지시에서 자동화로: 8개월 만에 230개의 AI 워크플로우를 구축하고 마케팅 조직을 혁신한 방법

컨설턴트도, '변혁 전담 부서'도 없었습니다. 오직 매주 주어진 과제, 자체 개발한 시스템, 그리고 인원 대비 성과 비율을 끊임없이 추구한 것뿐이었습니다.

모든 기업은 자사가 “AI를 활용하고 있다”고 말합니다. 하지만 대부분은 팀원 중 누군가가 ChatGPT 탭을 열어두고 있다는 뜻일 뿐입니다. 이는 AI 혁신이 아니라 단순한 ‘AI 체험’에 불과합니다.

8개월 전, ClickUp의 마케팅 조직도 그런 상황이었다. 물론 직원들이 여기저기서 AI를 사용하고는 있었다. 요약, 초안 작성, 회의 노트 작성 등에 활용했다. 하지만 사용은 산발적이고 불규칙했으며, 그 이면에는 체계가 거의 없었다. 나는 직원들이 무엇을 만들고 있는지 가시성이 없었다. 우리가 실제로 발전하고 있는지, 아니면 그저 AI 도입이라는 형식적인 요건만 충족하고 있는 것인지 알 방법이 없었다.

현재 13개 팀에 걸쳐 230개의 AI 워크플로우가 등록되어 있으며, 그중 169개가 실제 운영 중에 있습니다. 전환을 시작한 첫 6주 만에 AI 사용량을 20배로 늘렸습니다. SEO 팀은 75명의 콘텐츠 제작자가 필요했던 것에서 8명으로 줄었습니다. 수요 관리 팀의 한 직원은 월 1회 진행하던 웨비나를 6회로 늘렸습니다. 그리고 지금 바로 ClickUp 보기를 열어 모든 팀과 구성원이 AI 성숙도 곡선상 어디에 위치하는지, 다음에 무엇을 구축해야 하는지, 그리고 그 이유를 정확히 말씀드릴 수 있습니다.

다음은 실제 실행 가이드입니다. 5단계의 전 과정, 제가 저지른 실수, 그 결과 도출된 수치, 그리고 현재 시스템을 주도하고 있는 구체적인 에이전트와 워크플로우까지 모두 담겨 있습니다. 매출 또는 마케팅 팀을 이끌고 계시며 이 분야에 진지하게 관심을 가지고 계신다면, 주저 말고 이 내용을 참고해 주세요.

모든 것을 이끈 단 하나의 메트릭

각 단계를 설명하기 전에, 우리가 내린 모든 결정의 배경이 된 메트릭, 즉 '산출량 대 인원 비율'을 이해하셔야 합니다. 우리가 진행한 모든 워크플로우, 모든 담당자, 모든 조직 개편은 다음과 같은 간단한 질문을 통해 검증되었습니다. '이를 통해 기존 팀으로 더 많은 일을 할 수 있는가, 아니면 더 적은 자원으로 동일한 성과를 낼 수 있는가?' 우리는 성장을 가속화하거나 비용을 절감해야 합니다(혹은 둘 다)!

우리는 단순한 신기함을 쫓는 것이 아닙니다. 우리는 시너지 효과를 쫓습니다. 이러한 관점은 매우 중요합니다. 왜냐하면 이를 통해 팀은 아무런 성과도 내지 못하는 멋진 데모를 만드는 대신, 실제로 비즈니스를 발전시키는 일에 집중할 수 있기 때문입니다.

이 플레이북에서 배울 내용

자세한 내용은 다음과 같습니다:

1단계: 금요일의 의무

2025년 여름, 우리가 내디딘 첫 단계는 결코 화려하지 않았습니다. 새로운 도구도, 대대적인 보도 자료도 없었습니다. 그저 하나의 상시 지침이 있었을 뿐입니다. 팀원 모두가 매주 전용 ClickUp 채팅 채널에 최소 한 가지의 새로운 AI 활용 사례를 제출해야 했습니다.

무엇이든 될 수 있습니다. 30초를 절약해 준 것일 수도 있고, 30분을 절약해 준 것일 수도 있습니다.

목표가 첫날부터 획기적인 성과를 내는 것이 아니었기 때문에 의도적으로 기준을 낮게 설정했습니다. 목표는 직원들이 실제로 AI를 활용하려는 습관을 들이게 하는 것이었습니다.

이 부분에서 ClickUp을 활용한 구축은 우리에게 구조적인 이점을 제공했습니다. AI는 이미 직원들이 매일 사용하는 도구 안에 내장되어 있었습니다. 작업 전환이 필요하지 않았고, 별도의 플랫폼에 로그인할 필요도 없었습니다. 무언가를 시도해 보고 그 결과를 해당 업무 지침이 공유된 바로 그 채팅 채널에서 바로 공유할 수 있었습니다. 작업 과정의 마찰은 거의 제로에 가까웠습니다.

하지만 지침 자체는 기본 중의 기본일 뿐입니다. 대부분의 경영진이 간과하는 부분은 바로 이 부분입니다.

매주 금요일 밤과 토요일 아침(저는 동부 해안에 있고, 팀원 대부분은 서부 해안에 있습니다), 저는 제출된 모든 내용을 꼼꼼히 읽었습니다. 단 하나도 빠짐없이요. 저는 각 제출물에 대한 제 생각, 제안, 격려의 말을 남겼습니다. 감사의 인사를 전했고, 추가 질문을 던졌습니다. 저는 이것이 단순히 보여주기 위한 행위가 아님을 보여주었습니다.

팀원들이 리더인 당신이 단지 형식적으로 체크리스트를 채우는 것뿐이라고 단 1초라도 느낀다면, 모든 노력은 물거품이 됩니다. 팀원들은 당신이 관심을 기울이고 있으며, 그들이 발견한 내용에 진심으로 관심을 갖고 있다는 것을 확인해야 합니다.

그들에게는 많은 시간이 소요되는 작업이었기에, 저는 이것이 단순한 잡무가 아니라는 점을 그들이 알아주길 바랐습니다. 이는 경영진이 진심으로 이해하고자 노력했던 부분이었습니다.

약 6주 동안 이 방식을 운영했습니다. 그러다 문득 깨달은 점이 있었습니다. 더 이상 강제할 필요가 없어진 것입니다. 직원들이 이미 AI에 푹 빠져 있었죠. AI 사용이 세상을 뒤바꿀 만큼 대단할 필요는 없다는 사실이 밝혀지면서 부담감이 사라졌습니다. 매일 1%씩만 더 나아지게 해주면 충분했던 것입니다.

그로 인한 파급 효과는 엄청났습니다. 직원들은 동료들이 하는 일을 보고 이를 따라 하기 시작했습니다. 프롬프트가 재사용되었고, 에이전트가 공유되었습니다. 한 사람의 실험이 열 명의 일상적인 워크플로우로 자리 잡았습니다. 바로 여기에 진정한 시너지 효과가 있습니다.

6주 후, 저는 고무적인 지표를 확인했습니다. 팀 전체의 AI 사용량이 20배 증가한 것입니다.

1단계에서 참고할 점

공개 채널을 만드세요. 제출된 내용을 누구나 볼 수 있게 하세요. 부담을 덜어주기 위해 기준을 낮게 설정하세요. 4~6주 정도의 정해진 기간 동안 운영하세요. 습관을 기르기에는 충분하지만, 영구적인 것으로 느껴지지 않을 만큼 짧은 기간이어야 합니다. 그리고 가장 중요한 점은 리더들이 가시적으로 참여해야 한다는 것입니다. 모든 제출물에 댓글을 달아주세요. 이를 실천할 수 없다면, 굳이 이런 지침을 내릴 필요가 없습니다.

2단계: 슈퍼 에이전트가 모든 구성원을 빌더로 만들다

가을이 되자 팀원들은 이미 AI 관점에서 사고하고 있었습니다. 요약, 초안 작성, 조사, 형식 지정, 간단한 분석 등 기본 기능을 완전히 체화했죠. 하지만 구축한 작업의 80%는 여전히 단순한 업무 자동화 수준이었습니다. A에서 B로 넘어가는 식의 작업이었죠. 유용했고, 인원 대비 생산성 비율을 확실히 끌어올렸지만, 완전히 판도를 바꾸는 수준은 아니었습니다.

그 후, ClickUp은 사내에서 '슈퍼 에이전트'를 도입했습니다. 그리고 모든 상황이 완전히 바뀌었습니다.

비기술 사용자도 프롬프트를 수동으로 이어 붙이거나 단순한 자동화 기능을 연결해 복잡한 시스템을 만드는 대신, 에이전트 빌더를 사용해 평이한 언어로 다단계 워크플로우를 설명하기만 하면 ClickUp이 이를 위한 '슈퍼 에이전트'를 구축해 주었습니다. 진정한 자동화를 구현하는 데 따르는 장벽은 거의 사라졌습니다. 이미 이러한 사고방식에 익숙한 팀에게는 마치 불에 기름을 부은 것과 같았습니다.

우리는 팀원들에게 더 큰 그림을 그리도록 독려했습니다. A에서 B가 아닌, A에서 Z까지 말입니다. 우리는 모든 구성원에게 자신의 업무 영역에서 시간을 잡아먹고 자동화해야 할 복잡하고 다단계의 워크플로우를 찾아내도록 요청했습니다. 또한 12월 말에 '슈퍼 에이전트(Super Agents)'를 공식 출시할 예정이었기에, 모든 구성원에게는 내재된 동기 부여가 있었습니다. 바로 자신의 작업이 소개될 것이라는 점이었죠. 그들은 자신의 업무 효율성 향상을 전 세계에 보여줄 기회를 얻게 될 것입니다.

1월 초까지, 우리 팀이 Super Agents를 구축하고 사용하는 과정을 담은 150개 이상의 비디오 라이브러리가 완성되었습니다. 직원들은 자신의 일에 자부심을 느꼈고, 각자는 해당 분야의 전문가로 위치했습니다. 그리고 이 모든 과정은 내부적인 효율성 향상이 외부적으로는 마케팅 콘텐츠로 이어지는 선순환 구조를 만들어냈습니다.

지난주에 완료했던 일 중 일부는 이제 더 이상 관련성이 없어졌으며, 새롭고 더 나은 방식을 위해 단계적으로 폐지해야 합니다. 이에 대해 지나치게 우려할 필요는 없습니다.

대부분의 팀이 이 부분을 잘못 이해하고 있습니다. 일단 작동하는 시스템을 구축하면 그걸 고수하려고만 하죠. 하지만 이 분야의 변화 속도는 끊임없이 기존 시스템을 폐기할 각오가 되어 있어야 함을 의미합니다. 저희는 '슈퍼 에이전트(Super Agent)' 버전이 훨씬 더 우수했기 때문에 여름에 도입했던 자동화 기능 중 일부를 불과 몇 달 만에 중단했습니다. 이는 낭비가 아니라 프로세스의 자연스러운 일부입니다.

3단계: 라이브러리 (이걸 더 일찍 완료했어야 했는데)

자, 솔직하게 말해볼까요.

만약 한 가지만 다시 할 수 있다면, 바로 이것일 것입니다. 첫날부터 체계적으로 정리하기 시작했을 것입니다.

하지만 실제로는 이런 일이 벌어졌습니다. 9개월이 지나자 조직 곳곳에 AI 워크플로우가 넘쳐났습니다. 모든 팀은 각자만의 워크플로우를 가지고 있었고, 모든 구성원에게는 자신만의 애용하는 에이전트가 있었습니다. 하지만 저를 포함해 그 누구도 조직 전체에 실제로 무엇이 존재하는지 종합적으로 파악할 수 없었습니다. 강력했지만 보이지 않는 존재였던 셈입니다.

그래서 저는 체계적인 인벤토리를 구축했습니다. 바로 이 순간, 변혁은 단순한 성과들의 집합체를 넘어 운영 체제로 거듭나기 시작했습니다. ClickUp 내부에서는 모든 활성 AI 에이전트와 워크플로우에 중요한 모든 정보를 포착하는 사용자 지정 필드가 포함된 작업이 할당됩니다:

어떤 역할을 하나요? 구체적으로 설명해 주세요. “마케팅을 돕는다”는 식의 모호한 표현이 아니라, 이 에이전트가 정확히 어떤 작업이나 프로세스를 처리하는지 알려주세요.

그 결과는 무엇일까요? 시간 절약, 비용 절감, 처리량 증가. 막연한 느낌이 아닌, 확실한 수치입니다.

책임자는 누구인가요? 누가 구축했고, 누가 유지 관리하며, 문제가 발생하면 누구에게 연락해야 할까요?

실행 빈도는 어떻게 되나요? 매일? 매주? 필요 시? 지속적으로?

어디에 있나요? ClickUp Super Agent, Cursor, Retool, Replit, Hex, Claude Code, AirOps. 우리는 다양한 tools를 사용합니다. '시스템' 열에서는 이 모든 tools를 추적합니다.

어떤 팀인가요? 그리고 무엇보다 중요한 점은, 어떤 성숙도 단계인가요?

📌 ClickUp의 강점: 팀 전반에 걸쳐 수백 개의 워크플로우가 쌓이면, 필요한 워크플로우를 찾는 것 자체가 또 다른 문제가 됩니다. ClickUp Enterprise 검색을 사용하면 내부 지식이나 처음 워크플로우를 만든 사람에게 의존하지 않고도 작업, 문서, 댓글, 연결된 도구 전반을 검색할 수 있습니다.

현재 이 목록에는 230개의 워크플로우가 있습니다. 169개는 가동 중이고, 40개는 로드맵에 포함되어 있으며, 17개는 활발히 구축 및 검토 중입니다. 이는 13개 기능별 팀에 걸쳐 있습니다. 그리고 ClickUp 내에서 실제 맞춤형 필드, 뷰, 필터를 활용하고 있기 때문에, 팀별, 성숙도별, 영향도별, 시스템별, 상태별로 원하는 대로 데이터를 세분화할 수 있습니다. 이는 우리 전체 AI 운영을 위한 제어판입니다.

13개 팀에 걸친 230개의 AI 워크플로우: 실제 결과

여기서 구체적인 증거를 제시하겠습니다. 이 워크플로우들은 현재 실제 환경에서 가동 중이며, 라이브러리에서 직접 추출한 실제 성과 수치를 바탕으로 합니다.

ClickUp에서 이 시스템을 가능하게 한 요소

ClickUp 채팅을 사용하여 사용 사례를 수집하고 공개적으로 공유합니다. ClickUp 작업 및 사용자 지정 필드를 사용하여 워크플로우, 소유권, 영향도, 시스템, 성숙도를 체계화합니다. ClickUp 대시보드와 뷰를 사용하여 팀 간 라이브러리를 모니터링합니다. ClickUp 자동화 및 Super Agents를 사용하여 복잡하고 다단계인 워크플로우를 자동화합니다. ClickUp Brain 및 Brain MAX를 사용하여 라이브러리를 분석하고, 부족한 부분을 파악하며, 로드맵을 수립합니다.

4단계: AI를 활용해 우리 자신의 AI를 평가했습니다

여기서부터가 진짜 핵심입니다. 솔직히 말해서, 바로 이 시점에서 모든 것이 단순한 프로젝트 모음이 아니라 진정한 시스템처럼 느껴지기 시작했습니다.

230개의 워크플로우가 모두 구조화된 데이터와 함께 ClickUp에 등록되자, 저는 ClickUp Brain에 전체 목록을 입력하고 조직을 평가해 달라고 요청했습니다. 어떤 팀이 가장 앞서 있나요? 어떤 팀은 여전히 대부분 'AI 지원' 단계에 머물러 있나요? 부서 간에는 어떤 격차가 있나요? 다음으로 무엇을 구축해야 할까요?

가장 큰 통찰은 놀랍지는 않았지만 중요한 것이었습니다. 대부분의 팀은 사일로 구조로 운영되고 있었습니다. 구성원들은 각자의 작업을 자동화했고, 이를 다시 연결해 팀 차원의 작업을 처리했습니다. 하지만 이러한 워크플로우는 팀 경계에서 멈춰버렸습니다. 운영 팀은 예외였는데, 본래 크로스-기능적으로 협업하는 특성상 그들의 에이전트가 자연스럽게 여러 팀에 걸쳐 있었기 때문입니다.

하지만 다른 팀들은 어떨까요? 사일로화되어 있습니다.

이 통찰만으로도 이번 작업 전체가 충분히 가치 있었습니다. 왜냐하면 이것이 바로 다음 가치의 물결이 어디에 있는지, 즉 팀과 팀 사이의 스페이스에 있다는 것을 정확히 보여주었기 때문입니다. 부서 간 연결. 수요를 필드 이벤트, 커뮤니티, 콘텐츠에 연결하는 워크플로우. 이러한 것들은 저절로 만들어지지 않습니다. 설계되어야만 합니다.

AI 성숙도 관점에서 우리 조직 전반에 어떤 현황이 있는지 처음으로 명확히 파악하게 되었습니다. 또한 향후 방향과 그 이유도 알게 되었죠. 이제 우선순위를 정하고, 자원을 배분하며, 인력을 배치하고, 로드맵을 수립할 수 있습니다. 이제야 진정한 프로그램이 되었습니다.

⚠️ AI 성숙도는 단순한 유행과 실질적인 효과를 가르는 기준입니다

몇 가지 훌륭한 워크플로우만으로도 진행이 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 진정한 시스템은 다릅니다.

ClickUp AI 성숙도 평가 를 통해 귀사의 팀이 현재 어떤 위치에 있는지, 그리고 AI가 조직 전반에 걸쳐 시너지 효과를 내기 전에 무엇을 개선해야 하는지 파악할 수 있습니다.

👉 평가를 통해 귀사의 플라이휠이 현재 어느 단계에 있는지 확인해 보세요.

👉 평가해 보세요

5단계: 로드맵, 코칭 플랜, 그리고 새로운 DNA

성숙도 평가를 통해 얻은 두 가지 통찰은 향후 팀 운영 방식을 변화시켰습니다.

첫 번째: 실질적인 AI 로드맵. Brain이 파악한 격차를 바탕으로, 현재 동일한 ClickUp 목록에 “로드맵” 상태로 40개의 워크플로우가 대기 중입니다. 어떤 작업이 진행 중인지, 누가 담당하는지, 그리고 그 배경이 되는 근거를 한눈에 확인할 수 있습니다. 부서 간 협업이 우선순위로 지정됩니다. 수요(Demand)와 커뮤니티(Community) 간의 격차 해결을 위해 전담 담당자가 배정됩니다.

PMM과 필드 이벤트 간의 괴리가 해소되었습니다. 이번 AI 전환은 사상 처음으로 실질적인 프로젝트 관리 체계를 뒷받침으로 삼았습니다. 우선순위 설정, 자원 배분, 책임 소재 명확화 등, 훌륭한 아이디어를 실질적인 성과로 전환하는 데 필요한 모든 요소가 갖춰졌습니다.

두 번째: 맞춤형 코칭 플랜. 저를 포함한 팀원 모두가 자신의 AI 역량 격차를 해소할 수 있는 플랜을 받습니다. 어떤 분야에서 강점을 가지고 있는지, 어떤 부분을 발전시켜야 하는지, 다음으로 어떤 구체적인 워크플로우를 다뤄야 하는지 등을 파악합니다. 또한, 이미 역량을 갖춘 팀원들은 아직 적응 중인 팀원들의 멘토가 됩니다. 이는 AI 평가를 기반으로 한 인재 역량 강화 프로그램입니다.

또한 채용 기준도 변경했습니다. 이 모든 과정을 거치며, 우리는 의도적으로 'AI 우선' 사고방식을 가진 개발자들을 팀에 영입했습니다. 단순한 열성가가 아닌, 복잡한 에이전트 시스템을 이해하고, 단순한 작업이 아닌 워크플로우의 관점에서 사고하며, 무언가를 구축한 후 다른 세 명에게 이를 확장하는 방법을 가르칠 수 있는 인재들입니다. 이들은 조직의 새로운 DNA가 되었으며, 주변 모든 구성원의 역량을 배가시키는 원동력이 되었습니다.

이것이 바로 우리가 계속해서 시너지를 창출하고 인원 대비 생산성 지표를 획기적으로 개선해 나갈 방법입니다.

🚀 ClickUp의 강점: AI가 팀 전반으로 확산되기 시작하면, 진짜 문제는 접근성이 아닙니다. 바로 분산된 환경입니다. ClickUp Brain MAX는 연결된 검색 기능, 다양한 모델, 내장된 음성 텍스트 변환 기능을 통해 업무 전반에 걸쳐 하나의 통합된 데스크탑 AI 레이어를 제공함으로써 이 문제를 해결합니다. 여러 도구를 오가며 번거로움을 겪을 필요가 없습니다. "그게 어디에 있었더라?" 하는 고민도 줄어듭니다.

압축된 플레이북

이 글을 읽으며 “우리도 이걸 해야겠다”고 생각하신다면, 여기 모니터에 붙여둘 수 있도록 인쇄해 두면 좋은 버전이 있습니다.

플랫폼이 아닌 목표부터 시작하세요. 팀이 AI를 우선적으로 활용하는 습관이 없다면 기술은 중요하지 않습니다. 공개 채널. 매주 제출. 낮은 기준. 6주. 모든 제출물에 대해 직접 소통하세요.

신비감을 걷어내고, 널리 퍼지게 하세요. 가장 큰 변화는 특정 워크플로우가 아니었습니다. 바로 사람들이 AI가 혁신적이지 않아도 가치가 있다는 사실을 깨달은 순간이었습니다. 아이디어가 재사용될 수 있도록 모든 것을 공유하세요.

더 나은 도구가 등장하면 기준을 높여보세요. Super Agents는 비기술직 직원들도 복잡한 자동화 작업을 쉽게 활용할 수 있게 했습니다. 여러분의 시스템에서도 이러한 전환점을 찾아내고, 이를 통해 팀의 역량을 한 단계 더 끌어올리세요.

자애로운 마음을 끊임없이 버리세요. 여름에 도입한 자동화 기능 중 일부는 몇 달 만에 폐기되었습니다. 좋습니다. 이는 우리가 애착을 갖기 전에 더 빠르게 개선하고 있다는 뜻이니까요.

모든 것을 목록화하세요. 필요하다고 생각하기 훨씬 더 일찍 시작하세요. 만약 다시 할 수 있다면, 첫날부터 체계적인 목록화를 시작했을 것입니다. 라이브러리는 단순한 문서가 아닙니다. 이는 AI 기반 평가, 로드맵 수립, 코칭을 위한 토대입니다. 이것이 없다면, 눈 감고 비행하는 것과 다름없습니다.

AI를 스스로 활용하세요. 워크플로우가 체계적인 시스템으로 구축되면, AI가 이를 분석하여 성숙도 평가를 제공하도록 하세요. AI는 어떤 인간의 분석보다 더 빠르게 부서 간 격차와 사일로화된 패턴을 찾아낼 것입니다.

구축 전문가를 채용하세요. 진정한 'AI 우선' 운영자 역할을 할 소수의 인재가 필요합니다. 이들은 단순히 자신만을 위해 구축하는 데 그치지 않습니다. 그들은 가르치고, 멘토링하며, 주변 모든 사람의 역량을 높여줍니다.

제품처럼 관리하세요. 로드맵. 백로그. 스프린트 우선순위. 가시성. 경영진의 관심. AI 전환을 부수적인 프로젝트로 취급한다면, 영원히 부수적인 프로젝트로 남을 것입니다.

🎥 실제 일과 연결된 AI 전환이 어떤 모습인지 더 폭넓게 살펴보고 싶다면, 이 비디오는 위의 가이드북을 보완해 줄 유용한 자료가 될 것입니다.

이 성공의 비결은 무엇이었을까요?

이 모든 변화를 성공으로 이끈 핵심 요소를 추려보면, 몇 가지 간단한 패턴으로 귀결됩니다:

향후 전망

9개월 전만 해도 우리 팀은 생각날 때만 AI를 활용했습니다. 하지만 오늘날 우리는 230개의 체계화된 워크플로우, 3단계 성숙도 프레임워크, 우선순위가 정해진 로드맵, 모든 팀원을 위한 맞춤형 코칭 플랜, 그리고 매주 성장하는 시스템을 갖추게 되었습니다.

우리는 산발적인 실험 단계에서 체계적인 설계 단계로, 사일로화된 담당자 체계에서 크로스-기능적 시스템으로, 수동 보고에서 자동화된 파이프라인 분석으로 발전했습니다. 그리고 우리는 이미 보유하고 있던 도구와 기존 인력, 그리고 AI 성숙도를 단순한 목표가 아닌 실질적인 프로그램으로 다룰 것이라는 확고한 의지를 바탕으로 이를 이루어냈습니다.

성과 대비 인원 비율은 팀의 경쟁력을 가늠하는 새로운 지표입니다. 단순한 열정에 그치지 않고 이를 뒷받침할 실질적인 시스템을 구축하는 팀이 결국 승리할 것입니다.

아직 초기 단계입니다. 하지만 앞으로 나아갈 방향에 대해 긍정적으로 생각합니다.

귀사의 팀도 이와 같은 성과를 내고 싶다면, ClickUp이 이를 구축하고, 추적하며, 확장할 수 있는 시스템을 제공합니다.

자주 묻는 질문

ClickUp 마케팅 팀이 AI 운영 체제를 구축하는 데 얼마나 걸렸을까요?

ClickUp의 마케팅 조직은 약 9개월에 걸쳐 체계적인 AI 운영 체계를 구축했습니다. 단순한 주간 사용 사례 의무화에서 시작해, 13개 팀에 걸쳐 230개의 워크플로우로 구성된 관리형 라이브러리로 발전시켰습니다.

AI 전환에서 가장 중요한 메트릭은 무엇일까요?

이 팀에게 있어 산출물 대 인원 비율은 핵심 메트릭이었습니다. 모든 워크플로우와 담당자는 동일한 팀으로 산출물을 늘렸는지, 아니면 더 적은 자원으로 산출물을 유지했는지를 기준으로 평가되었습니다.

ClickUp은 왜 모든 AI 워크플로우를 하나의 시스템에 통합했을까요?

체계적인 인벤토리를 통해 조직 전반에 걸친 영향력, 소유권, 성숙도, 그리고 격차를 추적할 수 있게 되었습니다. 이러한 가시성이 없었다면, AI 도입은 강력했지만 눈에 보이지 않는 상태로 남아 있었을 것입니다.

팀 전반에 걸쳐 AI 도입이 실제로 정착할 수 있었던 비결은 무엇일까요?

가장 큰 요인은 경영진의 적극적인 참여, 부담 없는 주간 습관화, 사용 사례의 공개 공유, 그리고 비기술적 사용자도 기존에 사용하던 시스템 내에서 유용한 워크플로우를 구축할 수 있게 해주는 tools들이었습니다.

ClickUp은 AI를 활용해 자체 AI 전환을 어떻게 개선했을까요?

워크플로우가 ClickUp에 정리되자, 팀은 ClickUp Brain을 활용해 팀별 AI 성숙도를 평가하고, 부족한 부분을 파악하며, 로드맵의 우선순위를 정하고, 개인별 코칭 플랜을 수립했습니다.