🤖 Zapier CEO의 개인 AI 스택 공개: 실제 업무에 AI 어떻게 쓰는지?

이게 뭔데? 🤔

이건 레니의 뉴스레터(Lenny's Newsletter)에서 소개한 'How I AI' 팟캐스트 에피소드야. Zapier의 CEO인 웨이드 포스터(Wade Foster)가 직접 자신의 AI 사용법을 공개한 내용인데, 단순히 이론적인 이야기가 아니라 실제 업무에서 쓰이는 구체적인 AI 활용 사례를 보여줘.

Zapier는 노코드 자동화 플랫폼으로 유명하잖아? 그런데 이 회사의 CEO가 직접 AI를 어떻게 활용하는지 공개한 건 꽤 의미가 커. 특히 리더십 관점에서 AI 채택을 어떻게 이끌어가는지, 그리고 실제 워크플로우에서 어떤 도구를 어떤 식으로 사용하는지 자세히 설명했거든.

이 에피소드는 AI를 '그냥 써보라'는 수준이 아니라, 구체적인 실행 방법과 문화적 접근 방식까지 다루고 있어. 예를 들어 면접 평가 에이전트 만들기, 숨은 인재 찾기, 회사 문화 분석하기 등 실제 비즈니스에 적용 가능한 AI 활용법을 보여줘.

핵심 내용 정리 📌

1. CEO가 직접 AI 사용해야 해: 웨이드는 많은 리더들이 'AI 메모'를 쓰고 끝내는 '위임의 함정'에 빠진다고 지적했어. 대신 핵데이나 쇼앤텔 같은 '플레이 공간'을 만들어 팀이 실험할 수 있도록 해야 한대.

2. 면접 평가 에이전트 만들기: Zapier에서 실제 사용하는 면접 평가 시스템이야. 면접 기록을 분석해서 직무 설명서와 회사 가치에 맞는지 평가해줘. 인간 평가자가 놓칠 수 있는 부분을 보완해준대.

3. Grok으로 숨은 인재 찾기: 링크드인만 보는 전통적 채용 방식 대신, Grok을 사용해서 X(트위터)와 유튜브에서 인재를 발굴한대. 특히 특정 커뮤니티에서 활발한 사람들을 찾아낼 수 있대.

4. 회사 문화 분석하기: Granola의 회의 기록을 AI로 분석해서 회사의 실제 문화를 문서화했어. 공식적인 가치관 문서와 실제 운영 방식의 차이를 발견할 수 있대.

5. 인재 수요는 여전히 높아: AI 시대에도 Zapier는 엔지니어링 인재를 계속 채용 중이야. 다만 '최고 인재'의 기준이 바뀌어서, AI를 활용해서 자신의 영향력을 극대화하는 사람이 새로운 기준이 되었대.

6. AI 활용 능력 기준화: Zapier는 각 직무별로 AI 활용 능력을 구체적인 루브릭으로 정의했어. 예를 들어 '이 직무는 AI를 이렇게 활용해야 해'라는 명확한 기준을 제시한 거야.

7. 직접 사용해야 두려움이 사라져: AI를 실제로 사용해보면 미디어에서 부각되는 공포가 사라진대. 대신 실제 능력과 한계를 이해하게 되어 더 현실적인 접근이 가능해져.

8. 회사 가치와 실제 운영 비교: AI로 회의 기록을 분석하면, 공식적인 가치관과 실제 운영 방식의 차이를 발견할 수 있대. 이를 통해 리더는 문화 개선을 위한 구체적인 통찰을 얻을 수 있대.

그래서 뭐가 달라지는데? 💥

이 에피소드는 AI를 어떻게 실제 업무에 적용할지 구체적인 방법을 보여줘. 특히 리더십 관점에서 AI 채택을 이끌어가는 방법론이 인상적이야.

첫째, 리더가 직접 AI를 사용해야 한다는 거야. 그냥 'AI를 쓰자'고 말만 하는 게 아니라, 실제 워크플로우에 적용해보고 팀에게 실험할 공간을 제공해야 해.

둘째, 채용 과정에 AI를 활용하는 방법이 새롭다고 생각해. 링크드인만 보는 게 아니라, Grok 같은 도구를 사용해서 숨은 인재를 발굴할 수 있대. 특히 커뮤니티 활동이 활발한 사람들을 찾아낼 수 있어.

셋째, 회사 문화 분석에 AI를 사용하는 것도 흥미로워. 회의 기록을 분석해서 실제 문화를 문서화하고, 공식적인 가치관과 비교할 수 있대. 이를 통해 문화 개선을 위한 구체적인 통찰을 얻을 수 있어.

마지막으로, AI 활용 능력을 구체적인 기준으로 정의한 것도 인상적이야. 그냥 'AI를 쓰자'고 말하지 않고, 각 직무별로 어떤 AI 스킬이 필요한지 명확하게 제시한 거야.

MAX5의 생각 🎯

Zapier CEO의 AI 활용 사례에서 진짜 배울 점은 AI를 '도구'가 아니라 '워크플로우 혁신'의 수단으로 보는 시각이야. 예를 들어 면접 평가 에이전트는 단순히 효율성을 높이는 게 아니라, 인간 평가자의 편향성을 보완하고 객관적인 기준을 제공해줘. 이걸 실제로 적용하려면 먼저 직무별 평가 기준을 명확히 정의한 후, AI에게 그 기준에 따라 피드백을 생성하도록 훈련시켜야 해. 중요한 건 AI가 최종 결정을 내리는 게 아니라, 인간 평가자가 놓치기 쉬운 포인트를 강조해준다는 거야.

또 하나 눈여겨볼 부분은 Grok을 활용한 채용 방식이야. 링크드인 프로필만 보는 전통적 방법은 이제 한계가 있어. 대신 X나 유튜브 같은 플랫폼에서 활발한 활동을 하는 사람을 찾아내는 건, 특히 커뮤니티 기반 인재를 발굴할 때 유용해. 실제 적용하려면, 타겟 직무와 관련된 해시태그나 키워드를 설정하고, Grok으로 해당 커뮤니티의 활발한 참여자를 분석하면 돼. 단, 이 경우 개인 정보 보호와 채용 편향성 문제를 고려해야 한다는 점도 잊으면 안 돼.