저는 eBay에서 정리해고되었습니다. 지금은 27명의 AI 에이전트와 함께 사업을 운영하고 있는데, 여전히 제가 직접 맡아 처리하는 '인간적인' 영역들은 다음과 같습니다.
Linara Bozieva created a 27 AI agent workflow to run her company.Courtesy of Linara Bozieva
Linara Bozieva는 2024년 eBay에서 정리해고되었습니다.
그녀는 성장 마케팅(Growth Marketing) 에이전시를 설립하고, 27개의 맞춤형 AI 에이전트로 구성된 3단계 AI 워크플로를 구축했습니다.
그녀는 자신의 AI 구독 서비스 비용이 월 1,000달러 미만이라고 밝혔습니다.
이 '1인칭 에세이(As-told-to)'는 산호세에 본사를 둔 기업 Ravenopous의 설립자이자 39세인 Linara Bozieva와의 대화를 바탕으로 작성되었습니다. 본문은 분량 및 가독성을 위해 일부 편집되었습니다.
저의 전문적인 경력은 사업 자동화에 큰 도움이 되었습니다.
AI가 대중화되기 시작했을 무렵, 저는 웹 브라우저를 통해 ChatGPT를 활용했고 영상 관련 작업에는 Midjourney와 같은 도구들을 사용했습니다.
그러던 중, 에이전트들이 자율적으로 작동하는 '폐쇄 루프(closed-loop)' 시스템 내에서 사람들이 AI를 활용하는 사례들을 접하게 되었고, 저 또한 그와 유사한 시스템을 직접 구축해 보고 싶다는 생각이 들었습니다.
처음에는 사용자 친화성이 뛰어나다는 점 때문에 Google의 Antigravity 플랫폼을 기반으로 시스템을 구축했습니다. 하지만 Gemini Pro를 사용하던 중 토큰 제한 문제에 직면하게 되었고, 결국 Claude Code로 전환하게 되었습니다. Claude의 성능에는 매우 만족하고 있지만, 최근 들어 그곳에서도 역시 토큰 제한에 부딪히기 시작했습니다.
저는 eBay에서 분석 업무를 담당했었는데, 당시 쌓았던 전문적 배경 지식은 시스템 아키텍처를 설계하고 각종 가이드라인을 수립하는 과정에서 큰 힘이 되었습니다. 동시에, 시스템의 상당 부분은 AI가 직접 작성해 주었습니다. 마크다운 파일, 스킬(skills), 에이전트 파일, 각종 스크립트에 이르기까지—저는 AI 모델에게 제가 원하는 바를 평이한 일상 언어로 설명했고, AI가 그 결과물을 생성해 내면 저는 필요에 따라 세부 사항을 다듬는 방식으로 작업을 진행했습니다.
제 팀에서 사용하는 27개의 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 설명드리겠습니다.
제 자동화 시스템은 지시, 오케스트레이션, 실행의 세 가지 계층으로 구성됩니다. 지시 계층은 에이전트의 자격, 지식, 운영 방식을 정의합니다. 오케스트레이션 계층은 어떤 에이전트가 언제 어떤 작업을 수행해야 하는지 결정합니다.
오케스트레이션 계층에는 모든 에이전트가 행동하기 전에 생각하는 두뇌 역할을 하는 6개의 에이전트가 있습니다. 이 에이전트들은 시장 조사 에이전트, 데이터 분석 에이전트, 크리에이티브 디렉터 에이전트, 재무 에이전트, 법률 에이전트, 그리고 실행 계층으로 작업을 전달하는 오케스트레이터 에이전트입니다.
작업이 전달되면 3개의 에이전트가 기술적 기반을 구축하고, 10개의 에이전트가 트래픽 유입 및 인지도 향상에 힘쓰며, 나머지 5개의 에이전트는 트래픽을 매출로 전환하는 역할을 담당합니다. 실행 계층에는 반복적인 작업을 안내하는 스크립트가 포함되어 있습니다.
이 모든 시스템을 구축하는 데 드는 비용은 월 1,000달러 미만입니다. 저는 Claude Code, Codex, ChatGPT를 사용하고 있습니다. 그리고 HeyGen이나 ElevenLabs 같은 몇 가지 특수 도구도 사용하고 있고, 제 Claude Code가 API를 통해 다른 모델과 도구에 접근할 수 있도록 허용하고 있기 때문에 API 사용료를 지불하고 있습니다.
가장 어려웠던 점은 시스템이 실제로 작동하는 시점을 파악하는 것이었습니다.
현재 시스템은 총 14개 클라이언트를 대상으로 학습되었습니다. 저는 현재 5개 클라이언트를 담당하고 있지만, 제 개인 프로젝트에도 워크플로우를 적용해 테스트했고, 상담원 역량 향상을 위해 친구들을 위해 무료로 작업하기도 했습니다.
가장 어려웠던 점은 시스템이 제대로 작동하는 시점을 파악하는 것이었습니다. 그래서 14개 클라이언트 프로필을 대상으로 테스트를 진행했습니다. 시스템이 제 접근 방식과 프레임워크를 완벽하게 이해하고 매번 고품질 결과를 제공하는지 확인하고 싶었기 때문입니다.
그 결과, 이제 Gemini와 Claude가 광고 문구를 각각 생성한 후, 결과를 비교 및 결합하여 더욱 자연스러운 느낌을 주는 문구를 만들어냅니다. 최종적으로 가장 적합한 문구는 두 프로그램의 결과물을 종합하여 생성됩니다.
또한 실행 단계에 Reddit 토론에서 고객의 문제점을 추출하여 전략을 더욱 정교하게 다듬는 스크립트를 추가했습니다.
AI 시대에 사회적 기술이 매우 중요하다는 것을 깨달았습니다.
제 사업에서는 AI 에이전트가 광고를 실행하고, 성과를 분석하고, 크리에이티브를 개선한 후 매일 보고서를 제공합니다. 클라이언트에게는 주간 보고서를 제공하고, 매달 종합적인 회의를 진행합니다.
AI는 클라이언트와의 통화 녹취록을 처리할 수는 있지만, 회의실 분위기를 완전히 파악하거나 클라이언트가 가장 긴장하는 부분을 알아낼 수는 없습니다. 그러한 판단과 클라이언트 관리는 여전히 제가 담당해야 합니다.
또한, 데이터가 부족하거나 에이전트와 어떤 방향으로 나아가야 할지 갈림길에 섰을 때 저는 전략 수립에 적극적으로 참여합니다. 에이전트가 제안하는 전략이 실제로 타당하고 실행 가능한지 지속적으로 확인합니다.
AI는 시스템을 구축할 수 있지만, 해당 분야에 대한 이해가 필수적입니다. 예를 들어, 저는 어린이 감기나 독감을 치료하는 의료 에이전트를 만들 수 없습니다. 관련 지식이 없기 때문에 어떤 가이드라인을 포함해야 하고, 어떤 에이전트가 필요하며, 시스템을 어떻게 업데이트해야 하는지 알 수 없기 때문입니다.
저는 미래에는 모든 반복적인 작업은 AI가 수행할 수 있고 또 그렇게 될 것이라고 생각합니다. 하지만 특정 부서나 분야에 필요한 전문 지식은 여전히 AI 아키텍처를 총괄하는 부사장급 전문가인 인간에게 있을 것입니다
AI는 한 사람이 할 수 있는 일에 대한 제 생각을 완전히 바꿔놓았습니다.
저는 여전히 프리랜서들을 통해 기존 마케팅 서비스를 제공하는 고객들을 몇 명 보유하고 있습니다. 이전부터 서비스를 제공해왔던 고객들이기에, 이제는 완전히 손을 떼었다고 할 수는 없겠죠. 제 사업의 작은 별개 부문으로 생각하고 있습니다.
새로운 고객들에게는 이제 AI 시스템을 통해 마케팅 전 과정을 제공하고 있습니다. 고객 온보딩이 완료되면, 저는 매주 약 두 시간 정도를 할애하여 계정을 관리합니다.
만약 제가 고객 관리만 전담한다면, 20~25개 고객사는 충분히 혼자서 관리할 수 있을 것 같습니다. 하지만 그 정도 규모가 되면, 저처럼 에이전트들을 관리하고 전략을 수립하는 운영 담당자만 고용할 생각입니다.
혼자서 무언가를 만들어가는 과정은 엄청난 만족감과 가능성을 안겨주었습니다. 제 업무 방식뿐 아니라, 한 사람이 무엇을 만들어낼 수 있는지에 대한 제 생각까지도 바꿔놓았습니다.