AI 도구 늘었는데 결정은 왜 느릴까…협업 플랫폼 미로가 본 ‘개인용 AI’ 한계 작성일 08-31 14 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인터뷰] 수닐 팜나니 미로 아시아 총괄 “한국, AI 도입 빠르나 선택 더뎌”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="1SONPujJhU"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bcf0f5f458d77248d88b5fc2f396fd8253ef94b50ab8c96e25ee21210750595f" dmcf-pid="tvIjQ7Aiyp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/552796-pzfp7fF/20260831145952465esbz.png" data-org-width="640" dmcf-mid="boXthNFYve" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/552796-pzfp7fF/20260831145952465esbz.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="537fb416434360082ac5544eb9e8c1631c64636e016d7752d3bec6900351e3e6" dmcf-pid="Fz0WDdYCW0" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 기업이 생성형 인공지능(AI) 도구를 늘린다고 조직 전체 업무가 곧바로 빨라지는 것은 아니다. 팀원 각자가 서로 다른 AI와 프롬프트로 결과물을 만들면 이를 다시 비교하고 검증하는 과정에서 의사결정이 늦어질 수 있다.</p> <p contents-hash="60e6eec6bb1f1781bb54248806c83cbf7e9097d76eb840113af632dab1fd4354" dmcf-pid="3qpYwJGhT3" dmcf-ptype="general">수닐 팜나니 미로 아시아 총괄은 최근 서울 강남구 SCK 사무실에서 <디지털데일리>와 만나 “지난 3년간 AI를 사용하면서 개인 생산성은 급상승했지만 조직 생산성은 그렇지 않았다”며 “AI가 주로 개인을 위한 도구로 사용됐기 때문”이라고 진단했다.</p> <p contents-hash="93c1c070d51fcfb43457c98c4f2760c9a0e84bcd06e54b49f3c76c9066da363e" dmcf-pid="0BUGriHllF" dmcf-ptype="general">미로는 온라인 화이트보드에서 출발한 시각적 협업 플랫폼이다. 초기에는 포스트잇과 다이어그램을 여러 사람이 함께 보는 도구였다면 지금은 문서와 디자인, 개발 업무, AI 에이전트까지 한 화면에 연결하는 ‘이노베이션 워크스페이스’를 표방한다. 아이디어 발굴부터 구체화, 설계와 실행까지 이어지는 과정을 한 공간에서 지원하는 형태다. 미로는 올해 창립 15주년을 맞았으며 전 세계 사용자는 1억명 이상이다.</p> <p contents-hash="a6bfe77d2ff92b128ac337ab886b48b03bde7535f664f97e1feea810cddcd7bc" dmcf-pid="pbuHmnXSht" dmcf-ptype="general"><strong>◆10명이 AI로 만든 10개 답…개인용 AI가 남긴 협업 문제</strong></p> <p contents-hash="262039fa4b692e0d62c6bb21412fb3b6e171174e6fcad7b246c8e91a2e6da4e8" dmcf-pid="UK7XsLZvh1" dmcf-ptype="general">팜나니 총괄은 “팀이 하나의 아이디어를 검토할 때 10명이 10개 AI 도구를 사용하면 10개 아이디어를 들고 돌아오게 된다”며 “그러면 각자 자신의 프롬프트와 AI 도구가 더 낫다고 주장하면서 어느 방향으로 갈지 결론을 내리지 못한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="5445322a2ee54eb0a8c786a9516305417c6f404718880739b99afbd52114ea25" dmcf-pid="u9zZOo5Ty5" dmcf-ptype="general">기업이 엔지니어와 제품 담당자에게 여러 기업용 거대언어모델(LLM)을 제공했지만 기대만큼 의사결정 속도가 빨라지지 않은 사례가 나타났다는 설명이다. 같은 업무를 여러 사람이 개별 AI로 반복하면서 토큰 사용량과 청구액이 늘어나는 문제도 뒤따랐다.</p> <p contents-hash="310c9fed262fdb1a8b938c8ca6d16ccf486f0b0afc2f04f48d30bc58b44bdb7e" dmcf-pid="72q5Ig1yhZ" dmcf-ptype="general">팜나니 총괄은 AI 결과물을 공유하는 것과 팀이 같은 공간에서 AI를 활용해 일하는 것은 다르다고 봤다. 그는 “결과만 공유하면 다른 팀원에게는 ‘어떻게 이 결과를 얻었느냐’는 질문이 남는다”고 짚었다.</p> <p contents-hash="a631e65a29cc61687eedc4320cd7e0c780f54c73dc9151176f3f47098d522fa7" dmcf-pid="zVB1CatWlX" dmcf-ptype="general">미로는 캔버스에 놓인 문서와 도형, 디자인, 대화 등 기존 작업물 전체를 AI가 참조할 맥락으로 활용한다. 어떤 문서를 바탕으로 결과가 도출됐고 그 결과가 프로토타입과 다이어그램으로 어떻게 이어졌는지 팀원들이 같은 화면에서 볼 수 있다. 관련 파일을 다시 내려받아 프롬프트에 첨부하거나 작업 배경을 처음부터 설명할 필요도 줄어든다.</p> <div contents-hash="c252f76ad6cea829cb0bf17839bf6b208a4e6d4781e2b528cb6fe14e38fc39e5" dmcf-pid="qqpYwJGhhH" dmcf-ptype="general"> 미로가 내세우는 차별점은 AI가 만든 결과보다 그 결과에 이르는 과정을 팀이 함께 볼 수 있다는 데 있다. 팜나니 총괄은 같은 자료와 작업 흐름을 공유하며 하나의 결론을 내리는 것이 ‘개인을 위한 AI’와 ‘팀을 위한 AI’를 가르는 차이라고 설명했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e10657ffb6d64e0ef47a6c0de622b8dd113735d44a5b259b15ba45681e419ab1" dmcf-pid="BBUGriHlvG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/552796-pzfp7fF/20260831145953746bokm.png" data-org-width="640" dmcf-mid="XArIg8CElz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/552796-pzfp7fF/20260831145953746bokm.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="10e7b57cc9294f1e50a48f3af9119f97a791acbd8e63335777137725a59ae268" dmcf-pid="bbuHmnXSlY" dmcf-ptype="general"><strong>◆보고서가 위로 갈 때마다 재가공…한국 조직에서 찾은 활용처</strong></p> <p contents-hash="61bf28ce09e3f5af56d5c8bb3c93c25c1f6d2a126133b7ff516c0e582c8a35e5" dmcf-pid="KK7XsLZvlW" dmcf-ptype="general">팜나니 총괄은 이 같은 맥락 공유 방식이 보고 단계가 많은 한국 기업에서 특히 효과를 낼 수 있다고 봤다. 그는 “한국은 보고서를 작성해 상급자에게 제출하는 구조가 강하고 여기에 많은 시간이 투입된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="e013e264597559747176c54ce411eb408299a077955fe9b74056768407d710d8" dmcf-pid="99zZOo5TCy" dmcf-ptype="general">직원이 AI로 보고서를 요약해 상급자에게 보내고 상급자가 이를 다시 정리해 보고하는 과정이 반복된다는 것이다. 업무 데이터와 보고서 작성 과정을 한 공간에 연결하면 완성된 보고서와 근거 자료를 함께 확인할 수 있다. 팜나니 총괄은 이를 미로가 한국 기업의 기존 업무 흐름에 AI를 적용할 수 있는 대표적인 영역으로 꼽았다.</p> <p contents-hash="69bde71756f39d9c9bf82dc45f0774f704ef769ffe36c03316148fedb8a47c5d" dmcf-pid="22q5Ig1yTT" dmcf-ptype="general">미로는 이러한 구상을 지난해 10월 출시한 ‘사이드킥’과 ‘플로우’에 반영했다. 팜나니 총괄은 “사이드킥은 사용자가 직접 만들 수 있는 맞춤형 에이전트”라며 “사용할 LLM을 선택하고 기업 지식 자료를 연결해 AI가 해당 데이터에 근거해 작업하도록 할 수 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="7816f1676bc1b501f1b4da7c07cd89d5d9665a949881a076f6301f0bca931435" dmcf-pid="VVB1CatWSv" dmcf-ptype="general">사이드킥은 사용자 요구가 모호하면 추가 질문을 던져 생각을 구체화한다. 가령 기업이 내부 규정과 계약 기준을 연결한 법무 사이드킥을 만들면 제품 담당자는 작성 중인 요구사항 문서를 내려받아 법무팀에 이메일로 보내지 않고 미로 화면에서 검토를 요청할 수 있다. 사이드킥은 누락된 항목이나 추가 검토가 필요한 부분을 제시하고 최종 판단은 사람이 맡는다.</p> <p contents-hash="ed980b3518f4dbe27944b9257965081827c274bf473658aa608ab891b08abe86" dmcf-pid="ffbthNFYCS" dmcf-ptype="general">플로우는 문서와 이미지, 프레젠테이션처럼 형식이 달라지는 업무 단계를 하나로 잇는다. 팜나니 총괄은 “일반적인 AI 도구에서는 각 단계를 하나씩 진행해야 하지만 미로에서는 전체 흐름이 시각화돼 한 번의 클릭으로 화면에 생성된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="a88fd3813371db02de0042ae4e7f5fc567945717cbe615072cd90874662f3aef" dmcf-pid="4iMK5I9UCl" dmcf-ptype="general">인도 시스템통합(SI) 기업 위프로는 고객의 제안요청서(RFP)를 분석하고 적합한 솔루션과 아키텍처를 구성하는 초기 작업에 플로우를 활용하고 있다. RFP 문서를 입력하면 AI가 초안을 만들고 담당자들이 같은 화면에서 내용을 수정한다. 수백명이 참여하는 수주 제안 과정에서 초기 검토안을 마련하는 시간을 줄였다는 설명이다.</p> <div contents-hash="424287500b6312998cfcb0dfdb4e2d67d9e47861d5ab87f56e1dc8553a672848" dmcf-pid="8nR91C2uSh" dmcf-ptype="general"> AI가 맡는 업무가 늘어날수록 통제 장치도 필요하다. 기업 관리자는 직원이 사용할 AI 모델을 제한하고 특정 정보나 표현이 프롬프트에 입력되지 않도록 설정할 수 있다. 미로는 ‘ISO/IEC 42001 인공지능 관리 시스템(AIMS)’ 인증도 취득했다고 밝혔다. 팜나니 총괄은 “AI가 업무를 수행할 수는 있지만 결과물을 실제 업무에 적용하는 최종 결정은 사람에게 남아 있어야 한다”고 말했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de6cb8a77bfd6721d4ae5501bb2cb2cc148d5a3853afe6a1020fc27f29481d38" dmcf-pid="6Le2thV7CC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/552796-pzfp7fF/20260831145955003tihn.png" data-org-width="640" dmcf-mid="ZiKFlj3GS7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/31/552796-pzfp7fF/20260831145955003tihn.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="452e7b5d8476bb10819bbbed241fc0590dfbc9a588056f7061d85f04afb11431" dmcf-pid="PodVFlfzSI" dmcf-ptype="general"><strong>◆슬랙·지라 대체 아닌 연결…AI 시대 ‘업무 운영 계층’ 겨냥</strong></p> <p contents-hash="a25a14b1fb5c5e199b77c4d56eaa57e7b5800205950258640ceac218800e2150" dmcf-pid="QgJf3S4qyO" dmcf-ptype="general">미로가 겨냥하는 영역은 온라인 화이트보드에 그치지 않는다. 팜나니 총괄은 미로를 기업이 사용하는 여러 업무 도구를 연결하는 ‘접착제’이자 ‘운영 계층’이라고 표현했다. 슬랙은 메시지, 지라는 개발 업무 관리, 피그마는 디자인처럼 각 도구의 역할은 유지하되 흩어진 업무를 미로 화면에서 함께 보게 한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="93ba82c5e9b5c575cf556c506bacad83796d85cecb0fc4bb3f74f6113ce78a3b" dmcf-pid="xai40v8BSs" dmcf-ptype="general">미로는 250개 이상 외부 도구와 연동된다. 한국에서 가장 많이 연결되는 서비스 중 하나는 지라다. 개발자는 지라에서 업무를 관리하고, 다른 부서 구성원은 미로를 통해 개발 현황과 디자인, 관련 문서를 한꺼번에 확인할 수 있다.</p> <p contents-hash="5986c83c93370e2e8770a4f367d898b4c41675c5f5dc4fdcf0be1878c6a8ef48" dmcf-pid="y3ZhNPlwlm" dmcf-ptype="general">연결 대상은 기존 업무용 소프트웨어에서 AI 도구로도 넓어지고 있다. 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 이용하면 AI 코딩 도구가 미로에 정리된 제품 요구사항과 설계 내용을 읽고 코드 작성 등 후속 작업을 수행하도록 연결할 수 있다.</p> <p contents-hash="283275dbed39af2d6160f22853b9ae41c41680b7d6b5002ea1353784b7b8524c" dmcf-pid="W05ljQSrlr" dmcf-ptype="general">이는 기존 서비스형소프트웨어(SaaS)를 대체하기보다 여러 SaaS와 AI 도구 사이에서 업무를 조정하겠다는 전략이다. 팜나니 총괄은 “SaaS와 AI는 함께 작동할 것이며 어느 한쪽이 다른 쪽을 대체하지는 않을 것”이라며 “SaaS는 기업 핵심 업무 기록을 보관하는 시스템으로서 여전히 중요하지만 AI가 내부 데이터를 활용할 수 있도록 변화해야 한다”고 내다봤다.</p> <p contents-hash="4eacbf627a2c4236e3a4873e7994203bf5382375155b2d3b24c501ebafdfef42" dmcf-pid="Yp1SAxvmyw" dmcf-ptype="general">미로는 이 같은 통합 전략을 앞세워 한국 사업도 확대하고 있다. 2023년 서비스를 한국어로 현지화한 데 이어 2024년 싱가포르에 아시아 조직을 세웠다. 지난해에는 국내 파트너망 구축에 집중했고 올해는 한국 시장을 담당할 자원을 확대할 계획이다.</p> <p contents-hash="165f773f21f4433542058afde79b173e089708c003aecb8422d3881b769ae9ac" dmcf-pid="GfbthNFYWD" dmcf-ptype="general">미로에 따르면 국내 등록 사용자는 100만명 이상이며 매주 1만건 이상 협업 세션이 진행되고 있다. 다만 한국 유료 기업 고객 수와 매출은 공개하지 않았다.</p> <p contents-hash="aad749a34b5074d2560c7b30cfee605fa441af71c8a7d1bccecfbabe2e8f11bc" dmcf-pid="H4KFlj3GWE" dmcf-ptype="general">팜나니 총괄은 한국이 AI를 받아들이는 속도는 빠르지만 기업 표준으로 사용할 도구를 결정하는 데는 상대적으로 시간이 걸린다고 평가했다. 그는 “한국은 AI를 빠르게 도입했지만 많은 기업이 아직 여러 도구를 시험하는 단계에 있다”며 “다른 아시아 시장에서는 조직의 AI 기술 구성을 결정하기 시작했지만 한국은 이 과정이 다소 느리다. AI가 한국에 더 큰 기회를 제공하는 만큼 기업의 의사결정도 지금보다 빨라질 필요가 있다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 최태원 "일본에 반도체 합작공장 검토…전력·용수 풍부한 곳 고려" 08-31 다음 [오늘의 DT인]‘공직 복구’ 하정우 “대한민국 AI 대전환 이끄는 구심점 역할 할 것” 08-31 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
