AI 중심 업무의 장점은 간단해 보입니다: 더 빠른 의사 결정, 번거로운 업무 감소, 더 스마트한 협업. 그러나 대부분의 팀에게 현실은 홍보 내용과 전혀 다릅니다. 저희 AI 성숙도 설문조사에 따르면, 지식 근로자 중 단 12%만이 워크플로우에 AI를 완전히 통합했으며, 38%는 전혀 사용하지 않고 있습니다. 이러한 목표와 실행 간의 격차는 스택 문제입니다.
진정한 AI 중심 팀을 구축한다는 것은 개별 도구를 넘어, 모든 수준과 워크플로우 전반에 걸쳐 팀의 업무 방식을 지원하는 스택이 무엇인지 고민하는 것을 의미합니다.
이 블로그 글에서는 AI 중심 팀에 적합한 AI 스택을 살펴보겠습니다. 또한 ClickUp이 여러분의 운영 방식에 맞춰 설계된 통합형 AI 작업 공간 으로서 그 그림에 어떻게 부합하는지 살펴보겠습니다.
AI 기술 스택이란 무엇인가요?
AI 기술 스택은 팀이 일상 업무에 AI를 통합하기 위해 사용하는 도구, 플랫폼, 시스템의 조합입니다. 이는 조직 내에서 AI가 얼마나 효과적으로 작동할 수 있는지를 결정하는 기반이라고 생각하시면 됩니다.
일반적으로 여기에는 팀이 상호작용하는 AI 모델이나 어시스턴트, 일이 수행되는 플랫폼, 그리고 이 모든 것을 연결하는 통합 솔루션이 포함됩니다.
강력한 기술 스택은 AI를 실제 작업, 대화, 의사 결정이 이루어지는 맥락에서 유용하게 활용할 수 있게 합니다. 반면 취약한 스택은 AI를 별도의 탭에서 열어야 하는 독립형 도구로 전락시켜 주변부로 밀어냅니다.
🧠 재미있는 사실: 우리가 AI를 미래 기술로 생각하지만, 그 개념은 수천 년 전부터 존재했습니다. 그리스 신화에서 헤파이스토스 신은 이동을 돕기 위해 황금 로봇을 만들었다고 전해집니다.
현대적 AI 기술 스택의 핵심 계층
현대적인 AI 기술 스택은 AI 라이프사이클의 각 단계를 담당하는 5개의 뚜렷한 계층으로 구성됩니다. 이러한 계층적 아키텍처를 이해하면 부족한 부분을 파악하고, 중복 tools를 피하며, 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.
각 계층은 서로 의존성을 가지며, 한 부분의 취약점은 전체 스택을 무너뜨립니다.
데이터 레이어
데이터 레이어는 스택의 기반입니다. 모든 AI 모델의 원시 자료에 대한 수집, 저장소, 변환 및 피처 엔지니어링을 처리합니다. 주요 구성 요소로는 원시 데이터를 위한 데이터 레이크, 구조화된 데이터를 위한 데이터 웨어하우스, 재사용 가능한 모델 입력을 위한 피처 스토어가 있습니다.
흔히 발생하는 함정은 형식이 일관되지 않은 데이터 소스가 사일로화되어 실험을 재현하거나 운영 환경 문제를 디버깅하는 것이 거의 불가능해진다는 점입니다.
🧠 재미있는 사실: 1958년 존 매카시는 LISP라는 프로그래밍 언어를 개발했는데, 이 언어는 이후 AI 연구에 가장 중요한 언어 중 하나로 자리매김했습니다. 수십 년간 핵심 도구로 남아 있었으며, 이후 상징적 AI 작업을 위해 설계된 언어들에 영향을 미쳤습니다.
모델링 계층
데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 모델을 구축, 훈련, 검증하는 곳입니다. 모델링 계층에는 PyTorch나 TensorFlow 같은 머신러닝 도구, 실험 추적 도구, 훈련된 모델의 버전 관리 및 저장을 위한 모델 레지스트리가 포함됩니다.
AI 중심 팀은 수백 개의 실험을 수행하며, 적절한 추적 없이 최고의 성능을 보이는 모델을 잃거나 일을 중복할 수 있습니다.
인프라 레이어
인프라 레이어는 대규모 모델 훈련 및 서비스 제공을 위한 원동력을 제공합니다. 여기에는 GPU 클러스터와 같은 클라우드 컴퓨팅, 쿠버네티스 기반 컨테이너 오케스트레이션, 에어플로우(Airflow)나 쿠브플로우(Kubeflow) 같은 워크플로우 오케스트레이터가 포함됩니다.
여기서 핵심 과제는 비용과 성능의 균형입니다. 과도한 프로비저닝은 예산을 낭비하는 반면, 부족한 프로비저닝은 팀의 반복 속도를 저하시킵니다.
서비스 계층
서비스 레이어는 모델의 예측 결과를 사용자나 다른 시스템에 전달하는 역할을 합니다. 여기에는 모델 서비스 프레임워크, API 게이트웨이, 실시간 및 배치 추론을 위한 tools들이 포함됩니다.
또한 서비스는 일회성 설정이 아닙니다. 가동 중단 없이 프로덕션 환경에서 모델을 안전하게 업데이트하려면 카나리아 배포 및 A/B 테스트 같은 메커니즘이 필요합니다.
🔍 알고 계셨나요? 1,200명 이상의 전문가 대상 설문조사 결과, 응답자의 95%가 현재 직장이나 가정에서 AI를 사용하고 있습니다. 대부분 일관된 생산성 향상을 보고했으며, 76%는 이러한 tools를 직접 비용을 지불하며 사용 중입니다.
모니터링 및 피드백 계층
모델이 가동되면, 그 역할은 이제 막 시작된 것입니다.
모니터링 계층은 모델 성능을 추적하고 데이터 드리프트를 감지하며 문제가 발생할 때 경고를 제공합니다. 또한 사용자의 수정 사항이나 새로운 데이터를 시스템으로 다시 전달하는 피드백 파이프라인을 포함하여, 모델이 지속적으로 학습하고 개선할 수 있도록 합니다.
AI 중심 팀을 지원하는 AI 프레임워크 및 도구
시장은 AI 도구로 넘쳐나며, 어떤 도구가 실제 운영에 적합한지, 어떤 도구가 단순한 과대광고인지 구분하기가 거의 불가능합니다. Teams는 수많은 옵션을 평가하는 데 무수한 시간을 낭비하며, 종종 적합하지 않은 도구를 선택해 결국 기술적 부채를 쌓게 됩니다.
오늘날 선도적인 AI 중심 팀을 지원하는 주요 도구들:
데이터 및 기능 엔지니어링
- Apache Spark는 대용량 분산 데이터셋을 다루는 팀을 위한 대규모 데이터 처리를 담당합니다.
- dbt는 원시 데이터를 분석 및 머신러닝에 바로 활용 가능한 깔끔하고 구조화된 모델로 변환합니다.
- Feast와 Tecton은 기능 저장소를 관리하여 서로 다른 모델 간에 기능을 공유하고 재사용하기 쉽게 합니다.
🧠 재미있는 사실: 1966년 미국 정부는 러시아어를 영어로 자동 번역하는 AI 프로젝트에 자금을 지원했습니다. 거의 10년에 걸친 작업 끝에 시스템은 심각한 실패를 보였고, 결국 자금이 갑작스럽게 중단되었습니다. 이 단일 인시던트는 최초의 주요 AI 겨울을 트리거했으며, 연구자들에게 언어 이해가 예상보다 훨씬 어렵다는 점을 깨닫게 했습니다.
모델 개발
- PyTorch와 TensorFlow는 대규모 딥러닝 모델 구축 및 훈련을 위한 핵심 프레임워크입니다.
- Hugging Face Transformers는 사전 훈련된 NLP 모델 라이브러리를 제공하며, 팀은 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
- scikit-learn은 분류, 회귀, 군집화 같은 전통적인 머신러닝 작업에 여전히 믿을 만한 선택지입니다.
실험 추적
- MLflow는 팀이 모델 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 실험을 기록하고, 비교하며, 재현할 수 있도록 지원합니다.
- Weights & Biases는 시간 경과에 따른 모델 성능 추적을 위한 풍부한 시각화 및 협업 기능을 제공합니다.
- Neptune은 상세한 실험 메타데이터와 장기적인 실험 이력이 필요한 팀을 위해 설계되었습니다.
오케스트레이션
- Apache Airflow는 프로덕션 환경에서 복잡한 데이터 및 머신러닝 파이프라인의 스케줄링과 관리를 위해 널리 사용됩니다.
- Kubeflow는 대규모 쿠버네티스 환경에서 머신러닝 워크플로우를 운영하는 팀을 위해 설계되었습니다.
- Prefect와 Dagster는 내장된 향상된 가시성과 오류 처리 기능을 통해 보다 현대적인 워크플로우 오케스트레이션 접근 방식을 제공합니다.
🚀 ClickUp의 강점: ClickUp 슈퍼 에이전트로 워크플로우 조율을 경쟁 우위로 전환하세요. 이들은 작업 공간 내에 상주하는 AI 팀원으로, 실제 맥락과 자율성을 바탕으로 작업, 문서, 채팅 및 연결된 도구 전반에 걸친 복잡한 워크플로우를 조율합니다.
예를 들어, 슈퍼 에이전트를 통해 신규 클라이언트를 자동으로 온보딩할 수 있습니다. 이 기능은 다음과 같은 작업을 수행합니다:
- 작업 공간에서 신규 고객 기록을 스캔하세요
- ClickUp에서 적합한 프로젝트 템플릿 생성하기
- 역할과 SLA에 따라 적절한 팀 회원에게 온보딩 작업을 할당하세요
- 클라이언트의 업종에 맞춤화된 환영 이메일을 생성하세요
- 팀 채팅에 요약본 공유하기
이 모든 과정은 일정대로 진행되며, 누군가가 매 단계를 감시하지 않아도 예외 상황에 적응합니다.
ClickUp에서 첫 슈퍼 에이전트를 만드는 방법은 다음과 같습니다:
모델 서빙
- TensorFlow Serving과 TorchServe는 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 API로 딥러닝 모델을 배포하기 위해 특별히 설계되었습니다.
- 셀던 코어(Seldon Core)는 서로 다른 프레임워크에서 여러 모델을 관리하는 팀을 위한 유연한 서비스 계층을 제공합니다.
- BentoML은 모델 패키징 및 배포를 간소화하여 개발에서 운영 환경으로의 전환을 용이하게 합니다.
모니터링
- Evidently AI, Arize, WhyLabs는 모델 드리프트와 데이터 품질 문제를 탐지하여, 운영 환경에서 모델 성능이 저하되기 시작할 때 경고합니다.
- 프로메테우스(Prometheus)와 그라파나(Grafana)는 시스템 수준의 관측 가시성을 제공하여 팀이 모델 성능과 함께 인프라 상태를 파악할 수 있게 합니다.
🚀 ClickUp의 장점: ClickUp 대시보드로 목표, 작업량, 수익, 사이클 시간, 납품 리스크를 한곳에서 추적하는 실시간 지휘 센터를 구축하세요. 그런 다음 AI 카드를 추가하여 문제가 확대되기 전에 자동으로 인사이트를 도출하고, 이상 징후를 표시하며, 다음 단계를 추천받으세요.
다음과 같은 내용을 추가할 수 있습니다:
- AI 스탠드업™ 카드: 선택한 기간 동안 지정된 작업 및 프로젝트의 최근 활동을 요약합니다.
- AI 팀 스탠드업 카드: 다중 인원 또는 다중 팀 활동 요약으로 각 그룹이 진행 중인 작업을 확인하세요
- AI 경영진 요약 카드: 진행 중인 사항과 주의가 필요한 부분을 강조하여 경영진을 위한 간결한 상태 개요를 생성합니다.
- AI 프로젝트 업데이트 카드: 특정 스페이스, 폴더 또는 목록에 대한 고수준 진행 보고서를 자동으로 생성합니다.
- AI 브레인 카드: 맞춤형 인사이트를 도출하거나 맞춤형 보고 작업을 수행하기 위해 자신만의 프롬프트를 커스터마이징하세요.
대규모 언어 모델(LLMs)
- OpenAI ChatGPT는 기업 팀 전반에서 콘텐츠 생성, 코딩 지원, 추론 작업을 널리 활용합니다.
- Anthropic Claude는 길고 복잡한 문서와 미묘한 지시사항을 처리하여 연구 중심 워크플로우에 매우 적합합니다.
- Google Gemini는 멀티모달 기능을 제공하여 팀이 하나의 인터페이스에서 텍스트, 이미지, 데이터를 아우르는 작업을 수행할 수 있게 합니다.
🚀 ClickUp의 장점: 대부분의 팀은 서로 연결되지 않은 AI 도구들에 허덕이고 있습니다: 글쓰기용 하나, 노트용 하나, 보고용 하나, 자동화용 하나. 맥락은 사라지고 보안은 물음표가 됩니다.
ClickUp Brain MAX는 업무에 통합된 하나의 통합 AI 슈퍼 앱으로 모든 것을 하나로 모읍니다.
팀은 실제 맥락에서 작업, 문서, 채팅, 대시보드, 워크플로우를 이해하는 단일 AI 시스템을 확보합니다. 프로젝트 관련 질문에 답변하고, 실시간 데이터로 콘텐츠를 생성하며, 실행 플랜을 수립하고, 업데이트를 요약하며, AI 스프롤 없이 다음 단계를 자동으로 진행합니다. 또한 작업에 따라 ChatGPT, Claude, Gemini를 원활하게 전환할 수 있습니다.
자동화 및 워크플로우 tools
- Zapier는 엔지니어링 지원 없이도 앱을 연결하고 자동화된 워크플로우를 트리거합니다.
- Make는 복잡한 다단계 워크플로우 로직이 필요한 팀을 위해 더 유연한 자동화 기능을 제공합니다.
- n8n은 오픈소스 자동화 tool로, 기술 팀이 워크플로우 구축 및 호스팅 방식을 완전히 제어할 수 있게 합니다.
AI 기반 생산성 플랫폼
- ClickUp은 작업, 문서, 채팅, AI를 하나의 통합된 작업 공간에 모아 팀이 업무를 수행하기 위해 도구를 계속 전환하지 않아도 되도록 합니다.
- Notion AI는 기존 Notion 문서 및 데이터베이스 구조 위에 글쓰기 및 요약 기능을 추가합니다.
- Microsoft Copilot은 Microsoft 365 제품군 전반에 통합되어 있으며, 이미 Word, Excel, Teams 내에서 집중적으로 일하고 있는 팀에게 유용합니다.
지식 관리 및 AI 검색
- Glean은 기업 내 연결된 앱 전반에서 정보를 수집하여 Enterprise 검색을 통해 필요할 때마다 제공합니다.
- Guru는 팀이 조직 전체에서 정확하고 접근 가능한 중앙 지식 기반을 구축하고 유지하도록 지원합니다.
🚀 ClickUp의 강점: 팀이 지식 관리에 대해 이야기할 때, 문제는 의사 결정 시점에 필요한 정보가 제대로 나타나지 않는다는 점입니다.
ClickUp Docs는 팀이 업무 흐름 내에서 지식을 포착하고 업데이트할 수 있도록 함으로써 근본적인 해결책을 제시합니다.
운영팀이 실시간 공급업체 온보딩 중 구매 체크리스트를 조정합니다. 재무팀은 동일한 문서에 직접 새로운 승인 한도를 추가하고 진행 중인 작업에 연결합니다. 법무팀은 검토 중 코멘트로 예외 사항을 명확히 합니다. 이 문서는 일과 함께 진화했기에 현재 프로세스 운영 방식을 그대로 반영합니다.
이는 구식 지식 문제를 해결합니다. 동시에 새로운 문제를 만들어내기도 합니다.
지식이 문서, 작업, 댓글에 분산되면, 올바른 답을 빠르게 찾는 것이 과제가 됩니다. ClickUp Enterprise 검색이 이 부분을 해결합니다.
1천만 달러 이상 계약의 공급업체 승인 절차가 어떻게 진행되는지 문의 시, Enterprise 검색은 해당 문서의 최신 버전, 연결된 승인 작업, 법무팀이 승인한 댓글을 즉시 추출합니다. 어디에 정보가 저장되었는지, 어떤 tool을 확인해야 하는지 기억할 필요가 없습니다.
팀에 적합한 AI 스택을 선택하는 방법
여러분은 계층 구조를 알고 도구를 접해봤지만, 선택의 기로에 서서 망설이고 있습니다. 명확한 의사결정 프레임워크가 없다면 팀들은 흔히 인기 있는 도구를 선택하거나 분석 마비에 빠져 결정을 내리지 못한 채 멈춰버리기 마련입니다.
보편적인 '최고의' 스택은 존재하지 않습니다. 적합한 스택은 목표, 제약 조건, 팀 성숙도에 따라 달라집니다. 올바른 결정을 내리는 방법은 다음과 같습니다:
비즈니스 목표부터 시작하세요
도구를 평가하기 전에, AI가 조직에 어떤 역할을 해야 하는지 구체적으로 정의하세요. 이 단계를 생략하는 팀은 결국 잘못된 문제를 해결하는 화려한 도구만 얻게 됩니다.
목표가 명확해지면, 이를 우선순위 설정의 지침으로 삼으십시오:
- 저지연 추론이 가장 중요하다면, 서비스 인프라와 엣지 배포 tools를 최우선으로 고려해야 합니다.
- 신속한 실험이 우선순위라면, 유연한 컴퓨팅 환경과 강력한 실험 추적 시스템은 필수 요소입니다.
- 규제 산업에서 운영한다면 데이터 계보, 감사 가능성, 온프레미스 배포 옵션이 최우선 고려사항이어야 합니다.
- 내부 생산성 향상이 목표라면, ClickUp과 같은 내장형 AI를 갖춘 통합 작업 공간이 서로 연결되지 않은 개별 솔루션 모음보다 더 큰 가치를 제공합니다.
🔍 알고 계셨나요? 대부분의 기업이 아직 AI를 시험 중인 반면, AI 중심 팀들은 이미 시험 기간을 넘어섰습니다. 상위 기업들의 AI 실험 중 40% 이상이 이미 본격적인 생산 단계로 전환되었습니다.
기존 인프라와의 통합 수준을 평가하세요
당신의 AI 스택은 고립되어 존재하지 않습니다. 기존 데이터 웨어하우스, CI/CD 파이프라인, 비즈니스 애플리케이션과 원활하게 연결되어야 합니다. 어떤 tool을 선택하기 전에 반드시 물어보세요:
- 맞춤형 커넥터 없이도 귀사의 클라우드 제공자를 지원합니까?
- 데이터 양과 팀의 크기가 커짐에 따라 확장 가능할까요?
- 통합을 지속적으로 유지 관리하는 데 얼마나 많은 엔지니어링 노력이 필요할까?
- 팀이 이미 일상적으로 사용하는 도구들과 잘 호환되나요?
기능은 다소 적지만 상호운용성이 뛰어난 tool은 거의 항상 통합 문제를 야기하는 최고 수준의 옵션보다 우수한 성과를 낼 것입니다.
비용, 보안, 팀 역량 간의 균형을 맞추세요
모든 스택 선택에는 실질적인 장단점이 따르며, 그중 세 가지가 팀을 당황하게 만드는 경우가 많습니다:
- 비용: 대규모 모델 훈련을 위한 클라우드 컴퓨팅은 사용량이 증가함에 따라 비용이 급격히 상승할 수 있습니다. 사후 고려사항으로 처리하기보다는 초기부터 비용 모니터링을 구축하세요.
- 보안: 스택은 민감한 데이터를 처리하므로, 커밋 전에 암호화 표준, 접근 제어 및 규정 준수 인증을 평가하세요.
- 팀 역량: 팀원 중 아무도 사용법을 모른다면 최고의 도구도 무용지물입니다. 학습 곡선, 제공되는 문서, 공급업체의 지속적인 지원 유형에 대해 현실적으로 평가하세요.
개별 도구가 아닌 계층 구조로 생각하라
가장 효과적인 AI 스택은 데이터가 수집부터 모니터링까지 원활하게 흐르며 각 계층이 다음 계층과 소통하는 계층적 시스템입니다. 새로운 tool을 평가할 때 다음을 질문하세요:
- 주변 계층을 강화하는가, 아니면 복잡성을 더하는가?
- 이 스택 계층에 대한 명확한 소유자가 팀 내에 존재하는가?
- 하류 시스템에 영향을 주지 않고 모든 것을 바꾸지 않고 교체할 수 있을까?
- 이는 단일 정보 소스를 창출하는가, 아니면 또 다른 사일로(정보 격리)를 만드는가?
🔍 알고 계셨나요? 현재 88%의 기업이 AI를 활용하고 있지만, '고성과 기업'으로 평가받는 조직은 고작 6%에 불과합니다. 이 팀들은 AI 투자 1달러당 10.30달러 이상의 수익을 창출하며, 이는 평균의 거의 3배에 달하는 수치입니다.
흔히 저지르는 AI 스택 실수와 이를 피하는 방법
자원이 풍부한 팀조차도 이를 잘못 선택합니다. 가장 흔한 AI 스택 실수와 대안은 다음과 같습니다:
| 실수 | 왜 이런 현상이 발생하는가 | 이를 피하는 방법 |
| 검증 전에 구축하기 | 팀들은 실제 사용 사례가 가치를 제공하는지 확인하기 전에 복잡한 인프라 구축에 뛰어듭니다. | 집중된 파일럿으로 시작하여 효과를 검증한 후, 검증된 사용 사례를 중심으로 스택을 확장하세요. |
| 데이터 품질을 무시하는 것 | Teams는 모델에 막대한 투자를 하지만, 이를 공급하는 데이터의 품질은 소홀히 합니다. | 모델 개발에 투자하기 전에 데이터 인프라의 우선순위를 높이십시오 |
| 통합 복잡성 과소평가 | Tools are evaluated in isolation without considering how they connect to the broader stack | 새로운 도구를 도입하기 전에 전체 데이터 및 워크플로우 생태계를 지도하세요. |
| 적합성보다 기능에 최적화하기 | Teams 쫓는 기술적으로 가장 인상적인 tool | 팀의 기존 업무 방식과 원활하게 통합되는 tools를 우선적으로 고려하세요 |
| 모니터링 생략 | 모델은 배포되지만 시간이 지남에 따른 드리프트나 성능 저하를 추적하지 않습니다. | 모니터링을 사후 고려사항이 아닌 첫날부터 스택에 구축하세요 |
| 도입을 무시하는 것 | 이 스택은 엔지니어를 위해 구축되었지만, 더 넓은 팀이 사용하도록 설계된 적은 없습니다. | 접근성 높은 인터페이스를 갖춘 tools를 선택하고 온보딩에 투자하여 기술 담당자 외부의 사용자까지 확산되도록 하세요 |
📮 ClickUp 인사이트: 성과가 낮은 팀은 15개 이상의 도구를 동시에 사용하는 경우가 4배 더 많습니다. 반면 성과가 높은 팀은 도구 세트를 9개 이하 플랫폼으로 제한하여 효율성을 유지합니다. 그렇다면 단일 플랫폼을 사용하는 것은 어떨까요?
업무용 올인원 앱인 ClickUp은 작업, 프로젝트, 문서, 위키, 채팅, 통화를 단일 플랫폼에 통합하며, AI 기반 워크플로우를 완벽하게 지원합니다.
더 스마트하게 일할 준비가 되셨나요? ClickUp은 모든 팀에 적합하며 업무를 가시화하고, AI가 나머지를 처리하는 동안 중요한 일에 집중할 수 있게 합니다.
선도 기업들의 실제 AI 스택 예시
이 모든 계층과 tools가 실제로 작동하는 모습을 보지 않고서는 그 결합 방식을 시각화하기 어려울 수 있습니다. 세부 사항은 항상 진화하고 있지만, 잘 알려진 AI 중심 기업의 아키텍처를 살펴보면 공통된 패턴과 우선순위가 드러납니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:
- Spotify: 이 음악 스트리밍 거대 기업은 추천 모델에 Feast 기반 피처 스토어와 TensorFlow를, 파이프라인 오케스트레이션에는 Kubeflow를 사용합니다. 핵심 통찰은 기능 재사용에 대한 집중 투자로, 서로 다른 팀이 동일한 데이터 입력을 재설계하지 않고도 모델을 구축할 수 있게 했습니다.
- 우버: 대규모 머신러닝 관리를 위해 우버는 자체 내부 플랫폼인 미켈란젤로를 구축했습니다. 이 플랫폼은 머신러닝 라이프사이클 전 과정을 표준화하여 수백 명의 엔지니어가 일관된 워크플로우 세트를 활용해 모델을 구축하고 배포할 수 있게 합니다.
- 에어비앤비: 그들의 Bighead 플랫폼은 머신러닝 실험과 비즈니스 메트릭을 긴밀하게 결합합니다. 실험 추적과 A/B 테스트 통합을 강조하여 모든 모델이 제품에 미치는 영향으로 평가되도록 보장합니다.
- 넷플릭스: 대규모 추천 시스템의 선구자인 넷플릭스는 워크플로우 오케스트레이션에 메타플로우(Metaflow)를 활용하며, 성능 최적화를 위한 맞춤형 서비스 인프라를 구축했습니다. 개발자 경험을 최우선으로 삼아 데이터 과학자들이 아이디어를 더 쉽게 프로덕션 환경으로 전환할 수 있도록 했습니다.
🔍 알고 계셨나요? 2022년 말 이후 GPT-3.5 수준의 AI 운영 비용이 280배 이상 급감했습니다. 이미 AI로 개발 중인 팀이라면, 불과 2년 전만 해도 막대한 비용이 들었던 작업을 이제 몇 푼으로 해결할 수 있다는 뜻입니다.
ClickUp이 AI 기술 스택을 대체하는 방법
ClickUp은 실행, 인텔리전스, 자동화를 하나의 연결된 작업 공간에 통합하여 AI 중심 팀이 도구를 연결하는 데 시간을 낭비하지 않고 더 많은 시간을 제품 출시(shipping)에 집중할 수 있도록 합니다.
팀은 일, 의사 결정, AI 지원이 하나의 시스템에서 이루어지므로 SaaS 확산을 줄입니다. 또한 모든 작업이 기존 업무 환경에서 수행되므로 컨텍스트 전환도 감소합니다.
ClickUp이 어떻게 AI 기술 스택을 대체하는지 자세히 살펴보겠습니다. 👀
작업 생성 및 이동 속도 향상
ClickUp Brain은 실제 실행을 이해하지 못한 채 콘텐츠만 생성하는 흩어진 AI 도구들을 대체합니다. 작업 공간 전반의 실시간 작업, 문서, 댓글, 필드, 이력을 분석하여 상황 인식형 AI를 제공합니다.
제품 관리자가 A/B 테스트를 실행하고 결과를 실행 가능한 일로 전환해야 한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 ClickUp Brain을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 실험 결과, 연결된 버그, 이전 결정을 활용하여 PRD 생성
- PRD와 승인 기준을 기반으로 엔지니어링을 위한 작업 설명을 자동 작성합니다.
- 스프린트 결과를 요약하고 플랜 단계에서 해결되지 않은 의존성을 파악하세요.
- 현재 작업 상태와 소유권을 활용하여 워크플로우 질문에 답변하기
📌 이 프롬프트를 시도해 보세요: 지난 스프린트 결과를 활용하여 결제 실험에 대한 제품 요구사항 문서(PRD)를 작성하고 필요한 엔지니어링 작업들을 연결하세요.
AI 워크플로우를 조정하세요
작업이 생성되면 워크플로우 자동화가 이를 지속적으로 진행시킵니다.
ClickUp 자동화는 실제 실행 이벤트에 연결된 트리거 기반 워크플로우를 처리합니다. 예를 들어, 머신러닝 팀이 새로운 실험을 프로덕션 모니터링에 배포하는 경우입니다.
- Datadog 경보가 발생하면 자동화 시스템이 버그 작업을 생성하고 당직 엔지니어를 배정합니다.
- 수정 사항이 병합되면 자동화 시스템이 해당 작업을 QA로 라우팅하고 상태를 '테스트 중'으로 업데이트합니다.
- QA 승인이 완료되면 자동화 시스템이 릴리스 소유자를 지정하고 상태를 '배포 준비 완료'로 업데이트합니다.
- 배포가 완료되면 자동화 시스템이 결과를 게시하고 피드백 루프를 닫습니다.
팀은 작업 공간 내 가시적인 규칙을 통해 모델 재훈련, 검증 및 배포를 관리합니다.
실제 사용자가 ClickUp을 활용한 실행 경험을 공유합니다:
ClickUp은 매우 유연하며 팀 간 통합 실행 시스템으로 탁월합니다. GobbleCube에서는 GTM, CSM, 제품, 자동화, 내부 운영을 한곳에서 관리하는 데 활용합니다. 가장 큰 강점은 모든 요소를 자유롭게 커스터마이징할 수 있다는 점입니다. 사용자 지정 필드, 작업 계층 구조, 의존성, 자동화, 보기 기능을 통해 경직된 구조에 얽매이지 않고 실제 비즈니스 워크플로우를 모델링할 수 있습니다. 제대로 설정하면 여러 도구를 대체하고 수동 조율 작업을 크게 줄여줍니다.
ClickUp은 매우 유연하며 팀 간 통합 실행 시스템으로 탁월합니다. GobbleCube에서는 GTM, CSM, 제품, 자동화, 내부 운영을 한 곳에서 관리하는 데 활용합니다. 가장 큰 강점은 모든 요소를 자유롭게 커스터마이징할 수 있다는 점입니다. 사용자 지정 필드, 작업 계층 구조, 의존성, 자동화, 보기 기능을 통해 경직된 구조에 얽매이지 않고 실제 비즈니스 워크플로우를 모델링할 수 있습니다. 제대로 설정하면 여러 도구를 대체하고 수동 조율 작업을 크게 줄여줍니다.
회의 결정을 즉시 기록하세요
회의는 문서보다 더 많은 결정을 내립니다. ClickUp AI 노트테이커는 그 결정이 일로 이어지도록 보장합니다.
주간 모델 검토에서 성능 문제가 발견되었다고 가정해 보겠습니다. AI 노트테이커가 회의를 기록하고 간결한 요약본을 생성하며 실행 항목을 추출합니다. 이를 관련 프로젝트에 연결된 ClickUp 작업으로 변환할 수 있습니다.
소유자는 즉시 일을 배정받으며, 향후 일은 기록을 검색하지 않고도 원본 결정으로 거슬러 올라갈 수 있습니다.
모든 도구에 걸친 신호를 중앙 집중화하세요
AI 기술 스택 교체는 기존 시스템을 포기할 필요가 없습니다. ClickUp 통합은 신호를 하나의 실행 계층으로 끌어옵니다.
예시로, 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- GitHub 문제를 릴리스 마일스톤과 연결된 ClickUp 작업으로 동기화하세요
- Datadog 알림 또는 실험 플랫폼에서 워크플로우를 트리거하세요
- 검토 작업에 실험 결과를 직접 첨부하세요
팀은 하나의 작업 공간에서 운영되며, tools는 구조화된 데이터를 활성 작업에 공급합니다.
음성 중심 생산성으로 더 빠르게 움직이세요
업무 중 떠오른 아이디어는 속도가 관건입니다. Brain MAX의 ClickUp Talk to Text는 음성 중심 생산성을 구현하여 작업 속도를 4배 빠르게 합니다.
리드 엔지니어가 디버깅을 마치고 컨텍스트를 신속히 기록하고자 할 때를 가정해 보자. 업데이트 콘텐츠를 음성으로 입력하면 Brain MAX가 이를 전사하고 구조화하여 즉시 작업을 업데이트할 수 있게 해준다.
음성 입력은 플랜 수립부터 실행에 이르기까지 마찰을 제거하고 실행 속도를 가속화합니다.
이 음성-텍스트 변환 어시스턴트가 어떻게 작동하는지 이해하려면 이 비디오를 시청하세요:
더 이상 훌륭한 아이디어를 놓치지 마세요: 이 음성-텍스트 변환 어시스턴트를 활용하세요
🔍 알고 계셨나요? 현재 AI 에이전트가 과대평가되었다고 느끼는 사람이 62%에 달 하지만, 그 가장 큰 이유는 맥락 부족입니다. 약 30%의 사용자는 확신에 찬 어조로 말하지만 사실은 틀리는 '자신감 넘치는 추측자'에 좌절감을 느낍니다. 이는 팀의 실제 작업 공간에 통합되지 않았기 때문입니다.
ClickUp으로 추진력을 위한 아키텍처 구축
AI 중심 팀 구축은 의도에서 시작됩니다. 데이터와 모델부터 모니터링 및 자동화에 이르기까지 스택의 모든 계층은 팀의 신속한 움직임과 확신을 바탕으로 한 확장성을 결정합니다. 이러한 계층들이 깔끔하게 연결될 때, AI는 주변에 머무르지 않고 실행 과정에 자연스럽게 녹아들게 됩니다.
ClickUp은 실행 계층에 집중합니다. 태스크, 문서, AI 에이전트, 자동화, 엔터프라이즈 검색, ClickUp Brain이 하나의 통합 작업 공간에 존재함으로써 AI 이니셔티브가 실제 업무와 연결됩니다. 실험은 실행과 연결되고, 모니터링은 소유권과 연결되며, 결정은 문서화된 맥락과 연결됩니다.
팀은 확장성을 위해 설계된 단일 환경 내에서 워크플로우를 조정하고, 인사이트를 도출하며, 지식을 포착하고, 프로젝트를 추진할 수 있습니다. AI는 일상 운영의 일부가 되어 계획 수립, 출시, 검토, 최적화 과정을 지원하며, 그 과정에서 맥락을 잃지 않습니다.
ClickUp에서 AI 작업을 통합하고 팀 운영 방식에 맞춰 설계된 스택을 구축하세요. 지금 바로 ClickUp에 가입하세요!
자주 묻는 질문(FAQ)
1. AI 기술 스택과 머신러닝 기술 스택의 차이점은 무엇인가요?
AI 기술 스택은 머신러닝, 생성형 AI 및 기타 접근법을 포괄하는 광범위한 범주입니다. 반면 머신러닝 기술 스택은 ML 모델 훈련 및 배포를 위한 tools를 구체적으로 지칭하지만, 두 용어는 종종 혼용됩니다.
2. 비기술 팀은 AI 기술 스택과 어떻게 협력할 수 있을까?
비기술 팀은 대시보드 같은 AI 출력물과 상호작용하며 모델 개선을 위한 피드백을 제공합니다. ClickUp 같은 통합 작업 공간은 ML 인프라의 복잡한 워크플로우 오케스트레이션을 탐색할 필요 없이 프로젝트 상태에 대한 가시성을 확보할 수 있게 해줍니다.
3. AI 중심 기업은 AI 스택 구성 요소를 자체 개발해야 할까, 구매해야 할까?
대부분의 AI 중심 기업들은 하이브리드 방식을 채택합니다. 그들은 일반적인 인프라에는 관리형 서비스를 구매하고, 독보적인 경쟁 우위를 창출하는 영역에서만 맞춤형 tools를 구축합니다.
4. AI 스택이 프로젝트 관리 도구와 연동되지 않으면 어떤 문제가 발생할까요?
모델 개발과 프로젝트 상태에 대해 두 개의 진실의 원천을 생성하면 의사소통 오류와 지연이 발생합니다. ClickUp의 통합 작업 공간은 기술적 진행 상황과 프로젝트 작업이 항상 동기화되도록 보장합니다.