을 고객의 공장에 옮기면 자율형 공장이 됩니다

저희가 만드는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR가 향하는 곳도 이 개념입니다. 공장의 상태를 AI가 읽고, AI가 판단을 사람에게 올리고, 사람은 승인하고 현장을 봅니다. 저희 서비스 정의의 한 줄이 그것입니다. 시스템은 기록하고, 판단은 에이전트가 사람에게 올린다.

공장에서 회사 월드 모델에 해당하는 것은 회의록이 아니라 설비와 로트와 검사 결과의 기록입니다. VEXPLOR에서는 디지털트윈이 설비 상태를 가상 모델에 실시간으로 반영하고, 온톨로지와 지식그래프가 품목·로트·설비의 관계를 연결합니다. 저희 서비스에서는 판단 이력이 AI가 무엇을 근거로 무엇을 제안했고 사람이 무엇을 승인했는지를 쌓습니다. 자율형공장 구축 지원사업 수행 현장에서는 이기종 설비의 상태를 하나의 가상 모델에 함께 반영하는 것과, AI의 판단이 설비 제어까지 연결되는 것을 실물에서 확인했습니다.

공장의 가장자리도 회사와 같습니다. 안전을 위한 멈춤, 판정 기준의 변경, 기준을 벗어난 제품을 받아들이는 결정은 사람이 합니다. AI가 판단을 올리고 사람이 승인하는 운영으로 넘어가기 전에는, 숙련자의 판정과 AI의 판정을 같은 사건에 나란히 기록하는 기간을 둡니다. 저희 서비스 정의에서 「Shadow Mode」라 부르는 단계입니다. 회사 안에서 결정 목록이 하는 일을 공장에서는 판단 이력이 합니다.

앞으로는 기록의 범위를 넓히고 갱신을 빠르게 합니다

회사 안에서 지금 기록은 작업할 때마다, 그리고 하루에 한 번 갱신됩니다. 저희가 다음으로 보는 것은 2가지입니다. 하나는 기록의 범위입니다. 회의와 결정과 문서 작업은 이미 폴더에 남는데, 고객 방문과 전화처럼 현장에서 생기는 정보를 같은 폴더에 같은 형식으로 남기는 일이 다음입니다. 다른 하나는 갱신 주기입니다. 하루 한 번 보는 점검을 일이 생기는 시점으로 당깁니다.

고객의 공장에서는 판단을 올리는 AI에서 승인 운영으로 갑니다. 저희 표준 전개형은 1차년도에 AI가 제안하고, 2차년도에 사람이 승인한 것을 실행하고, 3차년도에 정해진 범위 안에서 자동으로 실행하는 순서입니다. 단계를 올리는 근거는 시간이 아니라 나란히 기록한 판정의 숫자입니다. 어느 판단부터 넘길지는 판단 유형별로 셉니다.

두 곳의 순서는 같습니다. 기록이 먼저 있고, AI가 읽고, 그다음에 사람의 일이 바뀝니다. 블록은 그 순서를 회사 한 곳에서 가고 있고, 저희는 회사와 공장 두 곳에서 가고 있습니다.

이 개념으로 조직을 만들 때 확인할 것 5가지

1. 회사의 결정이 문서로 남습니까, 회의실에서 끝납니까?

2. 하나의 고객·설비·품목에 알려진 것이 한곳에 모입니까, 사람마다 다른 파일에 있습니까?

3. 각자가 관리자에게 묻지 않고 지금 회사가 어디에 있는지 읽을 수 있습니까?

4. AI가 제안한 것과 사람이 결정한 것이 같은 기록에 남습니까?

5. 사람이 맡을 가장자리가 무엇인지 정해져 있습니까?

정리하면 이렇습니다.

• 개념 — AI는 회사의 기록을 읽고 정보를 옮기는 가운데에, 사람은 결정·현장·신뢰의 가장자리에 있습니다

• 저희 조직 — 회사의 기록이 문서 폴더 하나에 텍스트로 쌓이고, 대표부터 담당자까지 각자 AI와 함께 그 위에서 일합니다

• 사람이 하는 일 — 결정, 현장, 밖으로 나가는 것 3곳이고, 회사 사실의 원본에 들어갈 값은 사람이 정하며 검증 계층은 AI가 스스로 바꾸지 못합니다

• 고객의 공장 — 같은 개념이 자율형 공장입니다. 상태를 읽는 기록, 판단을 올리는 AI, 승인하는 사람

• 다음 — 기록의 범위를 현장까지 넓히고, 갱신을 일이 생기는 시점으로 당기고, 공장에서는 승인 운영으로 갑니다

잭 도시가 블록에서 가는 방향과 저희가 회사와 공장에서 가는 방향은 같은 개념이고, 그 출발점은 둘 다 AI가 읽을 수 있는 기록입니다.

WACE(웨이스)는 공장이 스스로 판단하고 멈추지 않게 하는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 회사다.

함께 읽어보세요

• 잭 도시가 AI 조직의 조건으로 내건 「회사 월드 모델」, 공장에서는 무엇으로 만듭니까

• 업무를 전부 AI와 함께 하면 조직에서 무엇이 달라집니까

• 저희는 무인공장을 약속하지 않습니다 — 세 용어 중 저희가 하는 일

• 공장이 내리는 판단 9개 중 AI에게 맡길 수 있는 것은 몇 개입니까